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NTIS 바로가기주관연구기관 | 고려대학교 Korea University |
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연구책임자 | 류홍서 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2020-06 |
과제시작연도 | 2019 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202100019936 |
과제고유번호 | 1345299521 |
사업명 | 개인기초연구(교육부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-03-26 |
키워드 | 위상학 기반 데이터분석.불변 호몰로지.고차원 호몰로지.데이터 융합.데이터 축소.데이터 선택.순도복합체.지도학습.시계열 분석. |
□ 연구개요
최근 주목받는 위상수학(Algebraic Topology) 기반 데이터분류 기법은 비지도학습(Unsupervised Learning) 방법론으로서 AI/기계학습 등에서 필요로 하는 새로운 데이터의 분류에 적합하지 않다. 본 연구는 아래에 요약한 3차년 세부연구 진행을 통해 위상학적 데이터 분석(Topological Data Analysis; 이하 TDA)의 용도를 지도학습에 적합하도록 확장, 개선하는 다양한 수리과학적 기반(이론)과 기법(알고리즘)을 개발하였다.
√ 데이터의 위상학적 특성과 호몰로지를 활용한
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