주성분 분석(PCA) principal component analysis
방법 · 데이터·AI
3연구단 논문
3교수
66억 국가 R&D(2015–24)
소규모증가율
6.05%서울대 비중
상관된 다변량 자료를 서로 독립인 소수의 주성분으로 변환해 차원을 축소하는 기법이다.
연도별 연구단 논문
국가 R&D 과제 동향 (NTIS, 억 원)
2015–2024 과제 레코드 102건 · 10년 66억 · 2015–19 대비 2020–24 소규모 · 대학 수행 89.3% · 서울대(본교) 6.05%. 매칭: 영문 키워드 'principal component analysis', 국문 '주성분분석'. 기관운영비·인력양성·출연연 주요사업비 등 과제 아닌 레코드는 뺐다.
매칭 과제의 NTIS 표준분류(1순위, 연구비 비중): 재료 > 세라믹재료 11% · 정보/통신 > 정보 이론 10% · 농림수산식품 > 식량작물과학 9% · 수학 > 모형/자료분석 9%
최근 주요 과제 (2022–2024, 연차 정부연구비 순)
| 연도 | 과제 | 수행기관 | 부처 | 억 |
|---|---|---|---|---|
| 2023 | 다양한 형태의 latent space상에서의 효과적인 feature 분리를 통한 심층 신경망 성능 향상 연구 | 한양대학 | 과학기술정보통신부 | 1.9 |
| 2022 | 대수층 수리물성 분포 특성화를 위한 지구통계 진화전략 기법의 개발 | 경북대학 | 과학기술정보통신부 | 1.5 |
| 2023 | 유전체 대사체 기능체 통합 딥데이터 구축 | 국립식량과학원 | 농촌진흥청 | 1.5 |
| 2022 | 비표준적 형태의 다변량 자료를 위한 통계적 모형 및 방법론 개발 | 한국외국어대학 | 과학기술정보통신부 | 0.9 |
| 2023 | 부분 관측된 함수적 자료에 대한 분위수 기반 주성분 분석 방법론 | 중앙대학 | 과학기술정보통신부 | 0.7 |
| 2022 | 데이터 결핍환경에서 예측 구간의 에러율 최소화를 위한 보정된 KNN-MLE 및 Altered K-means 알고리즘에 관한 연구 | 순천대학 | 교육부 | 0.5 |
| 2022 | 강화학습 및 최대가능도 기반의 데이터 이상점과 결핍 구간의 추출 및 보정을 위한 알고리즘 연구 | 순천대학 | 교육부 | 0.5 |
| 2022 | 혐기성소화 공정의 최적화를 위한 PCA-MLR 빅데이터 분석 플랫폼 개발 | 한양대학 | 과학기술정보통신부 | 0.5 |
교수
| 교수 | 학과 | 논문 | 2022년 이후 |
|---|---|---|---|
| 정훈영 | 에너지자원공학과 | 1 | 0 |
| 곽효원 | 농림생물자원학부 | 1 | 0 |
| 서유택 | 조선해양공학과 | 1 | 1 |
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에너지/자원만에너지·환경·원자력 확장
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