병렬 병합 구조를 이용한 기상 데이터의 예측률 향상을 위한 딥러닝 모델

김창복

doi:10.14801/jkiit.2022.20.4.131

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김창복 (가천대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제20권 제4호(JKIIT, Vol.20, No.4)

발행연도: 2022.4

수록면: 131 - 140 (10page)

DOI: 10.14801/jkiit.2022.20.4.131

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본 연구는 딥러닝 기본모델인 DNN, LSTM, BiLSTM, 1D-CNN 등으로, 예측의 성능을 향상하기 위해, 중간층을 병렬로 병합하는 구조를 제안하였다. 제안모델 1은 동일한 기본모델을 병렬 병합한 구조이고, 제안모델 2는 서로 다른 모델의 병렬 병합한 구조이다. 각 모델의 평가는 RMSE와 MAE로 10회 실험에 대한 평균값이다. 제안모델 1에서 가장 좋은 예측률을 보인 BiLSTM2의 RMSE는 0.064이다. 제안모델 2의 RMSE는 DC(DNN-CNN), LC(BiLSTM-CNN), DLC(DNN-BiLSTM-CNN) 등 모든 모델이 0.054였다. 이처럼 제안모델 2가 12.8%의 성능 향상을 보였다. 제안모델 2가 서로 다른 모델의 장점을 유지하면서 많은 파라메터로, 예측률을 향상할 수 있게 하는 모델임을 확인할 수 있었다.

#deep neural network #long short term memory #convolution neural network #ResNet #Inception

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