초록 ▼

□ 연구개요
본 연구에서는 (1) 이질적 자료의 결합을 이용한 강화회귀분석과 (2) 검정통계량을 이용한 이질적 자료의 결합에 관하여 다음과 같은 연구내용을 제안한다. 강화회귀분석에서는 기존의 연구를 확대하여 하나 의 작은 확률표본과 여러개의 비확률표본을 사용하여 회귀분석을 적합하는 방안에 관하여 연구한다. 구체적으로 벌점화 함수를 이용하여 비확률표본에서 얻은 회귀계수 추정치를 확률표본에서 얻은 회귀계 수 추정치로 축소추정하고 기존의 방법에서 얻어진 추정치들과 비교한다. 또한 조절모수의 계산방법과 각 추정치의 inadmissib

□ 연구개요
본 연구에서는 (1) 이질적 자료의 결합을 이용한 강화회귀분석과 (2) 검정통계량을 이용한 이질적 자료의 결합에 관하여 다음과 같은 연구내용을 제안한다. 강화회귀분석에서는 기존의 연구를 확대하여 하나 의 작은 확률표본과 여러개의 비확률표본을 사용하여 회귀분석을 적합하는 방안에 관하여 연구한다. 구체적으로 벌점화 함수를 이용하여 비확률표본에서 얻은 회귀계수 추정치를 확률표본에서 얻은 회귀계 수 추정치로 축소추정하고 기존의 방법에서 얻어진 추정치들과 비교한다. 또한 조절모수의 계산방법과 각 추정치의 inadmissibility에 대해 알아본다. 검정통계량을 결합할 경우 기존의 adaptive Neyman/threshold test의 이론적 토대에 대해 알아보고 각 표본간의 등분산 가정이 성립하지 않은 경우 Stein's Unbiased Risk Estimator (SURE)의 확장형을 이용하여 기존의 검정통계량을 확장하고 또한 고차원 이표본검정과 ANOVA 검정에 관하여 연구한다.

□ 연구 목표대비 연구결과
이질적인 자료의 결합을 통한 다양한 빅데이터의 활용도을 높이고 이를 통한 다양한 분야의 사례연구등 실제 구현사례를 비추어 볼 때 연구개발 결과에 대한 높은 활용성을 기대하고 있다. 또한 현재 분당 서울대 병원과의 협업을 통해 CDM(Common Data Model)에 적용계획이며 이 경우 전자의료자료분석에 큰 영향을 미칠 것으로 사료된다. 통계학분야 최고의 응용저널인 Annals of Applied Statistics에 최근 논문게재가 확정되었으며 이 외에 1편의 SCI급 논문이 출간되었다. 현재 3편의 논문이 SCI급 논문에 심사중이며 이외에 올해안에 3편의 논문이 투고될 예정이다. 또한 국내저널에도 2편의 논문 (게재 1편, 게재확정 1)이 출간될 예정이다.

□ 연구개발결과의 중요성
빅데이터에서 이질적 자료의 통합과 분석은 중요한 문제임에도 불구하고 상대적으로 관심을 덜 받아왔다. 통계학 분야에서 이 분야에 관한 연구는 아직 제한적으로 이루어지고 있지만 이질적인 자료를 효과적으로 통합할 경우 빅데이터를 보다 효율적으로 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 의학분야의 메타분석, 기계학습에서 transfer learning, 마케팅 분야에서 데이터 퓨전과 같은 분야에서 큰 기여를 할 것으로 생각된다.

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 가. 이질적 자료의 결합을 이용한 강화회귀분석 (Enriched regression analysis) ... 5
• 나. 검정통계량을 이용한 이질적 자료의 결합 ... 7
• 2. 연구수행내용 및 연구결과 ... 9
• 가. 연구 추진전략 ... 9
• 나. 연차별 연구 추진일정 ... 10
• 다. 연구결과 ... 11
• 3. 연구개발결과의 중요성 ... 11
• 가. 학문적 기대효과 ... 11
• 나. 교육적 기대효과 ... 11
• 4. 참고문헌 ... 12
• 5. 연구성과 ... 13
• 대표적 연구실적 ... 16
• 끝페이지 ... 33