초록 ▼

사물 인터넷을 위해 연결된 5G 환경에서 인공지능(artificial intelligence, AI) 알고리즘 및/또는 기계학습(machine learning) 알고리즘을 이용하는 데이터 생성방법 개시된다.일 실시예에 따른 데이터 생성방법은, 냉동기의 운전에 관한 실제데이터를 냉동기로부터 수집하는 단계, 수집된 실제데이터로부터 인공데이터를 생성하는데 필요한 데이터를 선정하는 단계, 선정된 실제데이터로부터 결측치(missing value)를 삭제하는 과정을 포함하는 데이터 전처리 단계, 생성모델(generative model)을 이용

사물 인터넷을 위해 연결된 5G 환경에서 인공지능(artificial intelligence, AI) 알고리즘 및/또는 기계학습(machine learning) 알고리즘을 이용하는 데이터 생성방법 개시된다.일 실시예에 따른 데이터 생성방법은, 냉동기의 운전에 관한 실제데이터를 냉동기로부터 수집하는 단계, 수집된 실제데이터로부터 인공데이터를 생성하는데 필요한 데이터를 선정하는 단계, 선정된 실제데이터로부터 결측치(missing value)를 삭제하는 과정을 포함하는 데이터 전처리 단계, 생성모델(generative model)을 이용하여 전처리된 실제데이터를 기반으로 인공데이터를 생성하는 단계, 및 전처리된 실제데이터와 인공데이터를 결합한 결합데이터를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

대표청구항 ▼

냉동기의 운전에 관한 인공지능 모델 학습에 사용되고, 서버에 의해 생성되는 데이터 생성방법으로서,상기 냉동기의 운전에 관한 실제데이터를 상기 냉동기로부터 수집하는 단계;수집된 상기 실제데이터로부터 인공데이터를 생성하는데 필요한 데이터를 선정하는 단계;안정상태의 실제 데이터를 추출하는 과정을 포함하는 데이터 전처리 단계;생성모델(generative model)을 이용하여 전처리된 상기 실제데이터를 기반으로 상기 인공데이터를 생성하는 단계; 및전처리된 상기 실제데이터와 상기 인공데이터를 결합한 결합데이터를 생성하는 단계를 포함하고,상기

냉동기의 운전에 관한 인공지능 모델 학습에 사용되고, 서버에 의해 생성되는 데이터 생성방법으로서,상기 냉동기의 운전에 관한 실제데이터를 상기 냉동기로부터 수집하는 단계;수집된 상기 실제데이터로부터 인공데이터를 생성하는데 필요한 데이터를 선정하는 단계;안정상태의 실제 데이터를 추출하는 과정을 포함하는 데이터 전처리 단계;생성모델(generative model)을 이용하여 전처리된 상기 실제데이터를 기반으로 상기 인공데이터를 생성하는 단계; 및전처리된 상기 실제데이터와 상기 인공데이터를 결합한 결합데이터를 생성하는 단계를 포함하고,상기 결합데이터의 생성은,상기 인공데이터의 개수를 선정하는 단계;상기 실제데이터와 상기 인공데이터를 조합한 상기 결합데이터를 생성하는 단계생성된 상기 결합데이터의 정확도를 테스트하는 단계; 및상기 정확도에 기반하여 상기 인공데이터의 개수를 늘이거나 줄이는 인공데이터 개수 변경단계를 포함하는,데이터 생성방법.