최찬영 학생과 정해웅 학생은 논문에서 환경 IoT 센서에서 흔히 발생하는 결측치(손실 데이터)를 대체하기 위해 머신러닝 기법인 앙상블(Ensemble) 기법을 이용했다. 실시간 데이터를 사용하는 민감한 IoT 센서의 결측치 대치 성능을 향상하기 위해 기존 단변량 대치 기법에서의 '시간 종속성'과 다변량 대치에서의 '변수 상관성'을 동시에 고려했다. 이 기법은 환경 센서 뿐만 아니라, 스마트 시티 등에 적용되는 다변량 센서에 모두 적용될 수 있어 활용성에 큰 강점을 가지고 있다.
조재혁 초빙교수는 "미래 사회는 센서, 사물인터넷 등의 환경에 기인한 데이터 기반 사회라고 해도 과언이 아니다. 양질의 데이터 수집, 가공을 위해선 다양한 센서 데이터의 결측치 보정 알고리즘 개발이 필수적"이라며 "학부생이 도전하여 연구한 논문이 SCI(E) Q1 등급 저널에 게재된 것은 고무적이다. 학생들이 인공지능 기반의 전자정보, 데이터사이언스 분야에 혁신이고 도전적 인재로 성장해나갈 것으로 기대한다"고 말했다.
김대성기자 kdsung@dt.co.kr
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