Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference (한국정보통신학회:학술대회논문집)

The Korea Institute of Information and Commucation Engineering (한국정보통신학회)
권호 표지

A novel on Data Prediction Process using Deep Learning based on R

R기반의 딥 러닝을 이용한 데이터 예측 프로세스에 관한 연구

  • Jung, Se-hoon (Dept. of Multimedia Engineering, Sunchon National University) ;
  • Kim, Jong-chan (Dept. of Computer Engineering, Sunchon National University) ;
  • Park, Hong-joon (Dept. of Computer Education, Sunchon National University) ;
  • So, Won-ho (Dept. of Computer Education, Sunchon National University) ;
  • Sim, Chun-bo (Dept. of Multimedia Engineering, Sunchon National University)
  • 정세훈 (순천대학교 멀티미디어공학과) ;
  • 김종찬 (순천대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 박홍준 (순천대학교 컴퓨터교육과) ;
  • 소원호 (순천대학교 컴퓨터교육과) ;
  • 심춘보 (순천대학교 멀티미디어공학과)
  • Published : 2015.05.26
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Abstract

Deep learning, a deepen neural network technology that demonstrates the enhanced performance of neural network analysis, has been getting the spotlight in recent years. The present study proposed a process to test the error rates of certain variables and predict big data by using R, a analysis visualization tool based on deep learning, applying the RBM(Restricted Boltzmann Machine) algorithm to deep learning. The weighted value of each dependent variable was also applied after the classification of dependent variables. The investigator tested input data with the RBM algorithm and designed a process to detect error rates with the application of R.

최근 신경망 분석의 향상된 성능을 보여주는 심화 신경망 기술인 딥 러닝(Deep learning)이 각광을 받고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 딥 러닝을 기반으로 분석 시각화 툴인 R을 이용한 특정 변수의 오류율 검증과 빅 데이터 예측 프로세스 설계를 제안한다. 딥 러닝에 적용된 알고리즘은 RBM(Restricted Boltzmann Machine)을 적용하였다. 특정 입력 변수에 대한 종속 변수 구분 후 각 종속 변수의 가중치를 적용한다. RBM 알고리즘을 통해 최종 데이터의 검증 및 오류율 검출과정을 R 프로그래밍에 적용하여 설계한다.

Keywords