LSTM 썸네일형 리스트형 [Paper Review] Indoor Behavior Recognition Using Convolutional LSTM 두 번째 논문 리뷰! 이번 논문은 지난 번에 읽은 논문에 이어 Convolutional LSTM 알고리즘과 실내 환경 데이터를 활용한 특징 추출을 다루고 있다. 마침 관심있는 대회에서 이 모델을 베이스라인으로 제공하길래 좀 더 집중해서 읽어볼 수 있었다. 원문 링크는 아래에 첨부한다. https://scienceon.kisti.re.kr/srch/selectPORSrchArticle.do?cn=DIKO0015063537&dbt=DIKO 목차 Abstract 사물 인터넷 환경에서 각종 센서들을 통해 얻은 환경에 대한 정보들은 사용자의 신체로부터 직접적으로 수집된다는 점에서 개인정보 침해 등 여러 불편함이 있을 수 있다. 이에 좀 더 간접적인 방법으로 사용자 주변 상황에 대한 정보를 수집해 행동 인식에 사용.. 더보기 [Paper Review] ConvLSTM, 시계열 기계학습을 이용한 예측 모델 이 카테고리에는 딥러닝 관련 논문을 읽고 간단하게나마 리뷰를 해보려고 한다. 처음 읽어본 논문은 시계열 자료를 활용한 해수면 온도 예측 딥러닝 모델이다. 본 포스팅은 아래 논문을 읽고 남긴 리뷰임을 밝힌다. https://doi.org/10.7780/kjrs.2020.36.5.3.7 목차 1. 서론 해수면 온도 예측이 주제인만큼 해수면 온도 상승의 파급력에 대해 설명한다. 해수면 온도는 해양-대기 순환 현상을 결정하는 중요한 변수이며, 다양한 요인들로 한반도 해역의 고수온 현상이 자주 발생하고 있다. 이에 따라 다양한 방법으로 해수면 온도 예측이 이루어지고 있는데, 대표적으로 수치모델과 자료중심(Data-driven) 모델을 사용한다. 수치모델에는 ROMS, NEMO와 같이 일사량, 해류 등의 입력자료로.. 더보기 이전 1 다음
