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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
이권윤 (Continental Automotive Systems) 이상부 (제주한라대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제16권 제10호(JKIIT, Vol.16, No.10)
발행연도
2018.10
수록면
11 - 20 (10page)
DOI
10.14801/jkiit.2018.16.10.11

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딥러닝은 다양한 알고리즘과 모델이 개발되었으며, RNN(재귀신경망, Recurrent Neural Network)은 미래 예측시스템 분야에서 탁월한 성능을 나타내고 있다. 본 논문에서는 RNN과 LSTM을 적용한 범용 예측 시스템을 구현하였고, cost 값을 측정하여 성능을 평가하였다. 본 연구에서는 입력 데이터간의 차이가 너무 클 경우 원 데이터를 정규화 데이터로 변환시켜 사용하였고, 학습 입력 시퀀스(Sequence) 크기는 5로 하여 성능 실험을 하였다. 학습과 예측 실행 결과와 cost 값은 실시간 그래프로 표시하여 결과의 가독성을 높였다. 실험에서 cost 값은 학습 수 150에서 cost 값이 0.085로 감소하여 학습이 잘 되었다. 단시간의 짧은 학습 횟수로 학습 목표값과 테스트 목표값을 정확하게 학습하고, cost 값이 원하는 수준으로 감소하여 제안한 예측 시스템의 성능이 우수한 것을 실험으로 확인하였다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기술 분석
Ⅲ. 범용 예측 시스템
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References

참고문헌 (13)

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