KCI등재
교차 어텐션 신경망을 이용한 강수 유무 예측 및 유효 데이터 도출 = Prediction of Presence or Absence of Precipitation and Derivation of Valid Data Using Cross Attention Neural Network
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학술지명
한국지능시스템학회논문지(Journal of Korean institute of intelligent systems)
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2024
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Korean
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KCI등재
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학술저널
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36-42(7쪽)
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Time series data processing is a field that uses the time series correlation of datafor predicting and analyzing current and future situations, and research is beingconducted in various fields. Recently, research in the field of feature selection whichderive valid data from a large amount of data and filter unnecessary data has beencontinuously conducted. In this paper, we propose ‘cross attention neural network’designed based on the attention submodule of the transformer neural network fortime series prediction and derive valid data. The proposed algorithm is a neuralnetwork that calculates the attention of the main and auxiliary time series and thenperform time series prediction based on this attention table. Further, the proposedalgorithm can efficiently derive valid data by that learning with the whole data,then comparing the output values of whole data with the output values of inputtingpartial data. Through a simulation predicting the presence or absence ofprecipitation using weather dataset, the prediction performance of the proposedalgorithm is compared and verified with the prediction performance of LSTM. Andthen, we show that performance is maintained for the results of whole data usingwhile reducing input data by the deriving method for valid data.
더보기시계열 데이터 처리는 데이터의 시계열성을 이용하여 현재, 미래의 상황을 예측 및 분석하는분야로 다양한 분야에서 연구가 진행되고 있다. 최근에는 딥러닝을 이용한 시계열 데이터처리 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근에는 수많은 데이터들 중 유효한 데이터를 도출하는 특징선택 분야에 대한 연구도 꾸준히 진행되고 있다. 본 논문에서는 시계열 예측과 유효데이터 도출을 위하여 트랜스포머 신경망의 어텐션 서브모듈을 기반으로 설계한 ‘교차 어텐션 신경망’을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 주 시계열과 보조 시계열의 어텐션을 연산한 뒤, 시계열 예측을 진행하는 신경망이다. 또한 제안하는 알고리즘은 전체 데이터로 학습한 뒤, 일부 데이터 입력시의 출력값과 비교하여 유효 데이터를 효율적으로 도출할 수 있다.
강수 유무를 예측하는 시뮬레이션을 통해 제안하는 알고리즘의 예측성능을 LSTM의 예측성능과 비교 검증하고, 유효 데이터 도출을 통해 입력 데이터를 줄이면서도 성능을 유지하는것을 보인다.
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