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NTIS 바로가기주관연구기관 | 서울시립대학교 Korea Forest Research Institute |
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연구책임자 | 최진희 |
참여연구자 | 최윤형 , 김광연 , Lyle D.Burgoon |
보고서유형 | 연차보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2021-12 |
과제시작연도 | 2021 |
주관부처 | 환경부 Ministry of Environment |
과제관리전문기관 | 한국환경산업기술원 Korea Environmental Industry & Technology Institute |
등록번호 | TRKO202200004282 |
과제고유번호 | 1485017931 |
사업명 | 환경성질환예방관리핵심기술개발사업(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-07-02 |
키워드 | 환경성질환.환경유해인자.빅데이터.인공지능.인과성 네트워크.Environmental disease.Environmental chemicals.Big data.Artificial intelligence.Causal network . |
연구개발 목표 및 내용
최종 목표
화학물질 독성 빅데이터의 기계학습을 통해 환경성질환 예측모델 개발
전체 내용
1단계
(해당 시 작성)
목표
1) 화학물질 빅데이터 기반 환경유해인자-환경성질환 인과성 네트워크 구축
2) 환경유해인자-환경성질환 인과성 네트워크 기반 독성예측 모델 개발
내용
1차년도
1) 빅데이터 분석을 통한 환경성질환 상관관계 매트릭스 구축
2) 빅데이터 기반 독성예측 모델 개발을 위한 데이터 분석
3) 기계학습 기반 데이터 분석 설계 기반
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