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GAN을 활용한 합성자료 생성과 레일온도 예측모델의 성능 개선

GAN을 활용한 합성자료 생성과 레일온도 예측모델의 성능 개선

본 연구에서는 전국 217개 철도역사를 대상으로 기온, 상대습도, 단파복사, 운량 정보를 입력으로 하는 레일온도 합성 자료를 GAN을 통해 생성하였다. 이렇게 생성된 합성 자료를 학습 자료에 포함시킨 결과, 기존 모델 대비 예측 정확도가 유의미하게 향상된 레일 온도 예측 모델을 구현할 수 있었다. 학습 자료가 부족할 경우, GAN을 통해 생성한 합성 자료를 학습 자료로 활용할 수 있다.

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