초록 ▼

○ 연구개요
개인화된 고차원 모형의 이론 개발 및 이론적 특징 연구를 하였고, 효율적인 모형 선택 방법과 고차원 비선형 분위수 회귀모형의 개발하였다. 또한 제안된 모형과 기존의 방법들을 컴퓨터 시뮬레이션 및 실제 데이터 분석 통하여 비교함.

○ 연구 목표대비 연구결과
1차년도: 한 개인에서 발생하는 고차원 데이터에 적합한 모형을 수립한다. 일반적인 고차원 모형에서 이뤄지는 변수의 차원 축소 및 요약과정을 변수가 아닌 샘플에 적용하여 크게 상관되어 있는 샘플들을 축소 및 요약 한다. 이에 적합한 차원 축소방법을

○ 연구개요
개인화된 고차원 모형의 이론 개발 및 이론적 특징 연구를 하였고, 효율적인 모형 선택 방법과 고차원 비선형 분위수 회귀모형의 개발하였다. 또한 제안된 모형과 기존의 방법들을 컴퓨터 시뮬레이션 및 실제 데이터 분석 통하여 비교함.

○ 연구 목표대비 연구결과
1차년도: 한 개인에서 발생하는 고차원 데이터에 적합한 모형을 수립한다. 일반적인 고차원 모형에서 이뤄지는 변수의 차원 축소 및 요약과정을 변수가 아닌 샘플에 적용하여 크게 상관되어 있는 샘플들을 축소 및 요약 한다. 이에 적합한 차원 축소방법을 탐색한다.
=> 거의 백프로 달성.

2차년도: 하나의 최적화된 모형 선택이 아닌 다수의 후보모형을 선택하는 방법을 개발한다. 다수의 후보 모형을 요약하고 각각 다른 가중치를 부여하는 방법을 마련하여 효율적인모형 선택 방법을 개발한다. 추정치의 분산이 기존의 방법보다 줄어든 고차원 비선형 분위수 (quantile) 회귀모형을 개발한다. 개별관측치 (casespecific) 모수와 그에 대한 벌점 함수를 이용하여 극단적인 특이값의 영향력을 감소시키고, 같은 년도에 개발한 효율적인 모형 선택 방법을 이용하여 벌점모수의 적절한 값을 결정한다.
=> 95% 이상 달성

3차년도: 1차와 2차년도에 개발된 모형들을 다양한 컴퓨터 시뮬레이션과 실제 데이터의 분석, 그리고 기존 방법과의 비교를 통하여 그 특징과 장점을 이해.
=> 120％달성

○ 연구개발결과의 중요성
많은 개인들의 경영 경제 데이터(빅데이터)를 비선형 고차원 분위수 회귀모형을 통하여 복잡한 실제 데이터를 더 근접하게 파악할 수 있다. 여러 분위수들의 회귀곡선을 통하여 데이터의 특성을 좀 더 입체적으로 파악할 수 있다. 이 모형을 이용하여 사이즈가 큰 경영 제 데이터에서 흔히 관찰되는 극단적인 특이값들의 불필요한 영향력을 줄여, 여러 계층 에 맞춤화된 마케팅 도구로 활용이 가능하다는 중요성을 지닌다.

(출처 : 연구결과 요약문 3p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 3
• 목차 ... 4
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 5
• 2. 연구수행내용 및 연구결과 ... 5
• 3. 연구개발결과의 중요성 ... 5
• 4. 참고문헌 ... 5
• 5. 연구성과 ... 6
• 대표적 연구실적 ... 7
• 끝페이지 ... 13