패치 기법 기반 시계열 트랜스포머를 활용한 하천 수위 예측

Q: 이 논문에서 정의한 패치(patch)란 무엇인가?

패치(patch)는 시계열 데이터를 P 길이를 갖는 N개의 토큰으로 분할하는 단위이다. 시퀀스를 패치 단위로 나누어 트랜스포머 인코더의 입력으로 사용하며, 각 시계열 토큰이 일정 시간 간격이 겹치도록 슬라이딩 윈도우 방식으로 적용하여 국소적 및 전역적 시간 특성을 반영한다.

Q: PatchTST 모델이 하천 수위 예측에 기존 LSTM보다 효과적인 이유는 무엇인가?

연구 결과, PatchTST는 시계열을 패치 단위로 분할하여 트랜스포머 인코더에 입력함으로써 국소적인 시간 특성뿐만 아니라 전역적인 시간 특성까지 반영할 수 있다. 이로 인해 LSTM의 긴 시퀀스 처리 한계를 극복하고, 잠수교 수위 예측에서 더 높은 정확도와 성능을 달성하였다.

임주완; 이재구

추천

검색

질문

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 임주완 (국민대학교) 이재구 (국민대학교)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회 인공지능 학술대회 논문집 한국통신학회 2023 한국 인공지능 학술대회 논문집

발행연도: 2023.9

수록면: 321 - 322 (2page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법: 이 논문의 연구방법이 궁금하신가요?

🏆

연구결과: 이 논문의 연구결과가 궁금하신가요?

초록· 키워드

장마철 집중 호우로 인한 홍수는 매년 막대한 인명 및 재산 피해를 초래한다. 이에 따라, 하천 수위 관측을 통한 사전 대비와 효율적인 재난 관리 체계는 필수적이다. 하지만 현재까지 하천 수위 예측 분야에서는 수문학 모형을 적용하거나 LSTM(Long Short Term Memory) 기반의 간단한 심층 신경망을 활용하는 것에 그쳤다. 따라서 본 연구에서는 시계열 예측 과 ... 전체 초록 보기

참고문헌

참고문헌 신청

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-151-24-02-088057330

배경 및 목적
대상 및 방법론
분석 및 수행
결과 및 의의

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI가 분석한 연구 핵심

이 논문의 한줄 요약

이 논문의 연구방법

목차

참고문헌

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)