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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.2
- 수록면
- 245 - 254 (10page)
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We proposed the research on an analysis and prediction model that allows the identification of outliers or abnormality in the data followed by effective and rapid imputation of missing values was conducted. This model is expected to analyze efficiently the problems in the data based on the calibrated raw data. As a result, a system that can adequately utilize the data was constructed by using the introduced KNN + MLE algorithm. With this algorithm, the problems in some of the existing KNN-based missing data imputation algorithms such as ignoring the missing values in some data sections or discarding normal observations were effectively addressed. A comparative evaluation was performed between the existing imputation approaches such as K-means, KNN, MEI, and MI as well as the data missing mechanisms including MCAR, MAR, and NI to check the effectiveness/efficiency of the proposed algorithm, and its superiority in all aspects was confirmed.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안하는 데이터 결측 및 보정 알고리즘
4. 데이터 결측 대치 및 보정 알고리즘 성능평가
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
M.K. Kim, S. D. Park, J.H. Lee, Y.J Joo, and J.K. Choi, “Learning-Based Adaptive Imputation Method with kNN Algorithm for Missing Power Data,” Energies, Vol. 10, No. 10, pp. 1-20, 2017.
S. Zahriah, R. Yusof, and J. Watada. “FINNIM: Iterative Imputation of Missing Values in Dissolved Gas Analysis Dataset,” IEEE Transactions on Industrial Informatics, Vol. 10, No. 4, pp. 2093-2102, 2014.
C. C. Turrado, F.S. Lasheras, J.L. C-R, A.J. P-P, and F.J. C. Juez, “A New Missing Data Imputation Algorithm Applied to Electrical Data Loggers,” Sensors, Vol. 15, No. 12 pp. 31069-31082, 2015.
C. C. Turrado, F. S. Lasheras, J. L. C-R, A.-J. P-P, M.G. Melero, and F. J. C. Juez, “A Hybrid Algorithm for Missing Data Imputation and Its Application to Electrical Data Loggers,” Sensors, Vol. 16, No. 9, pp. 1-13, 2016.
A. Chaudhry, W. Li, A. Basri, and F. Patenaude, “A Method for Improving Imputation and Prediction Accuracy of Highly Seasonal Univariate Data with Large Periods of Missingness,” Wireless Communications and Mobile Computing, Vol. 2019, pp.1-14, 2019.
S. Zahriah, R. Yusof, and J. Watada. “FINNIM: Iterative Imputation of Missing Values in Dissolved Gas Analysis Dataset,” IEEE Transactions on Industrial Informatics, Vol. 10, No. 4, pp. 2093-2102, 2014.
C. C. Turrado, F.S. Lasheras, J.L. C-R, A.J. P-P, and F.J. C. Juez, “A New Missing Data Imputation Algorithm Applied to Electrical Data Loggers,” Sensors, Vol. 15, No. 12 pp. 31069-31082, 2015.
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A. Chaudhry, W. Li, A. Basri, and F. Patenaude, “A Method for Improving Imputation and Prediction Accuracy of Highly Seasonal Univariate Data with Large Periods of Missingness,” Wireless Communications and Mobile Computing, Vol. 2019, pp.1-14, 2019.
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