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NTIS 바로가기주관연구기관 | 전북대학교 Chonbuk National University |
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연구책임자 | 최규빈 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-09 |
과제시작연도 | 2021 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202300013607 |
과제고유번호 | 1711140179 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2023-10-31 |
키워드 | 기하학적 딥러닝.매니폴드.그래프.그래프 퓨리에변환.스펙트럼분석.Geometric Deep Learning.Manifold.Graph.Graph Fourier transform.Spectral analysis. |
□ 연구개요
본 연구는 비유클리드 자료분석을 위한 새로운 통계적 방법론의 개발을 목적으로 하였다. 컴퓨터와 정보통신기술의 발달로 세상에는 점점 더 정형화되지 않고 복잡한 연결구조를 가지는 고급 자료가 축적되고 있다. 하지만 그럼에도 불구하고 기존의 방법론은 유클리드자료를 분석하는데 집중 되어왔기 때문에 이러한 고급자료를 제대로 활용하지 못하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 연구는 비유클리드 자료의 정보를 손실을 최소화하여 가공하거나 비유클리드 자료에 직접 적용 가능한 다양한 방법론을 개발해 수집한 자료의 가치를 극대
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