https://doi.org/10.8080/1020210141647
| 출원번호 | 10-2021-0141647 | 출원인 | 충북대학교 산학협력단 |
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| 출원일자 | 2021.10.22 | 출원상태 | 등록 |
| 공개번호 | 10-2023-0057652 | 공고일자 | 2024.12.18 |
| 등록번호 | 10-2744465 | 등록일자 | 2024.12.16 |
| 패밀리특허 | - | ||
| 요약서 | 본 발명은 타임시리즈 데이터를 예측하는 장치에서의 타임시리즈 데이터 예측 방법에 관한 것으로서, 정형 데이터와 비정형 데이터를 수집하는 단계, 수집한 데이터를 전처리하는 단계, 크리티컬 이벤트 기반 LSTM 트레이닝 모델을 생성하는 단계 및 상기 크리티컬 이벤트 기반 LSTM 트레이닝 모델을 통해 상기 전처리한 데이터에 대한 학습을 진행하고, 이에 따른 타임시리즈 데이터를 예측하는 단계를 포함한다. 본 발명에 의하면 크리티컬 이벤트 기반 LSTM을 이용한 타임시리즈 데이터 예측 방법을 제공함으로써, 사회적 이슈 및 다양한 영향도를 반영하여, 타임시리즈 데이터를 용이하게 예측할 수 있는 효과가 있다. |
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