국가R&D로 수행 중인(또는 수행된) 연구과제 정보입니다. ■ 과제 개요 · 과제명: 교육 자료 분석에서 불균형 데이터 전처리가 머신러닝 기반 변수 선택 정확도에 미치는 영향 · 예산사업명: 인문사회기초연구(R&D) · 기준년도: 2026년 · 총 연구기간: 2026-06-01 ~ 2027-05-31 · 당해연도 연구기간: 2026-06-01 ~ 2027-05-31 · 수집 분야: 교육 ■ 수행 주체 · 과제수행기관: 서울대학교 · 연구책임자: 백수진 · 부처명: 교육부 ■ 연구비 (당해년도) · 정부투자연구비: 20,000,000원 ■ 한글키워드 · 불균형 데이터 전처리, 변수 선택 정확도, 머신러닝 기법, 교육 자료 분석 ■ 영문키워드 · Imbalanced Data Preprocessing, Variable Selection Accuracy, Machine Learning, Educational Data Analysis ■ 연구내용 최근 교육 연구에서는 머신러닝 기법을 활용하여 다양한 교육 성과 및 행동 변수를 예측하려는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 특히 고차원 교육 패널 자료를 분석하는 과정에서 변수 선택과 예측을 동시에 수행할 수 있는 벌점회귀모형 등의 머신러닝 기반 방법이 널… ■ 원문 확인 · 과제고유번호: 2340061927 · NTIS 과제상세페이지: https://www.ntis.go.kr/project/pjtInfo.do?pjtId=2340061927 (NTIS 로그인 후 조회할 수 있습니다) ※ 출처: 국가과학기술지식정보서비스(NTIS) — 공공저작물 제1유형(출처표시) 위에 없는 상세 정보는 NTIS 과제상세페이지에서 확인해 주세요.