초록 ▼

□ 연구개요
• 필요성:
- 기존의 사후분포 계산에 활용되는 마코프 체인 몬테 카를로 방법이 주로 이용.
- 그러나 이 방법은 모형이 복잡해지거나, 데이터의 크기가 클 때 계산속도가 느림.
-따라서, 이를 개선할 수 있는 변분 근사 방법 기반의 알고리즘 개발이 필요함.
• 연구목표:
-고차원 모수 추정에 적합한 변분 근사법 개발.
-시간적 상관성이 있는 자료 분석을 위한 변분 근사법의 개발.
-모형 선택을 위한 변분 근사법의 개발.

□ 연구 목표대비 연구결과
• 목표 대비

□ 연구개요
• 필요성:
- 기존의 사후분포 계산에 활용되는 마코프 체인 몬테 카를로 방법이 주로 이용.
- 그러나 이 방법은 모형이 복잡해지거나, 데이터의 크기가 클 때 계산속도가 느림.
-따라서, 이를 개선할 수 있는 변분 근사 방법 기반의 알고리즘 개발이 필요함.
• 연구목표:
-고차원 모수 추정에 적합한 변분 근사법 개발.
-시간적 상관성이 있는 자료 분석을 위한 변분 근사법의 개발.
-모형 선택을 위한 변분 근사법의 개발.

□ 연구 목표대비 연구결과
• 목표 대비 연구 결과:
-고차원 모수 추정에 적합한 변분 근사법 개발: 개발을 완료하고, 논문을 작성하고 곧 투고할 계획임
-시간적 상관성이 있는 자료 분석을 위한 변분 근사법의 개발: 개발을 완료하고, 해당 결과에 대한 논문이 Journal of Statistical Computation and Simulation (SCI급)에 게재 확정되었음.
-모형 선택을 위한 변분 근사법의 개발: 개발을 완료하고, 해당 결과에 대한 논문이 Computational Statistics (SCI 급)에 게재되었음.
• 추가적인 연구 결과:
-제약조건이 있는 베이지안 비모수 회귀모형에서의 변분 근사법 개발: 개발 완료하고, 해당 결과에 대한 논문이 한국데이터정보과학회지(KCI)에 게재되었음.
-약동학 모형에서의 변분 근사법 개발: 개발 완료하고, 해당 결과에 대한 논문이 응용통계연구(KCI)에 게재되었음.
-무한차원 베이지안 요인 분석 모형에서의 사후분포 계산 방법 개발: 개발 완료하고, 해당 결과에 대한 논문이 Computational Statistics (SCI 급)에 게재되었음.

□ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과(연구개발결과의 중요성)
• 활용계획:
-본 연구로부터 개발된 사후분포의 계산 방법을 추후 응용 연구에 활용할 계획임.
-본 연구의 개발된 계산 방법의 일부를 후속과제(가우시안 확률과정 사전분포를 활용한 비모수 베이지안 추론에 관한 연구)에 활용할 계획임.
• 기대효과:
-자료의 크기가 크거나 고차원의 모수를 가지는 임의효과 모형에 빠른 베이지안 추론을 실시 할 수 있을 것으로 기대됨.
-시간적 상관성을 가지는 상태 공간 모형에 대해 빠른 베이지안 추론을 실시 할 수 있을 것으로 기대됨.

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 4
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 12
• 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 12
• 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 12
• 3) 목표 달성 수준 ... 12
• 4) 목표 미달 시 원인 분석 ... 13
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 13
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 13
• 6. 자체점검표 ... 14
• 7. 참고문헌 ... 14
• [붙임1] 세부 정량적 연구개발성과 ... 15
• [붙임2] 연구책임자 대표적 연구실적 및 증빙(요약문 및 사본) ... 16
• 끝페이지 ... 26