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NTIS 바로가기주관연구기관 | 가톨릭대학교 Catholic University of Korea |
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연구책임자 | 전인태 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2020-10 |
과제시작연도 | 2020 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202100015409 |
과제고유번호 | 1711113240 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2021-10-23 |
키워드 | 순환신경망 인코더-디코더.이상상황 탐지 알고리즘.LSTM-GAN 시뮬레이션.딥러닝.인공지능.위험관리. |
□ 연구개요
본 연구는 시계열로 주어지는 빅데이터에서 특이한 상황이 발생하는 경우를 탐지해내는 새로운 방법을 구성하기 위한 것으로, 딥러닝 기반의 RNN Encoder-Decoder을 활용하여 수학적 이론과 알고리즘을 연구하고 이를 코딩을 통한 소프트웨어로 구현한 후 이에 대한 사업화를 모색하는 것이다.
□ 연구 목표대비 연구결과
연구의 목표는 RNN Encoder-Decoder 방법과 RBM을 결합한 anomaly detecting 알고리즘을 개발하여 특허를 출원할 계획이었으나, 특이상황이 발생하는 데이터의
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