주요 서비스 메뉴
수리과학기반 데이터 분석기법 응용연구
- 정책특징
데이터과학은 컴퓨터과학과 수학이론등이 총 동원되어 여러다른 학문, 공학, 사회적 분야에 적용되는 광범위한 영역에서 활용되고 있다. 여기에 덧붙여 최근 관심을 끄는 인공지능의 기법 등이 활용되고 고도화되어 성공적인 과학적 발견의 성취를 이끄는데 기여하고 있다. 이러한 다양한 연구분야에서 기여한 데이터과학 특히 인공지능, 통계분석기법, 고도화된 계산기법등에 기반한 기초연구는 그 범용성 측면에서 타분야로 적용, 확장, 발전되어 새로운 모습으로 기여할 수 있음이 자명하다. 본 연구를 통해서 이 다양한 기법들은 '공공안전을 위한 수리적 방법론 연구'에 적용되고 발전되어 '공공안전'의 엄밀하고, 과학적인 예측, 대응과 함께정책적 적용에 기여하고자 한다.
o 주요 보유기술:
- 시계열 데이터 분석 기술: EMD(Empirical Mode Decomposition), PCA(Principal Component Analysis) 등
- 머신러닝 기술: 인공신경망(Artificial Neural Networks), 랜덤포레스트(Random Forests), 유전자알고리즘(Genetic Algorithm), 합성곱신경망(CNN), 적대적생성망(Generative Adversarial Network),
- 복잡계 네트워크 분석 기술
- 데이터분석툴의 저전력 경량화 기술 (FPGA를 활용한 고속계산 모듈 개발)
정책 상세정보
o 주요연구성과:
● GA-ANN 분류기: 유전자알고리즘과 인공신경망을 결합한 신호·잡음 분류기 개발
○ 유전자 알고리즘을 통한 인공신경망의 최적화 - Global Optimum의 탐색을 통한 최적화된 인공신경망을 찾아, 성능이 우수한 분류기 개발
● 기계학습법을 이용한 중력파 신호 판별 능력향상
○ 기존 통계적 판별방법보다 약 10% 향상된 중력파의 관측감도 향상
○ 기계학습법으로 랜덤포레스트, 인공신경망 등을 적용
● 힐버트-후앙 변환기반 이상량 감지 및 추출 알고리즘 개발 (EtaGen)
○ 중력파관측데이터의 이상신호감지
○ 뇌파데이터에서 뇌전증 병소의 이상신호 감지 – 뇌전증 환자의 뇌파에서 뇌전증 병소와 관련있다고 알려진 HFO검출에 활용
○ 시계열 데이터 분석을 이용한 조위데이터 분석연구
- Hilbert-Huang Transformation을 이용하는 CEEMDAN(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise)를 이용한 조위데이터의 성분별 분석과 한반도 주변 환경변화와 연관성 분석
● 상관성지수 측정 이상채널 모니터 (CAGMon)
○ Pearson R, MIC, Kendall’s tau 상관지수를 이용해 관측데이터 사이에 영향을 주는 관련성을 모니터링함
○ 데이터에서의 잡음원과 잡음의 신호간의 상관성 분석을 통해 잡음 저감을 목표로 함
● image processing 이용한 기후변화지표 생물(물땡땡이) 구분 응용프로그램 개발
● 복잡계 네트워크 분석기술을 이용한 뇌 네트워크 및 교통망 분석
○ 개인의 성향과 뇌 네트워크 분석: fMRI, EEG데이터로 부터 뇌의 다양한 연결 네트워크를 추출하는 소프트웨어를 개발하고, 네트워크 분석을 통한 개인의 성향 분석
○ 복잡계 네트워크 분석기술을 이용한 교통망 분석: Betweenness centrality를 이용한 국내 도로망의 주요 중요도로 분석
● 병렬-이기종 컴퓨팅으르 이용한 데이터 분석 고도화 (VHDL, Verilog, OpenCL, MPI등)
○ FPGA를 이용한 난수발생기, FFT등의 모듈 개발
○ FPGA기반 프로그래밍과 반도체소자 Burn-in test보드개발
○ 고속계산용 모듈 개발을 통한 portable데이터 분석 플랫폼 구축
○ 이기종 하이브리드 연산 플랫폼을 이용한 딥러닝 플랫폼 구축
기관정보
주소 : 대전 유성구 유성대로1689번길 70 국가수리과학연구소
홈페이지 : http://www.nims.re.kr
