본 논문은 디지탈 의료 영상을 효과적으로 무손실 압축하기 위한 적용적 심볼 교환에 기반을 둔 새로운 부호화 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 먼저 원영상에 차분 규칙 또는 적용 예측기를 적용하여 차분 영상값을 구하며, 이러한 차분 영상값에 대한 개별 context를 결정한다. 다음 단계에서 context하에서 현재 부호화될 차분 영상값과 모델 템플리트상의 차분 영상값들 사이의 극성 일치를 갖는 심볼의 추정을 기반으로 한 적응적인 심볼 교환 과정을 적용하여 예측 심볼을 얻는다. 예측 심볼은 부호화 될 차분 영상값에 대해 가장 빈번하게 발생하리라고 예측되는 심볼을 가리키며, 예측 심볼이 차분 영상값과 동일할 때 부호화 효율이 높게 유지된다. 마지막 부호화 단계에서 이진 적응 산술 부호기는 특정 context가 주어진 차분 영상값의 예측 여부를 판단하는 이진 판단 트리를 사용하여 차분 영상값을 부호화 한다. 차분 영상값 예측 적중율 향상을 통하여 제안된 알고리즘의 부호화 효율은 ISO JPEG 무손실 예측기를 산술 부호기에 적용한 경우보다 약 33% 정도 높아지고, 차분 예측기 또는 적용 예측기를 산술 부호기에 적용한 경우에 비해 약 23% 정도 높아짐을 알 수 있다. 제안된 부호화 방법은 단위 구간 부분할시 곱셈 연산이 아닌 덧셈 연산을 사용하기 때문에 부호기의 복잡성이 낮고 다중 비트 공간의 영상을 이진 공간 열로 분할하지 않고 바로 다중 비트 의료 영상을 부호기에 적용 할 수 있기 때문에 의료 PACS의 영상 압축부에서 사용될 수 있다.
슈퍼스칼라 프로세서는 성능향상을 위해 명령어 반입 폭과 이슈 폭을 증가시키고 있다. 최근 여러 논문들에서 데이터 종속성을 제거하기 위해서 명령어의 결과 값을 예상하는 메커니즘이 연구되었다. 그러나 그러한 예측기들은 예상한 명령어의 실제 결과 값으로 예상 테이블을 갱신하기 전에 그 명령어를 다시 예상할 때 예상 실패율이 증가하여 프로세서의 성능을 감소시킨다. 본 논문에서는 비 순서적(out-of-order)으로 이슈 및 실행하는 프로세서에서 예상 적중율을 향상시키기 위해 명령어 반입 시 결과 값을 예상하는 동시에 예측기 테이블을 모험적으로 갱신(Speculative update)하는 하이브리드 결과 값 예측기를 제안한다. 본 논문에서 제안한 모험적 갱신이 예상 적중률을 향상시킬 수 있음을 보이기 위해 SimpleScalar 3.0 툴 셋을 사용하여 SPECint95 벤치마크 프로그램에서 명령어를 예상한 후 결과가 구해져서 예상테이블을 수정하기 전에 그 명령어를 다시 예상하는 빈도수를 측정하였다.
본 논문에서는 음성합성기에서 합성음의 자연성을 향상시키기 위한 한 방법으로 운 율 제어요소중 세기 제어 모델을 통계적인 방법을 이용하여 제안하였다. 세기 제어 모델을 구성하기 위하여, 음성의 세기는 피치에 비례한다는 사실에 기반하여, 녹음된 음성 데이터에 서 음절의 각 모음에 대한 평균파워와 평균피치를 구하고, 피치를 종속변수로 하는 모음의 세기 예측식을 만들었다. 예측식에 의하여 얻어진 세기값과 실제 측정된 세기값과의 상관도 는 전체모음에 대하여 약 0.63으로 나타났다. 본 논문에서는 예측 세기와 실제 세기와의 상 관도를 향상시키기 위하여 피치만을 고려하여 예측된 세기값을 음운환경을 고려하여 선형 오차를 보정하는 방법을 제안하였고, 이 방법을 이용하여 얻어진 세기값은 전체모음에 대하 여 실제 세기값과 0.71의 상관도로 향상시킬 수 있었다.
협력적 여과 시스템에서 대부분의 사용자들은 모든 아이템에 대하여 선호도를 평가하지 않으므로 인하여 사용자~아이템 행렬은 희박성을 나타내며, 또한 사용자가 평가하지 않은 아이템으로부터 결측치가 발생한다. 일반적인 결측치 예측 방법은 특정 대상의 사용자가 평가하지 않은 결측치를 이 사용자와 비슷한 흥미를 갖는 사용자들의 평가값을 기반으로 예측하나, 기본 평가값 예측 방법은 사용자-아이템 렬의 결측치를 특정 사용자가 아닌 전체 사용자에 대하여 예측한다. 기본 평가값 예측 방법 중 가장 많이 사용되는 방법은 아이템 평균이나 사용자 평균을 이용한 방법이다. 그러나 이 방법은 아이템이나 사용자의 특성, 또한 데이타 집합의 분포 특성을 전혀 고려하지 않는다는 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 데이타 집합에 나타난 사용자의 변동 계수를 이용하는 기본 평가값 예측방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 수식을 이용하여 자동적으로 사용자 변동 계수의 임계값을 선택하고, 그 임계값에 따라 사용자 평균에서 아이템 평균으로 전환하여 사용자들의 결측치에 대한 기본 평가값을 결정한다. 그러나 사용자 변동 계수들의 분포 정보로 인하여 사용자 변동 계수와 임계갈이 항상 일정한 관계를 유지하는 것이 아니므로, 제안된 방법에서는 임계값을 선택하기 위하여 사용자 변동 계수의 평균과 변동 계수의 분포 정보를 병합한다. 제안된 방법은 사용자가 영화에 대하여 평가한 MovieLens 데이타 집합을 대상으로 평가되었으며, 기존의 기본 평가값 예측 방법보다 그 성능이 우수함을 보인다.
국내 영화 산업 매출은 매년 증가하고 있다. 극장은 영화의 1차 판매 경로이며, 극장을 이용하는 관객 수는 부가판권에 영향을 준다. 따라서 극장을 이용하는 관객의 수는 영화 산업 매출에 직결되는 중요한 요소이다. 본 논문에서 특정일의 관객 수를 예측하기 위하여 다중선형회귀모형과 Bass 모형을 결합한 Hybrid 모형을 고려한다. 두 모형을 결합함으로써 회귀분석의 예측값을 Bass 모형의 예측값으로 보정하였다. 분석에는 개봉일이 모두 다른 세 영화를 이용하였다. All subset regression 방법을 이용해 모든 가능한 조합을 생성하고 5중 교차검증(5-fold cross validation)을 통해 5번 모형을 추정한다. 이 때 제곱근평균오차가 가장 작은 모형으로 예측값을 구한 뒤 Bass 모형의 예측값과 결합해 최종 예측값을 구하게 된다. 과거데이터가 존재할수록 Bass 모형의 가중치는 증가하면서 예측값에 보정효과를 준다는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 지역난방시스템 열수요 예측의 정확도 향상을 위하여 판교지역을 대상으로 지역난방 수요예측 주요인자 중 열수요 실적을 기존의 열원시설 열공급정보 대신 변경된 사용자시설 열판매정보로 적용하여 혹한기를 포함한 5개월 동안의 수요를 예측하고 실적값을 기준으로 기존 방식과 정확도를 비교하였다. 열수요가 피크를 이루는 혹한기 1주일(2018.01.08.~01.14) 동안 실적값을 기준으로 기존 및 변경방식 예측값의 시간대별 차이를 비교한 결과 상대오차가 7%에서 3%로 감소되었으며, 2017년 10월부터 2018년 2월까지 5개월에 걸친 일일 누적 열수요에 있어서도 실적값 대비 기존 및 변경 방식 예측값의 상대오차는 각각 9%와 4%로 변경방식의 상대오차가 감소하였다. 또한, 열수요 특성이 차별화되는 주말의 경우에도 예측값의 상대오차는 기존 방식 10%에서 변경 방식 5%로 일관성 있게 감소함을 확인할 수 있었다.
최근 풍력에너지는 풍력터빈의 지능화뿐만 아니라 풍력 발전량 예측 부분에서 컴퓨팅과의 결합이 확대되고 있다. 풍력 발전은 기상상태에 따라 출력변동이 심하고 출력 예측이 어려워 효율적인 전력 생산을 위해서 신재생에너지를 전력계통에 안정적으로 연계할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 분산형 전원의 예측정보를 향상시켜 예측한 발전량과 실제 발전량의 차이를 최소화하기 위한 분산형 전원전력의 단기예측 모델을 설계한다. 제안된 모델은 단기 예측을 위해서 물리모델과 통계모델을 결합하였으며, 물리모델에서 생산된 격자별 예측값 중 예측 지점내 예측지점의 값을 추출하고, 물리 모델 예측값에 통계모델을 적용하여 발전량 산정을 위한 최종 기상 예측값을 생성한다. 또한, 제안 모델에서는 실시간 기상청 관측자료와 실시간 중기 예측 자료를 입력 자료로 사용하여 단기 예측모델을 수행한다.
APEC 기후센터(APEC Climate Center, APCC)에서 제공하는 다중모형앙상블(Multi-model Ensemble, MME) 형태의 계절예측정보를 이용하여 3개월 가뭄전망을 수행하였다. APCC MME는 기후예측모형이 가지는 불확실성을 최소화하기 위한 방법으로, 아시아 태평양 지역 내 9개 회원국 16개 기관 21개 기후모형의 계절예측정보를 활용하여, 개별 모형이 가지는 계통오차(Systematic error)를 앙상블 기법을 통하여 상쇄함으로써 최적의 예측자료를 도출한다. 또한, 기후예측 모형이 예측한 대기순환장은 관측 지점변수와 경험적 통계적 관련성을 가지므로, 이를 바탕으로 상세지역의 이상기후에 대한 정보를 도출할 수 있다. 본 연구에서는 가뭄 관리 및 전망을 위한 입력 자료로서, 기상전문 기관인 APEC 기후센터 (APEC Climate Center, APCC)에서 제공하는 전구 규모의 기온 및 강수 전망자료를 기상청 산하 59개 지점의 전망자료로 통계적 규모 축소화 기법을 통해 3개월 예보를 실시하였다. APCC 계절예측자료를 가뭄모니터링시스템의 자료입력 포맷에 따라 적절히 가공한 뒤, 가뭄 관리 및 전망을 위하여 SPI(Standard Precipitation Index) 및 PDSI(Palmer Drought Severity Index)지수의 입력자료로 사용하여 SPI 및 PDSI 지수를 산정하였다. 또한 분위사상법(Quantile Mapping)을 이용하여 총 59개 지점의 과거 월평균 관측값과 최근 2009년에 대한 모의값의 누적확률분포값을 계산하고 모의값의 확률분포를 관측값의 확률분포에 사상시켜 가뭄 전망을 위한 기상변수의 오차를 보정하고자 하였다. 이러한 계절예측정보를 이용하여 가뭄 전망에 대한 신뢰도가 높아진다면, 사전예방 및 피해완화로 가뭄상황에 대한 신속한 대처 및 피해의 경감이 이루어질 수 있을 것이다.
최근 여러 논문에서 실 데이터 종속을 제거하기 위하여 결과 값 예상 기법을 제안하였다. 결과 값 예상 기법 중 혼합형 결과 값 예측기는 다양한 패턴을 갖는 명령어를 모두 예측함으로써 높은 예상 정확도를 얻을 수 있지만 하나의 명령어가 여러 개의 예측기 테이블에 중복 저장되어 높은 하드웨어 비용을 요구한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위하여 프로파일링으로 얻어진 정적 분류 정보를 사용하여, 명령어률 예상 정확도가 높은 예측기에만 할당하여 예상 테이블 크기를 감소 시켰다. 또한 동적으로 적절한 예측기를 선택하도록 함으로써 예상 정확도를 더욱 향상 시켰다. 본 논문에서는 SPECint95 벤치마크 프로그램에 대해 SimpleScalar/PISA 3.0 툴셋을 사용하여 실험하였다. 정적-동적 분류 정보를 모두 사용하였을 경우 87.9%, VHT 크기를 4K로 축소한 경우 87.5%로 비슷한 예상정확도를 얻으면서 예상 테이블의 크기는 50%로 감소하였다. 또한 실행 패턴의 유형 비율에 따라 각 예측기의 VHT를 구성한 경우 예상 테이블 크기를 25%로 줄일 수 있었다.
노말프로판올과 노말데칸의 가연성혼합물의 하부인화점을 Tag개방식 장치를 이용하여 측정하였다. 실험결과 인화점과 조성의 관계에서 혼합물 보다 낮은 인화점을 보여주었다. 노말 프로판올의 몰분율 0.71에서 $27^{\circ}C$였으며, 노말프로판올의 인화점은 $28^{\circ}C$였다. 실험 결과는 이상용액을 근거로 한 예측 값과 활동도계수 예측식인 van Laar식을 사용하여 계산된 값을 각각 비교하였다. 이상용액 개념을 이용한 예측 값은 실험 값과 차이를 보였으나, van Laar 식에 의한 예측 값은 실험 값과 일치하였으며, van Laar식에 의한 예측 값과 실험 값은 평균 $0.83^{\circ}C$차이를 보였다. 본 연구에서 제시된 방법론은 가연성물질에 대해 안전한 저장 및 취급하는 조건의 결정과 같은 화학공정 설계의 본질적 안전 설계에 적용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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