초록 ▼

• 통계 이론 개발: 확장된 우도 이론과 고차원 데이터 분석 이론의 심화 연구를 바탕으로, 복잡 시공간 데이터의 모형 분석, 검정 및 추론을 위한 이론적 기반을 형성하고, 이들을 다양한 융합형 문제에 응용한다.
• 데이터 기반 플랫폼 설계: 대용량 데이터 저장을 위한 지능형 데이터 웨어하우스 및 데이터 시각화와 상호작용에 대한 기반 기술과 문제 해결 방안을 연구하며, 개발된 플랫폼을 다양한 응용 영역에서 활용한다.
• 사회/기술 데이터 응용: 데이터 수집 및 정보추출 프레임워크를 구축하고, 정형/비정형 및 정적/동적의 다

• 통계 이론 개발: 확장된 우도 이론과 고차원 데이터 분석 이론의 심화 연구를 바탕으로, 복잡 시공간 데이터의 모형 분석, 검정 및 추론을 위한 이론적 기반을 형성하고, 이들을 다양한 융합형 문제에 응용한다.
• 데이터 기반 플랫폼 설계: 대용량 데이터 저장을 위한 지능형 데이터 웨어하우스 및 데이터 시각화와 상호작용에 대한 기반 기술과 문제 해결 방안을 연구하며, 개발된 플랫폼을 다양한 응용 영역에서 활용한다.
• 사회/기술 데이터 응용: 데이터 수집 및 정보추출 프레임워크를 구축하고, 정형/비정형 및 정적/동적의 다양한 데이터 유형에 대하여 데이터 마이닝과 경영과학 이론에 기반한 분류, 군집, 추론, 예측, 탐지, 검색 등의 분석 기법을 개발한다. 또한, 웹, 제조, 서비스 영역을 포함한 여러 유형의 사회/기술 데이터로부터의 지식발견 융합형 방법론을 연구함으로써, 지식창출 프레임워크를 구축한다.
• 의료/생명 데이터 응용: 의료정보 및 임상시험 데이터의 저장 및 구조화를 통하여 질환 분류 및 진행의 분석 모형을 개발하고, 지식창출 프레임워크에 기반하여 의료 데이터로부터의 지식 발견 및 개발된 질환 진행 모형의 적용을 실시한다.

(출처 : 보고서 요약서 3p)

Abstract ▼

□ Purpose
Data science (DS) is a scientific discipline that is concerned with (i) collection, storage, and transformation of various types of data, (ii) extraction, analysis, and interpretation of data, and (iii) knowledge discovery and prediction from data. It is not only an emerging academic a

□ Purpose
Data science (DS) is a scientific discipline that is concerned with (i) collection, storage, and transformation of various types of data, (ii) extraction, analysis, and interpretation of data, and (iii) knowledge discovery and prediction from data. It is not only an emerging academic area but also expected to be an essential technology for improving the nation's competitiveness in the era of data deluge. The research center proposed herein aims to foster data science as a new cross-disciplinary academic area and also to take initiatives in data science research. Furthermore, the center will develop a framework for knowledge creation through forming a world class research group.

□ Contents
Research of this center has 3 stages: (i) establishing data collection/storage foundation for construction of knowledge production systems, (ii)studying analysis/processing technology, and (iii) constructing knowledge discovery/creation framework. Largely research consists of development of theory and core technology, knowledge discovery and creation. Each detailed research are as follows
- Development of Theory and Core Technology
• Development of statistical theory
Based on expanded likelihood theory and analysis theory of high-dimensional data, we develop theoretical basis for model analysis of complex Spatio-temporal Data and statistical test and inference. We apply above things to various integrated problems.
• Platform design based on data:
Researching intelligence data warehouse for massive data storage, data visualization and problem solving strategies of foundation technology for interaction. we utilize developed platforms in various applications areas.

- Knowledge discovery and creation.
• Society/technology data application:
Collect data and construct a framework for information extraction, develop analytic technique like classification, clustering, forecasting, prediction, detection and searching based on data mining and management science theory about various type like Typical and Atypical static/dynamic data. Also construct knowledge production framework by studying knowledge discovery fusion methodology from various type of society/technology data including web, manufacturing, service area.
• Medical/life data application:
Develop analysis model about disease classification and progress by medical and clinical testing of data storage and structures, implement disease progression model and knowledge discovery from medical data by knowledge production framework.

□ Development results
We concentrated to develop spatial-temporal data analysis model, and we did deepening research related to Generalized linear model. Henceforth we developed Bayesian differential equation inference and we found statistical characteristic of copula class which gives local minimum. Further we developed advanced statistic procedure for SRC-stat(ALBATROSS), and we published R books to the public to use hierarchical likelihood. In addition, we developed high dimensional data analysis algorithm. Also we analyze future technology by unstructured data in internet and we developed manufacture system which based on deep learning. Further we designed autosystem framework in making car. In addition we developed optimization model which based on complex brain image. Details are given in this report.

□ Expected Contribution
Establishing scientific methodology by multidisciplinary joint research and development with science/engineering/medical can be expected. This research can establish data science in unified perspective purpose of knowledge creation and prediction with theories which were developed individually in each area. Also we can expect detailed stage of the data science not only contributing industrial economic development but also accelerating the development of advanced workforce and fusion technology by providing knowledge creation and using of integrated model and methodology.

(출처 : SUMMARY 5p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제 출 문 ... 2
• 보고서 요약서 ... 3
• 국문 요약문 ... 4
• SUMMARY ... 5
• 목차 ... 6
• Ⅰ 개요 ... 7
• 1. 목표 ... 7
• 2. 주요연혁 ... 14
• 3. 사업개요 ... 17
• 4. 조직 ... 24
• 5. 인력 현황 ... 28
• 6. 연구비 집행현황 ... 33
• Ⅱ 연구성과 ... 34
• 1. 연구성과 요약 ... 34
• 2. 사업수행 산출성과 ... 44
• 3. 기타 주요업적 ... 138
• Ⅲ 사업관리 및 기반구축 ... 140
• 1. 사업관리 ... 140
• 2. 설치대학의 지원실적 ... 143
• 3. 연구시설 기반구축 ... 146
• Ⅳ 목표달성도 ... 151
• 1. 목표달성도 ... 151
• 2. 대표 연구업적 ... 152
• 3. 센터 향후 연구계획 ... 156
• Ⅴ (NCRC만 작성)중·대분야간 융합분야 대학원 교육시스템 ... 158
• 1. 중·대분야간 융합분야 대학원 교육시스템 구축 ... 158
• 2. 중·대분야간 융합기술 전문연구인력 양성 실적 ... 160
• 3. 기타 인력양성 프로그램 수행 실적 ... 161
• 첨부 ... 163
• 끝페이지 ... 217