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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제21권 제4호
- 발행연도
- 2019.1
- 수록면
- 1,771 - 1,779 (9page)
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최근 알파고 이후 딥러닝 연구에 대한 활발한 연구가 진행되고 있다. 딥러닝에는 이미지 분석에 적합한 CNN(convolution neural network), 순차적 자료에 적합한 RNN(recurrent neural network) 모델 등 많은 모델이 존재하는데 그 중 시계열데이터 분석에 적합한 딥러닝 모델을 전형적 시계열데이터인 항공사 데이터(1949년 1월부터 1960년 12월까지 매월 총 국제 항공사 승객 수)에 Box-Jenkins의 ARIMA 모형과 함께 적합시켜 비교 할 것이다. 본 연구에서는 R 프로그램을 이용하여 LSTM(long short-term memory) 순환신경망 모델을 구축하고, ARIMA 모형, Faraway(1998)가 제시한 단순 신경망(neural network) 모형 그리고 Jordan & Elman의 순환신경망 모형과의 적합도를 비교하였다. 모형 비교결과 Elman 모형의 오차제곱합이 0.0128, Jordan 모형의 오차제곱 합이 0.0138, LSTM 모형의 오차제곱합이 0.0165, 신경망 모형은 오차제곱합 0.0212로 ARIMA 모형의 0.0194 에 비해 조금 뒤떨어지는 것으로 나타났다. 결국 Elman 순환신경망 모형이 가장 우수하게 나타났으며 LSTM 모형도 기존 ARIMA 모형과 Faraway의 단순신경망모형 보다 우수한 적합도를 나타났다.
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백광일 / 2016 / 신경망모형을 이용한 민간아파트 분양가격 보조지표에 관한 연구 / Journal of The Korean Data Analysis Society 18(3):1367~1376
Box, G. E. P. / 1994 / Time series analysis, forecasting and control / Prentice Hall
Faraway, J. / 1998 / Time series forecasting with neural networks : a comparative study using the air line data / Applied Statistics 47(2):231~250
Hochreiter, S. / 1997 / Long short-term memory / Neural Computation 9(8):1735~1780
정문성 / 2018 / 컨볼루션 신경망을 기반으로 한 한글 음악 리뷰 감정 분류 모델 설계 및 분석 / Journal of The Korean Data Analysis Society 20(4):1863~1871
Box, G. E. P. / 1994 / Time series analysis, forecasting and control / Prentice Hall
Faraway, J. / 1998 / Time series forecasting with neural networks : a comparative study using the air line data / Applied Statistics 47(2):231~250
Hochreiter, S. / 1997 / Long short-term memory / Neural Computation 9(8):1735~1780
정문성 / 2018 / 컨볼루션 신경망을 기반으로 한 한글 음악 리뷰 감정 분류 모델 설계 및 분석 / Journal of The Korean Data Analysis Society 20(4):1863~1871
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