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NTIS 바로가기주관연구기관 | 성균관대학교 SungKyunKwan University |
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연구책임자 | 이지형 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2019-06 |
과제시작연도 | 2018 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO201900020597 |
과제고유번호 | 1711072631 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2020-04-25 |
키워드 | 초불균형 데이터.데이터 구조분석.데이터 샘플링.속성 선별.예측 알고리즘.기계학습.데이터마이닝.딥러닝.구조적 문제. |
연구개요
최근 다양한 분야에서 방대한 양의 초불균형 데이터가 생성되어, 이들의 분석 및 예측의 중요성이 높아지고 있음. 그러나 초불균형 데이터의 경우 높은 불균형도와 심화된 구조적 문제로 인해 분석의 복잡성이 높기 때문에 기존 방법론으로는 예측의 정확도를 높일 수 없음. 이에 따라 본 연구그룹은 초불균형 데이터의 분석 및 예측에 필요한 여러 과정에 활용할 수 있는 다양한 기법을 개발하고, 이들의 유기적 연결을 통해 초불균형 데이터의 분석 및 예측에 대한 최적의 기법을 제안함
연구 목표대비 연구결과
◎ 초불균형
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