Current Result Document : 537 / 537
| 한글제목(Korean Title) |
시계열 예측을 고려한 속성 선택 딥러닝 모델 |
| 영문제목(English Title) |
Feature Selection Deep Learning Model considering Time Series Prediction |
| 저자(Author) |
박광호
Lkhagvadorj Munkhdalai
류근호
Kwang Ho Park
Lkhagvadorj Munkhdalai
Keun Ho Ryu
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 28 NO. 01 PP. 0509 ~ 0512 (2021. 05) |
한글내용
(Korean Abstract) |
최근 다양한 시계열 데이터의 분석이 딥러닝 방법을 통하여 수행되고 있다. 주로 RNN과 LSTM을 이용하여 많은 시계열 예측이 이루어지고 있다. 하지만 이러한 예측모델을 생성하는데 가장 중요한 것은 어떠한 변수를 얼마나 사용하는지가 중요하다. 이에 대하여, 본 연구에서는 3개의 신경망울 적용하여, 속성을 선택하는 Selection MLP, 속성에 가중치를 부여하는 Extraction MLP 그리고 예측을 진행하는 Prediction MLP로 이루어진 MLP-SEL 구조를 제안한다. 비교를 위하여 다른 순환 신경망에 대하여 시계열 데이터에 대한 예측을 진행하였으며, 그 결과 우리가 제안한 MLP-SEL 모델의 시계열 예측이 좋은 성능을 보였다.
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영문내용
(English Abstract) |
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