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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
이강준 (군산대학교) 정현준 (군산대학교) 이석훈 (군산대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제20권 제11호(JKIIT, Vol.20, No.11)
발행연도
2022.11
수록면
101 - 116 (16page)
DOI
10.14801/jkiit.2022.20.11.101

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이동 경로 데이터는 각종 모바일 디바이스를 이용하여 GPS 위치를 연속적으로 갖는 데이터를 의미하며, 이러한 이동 경로 데이터가 기계 학습에 활용되기 위해서는 데이터 검수 및 정제가 중요하다. 이 중 이상치 탐지 기술은 데이터셋의 이상 데이터를 찾아 데이터의 품질을 향상시켜 기계 학습의 성능을 향상시킨다. 본 논문은 사용자 이동 경로에 대한 이상치를 유형별로 기술하고, 5가지 딥러닝 모델(CNN, DNN, LSTM, Bi-LSTM, LSTM 오토인코더)을 사용하여 이상치를 탐지하는 모델을 제안한다. 또한, 5가지 딥러닝 모델 중 가장 적합한 모델을 선정하기 위하여 실제 이동 경로 데이터셋을 각 모델에 학습시키고 이상치를 탐지하여 그 성능을 측정한다. 비교 평가 결과, LSTM 오토인코더 모델이 다른 모델에 비해 이상치 탐지를 위한 F1-score가 가장 높았으며 안정적인 성능을 보였다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 이동 경로의 이상치 탐지 기법
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
References

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