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Session 4 인공지능

딥러닝 기반 지능형 우편 물량 예측 시스템 설계
Design of Deep Learning-Based Intelligent Mail Volume Forecasting System

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  • 발행기관
    한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
  • 간행물
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
  • 통권
    2021 한국차세대컴퓨팅학회 춘계학술대회 (2021.05)바로가기
  • 페이지
    pp.95-98
  • 저자
    Deok Ho An, Yeong Hyeon Gu, Da Woon Jeong, Seong Joon Yoo
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A409334

원문정보

초록

한국어
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

키워드

딥러닝 GAN 모델 성능 최적화 물량 예측

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

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
  • 설립연도
    2005
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
  • 간기
    반년간
  • 수록기간
    2021~2025
  • 십진분류
    KDC 566 DDC 004

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