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| 한글제목(Korean Title) |
AutoEncoder를 활용한 대규모 해양관측데이터의 효율적인 유사도 검색 기법 |
| 영문제목(English Title) |
Efficient Similarity Search Technique for Large Scale Ocean Observation Data Using AutoEncoder |
| 저자(Author) |
정원준
권오흠
송하주
Won-Joon Jeong
Oh-Heum Kwon
Ha-Joo Song
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 02 PP. 1299 ~ 1300 (2022. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
위성 또는 해양에 설치된 각종 센서를 통해 수집된 해양관측 데이터는 과거 수십년간의 관측 데이터를 보관하기 때문에 수십 GB이상의 크기를 갖는 것이 일반적이다. 따라서 일정 시점의 관측 데이터와 유사한 과거 관측자료를 찾기 위해 일반 데스크톱 컴퓨터를 사용하는 경우에는 수십분 이상의 시간이 소요된다. 본 논문은 딥러닝 기법 중의 하나인 AutoEncoder를 이용하여 원데이터를 차원축소한 인덱스를 구성하고 이를 사용하여 검색 소요시간을 줄이는 기법을 제시한다. 위성을 통해 관측한 해수면 온도 데이터를 이용하여 제안 기법의 타당성을 검증하였다. |
영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
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