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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.4
- 수록면
- 37 - 45 (9page)
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딥러닝의 개발 프로세스는 대량의 수작업이 요구되는 반복적인 작업으로 그 중 학습 데이터 전처리는 매우 큰 비용이 요구되며 학습 결과에 중요한 영향을 주는 단계이다. AI의 알고리즘 연구초기에는 주로 데이터 과학자들에 의해 완벽하게 정리하여 제공된 공개 DB형태의 학습데이터를 주로 사용하였다. 실제 환경에서 수집된 학습 데이터는 주로 센서들의 운영 데이터이며 필연적으로 노이즈가 많이 발생할 수 있다. 따라서 노이즈를 제거하기 위한 다양한 데이터 클리닝 프레임워크와 방법들이 연구되었다. 본 논문에서는 IoT환경에서 발생 될 수 있는 센서 데이터와 같은 시계열 데이터에서 노이즈를 감지하고 제거하는 방법을 제안하였다. 이 방법은 선형회귀 방법을 사용하여 시스템이 반복적으로 노이즈를 찾아내고, 이를 대체할 수 있는 데이터를 제공하여 학습데이터를 클리닝한다. 제안된 방법의 효과를 검증하기 위해서 본 연구에서 시뮬레이션을 수행하여, 최적의 클리닝 결과를 얻을 수 있는 인자들의 결정 방법을 확인하였다.
목차
[Abstract]
[요약]
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Preliminaries
Ⅲ. Cleaning Noises from Time Series Data with Memory Effects
Ⅳ. Simulation & Analysis
Ⅴ. Conclusions
REFERENCES
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
D. Xin / 2018 / Helix: Holistic optimization for accelerating iterative machine learning / Proceedings of the VLDB Endowment :446~460
David Sousa Nunes / 2015 / A Survey on Human-in-the-Loop Applications Towards an Internet of All / IEEE Communications Surveys & Tutorials 17(2):944~965
C. Xue / 2019 / Transferable AutoML by Model Sharing Over Grouped Datasets / Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :9002~9011
M. Terry / 2017 / The Data Linter: Lightweight, Automated Sanity Checking for ML Data Sets / Machine Learning Systems Workshop at NIPS
Yuji Roh / 2019 / A Survey on Data Collection for Machine Learning: A Big Data - AI Integration Perspective / IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering :1~1
David Sousa Nunes / 2015 / A Survey on Human-in-the-Loop Applications Towards an Internet of All / IEEE Communications Surveys & Tutorials 17(2):944~965
C. Xue / 2019 / Transferable AutoML by Model Sharing Over Grouped Datasets / Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :9002~9011
M. Terry / 2017 / The Data Linter: Lightweight, Automated Sanity Checking for ML Data Sets / Machine Learning Systems Workshop at NIPS
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