프로젝트 소개
본 과제는 빅데이터를 ‘빠르고 정확하게’ 분석해 더 좋은 의사결정을 돕기 위해, 수학의 위상학을 데이터분석에 적용하는 연구임. 데이터의 좌표 영향 감소, 위상적으로 간결화한 군집화, 위상 동형 기반 데이터 변형을 활용함.
연구 목표는 지도학습 기반의 빅데이터·라지스케일데이터·시계열성 데이터분석 방법론 개발이며, 핵심 연구내용은 (R1) 호몰로지와 persistent homology로 전처리(군집화) 도구화, (R2) 위상 구조를 보존하는 범위에서 노이즈 필터링 및 데이터 선택·융합/축소, (R3) 위상 구조 변화 관점의 시계열 분석임. 기대효과는 국민 건강·삶의 질 및 금융/의료 문제 해결 실용성, 수리과학-전산-공학 융복합 파생과 협력 활성화, 인재양성 기여임.