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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.2
- 수록면
- 165 - 170 (6page)
이용수
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기계학습은 최근 대부분의 분야에서 적용하여 연구를 하고 있다. 이것은 기계학습의 결과가 결정된 것이 아니라 입력데이터의 학습으로 목적함수를 생성하고, 이를 통해 통하여 새로운 데이터에 대한 판단이 가능하기 때문이다. 또한, 축적된 데이터의 증가는 기계학습 결과의 정확도에 영향을 미친다. 이에 수집된 데이터는 기계학습에 중요한 요인이다. 제안하는 본 시스템은 서비스 제공을 위한 클라우드 시스템과 지역의 포그 시스템의 융합 시스템이다. 이에 클라우드 시스템은 서비스를 위한 머신러닝과 기반 구조를 제공하고, 포그 시스템은 클라우드와 사용자의 중간에 위치하여 데이터 수집 및 정제를 수행한다. 이를 적용하기 위한 데이터는 스마트기기에서 발생하는 센세 데이터로 한다. 이에 적용된 기계학습 기법은 분류를 위한 SVM알고리즘, 상태 인지를 위한 RNN 알고리즘을 이용한다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안시스템
Ⅳ. 평가
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
B. Yoshua, “Learning deep architectures for AI,” Foundations and trends in Machine Learning, vol. 2, no. 1, pp. 1-127, 2009.
R. Sheikhpour, M. A. Sarram, S. Gharaghani, and M. A. Z. Chahooki, “A Survey on semi-supervised feature selection methods,” Pattern Recognition, vol. 64, pp. 141-158, Apr. 2017.
A. M. Abd and S. M. Abd, “Modelling the strength of lightweight foamed concrete using support vector machine (SVM),” Case studies in construction materials, vol. 6, pp. 8-15, 2017.
A. Sherstinsky, “Fundamentals of Recurrent Neural Network (RNN) and Long Short-Term Memory (LSTM) network,” Physica D: Nonlinear Phenomena, vol. 404, 2020.
M. Aazam and E. N. Huh, “Fog Computing and Smart Gateway Based Communication for Cloud of Things,” International Conference on Future Internet of Things and Cloud(FiCloud) 2014, International Conference on IEEE, pp. 464-470, Dec. 2014.
R. Sheikhpour, M. A. Sarram, S. Gharaghani, and M. A. Z. Chahooki, “A Survey on semi-supervised feature selection methods,” Pattern Recognition, vol. 64, pp. 141-158, Apr. 2017.
A. M. Abd and S. M. Abd, “Modelling the strength of lightweight foamed concrete using support vector machine (SVM),” Case studies in construction materials, vol. 6, pp. 8-15, 2017.
A. Sherstinsky, “Fundamentals of Recurrent Neural Network (RNN) and Long Short-Term Memory (LSTM) network,” Physica D: Nonlinear Phenomena, vol. 404, 2020.
M. Aazam and E. N. Huh, “Fog Computing and Smart Gateway Based Communication for Cloud of Things,” International Conference on Future Internet of Things and Cloud(FiCloud) 2014, International Conference on IEEE, pp. 464-470, Dec. 2014.
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