AWS 사물 인터넷 환경에서 딥러닝을 이용한 시계열 센서 데이터의 예측 기법 - 반종옥 (The Graduate School, Ajou University, 2017)
IT기술의 발전에 따라 빅데이터 분석의 수요가 급증하고 있다. 특히 사물인터넷(IoT)는 사람들이 만들어 내는 데이터와 달리 유무선 통신 네트워크를 기반으로 가정 내의 다양한 가전 기기 및 센서들이 서로 상호 연결되어 수많은 데이터를 제공한다. 이러한 시계열 데이터(Time series Data)는 실시간으로 대응하여 다양한 서비스를 제공 가능하며 예측을 위한 통계적 분석이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 AWS(Amazon Web Service)를 이용하여 실시간 예측 서비스를 위한 사물인터넷환경 아키텍처를 제시하고 다양한 알고리즘 중 시계열 데이터에 알맞은 순환형 신경망(Recurrent Neural Networks)을 이용해 IoT디바이스로부터 받아온 전력, 온도, 습도, 풍속등과 같은 센서 데이터를 이용하여 분석하고 예측데이터를 이용해 사용자에게 필요한 서비스를 제공할 수 있도록 한다.
학위논문(석사)--아주대학교 일반대학원 :지식정보공학과,2017. 8
Keywords: 딥러닝; IoT; AWS