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모기 활동성 예측을 위해서는 기상 데이터와 모기 포집 량 데이터를 활용한다. 기상 데이터와 모기 포집 량 데이터는 수치 데이터로 인접성과 지역 정보가 없고, 매일 측정 한 시계 열 데이터이다. 딥 러닝 알고리즘은 크게 2가지가 있다. RNN(Recurrent Neural Network) 알고리즘과 ...

모기 활동성 예측을 위해서는 기상 데이터와 모기 포집 량 데이터를 활용한다. 기상 데이터와 모기 포집 량 데이터는 수치 데이터로 인접성과 지역 정보가 없고, 매일 측정 한 시계 열 데이터이다. 딥 러닝 알고리즘은 크게 2가지가 있다. RNN(Recurrent Neural Network) 알고리즘과 CNN(Convolutional Neural Network) 알고리즘 이다. 일반적으로 시계 열 데이터의 학습을 위해서는 RNN 알고리즘을 사용하고 이미지 데이터의 학습을 위해서는 CNN 알고리즘을 사용한다. CNN 알고리즘은 데이터에 Filter를 적용하고 특징을 추출하는 과정을 반복적으로 진행해 지역 정보와 Locality 정보를 추출해내는데 용이하기 때문이다. 하지만 최근 시계 열 데이터에 CNN 알고리즘을 적용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. CNN 알고리즘을 사용하기 위해 시계열 데이터에 전처리가 필요하다. 본 논문에서는 실험에서 다루는 시계 열 데이터에서 CNN 알고리즘을 활용하여 좋은 결과를 도출할 수 있는 인접성을 향상하는 데이터의 전처리 과정을 제시한다. 그리고 기존 선행 연구와 비교하여 성능 개선을 보여주고자 한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Meteorological data and mosquito collection data are used to predict mosquito activity. The meteorological data and the mosquito collection data are numerical data with no adjacency and local information, and are daily time series data. There are two kinds of deep learning algorithms. RNN (Recurrent...

Meteorological data and mosquito collection data are used to predict mosquito activity. The meteorological data and the mosquito collection data are numerical data with no adjacency and local information, and are daily time series data. There are two kinds of deep learning algorithms. RNN (Recurrent Neural Network) algorithm and CNN (Convolutional Neural Network) algorithm. Generally, RNN algorithm is used for learning time series data and CNN algorithm is used for image data learning. The CNN algorithm is useful for extracting local information and locality information by repeatedly applying the filter to the data and extracting features. Recently, however, researches have been actively applied to apply the CNN algorithm to the time series data.
In this paper, we propose a preprocessing process of data that improves the adjacency to obtain good results by using the CNN algorithm in the time series data handled in the experiment. And we show the performance improvement compared with previous studies.