http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
IoT 센서의 시계열 데이터 정확도 향상을 위한 인공지능 기반 분류 기법
김진영,심이삭,윤성훈,Kim, Jin-Young,Sim, Isaac,Yoon, Sung-Hoon 한국인터넷방송통신학회 2021 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.21 No.4
As the parallel computing capability for artificial intelligence improves, the field of artificial intelligence technology is expanding in various industries. In particular, artificial intelligence is being introduced to process data generated from IoT sensors that have enoumous data. However, the limitation exists when applying the AI techniques on IoT network because IoT has time series data, where the importance of data changes over time. In this paper, we propose time-weighted and user-state based artificial intelligence processing techniques to effectively process IoT sensor data. This technique aims to effectively classify IoT sensor data through a data pre-processing process that personalizes time series data and places a weight on the time series data before artificial intelligence learning and use status of personal data. Based on the research, it is possible to propose a method of applying artificial intelligence learning in various fields. 인공지능을 위한 병렬연산 능력이 향상됨에 따라 인공지능 적용 분야가 다양한 방향으로 확대되고 있다. 특히 방대한 데이터를 처리해야 하는 IoT센서의 데이터를 처리하기 위해 인공지능이 도입되고 있다. 하지만 시간에 따른 데이터의 중요도가 달라지는 IoT 시계열 데이터 특성상 기존의 인공지능 학습 기법을 그대로 적용하기에는 한계점이 있다. 본 과제에서는 IoT 센서 데이터를 효과적으로 처리하기 위해 시간가중치기반 및 사용자 상태값 기반 인공지능 처리기법을 연구한다. 상기 기법을 통해 기존 인공지능 학습을 적용시키는 것 보다 높은 센서 정확도를 확보 할 수 있게 된다. 이에 더해, 해당 연구를 기반으로 다양한 분야에서 인공지능 학습을 적용하는 방안을 제시하고, 지속적인 연구를 통해 다양한 분야로의 확장을 기대할 수 있다.