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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
반종옥 (아주대학교) 김기형 (아주대학교) 김강석 (아주대학교)
저널정보
한국엔터테인먼트산업학회 한국엔터테인먼트산업학회논문지 한국엔터테인먼트산업학회논문지 제11권 제8호
발행연도
2017.12
수록면
347 - 353 (7page)
DOI
10.21184/jkeia.2017.12.11.8.347

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2017

AWS 사물 인터넷 환경에서 딥러닝을 이용한 시계열 센서 데이터의 실시간 예측 서비스 아키텍처
반종옥 ,  김기형 ,  김강석 한국엔터테인먼트산업학회논문지 2017.12 학술저널
AWS 사물 인터넷 환경에서 딥러닝을 이용한 전력 수요량 예측 기법
반종옥 ,  김기형 ,  김강석 한국통신학회 학술대회논문집 2017.06 학술대회자료
AWS 사물 인터넷 환경에서 딥러닝을 이용한 시계열 센서 데이터의 예측 기법
반종옥 지식정보공학과 2017.01 학위논문

초록· 키워드

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사물인터넷 시대의 도래에 따른 인터넷에 연결된 다양한 기기들의 사용으로 많은 양의 데이터가 생성되어 빅데이터 분석의 중요성이 증가하고 있다. 특히 실시간으로 생성되는 사물인터넷(IoT: Internet of Things) 데이터를 분석하여 새로운 유의미한 미래 예측 분석을 통해 다양한 서비스를 제공하는 것이 필요하게 되었다. 따라서 본 논문에서는 사물인터넷 환경에서 실시간 예측 서비스를 위한 아마존 웹 서비스(AWS: Amazon Web Service)의 활용방향을 제시한다. 또한 다양한 알고리즘 중 시계열 데이터에 알맞은 순환형 신경망(Recurrent Neural Networks)을 이용해 사물인터넷 디바이스로부터 수집된 전력, 온도, 습도, 풍속등과 같은 대량의 실시간 센서 데이터를 분석하고 예측 데이터를 이용해 사용자에게 필요한 서비스를 제공하기 위한 AWS에 기반한 하이브리드 사물인터넷 환경 아키텍처를 제안한다. 제안한 아키텍처가 시계열 사물인터넷 데이터로부터 새로운 정보를 추출하여 실시간 예측 모델뿐만 아니라 스포츠, 문화 콘텐츠 등에 실시간 사물인터넷 서비스를 적용새로운 비즈니스 가치를 창출해 낼 수 있을 것이다.
#AWS #IoT #Deep Learning #LSTM #RNN #아마존 웹서비스 #사물인터넷 #딥러닝 #순환형 신경망

목차

ABSTRACT
I. 서론
II. 관련연구
III. 사물인터넷 환경에서 AWS 활용방향
IV. 제안한 AWS 사물인터넷 아키텍처
Ⅴ. 결론
References
요약

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
[인터넷자원] - / / Amazon Web Service (AWS) google schola [학술대회논문] - C. Goller / 1996 / Learning task-dependent distributed representations by backpropagation through structure / Proceedings of IEEE International Conference Neural Networks, (ICNN-96) 1 : 347 ~ 352 google schola [인터넷자원] - WILDML Artificial Intelligence / / Deep Learning, Natural Language Processing google schola [학술지(정기간행물)] - S. Hochreiter / 1998 / The vanishing gradient problem during learning recurrent neural nets and problem solutions / Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge- Based Systems 6 (2) : 107 ~ 116 google schola [학술지(정기간행물)] - S. Hochreiter / 1997 / Long Short-Term Memory / Neural Computation 9 (8) : 1735 ~ 1780 google schola

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