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반응 데이터를 예측하는 시스템의 제어방법에 있어서,복수의 설명 데이터와 반응 데이터로 구성된 데이터 세트를 획득하는 과정;윈도우를 이용하여 상기 데이터 세트에서 학습 데이터를 획득하는 과정;어텐션 메커니즘을 이용하여 상기 학습 데이터로부터 상기 복수의 설명 데이터 중 상기 반응 데이터와 관계가 높고 시차에 대한 정보를 포함하는 예측 설명 데이터를 획득하는 과정; 및상기 예측 설명 데이터를 이용하여 상기 복수의 설명 데이터와 상기 반응 데이터 사이의 관계를 나타내는 모델을 학습시키는 과정을 포함하는, 반응 데이터를 예측하는 시스템의 제어방법
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제1항에 있어서,상기 예측 설명 데이터는 동일한 설명 변수에 대한 복수의 설명 데이터 중에 가장 큰 어텐션 가중치를 가지는, 반응 데이터를 예측하는 시스템의 제어방법
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제1항에 있어서,상기 데이터 세트는 시간적 동일성을 가지는 상기 복수의 설명 데이터와 상기 반응 데이터를 한 개의 데이터행으로 구성하며, 다른 시점에 대한 복수개의 데이터행들을 포함하며,상기 윈도우는 소정 개수의 데이터행들을 추출하여 상기 학습데이터를 구성하는, 반응 데이터를 예측하는 시스템의 제어방법
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제1항에 있어서,상기 모델은 상기 복수의 설명 데이터에 대한 복수의 설명 변수들, 상기 복수의 설명 변수들에 대한 시차, 상기 복수의 설명 변수들에 대한 회귀 계수, 상기 반응 데이터에 대한 반응 변수로 구성된 다중 회귀 모델을 사용하는, 반응 데이터를 예측하는 시스템의 제어방법
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제5항에 있어서,상기 모델은 상기 다중 회귀 모델에 의해 예측된 반응 데이터와 실제 반응 데이터 사이의 오차를 줄이는 방향으로 상기 회귀 계수들을 학습시키는 것을 특징으로 하는, 반응 데이터를 예측하는 시스템의 제어방법
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제1항에 있어서,상기 학습된 모델을 이용하여 새로운 복수의 설명 데이터에 대한 반응 데이터를 예측하는 것을 특징으로 하는, 반응 데이터를 예측하는 시스템의 제어방법
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