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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
허민오 (서울대학교) 장병탁 (서울대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제22권 제11호
발행연도
2016.11
수록면
614 - 618 (5page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2016

스트림 데이터 학습을 위한 예측적 컨볼루션 신경망
허민오 ,  장병탁 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2016.11 학술저널

2015

스트림 데이터 학습을 위한 예측적 컨볼루션 신경망
허민오 ,  장병탁 한국정보과학회 학술발표논문집 2015.06 학술대회자료

초록· 키워드

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인터넷 상 데이터와 스마트 디바이스가 증가함에 따라 순차적으로 유입되는 스트림 형식의 데이터가 늘어나고 있다. 잠재적인 빅데이터인 스트림 데이터를 다루기 위해서는 온라인 학습이 가능해야 한다. 이에 본 고에서는 스트림 데이터 학습을 위한 새로운 모델인 예측적 컨볼루션 신경망과 온라인 학습방법을 제안한다. 이 모델은 탐지와 풀링을 반복하는 컨볼루션 연산을 통해 탐지 패턴을 계층화하여 상위계층이 될수록 긴 길이의 패턴의 정보를 다루도록 한다. 본 모델의 기초적 검증을 위해 스마트폰으로 2달간 수집한 GPS 데이터를 이산화하여 관측데이터로 삼았다. 이를 제안모델을 통해 학습하여 계층을 따라 추상화된 정보로부터 복원한 데이터와 관측데이터를 비교하여, 긴 시간의 패턴을 다루면서도 관측 수준의 데이터를 복원하는 것을 확인하였다.
#스트림 데이터 #예측적 컨볼루션 신경망 #시퀀스 학습 #온라인 학습 #stream data #convolutional neural networks #sequence learning #online learning

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 제안 모델
3. 실험 결과
4. 결론
References

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - N. D. Lane / 2010 / A Survey of Mobile Phone Sensing / IEEE Communications Magazine 48 (9) : 140 ~ 150 google schola [단행본] - Simon Haykin / 2009 / Neural Networks and Learning Machine / Prentice Hall google schola [단행본] - D. Barber / 2011 / Bayesian Time Series Models / Cambridge University Press google schola [학술지(정기간행물)] - S. Shalev-Shwartz / 2012 / Online Learning and Online Convex Optimization / Foundations and Trends® in Machine Learning 4 (2) : 107 ~ 194 google schola [학술지(정기간행물)] - G. Widmer / 1996 / Learning in the Presence of Concept Drift and Hidden Contexts / Machine Learning 23 : 69 ~ 101 google schola

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