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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
조준모 (동명대 교수)
저널정보
한국전자통신학회 한국전자통신학회 논문지 한국전자통신학회 논문지 제16권 제2호
발행연도
2021.1
수록면
313 - 318 (6page)

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딥러닝 기술의 도래로 인하여 수많은 산업과 일반적인 응용에 적용됨으로써 우리의 생활에 큰 영향을 발휘하고 있다. 특정한 분야의 문제를 해결하기 위해서는 그 문제에 적합한 딥러닝 모델을 작성해야 한다. 근래에는 Covid-9 사태로 인하여 다양한 문제들을 딥러닝으로 해결하고자 하는 사례들이 늘고 있다. 이러한 일환으로 본 논문에서는 갑자기 급증할 수 있는 병원의 외래환자들을 미리 예측을 위한 시계열의 딥러닝 모델을 제시하고자 한다. 제시하는 딥러닝 모델은 주피터 노트북에서 케라스로 작성하였다. 예측결과는 실제 데이터와 그래프로 비교하며 유효성 데이터를 활용하여 과소적합과 과대적합의 여부를 손실률로 분석할 수 있도록 하였다.
#딥러닝 #시계열 데이터 #빅데이터 #성능평가

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참고문헌 (9)

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R. Sathya / 2013 / Comparison of Supervised and Unsupervised Learning Algorithms for Pattern Classification / IJARAI 2(2):34~38 google schola R. Sathya / 2012 / Unsupervised Control Paradigm for Performance Evaluation / International Journal of Computer Application 44(20):27~31 google schola X. C. Yin / 2014 / Robust text detection in natural scene images / IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence 36(5):970~983 google schola 이현상 / 2020 / 시계열 예측을 위한 LSTM 기반 딥러닝: 기업 신용평점 예측 사례 / 정보시스템연구 29(1):241~265 google schola Ibrahim Aliyu / 2020 / LSTM/RNN을 사용한 감정인식을 위한 스택 오토 인코더로 EEG 차원 감소 / 한국전자통신학회 논문지 15(4):717~724 dbpia

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