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Literature Review
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2023
V. -T. Vu, et al.
Int. Jour. of Data Warehousing and Mining
Clustering
밀도 기반 군집화 기법인 Peak Density Clustering (PDC)이 가지는 문제점(군집간 밀도 불균형을 가지는 데이터에 취약)을 보완하기 위해 제약 조건과 k-NN 그래프를 적용한 버전인 Constrained Density Peak Clustering (CDPC)를 제안하였음
Constrained Density Peak Clustering-May-02-2023-1201.pdf
2023/06/14 00:55
Hyun Ahn
2020
J. Hao, et al.
Wind Power Short-Term Forecasting model Based on the Hierarchical Output Power and Poisson Re-Sampling Random Forest Algorithm
Open
IEEE Access
Time Series Analysis
Energy
전력 공급 및 수요의 균형을 위해 풍력의 실시간 특성을 고려한 빅데이터 기반의 단기 풍력 모델을 제안하였음.→ Chi-Square를 적용해 데이터 이산화, Poisson resampling을 통해 RF 알고리즘 개선)
Wind_Power_Short-Term_Forecasting_Model_Based_on_the_Hierarchical_Output_Power_and_Poisson_Re-Sampling_Random_Forest_Algorithm.pdf
[Presentation] Wind_power_Random_Forest_Algorithm_presentation_jhchoi.pdf
2023/06/08 03:05
Jihyun Choi
2020
B. Lee, et al.
Improving Load Forecasting of Electric Vehicle
Charging Stations Through Missing Data Imputation
Open
Energies
Time Series Analysis
Energy
전기차 충전소의 일별최대부하(daily peak load) 예측의 성능을 높이기 위한 2단계로 구성된 결측치 대치 방법(2차 스플라인 보간→ EM 알고리즘 대치)을 제안하였음.
Improving_Load_Forecasting_of_Electric_Vehicle_Charging_Stations_Through_Missing_Data_Imputation.pdf
2022/01/03 07:12
Hyun Ahn
2018
Guokun Lai, et al.
ACM SIGIR
Time Series Analysis
Deep Learning
다변량 시계열 데이터에 존재하는 장기 및 단기 패턴을 검출하고 기존의 방식(AR)을 적용해 예측 성능이 높은 딥러닝 프레임워크를 제안하였음.
Modeling_Long-and_Short-Term_Temporal_Patterns_with_Deep_Neural_Networks.pdf
[Presentation]Modeling_Long-and_Short-Term_Temporal_Patterns_with_Deep_Neural_Networks.pdf
2023/06/08 03:27
Jihyun Choi
2009
E. A. A. Gunn, et al.
AI and Games Symposium
Video Game
게임 개발자와 AI 연구자와의 시각차를 해소하고 게임 기획 및 개발 과정에서 두 그룹 사이의 원활한 커뮤니케이션을 돕기 위한 비디오 게임 분류 체계를 제안하였음.
2022/10/26 08:08
Hyun Ahn
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