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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.10
- 수록면
- 380 - 385 (6page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2020.30.5.380
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빅데이터 처리에 가장 많이 사용되는 인공지능 기법 중 하나는 딥러닝으로, 경험이나 새로 추가된 데이터로 분석과 패턴을 점점 더 잘 익히는 자기 적응형 알고리즘이다. 딥러닝에서는 주로 분류, 회귀분석, 클러스터링 등을 실시할 수 있는데, 빅데이터로 수집되는 자료 중에서도 애매한 정보를 가지고 있는 퍼지자료로 관찰되는 자료들이 매우 많다. 본 논문에서는 퍼지자료를 딥러닝으로 분석해보고 이를 해석하며 애매한 정보를 정보의 손실없이 최대한 활용하는 방법에 대해 알아본다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 퍼지자료와 딥러닝
3. 퍼지자료를 위한 딥러닝분석
4. 데이터 분석
5. 결론
References
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
J.-H. Ha, Y. H. Lee, and Y.-H. Kim, “Forecasting the precipitation of the next day using deep learng,” J. of Korean Institute of Int. Sys., vol. 26, no. 2, pp. 93-98, April, 2016.
H. Choi, “CNN output optimization for more balanced classification,” Int. J. Fuzzy Log. Intell. Syst., vol. 17, no. 2, pp. 98-106, 2017.
M. Y. Kim and C. Y. Jeong, “A study on vessel classification based on CNNs for COLREGs compliance of autonomous ships,” J. of Korean Institute of Int. Sys., vol. 29, no. 4, pp. 251-257, August, 2019.
S.-M. Cho and B.-J. Choi, “CNN-based recognition algorithm for four classes of roads,” International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems, vol. 20, no. 2, pp. 114-118, 2020.
L. A. Zadeh, “Fuzzy sets,” Information and Control, vol. 8, pp. 338?353, 1965.
H. Choi, “CNN output optimization for more balanced classification,” Int. J. Fuzzy Log. Intell. Syst., vol. 17, no. 2, pp. 98-106, 2017.
M. Y. Kim and C. Y. Jeong, “A study on vessel classification based on CNNs for COLREGs compliance of autonomous ships,” J. of Korean Institute of Int. Sys., vol. 29, no. 4, pp. 251-257, August, 2019.
S.-M. Cho and B.-J. Choi, “CNN-based recognition algorithm for four classes of roads,” International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems, vol. 20, no. 2, pp. 114-118, 2020.
L. A. Zadeh, “Fuzzy sets,” Information and Control, vol. 8, pp. 338?353, 1965.
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