시작하기에 앞서 .. 저는 현재 데이터 사이언티스트로 근무하고 있으며 시계열 데이터를 분석해서 인공지능 솔루션을 제공하는 업무를 담당하고 있습니다. 데이터분석과 ML 에 대한 기초적인 개념만 알고 있는 상태에서 신입으로 입사했을 때에는 데이터를 분석해서 유의미한 내용을 도출해내는 것조차 어려웠습니다. 약 1년간 하나의 프로젝트를 수행하는 동안 인공지능 API 도 만들고 배포까지 하는 과정에서 백엔드 지식 또한 기본적으로 갖추고 있으면 업무에 큰 도움이 될 것이라는 생각이 들었습니다. 또 향후 데이터 엔지니어로 커리어를 확장하고자 하는 생각도 있기 때문에 백엔드 관련 공부를 하고 싶었습니다. 이전에 백엔드 개발자로 취업하고자 자바 언어를 공부한 적은 있지만, 스프링이나 스프링부트는 찍먹도 못한 채로 끝났습..
df = -------------------------------- | datetime | col1 | col2 | ... | -------------------------------- |2023.01.02| | | | -------------------------------- df['month'] = df['datetime'].dt.month df = ---------------------------------------- | datetime | col1 | col2 | ... | month | ---------------------------------------- |2023.01.02| | | | 1 | ---------------------------------------- https://bigd..
Integrated Modeling for Roller Kiln Temperature Prediction Abstract: roller kiln 의 소결 공정의 복잡한 메커니즘과 킬른의 온도 변화의 큰 시간 지연에 목적을 두고 있으며, 이것들은 정밀한 온도 제어에 어려움을 가진다. 본 연구 논문은 fusion 메커니즘과 데이터 모델과 결합된 roller 킬른 온도 예측의 앙상블 모델을 제안한다. 첫번째로, 킬른의 열 전달 메커니즘 분석에 기반하여 온도 출력 메커니즘 모델이 구축되었다. 그리고 메커니즘 모델의 대기 출구 온도의 동적 특성을 고려하여, 커널 principal 컴포넌트 분석에 기반한 지엽적으로 가중치를 갖는 LSSVM 모델이 대기 출구 온도의 동적 특성을 동적으로 시뮬레이션하는 데 사용되었다...
Cement rotary kiln temperature prediction based on time-delay calculation and residual network and bidirectional novel gated recurrent unit multi-model fusion abstract: (온도 예측을 통해 제품 품질 향상 및 에너지 소비 감소) 시멘트 회전용로의 온도는 최종 제품의 품질, 공장의 에너지 소비 및 배출에 직접적인 영향을 미치며, 따라서 시멘트 회전용로의 온도를 높은 정확도로 측정하여 에너지 소비와 배출을 줄이고 제품 품질을 향상시키는 것이 필요합니다. (온도 예측의 어려움) 그러나 시멘트 회전용로의 조건은 복잡하고 변화가 많으며, 시간 지연이 크며, 온도는 과거의 작업 조건에..
AutoRegressive Models: What Are They Good For? Abstract: 자기회귀(AR) 모델은 데이터 밀도를 추정하여 데이터 분포를 모델링하려는 likelihood 모델의 한 유형입니다. 이러한 모델은 체인 규칙을 통해 데이터 x의 차원에 따라 pθ(x) = Πd i=1pθ(xi |x1, ..., xi−1) 를 분해하여 최대 우도 목적 함수에 접근합니다. 그들은 수식을 구성하는 각각의 조건부 확률을 학습합니다. 이러한 분해는 AR 모델이 다른 방법(예: 변분 오토인코더(VAE, AutoEncoder) 또는 플로우 모델)보다 부정 로그-우도(NLL, negative log-likehood) 점수를 향상시키는 데 도움이 됩니다. PixelCNN은 첫 번째로/최초로 컨볼루션 AR..
Linear SVM : 두 클래스를 분리하기 위한 선형 결정 함수를 찾는 것 결정 함수 : d(x) = wTx + b = 0 목적 함수( optimization function ) : SVM에서 풀고자 하는 문제는 마진(margin)을 가장 크게 하는 결정 초평면(decision hyperplane)의 방향, 즉 w를 찾는 것이다. support vector(x)에 대한 margin margin = 2|d(x)| / ||w|| 조건부 최적화 문제(constrained optimization problem) : 조건 하에 최대 마진을 갖는 결정 초평면(decision hyperplane)을 찾는 것 (= 최대 마진을 갖는 서포트 벡터 두 개를 찾아서 결정 초평면을 찾는 것) 아래 조건식에서 등호가성립하는 ..
Transactions of the Institute of Measurement and Control SVM predictive control for calcination zone temperature in lime rotary kiln with improved PSO algorithm Abstract: 시멘트 킬른의 예열실 온도 제어 효율을 향상시키기 위해, SVM을 기반으로 한 예측 제어 방법과 향상된 PSO 알고리즘이 제안되었다. 고온의 열 장치인 시멘트 킬른은 이것의 복잡하고 비선형적이고 long delay 특징 때문에 정교한 모델링을 요구한다. . ▼ 예측 제어 모델로 선택한 SVM 모델의 장점 SVM 은 NN, PLS 그리고 다른 비선형 회귀 모델들과 같은 다른 모델들에 비해 강한 normal..
2nd International Conference on Electronics, Network and Computer Engineering>> Temperature Prediction Model of Cement Rotary Kiln Based on MPGA-LSSVM Abstract: 시멘트 킬른의 연소온도(Burning zone temperature, BZT) 는 생산된 시멘트의 질에 영향을 주는 중요한 지표이다. 하지만 킬른에서는 산소와 복잡한 화학반응이 일어기 때문에 전통적인 모델링 방법은 BZT 를 효과적으로 예측할 수 없다. 예측 정확도를 향상시키기 위해 LSSVM 으로 온도 예측 모델은 개발되었다. 이 모델의 입력변수들은 gray correlation analysis 방법과 mechanism..