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NTIS 바로가기주관연구기관 | 서울대학교 산학협력단 |
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연구책임자 | 이재욱 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2013-11 |
과제시작연도 | 2012 |
주관부처 | 교육과학기술부 |
사업 관리 기관 | 한국연구재단 |
등록번호 | TRKO201400008731 |
과제고유번호 | 1345169298 |
사업명 | 기본연구지원사업(유형I) |
DB 구축일자 | 2014-06-07 |
본 연구 과제의 목표는 고빈도 데이터를 효율적이고 정확하게 분석하기 위한 베이지안 커널 방법론을 개발하는 것이다. 이를 위하여 본 연구진은 비선형 최적화 및 기계학습 방법론 등 본 연구진의 기존 연구를 보다 확장하여 이론적으로나 실용적으로 분석이 까다로운 고빈도 데이터의 특성을 효과적으로 분석하고, 새로운 베이지안 방법론을 개발하여 모델의 예측 값뿐 아니라 예측에 대한 분산 정보를 함께 제공함으로써 다양한 학문 및 산업 분야의 의사결정에 중요한 기여를 하였다. 더 나아가 개발된 방법론을 잘 사용할 수 있는 환경을 최적 구현하고 이를
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