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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 201 - 208 (8page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2022.32.3.201
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딥러닝 모델을 학습하고 학습된 모델에서 새로운 데이터에 대한 예측을 수행하기 위해서는 모델 생성부터 예측까지 전체 과정을 간편하게 사용할 수 있는 환경이 필요하다. 그러나 대부분의 인공지능 서비스들은 모델 성능을 높이기 위한 파라미터를 결정하는데 많은 시간과 노력을 기울이고 있다. 따라서 본 연구에서는 공개 소스를 활용하여 컨테이너 기반으로 딥러닝 분류 모델의 배포 및 관리가 쉬운 아키텍처를 설계하고자 한다. 분류 모델은 시계열, 비시계열, 이미지 데이터에 대한 3가지 방법론을 제안한다. 실험 결과 데이터 유형별로 장단기 메모리 구조, 컨볼루션 신경망 구조, 순환 신경망 구조, 사전 훈련 모델을 사용할 수 있는 컨테이너를 제공함으로써 모든 데이터를 적절하게 분류할 수 있었다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 모델
4. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (24)
참고문헌 신청
International Data Corporation Korea Ltd., “Korea Market Size of Artificial Intelligence,” Available: https://www.investkorea.org/ik-en/bbs/i-308/detail.do?ntt_sn=490754, 2020, [Accessed: Oct 5, 2021].
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Hong Joon Shin, Seong Sim Yoon and Jae Min Choi, “Radar rainfall prediction based on deep learning considering temporal consistency,” Journal of Korea Water Resources Association, vol. 54, no. 5, pp. 301-309, 2021.
Tae Hwan Lim and Seung Chul Han, “Research on a diagnostic model of deep learning-based pneumonia using defense medical data,” Journal of Digital Contents Society, vol. 22, no. 3, pp. 509-517, 20 21.
Kyung Hwan Moon, Jin Hee Yoon and Ji Eun Lee, “Deep Learning Analysis using Fuzzy data,” Journal of Korean institute of intelligent systems, vol. 30, no. 5, pp. 380-385, 2020.
Hong Joon Shin, Seong Sim Yoon and Jae Min Choi, “Radar rainfall prediction based on deep learning considering temporal consistency,” Journal of Korea Water Resources Association, vol. 54, no. 5, pp. 301-309, 2021.
Tae Hwan Lim and Seung Chul Han, “Research on a diagnostic model of deep learning-based pneumonia using defense medical data,” Journal of Digital Contents Society, vol. 22, no. 3, pp. 509-517, 20 21.
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