국가R&D로 수행 중인(또는 수행된) 연구과제 정보입니다. ■ 과제 개요 · 과제명: 잔차 반전 기반 데이터 증강을 통한 변수 선택 정확도 향상 및 AI 모형 확장 기반 연구 · 예산사업명: 개인기초연구(과기정통부) · 기준년도: 2026년 · 총 연구기간: 2026-09-01 ~ 2031-08-31 · 당해연도 연구기간: 2026-09-01 ~ 2027-08-31 · 수집 분야: 사회과학 ■ 수행 주체 · 과제수행기관: 강원대학교 · 연구책임자: 신우영 · 부처명: 과학기술정보통신부 ■ 연구비 (당해년도) · 정부투자연구비: 44,390,000원 ■ 한글키워드 · 기계 학습, 데이터 증강, 고차원 변수 선택, 인공지능, 분위수 회귀 ■ 영문키워드 · Machine Learning, Data Augmentation, High-Dimensional Variable Selection, Artificial Intelligence, Quantile Regression ■ 연구내용 ... 재추정 알고리즘을 이식한다. 두 번의 적합에 따른 계산 비용 증가를 상쇄하기 위해, 재적합 없이 정보 기준만으로 조율 모수를 선택하는 효율적 절차를 함께 개발한다.장기에는 선형·비선형·AI 모형을 아우르는 통합 R 패키지를 구현하고, 사회과학·의학·공공정책… ■ 원문 확인 · 과제고유번호: 2710114907 · NTIS 과제상세페이지: https://www.ntis.go.kr/project/pjtInfo.do?pjtId=2710114907 (NTIS 로그인 후 조회할 수 있습니다) ※ 출처: 국가과학기술지식정보서비스(NTIS) — 공공저작물 제1유형(출처표시) 위에 없는 상세 정보는 NTIS 과제상세페이지에서 확인해 주세요.