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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
서승환 (한국건설기술연구원) 황정우 (아모센스)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제49권 제2호
발행연도
2024.2
수록면
177 - 185 (9page)
DOI
10.7840/kics.2024.49.2.177

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딥러닝 알고리즘의 발달과 함께 잔여 유효 수명 예측 위한 다양한 도메인 적응 기술이 발표되었다. 그 중 대부분은 비지도 도메인 적응 방식이며, 그 중 적대적 접근 방식이 가장 성능이 좋은 것으로 알려져 있다. 그러나 적대적 접근 방식은 딥러닝 네트워크의 시작 가중치에 따라 성능이 크게 좌우되는 불안정한 문제가 있다. 또한 비지도 도메인 적응 방식은 도메인 시프트(domain shift)가 어느 정도 이상 클 경우 성능 개선이 제한적일 수 있다. 본 논문에서는 장단기 메모리(LSTM)를 기본 모델로 사용하는 AdaBoost 기반의 지도형 도메인 적응 방법을 제안한다. 제안한 방법은 타겟 도메인 데이터가 소스 도메인 데이터보다 훨씬 작을 때 효과적이다. 이를 위해 미국 항공우주국(NASA)에서 개발한 C-MAPSS 데이터 세트를 통해 제안된 방법을 테스트한 결과, 기존의 비지도 도메인 적응 예측 방법 대비 우수한 예측 성능을 확인할 수 있었다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기존 알고리즘
Ⅲ. AdaBoost-LSTM 알고리즘
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (36)

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