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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이수정 (중앙대학교) 이재헌 (중앙대학교)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제33권 제2호
발행연도
2022.3
수록면
237 - 248 (12page)
DOI
10.7465/jkdi.2022.33.2.237

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자기상관 공정을 모니터링하는 절차에 대해서는 많은 연구가 진행되어 왔는데, 그중에서 가장 많이 사용하는 방법은 관측값을 예측하여 잔차를 계산하고 그 잔차 데이터를 모니터링하는 것이다. 즉, 잔차를 이용함으로써 자기상관 문제를 해결하는 것이다. 이 논문에서는 예측하는 방법으로 딥러닝에 기반한 LSTM (long short-term memory) 모형을 사용하여 자기상관 공정을 모니터링하는 절차를 제안하고, 제안된 절차와 기본적인 RNN (vanilla recurrent neural network) 모형을 사용하는 절차 및 시계열 모형에 적합시키는 절차의 성능을 모의실험을 수행하여 비교하였다. 딥러닝 알고리즘을 기반으로 한 LSTM과 RNN 모형에 기초한 절차가 전반적으로 좋은 성능을 나타냈으며, 시계열 모형에 적합시키는 절차에 비해 정확한 모형 적합의 과정이 필요 없다는 측면에서 효율적인 절차라고 판단된다.
#딥러닝 #자기상관된 공정 #LSTM 모형 #RNN 모형 #Autocorrelated process #deep learning #LSTM #RNN

목차

요약
1. 서론
2. 신경망 모형
3. 모의실험 설정 및 잔차 관리도
4. 모의실험 결과
5. 결론
References
Abstract

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