KCC 2021
Current Result Document : 602 / 602
| 한글제목(Korean Title) |
기온 정보를 활용한 딥러닝 기반 풍속 시계열 데이터 보간 알고리즘 |
| 영문제목(English Title) |
Deep learning-based time-series wind speed data imputation algorithm using temperature data |
| 저자(Author) |
최한준
고상기
임종연
Han-Jun Choi
Sang-Ki Ko
Jongyeon Lim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 01 PP. 1993 ~ 1995 (2021. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
대부분의 시계열 데이터에는 센서의 고장이나 사람의 실수 등 여러 요인으로 인해 결측치가 존재한다. 이는 데이터 분석의 성능을 저하시키는 요인이 되므로 결측치를 적절한 값으로 대체하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 다양한 고도에서 측정된 풍속 시계열 데이터에 존재하는 결측치를 대체하기 위해 다양한 알고리즘을 적용해보고 그 성능을 비교한다. 또한, 딥러닝 기반 시계열 데이터 보간 알고리즘이 기온 정보를 기반으로 기온과 풍속 간의 상관관계를 학습하여 보다 정확하게 풍속 결측치를 보간하도록 개선하고 기존 모델과의 성능 비교를 통해 우수성을 검증한다. |
영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
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