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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
서경덕 (광운대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2020년도 종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2020.10
수록면
179 - 183 (5page)

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컴퓨팅 속도가 발전함에 따라 빠른 컴퓨팅 속도를 이용한 머신러닝과 딥러닝을 이용한 센서 데이터의 분석사례가 늘고 있다. 이 논문에서는 여러 인공지능 분석기법을 이용해 저가형 센서 데이터가(PM2.5) 고가형 센서와 근접한 성능을 낼 수 있는 방법에 대해 제안하며, 각각의 분석기법을 통한 예측값을 비교해 봄으로로써 인공지능 기법의 특성에 관해 기술하였다.
#Sensor Data Etimation #Machine Learning #Recurrent Neural Network

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선형(다항식) 회귀 기법
Ⅲ. 앙상블 학습 - 랜덤 포레스트 기법과 Gradient Boosting 기법
Ⅳ. 딥러닝 - LSTM
Ⅴ. 결론
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