지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제28권 제11호
- 발행연도
- 2022.11
- 수록면
- 550 - 556 (7page)
- DOI
- 10.5626/KTCP.2022.28.11.550
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (2)
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
최근 딥러닝을 이용한 시계열 데이터 분류가 활발히 연구되면서 대량의 데이터 확보가 더욱 중요해지고 있다. 하지만 레이블(label)이 존재하는 시계열 데이터를 대량으로 확보하는 것은 많은 경우 쉽지 않은 일이다. 따라서 본 논문은 시계열 분류 모델의 성능을 향상시키기 위한 시계열 데이터의 효과적인 데이터 증강 기법과 그를 이용한 대조 학습 기반 사전 훈련 기법을 제안한다. 제안하는 시계열 데이터 증강 기법은 원 시계열 데이터의 측정 간격 및 특성을 유지하면서 길이가 다른 새로운 데이터를 생성한다. 또한 제안하는 시계열 분류 모델 사전 훈련 기법은 제안 증강 기법으로 생성된 시계열 데이터를 활용하여 시계열 분류 모델이 유사한 시계열 데이터와 유사하지 않은 시계열 데이터를 구분할 수 있도록 학습시킴으로써 시계열 분류 모델의 성능을 향상시킨다. 제안하는 시계열 데이터 증강 기법 및 사전 훈련 기법을 사용자 행동 분류 모델에 적용한 결과 모델의 정확도를 최대 18%p 향상시킴을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 시계열 데이터 증강 기법
3. 제안하는 대조 학습 기반 사전 훈련 기법
4. 성능 평가
5. 결론
References
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
Soohee Kim and Ki Yong Lee, "An Effective Time Series Data Augmentation Technique to Improve the Performance of Machine Learning," Korea Software Congress 2021, pp. 703-705, 2021.
I. Fawaz, Hassan, et al., "Deep learning for time series classification: a review," Data Mining and Knowledge Discovery, Vol. 33, No. 4, pp. 917-963, 2019.
B. K. Iwana and S. Uchida, "An empirical survey of data augmentation for time series classification with neural networks," PLOS One, Vol. 16, No. 7, e0254841, 2021.
Q. Wen, L. Sun, X. Song, J. Gao, X. Wang, and H. Xu, "Time series data augmentation for deep learning: A survey," arXiv preprint arXiv:2002.12478, 2020.
X. Yang, Z. Zhang, R. Cui, "TimeCLR: A selfsupervised contrastive learning framework for univariate time series representation," Knowledge-Based Systems, 247, 108606, 2022.
I. Fawaz, Hassan, et al., "Deep learning for time series classification: a review," Data Mining and Knowledge Discovery, Vol. 33, No. 4, pp. 917-963, 2019.
B. K. Iwana and S. Uchida, "An empirical survey of data augmentation for time series classification with neural networks," PLOS One, Vol. 16, No. 7, e0254841, 2021.
Q. Wen, L. Sun, X. Song, J. Gao, X. Wang, and H. Xu, "Time series data augmentation for deep learning: A survey," arXiv preprint arXiv:2002.12478, 2020.
X. Yang, Z. Zhang, R. Cui, "TimeCLR: A selfsupervised contrastive learning framework for univariate time series representation," Knowledge-Based Systems, 247, 108606, 2022.
함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
기계학습 성능 향상을 위한 효과적인 시계열 데이터 증강 기법
한국정보과학회 학술발표논문집
2021 .12
-
시계열 데이터 분류 알고리즘성능 비교 및 분석
한국통신학회 학술대회논문집
2021 .02
-
정확도 향상을 위한 이미지 변환 기반의 시계열 데이터 증강 기법
한국통신학회 학술대회논문집
2023 .02
-
다변량 시계열 분류를 위한 이미징 방식들의 실험적 비교
한국정보과학회 학술발표논문집
2021 .06
-
시계열 데이터 분류를 위한 기계 학습 모델 설계 및 성능 비교
한국통신학회 학술대회논문집
2017 .06
-
도로 노면 상태 분류 성능 향상을 위한 주파수 기반 시계열 데이터 증강
한국정보과학회 학술발표논문집
2022 .06
-
제조 공정의 위험 감지를 위한 채널화 시계열 데이터 증강 및 예측 방법론
한국지능시스템학회 논문지
2022 .10
-
The Multivariate Sensor Data Classification using Time Series Imaging
Journal of KIISE
2022 .08
-
서로 다른 시계열 데이터들간 통합 활용을 고려한 해시 함수 기반 학습 모델 관리 플랫폼
한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집
2022 .01
-
시계열 데이터 증강을 통한 교통량 예측 성능 향상 연구
대한교통학회 학술대회지
2022 .04
-
생성적 적대 신경망(GAN)을 이용한 시계열 데이터 증강 기법 적용 및 성능 평가에 관한 연구
한국통신학회 학술대회논문집
2021 .06
-
서로 다른 특성의 다수 시계열 데이터 정합 방법
한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집
2022 .06
-
시계열 데이터 특성 기반 품질 관리 방법 연구
한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집
2022 .06
-
효과적인 시계열 데이터 분류를 위한 동적시간왜곡 기반의 시계열 길이 변환
대한산업공학회 추계학술대회 논문집
2019 .11
-
다변량 시계열 데이터 분류를 위한 특징 선택 알고리즘
대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집
2017 .04
-
시계열 데이터 분류에 대한 도메인 일반화 기법 비교 연구
대한산업공학회 추계학술대회 논문집
2023 .11
-
시계열 데이터 기반 인공지능 기술
전자파기술
2023 .09
-
분류를 통한 시계열 예측 기법
한국정보과학회 학술발표논문집
2021 .06
-
서로 다른 특성의 시계열 데이터 통합 프레임워크 제안 및 활용
방송공학회논문지
2022 .11
-
시계열 데이터 결측치 처리 기술 동향
[ETRI] 전자통신동향분석
2021 .08
이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
Temporal Iterative EPNet : 퓨샷 러닝을 이용한 시계열 분류 모델
박서형
,
임유한
,
이상철
한국정보과학회 학술발표논문집
2022
.06
ITSM을 위한 CMDB 설계에 관한 연구
문민식
,
강병구
,
송성호
외 2명
한국멀티미디어학회 학술발표논문집
2009
.11
CNN-LSTM 기반 시계열 데이터의 이상치 분류를 위한 이미지 인코딩 방법 비교 분석
신재광
,
안동주
,
이수안
대한전자공학회 학술대회
2022
.06
The Multivariate Sensor Data Classification using Time Series Imaging
김유선
,
박경석
Journal of KIISE
2022
.08
설명 가능한 합성곱 신경망을 활용한 센서 기반의 시계열 데이터 분류 모델 제안
장영준
,
김지호
,
이홍철
한국컴퓨터정보학회논문지
2022
.05
최근 본 자료
댓글(0)
0