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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보통신학회 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING 2020 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING Vo.12 No.1
- 발행연도
- 2021.2
- 수록면
- 104 - 107 (4page)
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For employing deep learning in prediction tasks, using data that are uncorrelated with the prediction target can degrade the overall performance of the model. Therefore, training data should be composed and prepared using optimal data that are correlated with the prediction target. In this study, we perform a correlation and significance test between data used to predict fine dust concentration and the actual fine dust (PM<SUB>2.5</SUB>) concentration itself. Based on the analysis results, we determine the training data required for the prediction model.
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. COLLECTION OF DATA
III. CORRELATION ANALYSIS
IV. CONCLUSIONS
REFERENCES
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