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저자정보
이상민 (국립군산대학교) 최승호 (국립군산대학교) 이석훈 (국립군산대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제23권 제2호(JKIIT, Vol.23, No.2)
발행연도
2025.2
수록면
23 - 32 (10page)
DOI
10.14801/jkiit.2025.23.2.23

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데이터 산업과 인공지능 시장의 급성장으로 AI 기반 서비스의 신뢰성이 중요해지고 있으며, 이는 데이터 품질과 직결된다. 따라서 데이터 품질 보장을 위해 객관적이고 정량적인 평가 지표가 필요하다. 본 논문은 수질예측 모델을 위한 인공지능 학습용 데이터셋의 데이터 품질 관리 기법을 제안한다. 이를 위하여 수질 데이터를 수집 및 분석하고, 기존 데이터 품질들을 비교하여 수질 데이터셋의 적합한 데이터 품질 기준을 선정한다. 이후 선정된 데이터 품질 기준에 따라 품질을 변화시키며, 이에 따른 예측 모델의 성능 결과를 분석하여 평가한다. SimpleRNN, LSTM, GRU 세 가지 모델을 통해 각 품질 요소가 모델 성능에 미치는 영향을 분석한다. 연구 결과, 수질 예측 모델에 적합한 정량적 품질 지표를 도출하였다.
#data quality #water guality prediction #quality criteria #artificial intelligence

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 수질 데이터 수집 및 분석
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
References

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