위상학 기반의 데이터마이닝 지도학습 기법 개발

2018교육부개인기초연구(교육부)(R&D)
프로젝트 소개
본 과제는 빅데이터·라지스케일데이터·시계열성 데이터에서 ‘빠르고 정확하게’ 패턴을 찾아 의사결정력을 높이기 위한 위상학 기반 지도학습 데이터분석 방법론을 개발함. 연구목표는 (1) 데이터의 위상학적 특성과 호몰로지를 활용한 전처리(군집화) 기법, (2) persistent homology 기반 위상학적 노이즈 필터링(제거) 및 데이터 선택·융합/축소, (3) 시계열 데이터의 위상학적 분석 기법을 마련하는 데 있음. 기대효과는 노이즈로 인한 계산 복잡도·오류 감소, 국민 건강·복지 등 실용성 및 수리과학-전산-공학 융복합 연구 파생이 정함.
위상학적 데이터분석지도학습군집화호몰로지데이터 축소/융합특징변수 추출Topological Data AnalysisSupervised LearningClusteringPersistent HomologyData ReductionIntegrationFeature Selection
참여형태
주관
사업명
개인기초연구(교육부)(R&D)
부처명
교육부
주관기관명
고려대학교
과제 수행연도
2018
과제 수행기간
2017.06.01 ~ 2020.05.31
과제 고유번호
1345280589
연구 개발단계
기초연구
연구비
총연구비
50,000,000
정부지원연구개발비
50,000,000
위탁연구비
0
민간연구비
0
주관/협동기관 정보
주관/협동수행기관명연구수행주체지역
주관고려대학교대학서울특별시
과제 기반 국내외 특허0건
출원/등록 기관발명의 명칭출원일자출원국가출원번호등록일자등록번호
과제 기반 SCI(E) 논문0건
논문명학술지명DOI/URL