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초록

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정보통신기술의 발달 및 이용 증가로 인해 우편 사업의 매출 비중이 감소하고 경영수지 적자를 기록하고 있다. 이에 대한 개선 방법 중 미래의 우편 물량을 예측하고 해당 결과를 통해 미리 대비하는 효율적인 운영 방법을 제시한다. 본 논문은 특정 지역에서 발생할 우편 물량을 예측하는 방법으로 GAN(Generative Adversarial Network)을 이용한 데이터 증폭 기술과 딥러닝 기반 우편 물량 예측 기술을 통합한 지능형 우편 물량 예측 기술을 제시한다.

목차

Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 우편 물량 예측 시스템
3.1. 데이터 셋
3.2. 지능형 우편 물량 예측 모델
3.3. 우편 물량 예측 모델 도출과정 및 결과
4. 결론 및 향후 계획
참고문헌

저자

• Deok Ho An [ Department of Computer Engineering Department of Convergence Engineering for Intelligent Drone Sejong University ]
• Yeong Hyeon Gu [ Department of Computer Engineering Sejong University Seoul, Korea ]
• Da Woon Jeong [ Department of Computer Engineering Sejong University Seoul, Korea ]
• Seong Joon Yoo [ Department of Computer Engineering Sejong University Seoul, Korea ] 교신저자

참고문헌