생성적 적대 신경망(GAN)을 이용한 시계열 데이터 증강 기법 적용 및 성능 평가에 관한 연구

국문 초록 (Abstract)

본 논문은 시계열 데이터의 수집이 원활하게 이루어지지 못하는 것을 증강기법을 통해 해결하고자 제안된 방법이다. 특히 시계열 데이터 증강은 적은 양의 데이터로 높은 정확성을 나오게 하는 것이 중요하다. 데이터 증강을 인공지능을 사용해서 진행하기 위해 생성적 적대 신경망(GAN)을 이용하여 시계열 데이터 증강을 진행하였고, Test 데이터 세트로 확인을 했을 때 평균적으로 높은 정확성을 보여주었기에 시계열 데이터가 부족한 상황에서 생성적 적대 신경망(GAN)을 통해 데이터 증강을 진행했을 때 충분히 사용 가능하다는 것을 증명하였다.