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학술저널
저자정보
김상준 (Department of Computer Information Engineering, Catholic University of Pusan, Busan 462527, Korea) 이용규 (Time and Frequency Group, Korea Research Institute of Standards and Science, 267 Gajeong-Ro, Yuseong-Gu, Daejeon 34113, Korea) 이준효 (Time and Frequency Group, Korea Research Institute of Standards and Science, 267 Gajeong-Ro, Yuseong-Gu, Daejeon 34113, Korea) 이주현 (Time and Frequency Group, Korea Research Institute of Standards and Science, 267 Gajeong-Ro, Yuseong-Gu, Daejeon 34113, Korea) 최경원 (Time and Frequency Group, Korea Research Institute of Standards and Science, 267 Gajeong-Ro, Yuseong-Gu, Daejeon 34113, Korea) 오주익 (Time and Frequency Group, Korea Research Institute of Standards and Science, 267 Gajeong-Ro, Yuseong-Gu, Daejeon 34113, Korea) 유동희 (Department of Computer Information Engineering, Catholic University of Pusan, Busan 462527, Korea)
저널정보
사단법인 항법시스템학회 Journal of Positioning, Navigation, and Timing Journal of Positioning, Navigation, and Timing Vol.13 No.1
발행연도
2024.3
수록면
111 - 115 (5page)
DOI
10.11003/JPNT.2024.13.1.111

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This study builds a machine learning model optimized for clocks among various techniques in the field of artificial intelligence and applies it to clock stabilization or synchronization technology based on atomic clock noise characteristics. In addition, the possibility of providing stable source clock data is confirmed through the characteristics of machine learning predicted values during holdover of atomic clocks. The proposed machine learning model is evaluated by comparing its performance with the AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA) model, an existing statistical clock prediction model. From the results of the analysis, the prediction model proposed in this study (MSE: 9.47476) has a lower MSE value than the ARIMA model (MSE: 221.2622), which means that it provides more accurate predictions. The prediction accuracy is based on understanding the complex nature of data that changes over time and how well the model reflects this. The application of a machine learning prediction model can be seen as a way to overcome the limitations of the statistical-based ARIMA model in time series prediction and achieve improved prediction performance.
#시각 비교 #시각 동기화 딥러닝 #홀드오버 #time comparison #time synchronization #deep learning #holdover

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