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학술저널
저자정보
김경도 (광운대학교) 김용혁 (광운대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제28권 제5호
발행연도
2018.10
수록면
443 - 449 (7page)
DOI
10.5391/JKIIS.2018.28.5.443

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데이터를 수집하는 과정에서 잘못된 값으로 측정하는 오측과 데이터를 측정하지 못하는 결측이 발생할 수 있다. 오측 또는 결측이 포함된 데이터를 이용해 실험을 진행할 경우, 잘못된 결과가 도출되거나 학습 모델의 성능을 하락시키는 원인이 될 수 있다. 본 논문에서는 해양 기상 정보를 관측하는 장비로 사용되는 뜰개를 통해 관측한 데이터를 순환신경망과 오토인코더를 이용해 보정하는 방안을 제시하고, 기법별 보정 결과를 비교한다. 2015 년 7 개, 2016 년 8 개의 뜰개를 이용해 수집한 해양 데이터를 사용하였으며, 기법별 보정 실험 결과와 보정 결과를 검증하기 위한 뜰개의 이동 예측 실험을 진행하였다. 실험 결과, 순환신경망 기반 데이터 보정 모델을 통해 관측 데이터의 평균 13.9% 를 보정하였으며, 보정된 데이터를 이용한 예측 모델의 성능은 3.2% 향상되는 결과를 보였다. 오토인코더 기반 데이터 보정 모델은 관측 데이터의 평균 19.0% 를 보정하였으며, 예측 성능은 6.9% 향상되는 결과를 보였다.
#데이터 보정 #순환신경망 #오토인코더 #기계학습 #예측 #뜰개 #Data Correction #RNN #Autoencoder #Machine Learning #Prediction #Drifter

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 순환신경망과 오토인코더
3. 실험 데이터
4. 데이터 보정
5. 뜰개 이동 예측
6. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
R. J. Little and D. B. Rubin, Statistical analysis with missing data, John Wiley & Sons, 2014. J. H. Ha and Y. H. Kim, “A Survey on Data Correction of Observation and Prediction Using Machine Learning: Preliminary Study for Optimizing Oil Spill Model.” International Journal of Applied Engineering Research, vol. 11, no. 16, pp. 8892-8895, 2016. D. E. Rumelhart, G. E. Hinton and R. J. Williams, Learning Internal Representations by Error Propagation, DTIC Document, Tech. Rep, 1985. J. C. Platt, Fast Training of Support Vector Machines Using Sequential Minimal Optimization, Advances in Kernel Methods, pp. 185-208, 1999. H. G. Moon, C. G. Lee and S. B. Lee, “A Study on the Auto Adjustment in Data Acquisition System.” Proceedings of KIIS Fall Conference, pp. 389-390, 2008.

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