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Gaussian Process Regression (GPR)Gaussian Process (GP)는 무엇인가?전통적으로 Classification이나 Regression과 같은 Supervised Learning은 Parametric 모델들을 통해 풀어왔음여기서 말하는 Parametric Model 들은 모델 학습동안 Training data의 정보를 model의 parameter에 absorbs(흡수) 시키는 방법들을 의미함이러한 모델들은 설명 가능하다는 장점을 가지나 복잡한 데이터 셋에서는 제대로 작동하기 힘듦이러한 상황에서 SVM이나 GP와 같은 Kernel based model의 등장은 보다 유연한 지평을 열게 됨Gaussian Process Definition임의의 집합 S가 있을 때, S에 대..

Prediction intervals (PI)는 point 예측과 관련된 불확실성 수준을 정량화하여 더 많은 정보를 제공할 수 있다는 점에서 제안되었는데, ref.[1]에서는 Nerual Network (NN) 기반 PI를 구축하는 방법을 최적의 조건에서 빠르게 실행할 수 있는 방법을 제안하였음. 제안된 Lower Upper Bound Estimation (LUBE) 추정 방법은 예측 구간 경계를 추정하기 위함이며, 대부분의 경우 PI 생성을 목적으로 사용되는 NN 구조에서는 PI 하한 및 상한에 각각 대응하는 단일 hidden layer와 두 개의 출력층으로 구성되고, 시뮬레이션을 통해 cost function 및 파라미터 최적화가 진행됨. Fig.19. 는 ref.[2]가 제안하는 PV 발전량 예측 ..

2월 말부터는 논문이랑 연구 과제 사업 관련해서 행정처리도 많고, 개강하고 연구실 일이 너무 많아서.. 내 연구를 몰입있게 못 했던 3월이었는데 어느 정도 해결되어서 3월 말부터는 다시 달려보려고 한다! - 프로그래머스 SQL 1일 1문제 풀기 및 포스팅 - 학부생 KCC2024 실험 및 논문 지도 - 대한전기학회 하계 학술대회 실험 및 논문 준비 - (제발 마지막) SCIE 연구 스터디 및 모델 구상

작년 연구실 첫 출근 날짜가 1월 2일부터였으니, 석사 과정 딱 일 년째 되는 날이다 해가 갈수록 시간이 빠르게 지나가는 게 느껴지고, 마음의 여유가 점점 없어지는 것 같아서 변화를 주고 싶긴 하지만 시간은 연속적이니 시작에 많은 의미부여않고 이번 한 해 무탈하게 노력한 만큼 이뤄낼 수 있도록 노력해야겠다 티스토리 유입이 점점 다양해지는 것 같은데 방문하시는 모두 건강하세요 ❤️

지난주 11/3(금)~11/4(토) 부산에서 열린 KDBC2023에서 MuFaSA: 다단계 태양광 발전량 예측을 위한 멀티 퓨전 딥러닝과 셀프어텐션 논문으로 딥러닝 부분에서 우수논문상 동상을 받았습니다. 😊 * MuFaSA: Multi-Fusion Deep Learning and Self-Attention)의 약어인데, 교수님께서 강렬하게 모델명을 지어주셨닼ㅋ. 사실 데이터베이스 컨소시엄이라, 키노트랑 특강이 데이터베이스 관련한 지식이었지만 재밌었다! 언어모델 증강 필요성에 대한 주제였는데, 인코더에서 처리 %^&*하면 SQL 문을 짜주는.. 그런 내용이고,, 이해는 반도 못해도 재미는 느낄수 있으니까,,ㅎ ** 그리고 이번에 발표하는데 너무 떨어서; 발표 연습을 해야겠다고 생각했고, 생각하는 힘도 길러..

원래 SNS에는 행복한 것만 올리니까^^.. 어쩌다보니 휙 지나간 석사 첫 학기 끝났다 학회로 다녀온 제주도 오사카가서 즐거웠구용 방학도 화이팅 하자.. 학술대회 1저자 1건학술대회 공저자 3건컨퍼런스 1저자 2건 SCIE 1저자 1건 (IF 2.9)ASK 2023 산학협동우수상 ASK 2023학부생논문경진대회 동상

6개월 만의 수상 소식 💙 연구실 학부생들 논문 도와준 건데 다들 상 받아 와서 너무 뿌덧합니다... 노력할수록 운이 좋아진다 홧팅합시당 !!

첫 세미나는 한 달 동안 공부한 내용을 발표하는 거였다. 연구실 첫 세미나다 보니까 지금까지 했던 연구를 되짚으면서 발표하면 좋을 것 같았다. 그래서 학부 연구와 연구소에서 한 연구를 리뷰했고, 한 달 동안 논문 보면서 배운 기술과 코드 리뷰를 발표하며 앞으로의 석사 연구 방향에 대해 발표했다. 앞으로 세미나 자료도 티스토리에 올려봐야징.

안녕하세용 저번 KCC를 마지막으로 제 인생에 논문과 학회는 끝일 줄 알았는데..ㅎ 캡스톤 프로젝트에서 한 과제를 통신학회에 제출하면서 두 번째 학술대회에 참여했습니다. 연구 내용은 전이 학습 기반 일사량 예측기법이며 코드와 발표 자료는 깃에 올려두었고, 태규 의년 오빠와 이번학기 모든 활동을 같이해서 더 즐겁게 연구했다! 그리고 문교수님 지도하에 많이 배우면서 연구할 수 있었다. 그리고 학회 이전에 졸업 논문 발표회가 포스터 세션으로 진행됐다. 졸업논문은 통신학회에 낼 논문에서 확장해서 썼다. 원래는 개인 연구로 확장하려 했는데, KT 에이블 스쿨 교육도 있어서 시간적 여유가 없었고 캡스톤만으로도 모든 시간을 쏟아서..ㅋㅋ 어쨌든! 감사하게도 우수상을 받았고 장학금으로 50만 원도 받았다❤ 이번 학기는..

지도 교수: 문지훈 교수님 팀원: 김의년, 소다영, 한태규 결과물: 한국통신학회 추계 학술대회 논문 2편 https://github.com/sodayeong/Solar_radiation_prediction_model-1 GitHub - sodayeong/Solar_radiation_prediction_model-1: 전이학습 모델 논문 코드 전이학습 모델 논문 코드. Contribute to sodayeong/Solar_radiation_prediction_model-1 development by creating an account on GitHub. github.com