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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.7
- 수록면
- 37 - 43 (7page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2020.57.7.37
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최근 저출산 문제가 심각해지면서 대한민국의 국민연금 고갈에 대한 우려가 증가하고 있다. 이에 따라, 많은 연구기관에서 대한민국 국민연금 고갈 시기를 예측하기 위해 다양한 연구들을 진행해 왔지만, 기존 연구는 통계학적 접근법에 기반을 둔 것으로 매년 발표될 때마다 예상 시기가 앞당겨지고 있다. 따라서 더 정확한 예상을 위하여 본 연구에서는 역전파 (Back propagation) 알고리즘을 이용하여 대한민국의 연도별 출생아 수 데이터를 통해 국민연금 고갈 시기를 예측하는 모델을 제시하고, 고갈 시기를 예측해 보았다. 역전파 (Back propagation) 알고리즘을 통해서 대한민국의 국민연금 고갈 시기를 예측하는 모델에 사용되는 가설과 다양한 변수들 그리고 여러 식 (Equation)을 제안하였으며, 이를 통해서 머신러닝 알고리즘을 통해서도 국민연금 적립금의 변화를 예상할 수 있음을 밝혔다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험 및 분석
Ⅳ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (30)
참고문헌 신청
Qing Li / 2004 / Springrobot : a prototype autonomous vehicle and its algorithms for lane detection / IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 5(4):300~308
M. Rokonuzzaman / 2017 / Automatic vehicle identification system using machine learning and robot operating system(ROS) / 2017 4th International Conference on Advances in Electrical Engineering(ICAEE) :253~258
T. Kim / 2019 / Overflow Handling Integrate-and-Fire Silicon-on-Insulator Neuron Circuit Incorporating a Schmitt Trigger Implemented by Back-Gate Effect / Journal of Nanoscience and Nanotechnology 19(10):6183~6186
L. Deng / 2012 / The MNIST Database of Handwritten Digit Images for Machine Learning Research [Best of the Web] / IEEE Signal Processing Magazine 29(6):141~142
T. Kim / 2020 / Input-modulating adaptive neuron circuit employing asymmetric floating-gate MOSFET with two independent control gates / Solid-State Electronics 163
M. Rokonuzzaman / 2017 / Automatic vehicle identification system using machine learning and robot operating system(ROS) / 2017 4th International Conference on Advances in Electrical Engineering(ICAEE) :253~258
T. Kim / 2019 / Overflow Handling Integrate-and-Fire Silicon-on-Insulator Neuron Circuit Incorporating a Schmitt Trigger Implemented by Back-Gate Effect / Journal of Nanoscience and Nanotechnology 19(10):6183~6186
L. Deng / 2012 / The MNIST Database of Handwritten Digit Images for Machine Learning Research [Best of the Web] / IEEE Signal Processing Magazine 29(6):141~142
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