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기계학습(Machine Learning) 기반 이상 탐지(Anomaly detection) 기법 연구: 보건사회분야를 중심으로 진행상태 진행
구분 기본연구사업 분야 정보통계 연구기간 2018.01.01~2018.12.31 연구책임자 오미애
첨부파일

【연구의 필요성 및 목적】
□ 현재 보건복지분야에서 적용되고 있는 이상탐지 기법의 활용 현황을 파악하고 Machine Learning 통계기법을 연구함으로써, 보건복지 분야 빅데이터에 적합한 Machine Learning 기반 이상탐지 기법을 설계하고 근거기반(evidence-based) 연구에 적용할 수 있는 Machine Learning 방법론 제시


【주요연구내용】
□ 이상탐지 기법 개념 정의
□ 이상탐지 기법 적용 국내외 사례 (동향)
□ 기계학습 기반 이상탐지 기법 연구
□ 보건복지분야 빅데이터 시나리오 분석
□ 기계학습 기반 이상탐지 기법 정책적 활용가능성 검토


【기대효과】
□ 근거기반 연구의 이론적 근거 제시
  - 보건복지분야 빅데이터에 적합한 최신 이상탐지 기법 활용방안 제시
□ Machine Learning 기반 예측 분석을 통해 보건·복지정책 관련 연구를 향상
  - 보건복지분야 빅데이터 분석·연구를 통해 효과적인 정책 수립 및 집행 

OPEN 공공누리 공공저작물 자유이용혜택

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