• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.07a
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• pp.395-396
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• 2014

최근 급증하는 교통 혼잡으로 인해 시간적/물리적 손실이 크게 발생하고 있다. 이러한 교통난 해소는 시설투자만으로는 근본적인 해결책이 될 수 없다는 판단 하에 지난 수년간 보다 정확한 교통량을 예측하기 위해 다양한 교통량 예측 모델들이 개발되어왔다. 그러나 기존 모델들은 회기분석을 통해 과거 교통량을 분석하고 과거의 교통패턴이 미래에 지속적으로 연장된다는 가정 하에 연구되었기 때문에 실시간으로 급변하는 불규칙한 교통 패턴에 대한 예측의 신뢰성을 떨어트린다. 이를 위해 본 논문에서는 큐잉 네트워크 모델 기반의 교통량 예측 모델을 설계 하고 이를 바탕으로 안드로이드 기반의 애플리케이션을 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10c
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• pp.13-15
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• 2001

최근에 이르러 프로세서의 병렬성을 분석적 기법으로 예측하기 위한 연구가 활발해지면서 프로세서의 성능 예측 모델에 대한중요성이 대두되고 있다. 그러나 기존의 연구는 현재 광범위하게 사용되고 있는 다중 분기 예측법을 이용하는 프로세서에 대하여 분기 차수와 관계없는 재귀적 성능 모델을 제공해주지 않는다. 본 논문에서는 이것을 해결하기 위하여, 매 싸이클마다 명령어 종속 트리를 구성하고 종속인 명령어 간에 상대적인 병렬도 갓을 부여하여 성능 예측 모델 입력 데이타를 측정하였다. 그 곁과, 다중 분기 예측법을 사용하는 프로세서에서 정수형 프로그램에 대한 성능을 기존의 성능모델보다 작은 상대 오차로 예측할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.453-455
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• 2023

본 연구는 은행에서 리스크 관리 자동화를 위해 고객의 대출 상환 여부 예측 모델을 제안하고자 한다. 예측 모델로 금융 데이터 같은 정형데이터에서 전통적으로 높은 성능을 보인 의사결정나무기반 모델 LightGBM, CatBoost, XGB 와 최근 제안된 정형데이터에서 사용할 수 있는 설명 가능한 딥러닝 기반 모델 TabNet 간의 성능 비교를 진행한다. 다만, 대출 상환 여부 데이터는 불균형 클래스 데이터로 구성되어있어 샘플링을 진행한다. SMOTE, Random Under Sampling, 혼합 방식을 비교해 가장 높은 성능의 샘플링 기법을 제안한다. 대출 상환 여부 예측 결과 TabNet 모델이 의사결정나무모델들보다 좋은 성능을 보여 정형데이터에서 의사결정나무 기반 모델을 딥러닝 모델이 대체 할 수 있는 가능성을 확인했다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.122-122
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• 2021

전 세계적인 기후변화로 인해 태풍과 집중호우의 빈도와 규모가 증가하고 있으며 그로 인해 수재해 대응과 수자원 관리에 많은 어려움이 따른다. 댐 운영은 이러한 수자원 관리의 중요한 요소이며 정확한 댐 유입량의 예측은 효율적인 댐 운영과 관리의 필수적인 부분이다. 최근에는 여러 분야에서 활용되고 있는 딥러닝 모델을 활용하여 댐 유입량 예측에 관한 다수의 연구들이 수행되고 있다. 특히, 수문 시계열의 장기적인 특성과 비선형적인 관계를 고려하기 위해 연속형 모의를 기반으로 하는 딥러닝 모델의 적용 및 평가와 관련 연구의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 연속형 모의를 기반으로 하는 딥러닝 모델을 활용하여 댐 유입량 예측을 수행하고자 하며 이의 적용성을 평가하고자 한다. 적용 대상 지역으로는 안동댐 상류 유역을 선정하였으며 2006년부터 2020년까지의 시 단위 강우 및 댐 유입량 자료를 활용하였다. 선행시간(1~6시간)별 예측 유입량과 관측 유입량의 비교를 통한 정량적 평가를 수행하였다. 또한 입력 자료에 대한 과거 기간, 모델 구성, 손실함수 등에 대한 조건별 평가를 통해 예측 정확도의 변화에 대한 분석을 수행하였다. 본 연구결과를 통해, 딥러닝 기반의 댐 유입량 예측 정확도에 대한 향상과 실시간 예측을 위한 딥러닝 모델의 활용성 증대에 기여할 것으로 기대된다. 향후, 강우 예보 자료를 연계한 딥러닝 기반의 실시간 댐 유입량 예측 기법을 제안하고 이의 활용성을 평가하고자 한다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.12 no.3
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• pp.211-218
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• 2014

Recently, wind energy is expanding to combination of computing to forecast of wind power generation as well as intelligent of wind powerturbine. Wind power is rise and fall depending on weather conditions and difficult to predict the output for efficient power production. Wind power is need to reliably linked technology in order to efficient power generation. In this paper, distributed power generation forecasts to enhance the predicted and actual power generation in order to minimize the difference between the power of distributed power short-term prediction model is designed. The proposed model for prediction of short-term combining the physical models and statistical models were produced in a physical model of the predicted value predicted by the lattice points within the branch prediction to extract the value of a physical model by applying the estimated value of a statistical model for estimating power generation final gas phase produces a predicted value. Also, the proposed model in real-time National Weather Service forecast for medium-term and real-time observations used as input data to perform the short-term prediction models.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.235-238
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• 2007

본 논문에서는 기존의 클러스터 기반 퍼지 모델트리에서 트리의 깊이에 따른 over-fitting으로 인한 훈련 및 검증데이터의 일관성 문제점을 해결하기 위해 상호 노드간의 정보를 고려하는 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 우선 입력과 출력변수의 속성을 고려한 퍼지 클러스터링에 의해 중심벡터를 계산한 후, 중심벡터들과 입력 속성간의 소속도를 이용하여 구간 분할된 영역별로 각각의 선형모델을 구축한다. 예측 단계에서는 입력된 데이터가 잎노드에 도달하는 노드간의 중심벡터와 입력 데이터간의 거리값에 따른 소속도를 계산한 후 최종적으로 무게 중심법을 이용하여 출력값을 예측하게 된다. 제안된 방법의 우수성을 보이기 위해 다양한 벤치마크 데이터를 대상을 실험한 결과, 기존의 클러스터 기반 퍼지 모델트리보다 향상된 성능을 보임을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1993.06a
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• pp.242-246
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• 1993

예측신경회로망 모델은 다층 퍼셉트론을 연속되는 음성특징 벡터간의 비선형예측기로 사용하는 동적인 음성인식 모델이다. 이 모델은 음성의 동적인 특성을 인식에 이용하고 연속음성인식으로의 확장이 용이한 우수한 인식 모델이다. 그러나, 예측신경회로망 모델은 음운학적으로 유사한 음성구간에서의 변별력이 낮다는 문제점이 있다. 그것은 기존의 학습 알고리즘이 다른 어휘와의 거리는 고려하지 않고 대상어휘의 예측오차만 최소화시키기 때문이다. 따라서, 본 논문에서는 직접 인식오차를 최소화시키는 GPD알고리즘에 의해 유사어휘간의 거리를 고려하는 변별력있는 학습 알고리즘을 제안한다.

• Journal of the Korean Society for Marine Environment & Energy
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• v.4 no.2
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• pp.3-14
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• 2001

In order to predict nutrient circulation in Hakata bay, we have developed an ecosystem model named the Sediment-Water Ecological Model (SWEM). The model, consisting of two sub-models with hydrodynamic and biological models, simulates the circulation process of nutrient between water column and sediment, such as nutrient regeneration from sediments as well as ecological structures on the growth of phytoplankton and zooplankton. This model was applied to prevent eutrophication in Hakata bay, located in western Japan. The calculated results of the tidal currents by the hydrodynamic model showed good agreement with the observed currents. Moreover, SWEM simulated reasonably well the seasonal variations of water quality, and reproduced spatial heterogeneity of water quality in the bay, observed in the field. According to the simulation of phosphorus circulation at the head of the bay, it was predicted that the regeneration process of phosphorus across the sediment-water interface had a strong influence on the water quality of the bay.

• International Journal of Highway Engineering
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• v.13 no.3
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• pp.111-119
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• 2011

The noise prediction model, KRON-2006, in South Korea has been developed for obtaining the average noise level. The model is based on an outdoor sound propagation method based on ISO9613 and ASJ Model-1998 and supports the analysis of the linear noise source, such as highway, for obtaining Leq. Because of that, the model can't obtain Lmax, Lmin from the time series noise profile based on traffic at every moment. In order to address this problem, the real time noise prediction model based on traffic simulation using GIS model and algorithm is proposed. It can predict the vehicle point noise level based on vehicle type, speed generated from traffic simulation by using headway and obtain Lmax, Lmin as integrating the noise profile generated from it at every moment. An evalution of the noise prediciton model using field measurements finds good agreement between predicted and measured noise levels at 1m, 8m, 15m from curb of the near side lane.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.17 no.1
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• pp.9-16
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• 1998

본 논문에서는 낮은 비트율 CELP 음성 부호화기의 장구간 예측기의 성능 향상 방 법을 제안한다. 비트율을 낮추기 위해서는 분석 구간의 길이가 길어져야하며 이에 따라 장 구간 예측기의 성능이 저하되어 장구간 예측 후에도 준 주기성 성분이 상당량 존재하므로 백색 잡음으로 구성된 통계 코드북만으로는 이를 모델링하기 어려워진다. 제안 방법에서는 다중 대역 필터와 다중 펄스열을 이용하여 한 번 더 필터링(이차 장구간 예측)함으로써 장 구간 예측 후의 신호가 통계 코드북에 적합한 백색 잡음 형태로 되도록 모델링한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 4.8kbps 비트율로 양자화한 후, 기존에 제안된 같은 전송률의 MBCELP와 DoD-CELP와 비교하였다. 실험 결과 제안된 방법이 기존 부호화기들에 비해 주/객관적인 음질에서 우수한 성능을 보여준다.