Acknowledgement
이 논문은 2021년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임 (No.2019-0-01106, Sub-ppb급 가스성분 감지를 위한 후각지능 기술 개발)
인공지능 기술과 서비스는 딥러닝을 중심으로 한 기계학습 기술의 급속한 발전에서 원인을 둔다. 딥러닝 발전 요인으로 GPU등 하드웨어 발전, 기술 공유, 대규모 학습데이터 구축 및 공개를 들 수 있다. 데이터 셋에 관련하여 센서를 이용한 데이터셋의 경우 단순히 많은 데이터셋의 확보뿐 아니라 적절한 위치 및 환경에 따른 고려가 필요하다. 본 논문에서는 UCI의 화학 가스의 데이터셋을 이용하여 위치별 시계열 데이터를 딥러닝을 이용하여 분석하고, 위치별 정확도와 손실을 계산한다. 또한 계산된 결과를 히트맵을 통하여 시각화하여 직관적인 이해를 높인다. 또한 위치별 정확도가 높은 상위 5개의 위치에서 앙상블 방법을 통한 성능의 향상을 확인 하였다.
이 논문은 2021년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임 (No.2019-0-01106, Sub-ppb급 가스성분 감지를 위한 후각지능 기술 개발)