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딥러닝 기법을 이용한 태양 X-ray 플레어 플럭스 프로파일의 예측 방법을 수행하는 예측 시스템에 있어서, 상기 예측 시스템은,매 분 단위의 태양 X-ray 플레어 플럭스를 입력으로 LSTM 레이어의 출력을 생성하고, 상기 LSTM 레이어의 출력을 완전히 연결된 레이어(fully-connected layer)로 전달하여 구성된 임베디드된 정보를 생성하도록 구성된 인코더; 및상기 인코더에서의 정보를 사용하여 태양 X-ray 플레어 플럭스를 예측하는 X-ray 플레어 플럭스 예측 과정을 수행하도록 구성된 디코더를 포함하는, 예측 시스템,
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제1 항에 있어서,상기 인코더는,상기 LSTM 레이어의 출력을 생성하도록 구성된 복수의 LSTM 레이어; 및상기 복수의 LSTM 레이어 중 최종 LSTM 레이어의 각각의 출력이 각각의 입력과 연결되도록 구성된 완전히 연결된 레이어(fully-connected layer)를 포함하는, 예측 시스템
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제2 항에 있어서,상기 인코더는,상기 완전히 연결된 레이어의 출력으로부터 상기 임베디드된 정보를 출력하고,상기 임베디드된 정보를 상기 디코더의 입력으로 전달하도록 구성된, 예측 시스템
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제2 항에 있어서,상기 디코더는LSTM 레이어의 출력을 생성하도록 구성된 복수의 LSTM 레이어; 및상기 복수의 LSTM 레이어 중 최종 LSTM 레이어의 각각의 출력이 각각의 입력과 연결되도록 구성된 완전히 연결된 레이어(fully-connected layer)를 포함하는, 예측 시스템
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제4 항에 있어서,상기 디코더는제1 LSTM이 상기 인코더의 제1 LSTM 레이어로부터의 히든 상태 값과 셀 상태값을 수신하고,제2 LSTM이 상기 인코더의 제2 LSTM 레이어로부터의 히든 상태 값과 셀 상태값을 수신하는, 예측 시스템
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제5 항에 있어서,상기 디코더는,상기 인코더의 제2 LSTM 레이어로부터의 히든 상태 값과 셀 상태값과 상기 임베디드된 정보를 이용하여 상기 디코더의 LSTM 레이어로 상기 태양 X-ray 플레어 플럭스의 예측 값과 연관된 정보를 전달하도록 구성된 attention 레이어를 더 포함하는, 예측 시스템
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제4 항에 있어서,상기 디코더는 복수의 디코딩 블록으로 구성되고,상기 완전히 연결된 레이어의 출력으로부터 상기 태양 X-ray 플레어 플럭스의 예측 값을 상기 복수의 디코딩 블록 별로 출력하고,상기 출력된 예측 값은 상기 복수의 디코딩 블록 중 인접한 디코딩 블록의 입력으로 피드백되도록 구성되는, 예측 시스템
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딥러닝 기법을 이용한 태양 X-ray 플레어 플럭스 프로파일의 예측 방법에 있어서, 상기 방법은 인코더와 디코더를 포함하는 예측 시스템에 의해 수행되고,인코더가 매 분 단위의 태양 X-ray 플레어 플럭스를 입력으로 LSTM 레이어의 출력을 생성하는 LSTM 레이어 출력 생성 과정;상기 인코더가 상기 LSTM 레이어의 출력을 완전히 연결된 레이어(fully-connected layer)로 전달하여 구성된 임베디드된 정보를 생성하는 임베디드 정보 생성 과정; 및디코더가 상기 인코더에서의 정보를 사용하여 태양 X-ray 플레어 플럭스를 예측하는 X-ray 플레어 플럭스 예측 과정을 포함하는, X-ray 플레어 플럭스 프로파일 예측 방법
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제8 항에 있어서,상기 인코더는,상기 LSTM 레이어의 출력을 생성하도록 구성된 복수의 LSTM 레이어; 및상기 복수의 LSTM 레이어 중 최종 LSTM 레이어의 각각의 출력이 각각의 입력과 연결되도록 구성된 완전히 연결된 레이어(fully-connected layer)를 포함하는, X-ray 플레어 플럭스 프로파일 예측 방법
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제9 항에 있어서,상기 임베디드 정보 생성 과정 이후, 상기 인코더는 상기 완전히 연결된 레이어의 출력으로부터 상기 임베디드된 정보를 출력하고,상기 임베디드된 정보를 상기 디코더의 입력으로 전달하도록 과정이 더 수행되는, X-ray 플레어 플럭스 프로파일 예측 방법
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제9 항에 있어서,상기 디코더는,LSTM 레이어의 출력을 생성하도록 구성된 복수의 LSTM 레이어; 및상기 복수의 LSTM 레이어 중 최종 LSTM 레이어의 각각의 출력이 각각의 입력과 연결되도록 구성된 완전히 연결된 레이어(fully-connected layer)를 포함하는, X-ray 플레어 플럭스 프로파일 예측 방법
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제11 항에 있어서,상기 X-ray 플레어 플럭스 예측 과정에서,상기 디코더는 제1 LSTM이 상기 인코더의 제1 LSTM 레이어로부터의 히든 상태 값과 셀 상태값을 수신하고,제2 LSTM이 상기 인코더의 제2 LSTM 레이어로부터의 히든 상태 값과 셀 상태값을 수신하는, X-ray 플레어 플럭스 프로파일 예측 방법
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제12 항에 있어서,상기 디코더는 attention 레이어를 더 포함하고,상기 X-ray 플레어 플럭스 예측 과정에서,상기 인코더의 제2 LSTM 레이어로부터의 히든 상태 값과 셀 상태값과 상기 임베디드된 정보를 이용하여 상기 디코더의 LSTM 레이어로 상기 태양 X-ray 플레어 플럭스의 예측 값과 연관된 정보를 전달하는 과정을 수행하는, X-ray 플레어 플럭스 프로파일 예측 방법
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제11 항에 있어서,상기 디코더는 복수의 디코딩 블록으로 구성되고,상기 X-ray 플레어 플럭스 예측 과정에서,상기 완전히 연결된 레이어의 출력으로부터 상기 태양 X-ray 플레어 플럭스의 예측 값을 상기 복수의 디코딩 블록 별로 출력하고,상기 출력된 예측 값은 상기 복수의 디코딩 블록 중 인접한 디코딩 블록의 입력으로 피드백하는 과정을 수행하는, X-ray 플레어 플럭스 프로파일 예측 방법
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딥러닝 기법을 이용한 태양 X-ray 플레어 플럭스 프로파일의 예측 방법을 수행하는 프로그램에 있어서, 상기 프로그램은,인코더가 매 분 단위의 태양 X-ray 플레어 플럭스를 입력으로 LSTM 레이어의 출력을 생성하는 LSTM 레이어 출력 생성 과정;상기 인코더가 상기 LSTM 레이어의 출력을 완전히 연결된 레이어(fully-connected layer)로 전달하여 구성된 임베디드된 정보를 생성하는 임베디드 정보 생성 과정; 및디코더가 상기 인코더에서의 정보를 사용하여 태양 X-ray 플레어 플럭스를 예측하는 X-ray 플레어 플럭스 예측 과정을 수행하도록 구성된, X-ray 플레어 플럭스 프로파일 예측 방법을 수행하는 컴퓨터 판독가능한 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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