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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2025.1
- 수록면
- 395 - 398 (4page)
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본 논문은 지하수 예측에 사용된 다양한 인공지능(AI) 기반 모델과 전처리 방법의 효과를 비교·분석하였다. LSTM, GRU, ANN, Transformer 기반 모델들이 각기 다른 지역과 데이터 특성에 맞추어 적용됨을 확인하였다. 전처리 방법과 입력 변수 선택이 예측 성능에 미치는 지표를 정리하고 동일한 시각으로 평가하였다. 평가 결과, 데이터 정규화, 결측치 처리, Savitzky-Golay 필터, 슬라이딩 윈도우 방식과 같은 전처리 기법이 시계열 데이터 예측 성능을 크게 향상시키는 것으로 나타났다. LSTM과 GRU는 계절적 패턴이 뚜렷한 데이터를 효과적으로 예측하였으며, Transformer 기반 모델은 복잡한 관계에서 강점을 보였다. 전이 학습 및 하이브리드 모델은 데이터가 제한된 환경에서 높은 예측 정확도를 달성하며, 데이터 부족 문제를 극복하는 효율적인 방법을 확인하였다.
지역적 특성과 주요 입력 변수의 차이는 모델 성능에 큰 영향을 미쳤으며, 이는 맞춤형 모델 설계의 중요성을 시사한다. 본 연구는 이러한 AI 모델들의 기본 원리와 활용 사례를 중심으로, 기술적 동향과 미래 전망을 제시한다.
지역적 특성과 주요 입력 변수의 차이는 모델 성능에 큰 영향을 미쳤으며, 이는 맞춤형 모델 설계의 중요성을 시사한다. 본 연구는 이러한 AI 모델들의 기본 원리와 활용 사례를 중심으로, 기술적 동향과 미래 전망을 제시한다.
목차
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론
REFERENCES
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