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저자정보
이경수 (경희대학교) 김정훈 (국민대학교) 김정연 (경희대학교) 송용욱 (연세대학교 미래캠퍼스) 권오병 (경희대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2022년 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 [2개 학회 공동주최]
발행연도
2022.6
수록면
2,432 - 2,435 (4page)

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지속적으로 변종이 발생하는 COVID-19 팬데믹에서의 감염자 수 예측 같은 연구에서는 문제에 적합한 예측 알고리즘을 신속하게 선택하는 것이 중요하다. 이에 데이터셋의 특성에 따라 적합한 예측 알고리즘을 추천하는 시스템이 최근 제안된 바 있다. 그러나 데이터셋 특성에는 해당 문제에 대한 의미(semantics)를 담지는 않기 때문에 추천의 정확도를 제고하는데는 한계가 있다. 따라서 본 연구의 목적은 데이터셋의 정보를 담고 있는 텍스트를 기반으로 적절한 예측 알고리즘을 추천하는 방법을 제안하는 것이다. 데이터셋에 대한 텍스트 정보는 데이터셋의 도메인 정보를 포함하고 있으며 인스턴스 수, 변수의 개수와 같은 정보들을 포함하고 있기 때문에 기존의 연구에서 지적한 데이터셋의 특징을 추출하는 시간과 비용을 절약할 수 있다.

목차

Abstract
1. 서론
2. 방법론
3. 결론
4. References

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