딥러닝(LSTM)과 통계적 기법(SARIMA)을 이용한 독거노인 생활반응 데이터의 예측 비교 분석 연구

김지윤; 강성범; 손언호; 최기석; 오세미

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저자정보: 김지윤 (범일정보) 강성범 (범일정보) 손언호 (범일정보) 최기석 (범일정보) 오세미 (범일정보)

저널정보: 한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2024년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회

발행연도: 2024.11

수록면: 526 - 529 (4page)

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본 연구는 독거노인 가구의 생활반응 데이터를 활용하여 차월 데이터를 예측하는 두 가지 접근 방식인 LSTM(장단기 메모리) 예측 모델과 SARIMA(계절성 자기회귀 누적 이동평균) 통계 알고리즘의 예측 정확도를 분석하는 것을 목표로 한다. 두 가지 방법을 적용해 예측한 데이터와 실제 데이터를 비교하여 두 모델의 정확도를 평가하고 대조한다. 이 연구는 어떤 접근 방식이 더 정확한 예측을 제공하는지 식별하고, 딥러닝 모델을 전통적인 통계 방법에 비해 사용하는 것의 잠재적 이점을 탐구하고자 한다.

#Long Short-Term Memory #SARIMA #single-person elderly households #living response data

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