• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제22권3호
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• pp.84-89
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• 2023

In water resource management, data prediction is performed using artificial intelligence, and companies, governments, and institutions continue to attempt to efficiently manage resources through this. LSTM is a model specialized for processing time series data, which can identify data patterns that change over time and has been attempted to predict groundwater level data. However, groundwater level data can cause sen-sor errors, missing values, or outliers, and these problems can degrade the performance of the LSTM model, and there is a need to improve data quality by processing them in the pretreatment stage. Therefore, in pre-dicting groundwater data, we will compare the LSTM model with the MSE and the model after normaliza-tion through distribution, and discuss the important process of analysis and data preprocessing according to the comparison results and changes in the results.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권3호
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• pp.306-313
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• 2017

개체명 인식이란 문서 내에서 인명, 기관명, 지명, 시간, 날짜 등 고유한 의미를 가지는 개체명을 추출하여 그 종류를 결정하는 것을 말한다. 최근 개체명 인식 연구에서 가장 우수한 성능을 보여주고 있는 모델은 Bidirectional LSTM CRFs 모델이다. 이러한 LSTM 기반의 딥 러닝 모델은 입력이 되는 단어 표상에 의존적이다. 따라서 입력이 되는 단어를 잘 표현하기 위하여 단어 표상을 확장하는 방법에 대한 연구가 많이 진행되어지고 있다. 본 논문에서는 한국어 개체명 인식을 위하여 Bidirectional LSTM CRFs모델을 사용하고, 그 입력으로 사용되는 단어 표상을 확장하기 위해 사전 학습된 단어 임베딩 벡터, 품사 임베딩 벡터, 음절 기반에서 확장된 단어 임베딩 벡터, 그리고 개체명 사전 자질 벡터를 사용한다. 최종 단어 표상 확장 결과 사전 학습된 단어 임베딩 벡터만 사용한 것 보다 8.05%p의 성능 향상을 보였다.

• 터널과지하공간
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• 제28권3호
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• pp.277-291
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• 2018

이 논문에서는 재료의 단축하중 하에서의 응력-변형률 곡선을 예측하기 위하여 순환 신경망의 일종인 LSTM(Long Short-Term Memory) 알고리즘을 사용하였다. 석고와 규사를 혼합해 만든 재료에 일축압축시험을 수행하여 얻은 응력-변형률 데이터를 이용하였으며, 낮은 응력 구간의 초반 데이터를 활용해서 파괴 전까지의 거동을 예측하였다. 앞부분의 데이터를 활용하여 단계적으로 뒤쪽 구간의 값을 예측하는 LSTM 순환 신경망의 구조상 큰 응력에 대응하는 변형률을 예측할 경우에는 앞쪽 구간의 오차가 누적되어 실측값과 차이가 늘어났으나 전반적으로 높은 정확도로 응력-변형률 곡선을 예측하였다. 예측에 사용한 초기 데이터의 길이가 늘어나는 경우 정확도는 조금 증가했다. 그러나 접선을 이용한 단순 예측과의 성능 차이는 초기 데이터의 길이가 작은 경우에 두드러졌으며, 적은양의 데이터로도 응력-변형률 곡선 전체 구간의 예측을 가능하게 한다는 점으로부터 신경망 모델의 필요성을 확인하였다.

• 한국항만경제학회지
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• 제36권2호
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• pp.53-62
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• 2020

해운항만물류산업은 세계 경제활동과 밀접한 관계를 가지고 있으며, 특히 무역의존도가 높은 우리나라의 항만 시설은 중요한 사회간접자본시설이다. 부산항은 우리나라 최대의 항만으로 우리나라 컨테이너 운송의 75%가 부산항을 통해 운송되고 있으며, 국가 경쟁력 측면에서 그 중요성은 매우 크다. 항만 물동량 예측은 항만 개발 및 운영 전략에 영향을 미치며, 정확도 높은 컨테이너 물동량 예측은 필수적이다. 하지만 오늘날 해운항만물류산업 환경의 급격한 변화로 인해 기존 시계열 예측 방법으로는 예측 정확도 향상에 어려움이 있다. 본 연구에서는 부산항 컨테이너 물동량 예측 정확도 향상을 위해 딥러닝 모형 중 LSTM 모형을 활용하여 컨테이너 물동량을 예측한다. 모형의 성능 평가를 위해서 SARIMA 모형과 LSTM 모형의 예측 정확도를 비교한다. 그 결과 LSTM 모형이 SARIMA 모형보다 예측 정확도가 높게 나타났으며, 예측치가 실측치의 특성을 반영하여 잘 나타나고 있음을 확인하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제7권4호
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• pp.17-23
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• 2018

자동 띄어쓰기 특성을 효과적으로 처리할 수 있는 LSTM(Long Short-Term Memory Neural Networks) 기반의 RNN 모델을 제시하고 적용한 결과를 분석하였다. 문장이 길거나 일부 노이즈가 포함된 경우에 신경망 학습이 쉽지 않은 문제를 해결하기 위하여 입력 데이터 형식과 디코딩 데이터 형식을 정의하고, 신경망 학습에서 드롭아웃, 양방향 다층 LSTM 셀, 계층 정규화 기법, 주목 기법(attention mechanism)을 적용하여 성능을 향상시키는 방법을 제안하였다. 학습 데이터로는 세종 말뭉치 자료를 사용하였으며, 학습 데이터가 부분적으로 불완전한 띄어쓰기가 포함되어 있었음에도 불구하고, 대량의 학습 데이터를 통해 한글 띄어쓰기에 대한 패턴이 의미 있게 학습되었다. 이것은 신경망에서 드롭아웃 기법을 통해 학습 모델의 오버피팅이 되지 않도록 함으로써 노이즈에 강한 모델을 만들었기 때문이다. 실험결과로 LSTM sequence-to-sequence 모델이 재현율과 정확도를 함께 고려한 평가 점수인 F1 값이 0.94로 규칙 기반 방식과 딥러닝 GRU-CRF보다 더 높은 성능을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.67-73
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• 2021

본 논문에서는 드론의 추락을 예방하기 위해 드론의 프로펠러와 연결된 모터로부터 진동 데이터를 수집하고 순환 신경망(recurrent neural network, RNN)과 long short term memory (LSTM)을 사용하여 드론의 비정상 진동을 예측하는 연구를 진행하였다. 드론의 비정상 진동 데이터를 수집하기 위해 드론의 프로펠러와 연결된 모터에 진동 센서를 부착하여 정상, 바(bar) 손상, 로터(rotor) 손상, 축 휨에 대한 진동 데이터를 수집하고 LSTM과 RNN을 통해 비정상 진동을 예측한 결과의 평균 제곱근 오차 (root mean square error, RMSE) 값을 비교분석 하였다. 시뮬레이션 비교 결과, RNN과 LSTM을 통해 예측한 결과 모두 비정상 진동 패턴을 매우 정확하게 예측하는 것을 확인하였으며 LSTM을 통해 예측한 진동이 RNN을 통해 예측한 진동보다 RMSE값이 평균 15.4% 낮은 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.57-64
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• 2020

최근 IoT 센서의 확산과 빅데이터, 인공지능 관련 기술의 발전으로 인해 미세먼지 오염도에 대한 시계열 예측 관련 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 미세먼지 오염도를 나타내는 데이터가 급격히 변하는 특성(Extreme)을 가지고 있어 기존의 시계열 예측방법으로는 현장에서 사용할 수 있는 수준의 정확도를 내지 못하고 있다. 이 논문에서는 LSTM을 활용하여 미세먼지 오염도를 예측할 때 CNN을 통한 환경상황을 분류한 결과를 반영하는 방법을 제안한다. 이 방법은 LSTM과 CNN이 독립적이지만 인터페이스를 통해 하나의 네트워크로 통합되기 때문에, 응용 LSTM보다 이해하기 쉽다. Beijing PM2.5 데이터를 활용한 제안 방법의 검증 실험에서 예측 정확도와 변화 시기에 대한 예측력이 다양한 실험 case에서 일관되게 향상된 결과를 보였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권1호
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• pp.86-99
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• 2021

교통혼잡을 완화하기 위한 방안 중 하나로 도로 이용자에게 교통상황 예측정보를 제공함으로써 교통량을 분산 시켜 도로 이용 효율을 증대시키는 방법이 있다. 이를 위해서는 신뢰성이 보장되고 정량적인 실시간 교통 속도 예측이 필수적이다. 본 연구에서는 상황별 교통속도 분석을 기반으로 이력 속도 데이터와 이력 속도 외의 교통류에 상관관계가 있는 데이터를 LSTM 입력 데이터로 활용하였다. 정상 교통류 상황에 대응하여 속도를 예측하는 LSTM 모델과 유고상황에 대응하여 속도를 예측하는 CNN-LSTM 모델을 개발하여 유고발생 후 1시간까지 5분 단위로 교통속도 예측을 시도하였다. 모델의 검증은 테스트 데이터를 통하여 교통상황별 예측성능을 분석하였다. 그 결과 정상 교통류에서는 평균 7.43km/h, 유고상황에서는 7.66km/h의 오차율로 각각 예측되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권3호
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• pp.157-166
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• 2021

효율적인 댐 운영을 위해서는 높은 신뢰도를 기반으로 하는 유입량 예측이 요구된다. 본 연구에서는 최근 다양한 분야에서 사용되고 있는 데이터 기반의 예측 방법 중 하나인 딥러닝을 댐 유입량 예측에 활용하였다. 그 중 시계열 자료 예측에 높은 성능을 보이는 Sequence-to-Sequence 구조기반의 Long Short-Term Memory 딥러닝 모형(LSTM-s2s)을 이용하여 소양강 댐의 유입량을 예측하였다. 모형의 예측 성능을 평가하기 위해 상관계수, Nash-Sutcliffe 효율계수, 평균편차비율, 그리고 첨두값 오차를 이용하였다. 그 결과, LSTM-s2s 모형은 댐 유입량 예측에 대한 높은 정확도를 보였으며, 단일 유량 수문곡선 기반의 예측 성능에서도 높은 신뢰도를 보였다. 이를 통해 홍수기와 이수기에 수자원 관리를 위한 효율적인 댐 운영에 딥러닝 모형의 적용 가능성을 확인할 수 있었다.

• 한국항행학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.119-124
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• 2022

IGS (international gnss service)에서는 GNSS (global navigation satellite system) 위성의 항법메시지에 적용할 수 있는 RTS (real-time service) 궤도 및 시계 보정정보를 제공한다. 하지만, 인터넷 단절이 발생하면 RTS 값을 수신할 수 없으므로, 안정적인 PPP (precise point positioning)를 수행하기 위해 신호 단절이 발생한 경우 RTS 보정정보를 예측해서 사용해야 한다. 본 논문에서는 실시간으로 신호 단절 구간에서 LSTM (long short-term memory) 알고리듬으로 궤도 및 시계 보정정보를 예측하여 PPP를 진행하였다. 연산 처리 속도가 빠르지 않은 Raspberry Pi (RPI)에 LSTM 알고리듬을 구현하여 예측성능을 분석하였다. 다항식 예측기법과 비교하여 LSTM은 장기간 예측에서 우수한 성능을 보였다.