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학술저널
저자정보
김호준 (한동대학교) 조윤석 (한동대학교) 김경미 (한동대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.45 No.4
발행연도
2018.4
수록면
370 - 375 (6page)
DOI
10.5626/JOK.2018.45.4.370

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본 논문에서는 모바일 결제시스템의 서비스 수요예측을 위한 방법론으로서 신경망 기반의 시계열예측 기법을 제시한다. 예측에 필요한 특징 선별과정과 시계열 데이터의 예측과정을 위하여 2단계 신경망 모델을 제안하며 그 동작 특성과 알고리즘에 관해 기술한다. 특징 데이터의 표현을 위하여 3종류의 퍼지 멤버쉽함수를 적용하며, 하이퍼박스 기반의 신경망 모델을 사용하여 특징의 연관도 요소를 평가하는 방법을 제시한다. 제안된 특징 선별 기법은 예측 시스템의 계산량을 감소시키며, 학습데이터 집합에서 왜곡된 특징 데이터를 제거할 수 있게 한다. 실제 스마트캠퍼스 시스템에서 취득한 2년간의 데이터를 사용하여 실험을 수행하고 그 결과를 통하여 제안된 기법의 유용성을 평가한다.
#모바일 결제시스템 #시계열 예측 #신경망 #특징 선별 #mobile payment system #time series prediction #neural networks #feature selection

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 순환 신경망을 사용한 빈도 예측
3. FMM 신경망 기반의 특징 선별 기법
4. 실험 결과 및 고찰
5. 결론
References

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
Yong-kuo Liu, Fei Xie, Chun-li Xie, Min-jun Peng, Guo-hua Wu, Hong Xia, Prediction of time series of NPP operating parameters using dynamic model based on BP neural network, Annals of Nuclear Energy, Vol. 85, No. 1, pp. 566-575, 2015. Quikun Xiao, Time series prediction using bayesian filtering model and fuzzy neural networks, Optik, Vol. 140, No. 1, pp. 104-113, 2017. Epiniki I. Papageorgiou, Katarzyna Poczeta, A two-stage model for time series prediction based on fuzzy cognitive maps and neural networks, Neurocomputing, Vol. 232, pp. 113-121, 2017. Fernando Gaxiola, Patricia Melin, Fevrier Valdez, Oscar Castillo, Interval type-2 fuzzy weight adjustment for backpropagation neural networks with application in time series prediction, Information Sciences, Vol. 260, No. 1, pp. 1-14, 2014. Gholamali Heydari, MohammadAli Vali, Ali Akbar Gharaveisi, Chaotic time series predictin via artificial neural square fuzzy inference system, Expert Systems With Applications, Vol. 55, No. 1, pp. 461- 468, 2016.

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