2019년 컴퓨터종합학술대회
Current Result Document : 68 / 184
| 한글제목(Korean Title) |
주거전력 소모량 예측을 위한 베르누이 변분추론 기반 베이지안 컨볼루션 신경망 |
| 영문제목(English Title) |
Bayesian Convolutional Neural Networks with Bernoulli Approximate Variational Inference for Residential Power Consumption Prediction |
| 저자(Author) |
부석준
조성배
Seok-Jun Bu
Sung-Bae Cho
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 46 NO. 01 PP. 0966 ~ 0968 (2019. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
에너지 수요량 예측 분야는 중요성에도 불구하고 센서로부터 수집된 저수준 시계열 데이터가 가지는 희소성 및 불연속성에 의한 제약으로 인해 딥러닝 알고리즘을 그대로 도입하기 어렵다고 알려져 있다. 때문에 본 논문에서는 데이터로부터 학습한 필터 및 예측용 신경망 가중치를 확률분포의 형태로 저장하는 베이지안 컨볼루션 신경망에 기반하여 에너지 수요량 예측 분야의 센서수준 데이터 불확실성에 대처하였다. 제안하는 방법은 시간 해상도 별 10겹 교차검증으로 평가되었고, 기존 딥러닝 및 기계학습 알고리즘 대비 21%의 성능향상을 보임으로써 해당 분야에의 베이지안 딥러닝 접근의 유효성을 실험적으로 입증하였다. |
영문내용
(English Abstract) |
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