Recurrent Neural Network
Traffic Congestion Estimation by Adopting Recurrent Neural Network
... 유고 상황별 정체 확산 모형의 개발과 유고 영향력 평가 척도가 필요할 것으로 판단되며, 영향권 설정을 위한 임계치 결정이 가능하다. 또한, 링크 특성의 반영이 유고확산모형과 영향권 설정에 고려될 필요가 있다. 기존 연구에서 단속류를 위한 자동유고검지알고리즘은 신호지연과 유고로 인한 정체현상의 구분이 어려 워 링크단위의 미시적 소통상황 예측을 하였다. 이러한 모형을 도시분간선도로에 적용하기 ...
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Explaining predictions of Recurrent Neural Network in Sentiment Analysis
... 최근 순환신경망(recurrent neural network)이 등장하 여 감성분석을 비롯한 여러 자연어처리 분야에서 좋은 성능을 보이고 있다. 하지만 순환신경망의 복잡한 네트 워크 구조 때문에 순환신경망이 어떠한 근거로 예측 결 과를 제시했는지 해석하기 어려운 문제점이 있다. 잘 학 습되어 좋은 성능을 보이는 감성분석 시스템을 이용하여 마케팅 지표로 ...
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A Gait Phase Classifier using a Recurrent Neural Network
... 기능 또는 인식기를 개발하는 것은 좋은 성능을 발휘하지 못할 가능성을 가진다. 본 논문에서는 순환형 신경망을 이용한 보행단계 분류기 를 제안한다 순환형 신경망 . (recurrent neural network) 은 자 신의 출력을 입력으로 되먹임하여 과거의 정보를 이용함으 로써 동적 시스템에 적합하다고 볼 수 있다 본 논문에서는 . 순환형 신경망의 종류 ...
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Dynamic forecasts of bankruptcy with Recurrent Neural Network model
... 이에 본 연구에서는 RNN(Recurrent Neural Network)을 이용하여 시계열 재무 데이터의 동적 변화를 반영한 모형을 만들었으며 기존의 부도예측모형들과의 비교분석을 통해 부도 예측력의 향상에 도움이 된다는 것을 확 인할 수 있었다. 모형의 유용성을 검증하기 위해 KIS Value의 재무 데이터를 이용하여 실험을 수행하였고 비교 모형으로는 ...
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Detection of NoSQL Injection Attack in Non-Relational Database Using Convolutional Neural Network and Recurrent Neural Network
... 이에 본 논문에서는 딥러닝(deep learning) 알 고리즘에 속하는 CNN(Convolutional Neural Network)을 활용해 특징(feature)을 추출하고, RNN(Recurrent Neural Network)을 이용해 NoSQL 삽입 공격 여부를 판단하는 모델을 제안함 으로써, 기존의 규칙 기반 탐지기법의 한계[r] ...
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Stock Prediction Model based on Bidirectional LSTM Recurrent Neural Network
... Fig. 1. Recurrent Neural Network(RNN) 그림 1에서는 순환신경망의 순환구조를 펼쳐진 형태 로 보여주고 있다. 순환신경망은 입력데이터와 이전 절 차 단계 결과를 함께 입력받아 처리하는 절차를 반복한 다. 따라서 과거의 데이터가 다음의 데이터에 어떤 영 향을 주는지를 학습할 수 있고, 이러한 장점으로 인해 순환신경망은 입력 ...
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Predicting the number of disease occurrence using recurrent neural network
... GEE = generalized estimating equation; RNN = based recurrent neural network. Figure 4.1. The comparison of GEE and RNN via calender heat map. GEE = generalized estimating equation; RNN = based ...
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Prediction of Missing Tubing Head Pressure Using Recurrent Neural Network
... : recurrent neural network, RNN, LSTM, deep learning, time-series data 요 약 : 이 연구에서는 딥러닝의 일종인 순환신경망(Recurrent Neural Network, RNN) 기법을 사용하여 생산정의 일 부구간의 누락된 압력자료를 예측하는 방법을 ...
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The Study of Service Event Relation Analysis Using Recurrent Neural Network
... This study used the Recurrent Neural Network and Long Short Term Memory techniques to create a model to analyze event relationships in a system and to verify which models are suitable f[r] ...
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Speaker Verification Model Using Short-Time Fourier Transform and Recurrent Neural Network
... 본 논문에서는 화자 인증 시, 기존의 MFCC 방 법과 달리 시간적인 데이터 단위인 윈도우를 특정 비 율로 오버랩하여 화자의 음성을 Short-time Fourier transform(STFT)에 적용하고, 딥 러닝 모델인 Recurrent Neural Network(RNN) 모 델을 사용하여 음성 데이터를 학습하여 기존의 텍스 트 독립적인 화자 인증 ...
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Video Expression Recognition Method Based on Spatiotemporal Recurrent Neural Network and Feature Fusion
... spatiotemporal recurrent neural network and feature fusion is ...convolutional neural networks are used to extract the time-domain and airspace facial features in the ...convolutional ...
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Parkinson’s disease diagnosis using speech signal and deep residual gated recurrent neural network
... gated recurrent neural network using speech ...gated recurrent neural network to classify Parkinson's disease ...gated recurrent neural network, an algorithm ...
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Parkinson's disease diagnosis using speech signal and deep residual gated recurrent neural network
... gated recurrent neural network using speech ...gated recurrent neural network to classify Parkinson's disease ...gated recurrent neural network, an algorithm ...
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Application of recurrent neural network for inflow prediction into multi-purpose dam basin
... 본 연구에서는 그간 댐 운영을 통해 축적된 기상 및 수문 빅데이터를 활용하여 인공지능기법 중 하나인 순환신경망 (RNN; Recurrent Neural Network) 기반의 댐 유입량 예측 모 형을 개발하고, 소양강댐과 충주댐 유역을 대상으로 적용하 여 그 결과를 인공신경망 모형과 비교·분석함으로써 적용성 검토를 수행하였다. ...
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Automatic Classification of Frequently Asked Questions Using Class Embedding and Attentive Recurrent Neural Network
... 맞춤법 오류와 같은 잡음이 포함된 데이터를 처리하기 위 해 [5]는 사전 학습된 음절 임베딩 대신 자모 조합 임베 딩을 사용하여 오타 및 변이형에 강건한 품사 태거를 제 안했고, [1]은 형태소 미등록어 문제 해결을 위해 순환 신경망(Recurrent Neural Network)구조에 합성곱 신경망 을 적용한 개체명 인식기를 제안했다. [6]에서는 무작위 ...
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Study on Q-value prediction ahead of tunnel excavation face using recurrent neural network
... 초 록 터널 굴착 시 정확한 암반 분류는 적합한 지보패턴을 설치하는 데 도움을 준다. 암반의 분류를 위해 주로 RMR (Rock Mass Ration)과 Q값을 산정하여 수행되며, 페이스 매핑(face mapping)을 바탕으로 산정된다. 점보드릴 및 프로브드릴 의 기계 데이터을 활용하거나 딥러닝을 활용한 굴착면 사진 분석 등의 방법이 암반등급 분류를 예측하기 위해 사용되고 있으나, 분석 시 ...
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A Study on Word Sense Disambiguation Using Bidirectional Recurrent Neural Network for Korean Language
... 신경망(Bidirectional Recurrent Neural Network: BRNN)[7]을 이용한 동형이의어 중의성 해소 모델 을 ...GRU(Gated Recurrent Unit)[9]를 적용해 LSTM을 사용한 기존 순환 신경 망 모델보다 적은 파라메터로 더 정확한 중의성 해소가 가능하 도록 ...
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Objective Evaluation of Recurrent Neural Network Based Techniques for Trajectory Prediction of Flight Vehicles
... 이 창 진 * , 박 인 희 * , 정 찬 호 ** ★ Chang Jin Lee * , In Hee Park * , Chanho Jung ** ★ Abstract In this paper, we present an experimental comparative study of recurrent neural network based techniques for ...
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Automatic Evaluation of Elementary School English Writing Based on Recurrent Neural Network Language Model
... 요 약 작성된 문서의 문법적 오류 교정을 할 때 맞춤법 검사기를 사용하는 것이 일반적이다. 그러나 초등학생들이 작성한 글 중에는 문법적으로는 옳더라도 자연스럽지 않은 문장이 있을 수 있다. 본 논문에서는 동일한 의미를 가진 2개의 문장이 주어졌을 때, 어떤 것이 더 자연스러운 문장인지 자동 판별할 수 있는 방법을 소개한다. 이 방법은 순환 신경망(recurrent ...
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A Fuzzy-AHP-based Movie Recommendation System with the Bidirectional Recurrent Neural Network Language Model
... 주제어 : 양방향 순환 신경망, 언어 모델, 퍼지 계층적 분석 방법, 스크래핑, 추천 시스템 Abstract In today’s IT environment where various pieces of information are distributed in large volumes, recommendation systems are in the spotlight capable of figuring ...
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