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NTIS 바로가기주관연구기관 | 충남대학교 Chungnam National University |
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연구책임자 | 원문철 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2020-06 |
과제시작연도 | 2020 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202100013373 |
과제고유번호 | 1345314283 |
사업명 | 이공학학술연구기반구축(R&D) |
DB 구축일자 | 2021-09-11 |
키워드 | 시계열 예측.차량 모션 예측.선박 모션 예측.지도/비지도 학습.RNN.LSTM. |
□ 연구개요
시계열 예측(time series prediction)은 시간에 따른 순차적 데이터(sequential data)를 가지는 프로세스에서 미래의 데이터를 예측하는 것을 의미하며 공학전반에 다양한 응용분야를 가지고 있다. RNN, GRU, 및 LSTM Recurrent 신경망 블럭을 이용하여 시계열의 예측을 목표로 하는 심층학습(deep learning) 신경망학습 알고리즘을 비 지도학습(Unsupervised Learning)과 지도학습(Supervised Learning)을 병합한 복합학습 방식으로 개발하였다. 연
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