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다단계 예측 성능 향상을 위한 복합센서 데이터 병합 방법
남홍순(Hong-Soon Nam),박완기(Wan Ki Park),박종원(Jongwon Park) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.2
본 논문은 복합센서로부터 수집되는 시계열 데이터를 사용하여 다단계 예측을 위한 LSTM 병합 방법을 제시한다. 이 방법은 복합센서로부터 수집되는 시계열 데이터에 대하여 각 센서 특성에 적합한 LSTM 계층들을 하나의 LSTM 계층으로 병합하여 예측 정확도를 높이고자 한다. 성능 검증을 위하여 병합 계층을 LSTM 으로 병합하는 방법과 완전연결 계층으로 병합하는 방법에 대하여 실험하고 예측 정확도를 비교하였다. 센서 데이터로는 기상청의 종관기상관측 데이터와 단기 예보 데이터, 한국전력의 iSMART 데이터를 사용하였으며, 1 년 데이터로 학습하고, 1 개월 데이터로 검증한 후 2 개월 데이터로 예측 정확도를 평가하였다. 실험결과 LSTM 모델을 LSTM 계층으로 병합하는 방법이 완전연결 계층으로 병합하는 방법에 비하여 MAPE 와 RMSE 모두 우수함을 보인다.