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LSTM 알고리즘을 이용한 수도데이터 정제기법
학술지명 한국정보통신학회 저자 유기현,김종립,신강욱
발표일 2017-10-27

수도분야에서는 정수장 및 관말 관로 상의 전 공정에서 유량, 압력, 수질, 수위 등 다양
한 데이터를 수집하고 있다. 수집되는 데이터는 각 정수장 DB에 저장되며, 권역별 DB에서 합쳐져
수자원공사 본사의 DB 서버에 최종 저장된다. 측정기기가 데이터를 측정하거나 여러 과정에 걸쳐
데이터가 통신될 때 다양한 이상 데이터가 발생할 수 있으며 크게 결측 데이터와 오측 데이터로 분
류할 수 있다. 각각의 이상 데이터의 발생원인은 상이하다. 따라서 오측 및 결측 데이터를 검출하는
방식에는 차이가 있으나 실제 이를 정제하는 방식은 동일하다. 본 연구에서는 딥러닝 알고리즘의 일
종인 LSTM(Long Short Term Memory) 방식을 적용하여 오?결측 데이터를 자동으로 정제할 수 있
는 프로그램에 대하여 고찰한다.
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