증강형 딥러닝 기반 미세먼지 예측 시스템 (Dust Prediction System based on Incremental Deep Learning)

서지정보

· 발행기관 : 국제문화기술진흥원
· 수록지 정보 : 문화기술의 융합 / 9권 / 6호 / 301 ~ 307페이지
· 저자명 : 장성봉

초록

딥러닝은 심층신경망(Deep Neural Network)을 구축하고 대량의 훈련 데이터를 수집한 후, 구축된 신경망을 오랫동안 학습 시켜야 한다. 만약, 학습이 제대로 진행되지 않거나 과적합이 발생하면, 학습은 실패하게 된다. 현재까지 개발되고 있는 딥러닝 도구들을 사용할 경우, 훈련데이터 수집과 학습에 많은 시간이 소요된다. 하지만, 모바일 환경의 급격한 도래와 센서 데이터의 증가로 인해, 신경망 학습에 걸리는 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 실시간 증강형 딥러닝 기술에 대한 요구가 급격하게 증가하고 있다. 본 연구에서는 미세먼지 센서를 장착한 아두이노 시스템을 사용하여 실시간 증강형 딥러닝 시스템을 구현 하였다. 구현된 시스템에서는 미세먼지 데이터를 5초마다 측정하고 최대 120개가 축적이 되면, 기존에 축적된 데이터와 새로이 축적된 데이터를 데이터셋으로 사용하여 학습을 수행하도록 하였다. 학습 수행을 위한 신경망은 입력층 1개, 은닉층 1개, 출력등 1개로 구성하였다. 구현된 시스템에 대한 성능을 평가하기 위해 학습 시간과 평균 제곱근 오차(root mean square error, RMSE)를 측정 하였다. 실험 결과, 평균 학습 오차는 0.04053796이었으며, 학습 주기당(1 에포크) 평균 학습 시간은 3,447 초 정도의 시간이 걸렸다.

영어초록

Deep learning requires building a deep neural network, collecting a large amount of training data, and then training the built neural network for a long time. If training does not proceed properly or overfitting occurs, training will fail. When using deep learning tools that have been developed so far, it takes a lot of time to collect training data and learn. However, due to the rapid advent of the mobile environment and the increase in sensor data, the demand for real-time deep learning technology that can dramatically reduce the time required for neural network learning is rapidly increasing. In this study, a real-time deep learning system was implemented using an Arduino system equipped with a fine dust sensor. In the implemented system, fine dust data is measured every 30 seconds, and when up to 120 are accumulated, learning is performed using the previously accumulated data and the newly accumulated data as a dataset. The neural network for learning was composed of one input layer, one hidden layer, and one output. To evaluate the performance of the implemented system, learning time and root mean square error (RMSE) were measured. As a result of the experiment, the average learning error was 0.04053796, and the average learning time of one epoch was about 3,447 seconds.

참고자료

· 없음