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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
박봉준 (서울대학교) 조성준 (서울대학교)
저널정보
한국경영과학회 한국경영과학회 학술대회논문집 한국경영과학회 2019년 춘계공동학술대회 논문집 [3개 학회 공동주최]
발행연도
2019.4
수록면
4,711 - 4,714 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

2차원 합성곱 신경망 적용을 위한 다변량 시계열 데이터 재배열 및 반전
박봉준 ,  조성준 한국경영과학회 학술대회논문집 2019.04 학술대회자료
2차원 합성곱 신경망 적용을 위한 다변량 시계열 데이터 재배열 및 반전
박봉준 ,  조성준 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2019.04 학술대회자료

초록· 키워드

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산업에서 공정의 품질과 지수를 예측하기 위해 다변량 시계열 데이터를 이용한다. 시계열 데이터는 앞, 뒤 값과 높은 상관 계수를 가지고 있으나, 다른 시계열 간 상관 계수는 낮다. 이러한 이유로 합성곱 신경망 적용 시, 2차원 대신 1차원 합성곱 필터를 사용한다. 2차원 합성곱 신경망에 적용되는 방법론을 적용하기 위해 근접 픽셀 간 상관 계수 상향 작업이 필요하다. 본 연구에서는 다변량 시계열 데이터를 시계열 간 재배치, 데이터의 반전을 통하여 시계열 간의 상관 계수를 높이는 전처리 방법에 대하여 제안하였다. 데이터를 노드, 데이터간의 상관 계수 비용으로 가진 링크로 한 완전 그래프로 변환하여, 최소비용 경로 탐색문제로 변환하였다. 최적해 기반으로 시계열 데이터의 재배치, 반전을 통한 전처리를 하여 2차원 합성곱 신경망을 통한 분류 문제에 적용하고 비교하였다.

목차

Abstract
1. 서론
2. 다변량 시계열 데이터 vs 이미지
3. 다변량 시계열 데이터의 재배열 및 반전
4. 실험
5. 결론
6. 참고문헌

참고문헌 (0)

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