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산업 시계열 데이터를 활용한 Transformer 기반 딥러닝 모델의 Feature Engineering의 효용성 분석

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  • 발행기관
    한국경영정보학회 바로가기
  • 간행물
    한국경영정보학회 정기 학술대회 바로가기
  • 통권
    2025 한국겨영정보학회 추계학슬대회 (2025.10)바로가기
  • 페이지
    pp.86-93
  • 저자
    Sang-ha Sung, Yoonjae Noh, Sangjin Kim
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A476016

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원문정보

목차

Abstract
I. Introduction
01. Theoretical Backgrounds
02. Literature Reviews
II. Materials and Methods
01. Dataset
02. Feature Engineering
III. Result and Conclusion
IV. References

저자

  • Sang-ha Sung [ Department of Mathematics and Statistics, Old Dominion University, Norfolk, VA, USA ]
  • Yoonjae Noh [ Department of MIS, Dong-A University, Korea ]
  • Sangjin Kim [ Department of MIS, Dong-A University, Korea ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국경영정보학회 [The Korea Society of Management information Systems]
  • 설립연도
    1989
  • 분야
    사회과학>경영학
  • 소개
    이 학회는 경영정보학의 연구 및 교류를 촉진하고 학문의 발전과 응용에 공헌함을 목적으로 합니다.

간행물

  • 간행물명
    한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]
  • 간기
    반년간
  • 수록기간
    1990~2025
  • 십진분류
    KDC 325 DDC 658

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