Demand Prediction of Furniture Component Order Using Deep Learning Techniques |
Kim, Jae-Sung
(충북대학교 대학원 빅데이터학과)
Yang, Yeo-Jin (충북대학교 대학원 빅데이터학과) Oh, Min-Ji (충북대학교 대학원 빅데이터학과) Lee, Sung-Woong (새한) Kwon, Sun-dong (충북대학교 경영정보학과) Cho, Wan-Sup (충북대학교 경영정보학과) |
1 | http://www.molit.go.kr/USR/NEWS/m_71/dtl.jsp?lcmspage=1&id=95084312 |
2 | 반상규. "모델링 시장규모 2030년 46조원으로 2.5배 급성장 전망" 대한전문건설신문, 2019.04.02. http://www.koscaj.com/news/articleView.tml?idxno=111927 |
3 | 김정아, 정종필, 이태현, 배상민. (2018). 중소기업 제조공장의 수요예측 기반 재고관리 모델의 효용성 평가, 18(2), 197-207. DOI |
4 | 노우리. "전.가구 수요 증가 홈코노미주, 목표주가도 쑥쑥" 이투데이, 2020.07.10. https://www.today. o.kr/news/view/1916449 |
5 | 이우주, 장효진, 이서희, 최승회. (2020). 승률에 대한 Arima와 Grey 그리고 LSTM 모형 비교. 한국지능시스템학회 논문지, 30(4), 303-308. |
6 | A. Tokgoz and G. Unal, "A RNN based time series approch for forecasting turkish electricity load," in Proc. of the 2018 26th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU), Izmir, Turkey, 2018. DOI: 10.1109/SIU.018.8404313 DOI |
7 | 김진섭, 황재성, 정재우. (2020). 시계열 분해 데이터를 이용한 LSTM 기법 기반 항공기 수리부속 수요예측 방안 연구. 경영과학, 37(2), 1-18. |
8 | 이정현, 김재성, 안영호, 조완섭. (2019). V2G 환경의 전력 수급 의사결정 지원을 위한 SARIMA기법과 LSTM기법의 전력사용량 1일 예측 연구. 한국데이터정보과학회지, 30(4), 779-795. |
9 | Arel, I., Rose, D. C., and Karnowski, T. P., "Deep Machine Learning-A New Frontier in Artificial Intelligence Research", IEEE Computational Intelligence Magazine, pp.13-18, Nov. 2010. |
10 | 김현일, 한건연, 이재영. (2020). LSTM 모형과 로지스틱 회귀를 통한 도시 침수 범위의 예측. 대한토목학회논문집, 40(3), 273-283. DOI |
11 | 정호철, 선영규, 이동구, 김수현, 황유민, 심이삭, 오상근, 송승호, 김진영. (2019). 에너지인터넷에서 1D-CNN과 양방향 LSTM을 이용한 에너지 수요예측. 전기전자학회논문지, 23(1), 134-142. DOI |
12 | Y. H. Chen, T. Krishna, J. S. Emer and V. Sze, "Eyeriss: An energy-efficient reconfigurable accelerator for deep convolutional neural networks," IEEE Journal of Solid-State Circuits, vol. 52, no. 1, pp. 127-138, 2017. DOI |
13 | 김예인, 이세은, 권용성. (2020). CNN-LSTM 딥러닝 기반 캠퍼스 전력 예측 모델 최적화단계 제시. 한국산학기술학회 논문지, 21(10), 8-15. |
14 | D. Jeong, M. Baek and S. Lee, "Long-term prediction of vehicle trajectory based on a deep neural network," in Proc. of the 2017 International Conference on Information and Communication Technology Convergence (ICTC), Jeju, South Korea, pp. 725-727, 2017. DOI: 10.1109/ICTC.017.8190764 DOI |
15 | 조영기, 이현수. (2020). 변형된 Attention 메커니즘 기반의 LSTM을 통한 전력수요 예측 프레임웍. 한국지능시스템학회 논문지, 30(3), 242-250. |
16 | Chen, Q., Xie, Q., Yuan, Q., Huang, H., & Li, Y. (2019). Research on a Real-Time Monitoring Method for the Wear State of a Tool Based on a Convolutional Bidirectional LSTM Model. Symmetry, 11(10), 1233. DOI |
17 | Bengio, Y., P. Simard, and P. Frasconi, "Learning long-term dependencies with gradient descent is difficult," IEEE Transactions on Neural Networks, Vol.5, No.2(1994), 157-66. DOI |
18 | T. D. Do, M. T. Duong, Q. V Dang and M. H. Le, "Real-time self-driving car navigation using deep neural network," in Proc. of the 2018 4th International Conference on Green Technology and Sustainable Development (GTSD), pp. 7-12, 2018. DOI: 10.1109/GTSD.018.8595590 DOI |