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한보경 ( Bokyoung Han ),양홍민 ( Hongmin Yang ),박소정 ( Sojeong Park ),김호준 ( Hojoon Kim ) 한국정보처리학회 2017 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.24 No.2
본 연구에서는 시계열예측 신경망기법에서 특징 선별기법을 적용하여 학습의 효율을 높이고 성능을 개선하는 방법론을 고찰한다. 순환구조 신경망을 사용하여 시계열 예측기를 구현하였으며, 효과적인 특징을 선별하기 위하여 FMM 신경망을 사용하여 특징의 연관도 요소를 산출하는 방법을 제시하였다. 모바일 결제시스템에서 실제 측정된 데이터를 사용하여 사용빈도 예측실험을 수행하였으며 그 결과를 통하여 제안된 기법의 유용성을 고찰하였다.