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NTIS 바로가기주관연구기관 | 중앙대학교 Chung Ang University |
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연구책임자 | 임창원 |
참여연구자 | 김보경 , 배강일 , 선현석 , 이영섭 , 김지연 , 배전희 |
보고서유형 | 1단계보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2018-02 |
과제시작연도 | 2017 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202200002592 |
과제고유번호 | 1711059940 |
사업명 | 차세대정보·컴퓨팅기술개발 |
DB 구축일자 | 2022-06-18 |
키워드 | 이종 빅데이터.통계학습.기계학습.신경망 모델.정교화.Heterogeneous big data.statistical learning.machine learning.neural network model.regularization. |
Ⅳ. 연구개발결과
본 연구의 주요 연구개발 결과 및 성과는 크게 네 가지이다. 첫째, 이종 빅데이터 통합 처리 기술 이론 연구를 통하여 이종 데이터의 통합·처리 기술 이론들을 데이터 특성에 따라 새롭게 분류하였다. 이를 통해 기존 이론의 한계점 파악 및 다소 활용이 부족했던 데이터 활용 부분에 대한 적용 가능성을 파악하였다.
둘째, 이종 빅데이터 통합 처리를 위한 통계학습과 기계학습 이론 및 방법론 연구을 연구하여 이종 빅데이터 통합·처리를 위한 통계학습과 기계학습 기술 개발을 위한 통계적 이론 및 타당성을 검증하였다.
Ⅳ. Research Results
Major research and development results and achievements of this study are largely four. First, the heterogeneous data integration and processing technology theory is newly classified according to the data characteristics. Through this, we have grasped the limitations of existi
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