• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.06a
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• pp.123-126
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• 2013

High Efficiency Video Coding 비디오 표준은 다양한 분할방식 및 35가지 예측모드를 허용하기 때문에 최적의 분할 및 예측모드를 결정하기 위한 연산량이 많다. 이를 줄이기 위하여 본 논문에서는 CU분할의 결정에 있어 가설검정을 이용하여 early splitting 및 early pruning을 위한 임계값을 설정하고, early splitting의 경우 연산의 결과값이 임계값보다 클 경우, early pruning의 경우 연산의 결과값보다 임계값보다 작을 경우 CU의 분할을 조기에 결정하는 논문[1]의 방법을 차용하여 CU의 분할을 조기에 결정하며, 추가로 비트율 및 왜곡을 연산하는 예측모드의 개수를 줄임으로써 인코더의 성능을 향상시켰다. 또한 예측모드를 결정할 때 RDOQ를 수행하지 않음으로써 예측모드를 빠르게 결정하며, TU의 분할에 있어서도 CBF의 값 및 임계값을 이용한 early pruning 방법을 수행하여 인코더의 성능을 향상시켰다. 실험결과 5.9%의 luma BDRate의 증가가 있었으나, 63.7%의 인코딩 시간이 절감되었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2008.11a
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• pp.131-134
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• 2008

H.264/AVC 부호화 표준은 움직임 벡터를 부호화하기 위해 인접 블록이 가지는 다수의 움직임 벡터 중에서 확률적으로 해당 움직임 벡터와 가장 유사한 중간값을 예측 움직임 벡터로 사용한다. 이러한 방법은 다수의 움직임 벡터 중에서 어떤 움직임 벡터가 예측값으로 사용되었는지에 대한 추가 정보 없이 비트량을 효과적으로 감소시킬 수 있는 장점이 있으나, 중간값을 이용한 예측 움직임 벡터는 해당 움직임 벡터를 부호화하는데 소요되는 비트량을 항상 최소로 만드는 최적 예측값이 아니라는 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다수의 인접 블록이 가지는 움직임 벡터 중에서 특정 움직임 벡터가 예측값으로 사용되었는지 표현하는 정보를 복호화기에 알려주도록 하여 항상 최적의 예측 움직임 벡터를 선택함으로써 부호화 효율을 향상시킬 수 있으나, 이에 대한 추가 정보를 부호화해야 하는 문제점이 발생하게 된다. 본 논문에서는 부호화기가 부호화 효율 측면에서 가장 우수한 움직임 벡터를 예측값으로 선택하고, 이를 복호화기가 스스로 예측함으로써 인접 블록이 가지는 다수의 움직임 벡터 중에서 특정 움직임 벡터가 예측값으로 사용되었는지에 대한 정보없이 움직임 벡터 부호화에 소요되는 비트량을 효과적으로 감소시키는 움직임 벡터 부호화 방법을 제안한다. 제안한 부호화기는 율-왜곡 측면에서 가장 우수한 예측 움직임 벡터를 선택하고, 복호화기는 부호화기가 선택한 예측 움직임 벡터를 정합 기술을 사용하여 스스로 예측한다. 실험 결과는 제안 방법이 QCIF 및 CIF 영상에서 약 2.2%의 전체 비트량을 감소시킬 수 있음을 보여준다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.207-210
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• 1998

기존의 DPCM에 의한 압축방법은 예측오차를 양자화하여 전송한 후 복원하는 것으로 8레벨로 양자화하는 경우 3bpp의 비트율을 갖는다. 본 논문에서는 화소값의 압축에 의해 기존의 DPCM보다 예측오차값의 분포를 0을 중심으로 더 집중시킴으로써 더 낮은 비트율을 갖는 압축방법을 제안한다. 압축된 각 화소의 예측오차값은 DPAM방법에 의해 8-레벨로 양자화되고, 양자화된 예측오차의 열을 4와 2 단위로 분할하여 예측오차의 학습된 열로 구성된 각각의 코드북과 비교한다. 비교 결과 코드북의 주소를 생성하여 전송하고, 복원시 화소값을 확장한다. 제안된 방법은 DPCM방법보다 2.4~4.06dB 낮은 복원 영상의 화질을 보이지만, 비트율은 2.17~2.34bpp를 얻음으로써 0.66~0.83bpp정도 개선할 수 있다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.1 no.2
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• pp.10-26
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• 1987

If the forecasts from different, sources are combined in some way, the resulting forecasts may be more accurate than any of the individual components. In this paper, the established procedures of combining forecasts are reviewed and the alternative procedures are suggested. By the results of empirical analysis from survey data, the method of combining forecasts using the restricted regression weights, the restricted robust regression weights, and mixed regression weights are robust. We can not find the most efficient combined forecasts in any case if we select the corresponding decision by preliminary analysis for the statistical properties of individual dorecasts, our results of combined forecast can became useful.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.269-273
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• 2008

기상청(KMA, Korea Meteorological Administration)에서는 기상수치예보모델을 적용하여 수치예보를 하고 있으며 전지구 모델로는 GDAPS(Global Date Assimilation and Prediction System)를 지역모델은 RDAPS(Regional Date Assimilation and Prediction System)를 사용하고 있다. 수치예보결과를 이용하여 유출량을 예측할 경우 일반적으로 해상도가 높은 지역모델인 RDAPS의 수치예보 결과값을 사용한다. RDAPS는 00UTC와 12UTC에 3시간으로 누적된 자료를 30km 격자에 대하여 예측시간으로부터 48시간에 대하여 자료를 생성한다. 일강우자료를 입력자료로 사용하는 강우-유출 모형의 경우 3시간 누적 자료를 나타나는 RDAPS 수치예보 결과를 이용 시 3시간 scale에서 일(day)시간 scale로 변환시켜주어야 한다. 본 연구에서는 RDAPS의 수치예보 결과의 일(day)시간 scale 변환 방법에 따른 정확도를 비교하여 RDAPS 수치예보 결과의 일(day)시간 scale 변환에 대한 정확도를 비교하여 일(day)시간 scale 변환에 대한 지침을 제공하고자 한다. RDAPS 수치예보 결과값의 특징을 이용하여 RDAPS 결과값을 일(day)시간 scale로 변환하는 방법으로 총 9개방법을 적용하였으며, 참 값으로는 기상청 강수자료를 사용하였으며, 금강유역을 대상으로 유역평균강수량을 계산하여 각 변환 방법에 따른 정확도를 비교하였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.20 no.12
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• pp.49-57
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• 2020

This study predicts the ratio of added value, which represents the competitiveness of export industries in South Korea, using various machine learning techniques. To enhance the accuracy and stability of prediction, forecast combination technique was applied to predicted values of machine learning techniques. In particular, this study improved the efficiency of the prediction process by selecting key variables out of many variables using recursive feature elimination method and applying them to machine learning techniques. As a result, it was found that the predicted value by the forecast combination method was closer to the actual value than the predicted values of the machine learning techniques. In addition, the forecast combination method showed stable prediction results unlike volatile predicted values by machine learning techniques.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.8 no.1
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• pp.107-115
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• 2002

We propose a new hybrid value predictor which achieves high performance by combining several predictors. Because the proposed hybrid value predictor can update the prediction table speculatively, it efficiently reduces the number of mispredicted instructions due to stale data. Also, the proposed predictor can enhance the prediction accuracy and efficiently decrease the hardware cost of predictor, because it allocates instructions into the best-suited predictor during instruction fetch stage by using the information of static classification which is obtained from the profile-based compiler implementation. For the 16-issue superscalar processors, simulation results based on the SimpleScalar/PISA tool set show that we achieve the average prediction rates of 73% by using speculative update and the average prediction rates of 88% by adding static classification for the SPECint95 benchmark programs.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.27 no.11
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• pp.899-907
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• 2000

슈퍼스칼라 프로세서의 성능을 향상시키기 위해서는 데이터 종속성에 의한 장애를 제거해야 한다. 최근 여러 논문들은 이러한 데이터 종속성을 제거하기 위해서 명령어의 결과 값을 예상하는 메커니즘을 제안하였다. 이러한 예상 메커니즘 중 여러 예측기를 혼합해서 사용하는 하이브리드 방법은 각 하나의 예측기만을 사용하는 방법보다 더 좋은 성능을 얻을 수 있다. 그러나 그러한 하이브리드 예측기는 명령어를 중복해서 저장하여 많은 하드웨으 크기를 요구한다. 본 논문에서는 여러 예측기의 장점을 이용하여 높은 성능을 얻을 수 있는 새로운 하이브리드 예측 메커니즘을 제안한다. 또한 예상이 자주 틀리는 명령어를 동적으로 찾아내어 예상하지 않음으로서 잘못 예상시 발생하는 misprediction 페널티를 낮추고 예상 정확도를 높인다. 시뮬레이션 결과 SPECint95 벤치마크프로그램에 대해 제안한 하이브리드 예측기에서 예측율은 평균 79%에서 90%로 향상하였고, misprediction rate는 평균 12%에서 2%로 낮추었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.544-549
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• 2000

슈퍼스칼라 프로세서의 성능을 향상시키기 위해서는 데이터 종속성에 의한 장애를 제거해야 한다. 최근 여러 논문들은 이러한 데이터 종속성을 제거하기 위해서 명령의 결과 값을 예상하는 메커니즘이 연구되고 있다. 결과 값 예상 메커니즘 중 여러 예측기를 하이브리드해서 사용하는 방법은 각각 하나의 예측기만을 사용하는 방법보다 더 좋은 성능을 얻을 수 있다. 그러나 종전의 하이브리드 예측기는 명령어를 중복해서 저장하여 많은 하드웨어 크기를 요구한다. 본 논문에서는 여러 예측기의 장점을 이용하여 높은 성능을 얻을 수 있는 새로운 하이브리드 예측 메커니즘을 제안한다. 또한 예상하기 어려운 명령어를 동적으로 찾아내어 예상하지 않음으로서 잘못 예상한 misprediction 페널티를 줄이고 예상 정확도를 높인다. 시뮬레이션 결과 SPECint95 벤치마크 프로그램에 대해 제안한 하이브리드 예측기에서 예측율은 평균 79%에서 90%로 향상하였고, misprediction rate는 평균 12%에서 2%로 낮추었다

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.14 no.4
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• pp.100-108
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• 1995

This study is aimed to show that revised prediction method in road traffic noise after comparing prediction method of National Institute of Environmental Research with that of the Acoustical Society of Japan. For this purpose, prediction equation and caluation procedure of each case was programmized and data predicted by each method were compared with those measured in the 14 fields. The result show that data predicted by 14 fields. The result show that data predicted by the method proposed in this study were closer to the data measured in the fields than those predicted by National Institute of Environmental Research and the Acoustical Society of Japan in the surroundings of urban express way (include highway) and general traffic road where the vehicle speed is higher than 40km/h.