| 표준종류 |
정보통신단체표준(TTAS) |
| 표준번호 |
TTAK.KO-10.1297
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구 표준번호 |
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| 제개정일 |
2021-12-08 |
총 페이지 |
15 |
| 한글 표준명 |
전자코에서 과도상태에서의 가스분류를 위한 순환신경망 적용 참조모델 |
| 영문 표준명 |
Reference Model of Recurrent Neural Network for Gas Classification from Transient State at Electronic Nose |
| 한글 내용요약 |
이 표준은 가스 센서 어레이를 사용하는 전자코 시스템에서 딥러닝 알고리즘의 일종인 순환신경망(Recurrent Neural Network)을 이용하여 과도상태에서 가스를 인식하고 분류하기 위해 필요한 데이터 취득 방법, 데이터의 구조와 구성 방법, 데이터와 순환신경망 과의 인터페이스 방법 등을 정의한다. |
| 영문 내용요약 |
The standard is a data acquisition method required to recognize and classify gases in transients using a recurrent neural network, a kind of deep learning algorithm in an electronic nose system using a gas sensor array, and the structure and composition of the data. It defines methods, methods of interfacing data with recurrent neural networks
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| 관련 IPR 확약서 |
[확약서 보기]
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| 관련파일 |
 TTAK.KO-10.1297.pdf
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| 표준이력 |
| 표준명 |
표준번호 |
제개정일 |
구분 |
유효
여부 |
IPR
확약서 |
파일 |
| 전자코에서 과도상태에서의 가스분류를 위한 순환신경망 적용 참조모델 |
TTAK.KO-10.1297
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2021-12-08 |
제정
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유효
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