• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제25권9호
• /
• pp.1244-1253
• /
• 2021

본 논문에서는 보행자 경로 예측 기법을 이용하여 보행자들이 현재 시점 이후로 위험구역으로 진입하는지 사전에 예측하는 방법과 경로 예측 네트워크의 효율적인 간소화 방법을 제안한다. 그리고 임베디드 환경에서 실시간 운용을 위해 작은 네트워크에 대하여 KD(Knowledge Distillation)을 적용하는 방법을 제안한다. 예측된 미래 경로와 위험구역 간의 상관관계를 이용하여 진입 여부를 판단하였으며 작은 네트워크를 학습할 때 효율적인 KD를 적용하여 성능저하를 최소화하였다. 실험을 통하여, 제안하는 간소화 기법을 적용한 모델이 기존 모델과 비교하여 37.49%의 속도향상 대비 미미한 정확도 저하를 이끌어 내는 것을 보여 주었다. 또한, 91.43%의 정확도를 가진 작은 네트워크를 KD를 이용하여 학습한 결과 94.76%의 향상된 정확도를 보임을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 1999년도 추계학술대회 논문집 학회본부 B
• /
• pp.661-663
• /
• 1999

본 논문에서는 새로운 경로 계획 방법으로 중심 이등에 의한 경로 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 사용하여 곡률 반경을 이용한 경로 계획의 문제점인 각도오차가 커질수록 우회하는 현상을 보다 효율적으로 해결함을 시뮬레이션을 통하여 보인다. 또한 제안된 경로 알고리즘에 칼만 필터를 이용한 예측기를 적용시켜 로봇이 공을 추정하는데 발생할 수 있는 잡음에 강인함을 보이며 신뢰성 있는 결과를 확인한다.

• 한국ITS학회:학술대회논문집
• /
• 한국ITS학회 2004년도 제3회 정기총회 및 추계학술대회
• /
• pp.154-162
• /
• 2004

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제9권9호
• /
• pp.1-8
• /
• 2009

H.264/AVC 표준은 부호화 효율을 향상시키기 위해 각 매크로블록의 최적 부호화 모드를 결정하는 율-왜곡 최적화 기법을 사용한다. 율-왜곡 최적화 기법은 기존의 비디오 압축 표준보다 부호화 효율을 향상시키지만 매크로블록의 최적 부호화 모드를 결정하기 위해서 전체 모드에 대해 율-왜곡 최적화 과정을 수행해야하므로 부호화기의 복잡도가 매우 증가하게 된다. 본 논문에서는 부호화기의 복잡도 감소를 위해서 방향성 기울기를 이용한 고속 화면내 예측 모드 결정 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 2-경로 구조로 구성되었다. 첫 번째 경로는 방향성 기울기를 계산하여 제안된 예측 모드 결정 방법에 따라 $16{\times}16$ 화면내 예측 모드를 결정한다. 두 번째 경로는 $4{\times}4$ 화면내 예측의 최적 모드를 결정한다. $4{\times}4$ 화면내 예측에서 지원하는 9가지 예측 모드 중 3가지 예측 모드에 RDO 과정이 수행된다. 각 경로에서 결정된 두 가지 모드의 비용을 비교하여 최적 모드를 결정한다. 모의실험을 통해 제안 방식이 참조 소프트웨어와 비교하여 무시할 수 있는 화질 손실과 평균적으로 77%의 계산량을 감소시킬 수 있음을 확인하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2021년도 추계학술대회
• /
• pp.181-182
• /
• 2021

본 연구에서는 자율운항선박의 원격 관제 및 제어하는 과정에서 원격 운항자에게 사전 충돌 위험 정보를 제공하기 위해 선박자동식별시스템(AIS, Automatic Identification System)의 항적 정보를 토대로 자율운항선박의 운항 경로 상에 잠재된 충돌 위험 영역을 예측하기 위한 기초 연구를 수행하였다. 자율운항선박의 운항 경로 상에 근접한 타선의 AIS 정보에는 기본적으로 선박의 위치, 속도, 침로에 대한 정보가 반영되어 있으므로, 이러한 정보를 토대로 일정 시간 동안 운항 경로를 예측할 수 있다. 그리고 예측한 정보를 기반으로 대표적 충돌 위험 지수인 최근접점(CPA, Closest Point of Approach)과 최근접점 거리(DCPA, Distance to CPA) 정보를 활용하여 충돌 위험 영역을 2차원 공간상에서 예측하였다. 제안된 방법은 실제 AIS 항적 데이터를 활용한 수치 시뮬레이션을 수행하여 초기 결과를 검증하였다.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제3권1호
• /
• pp.181-190
• /
• 1996

본 논문에서는 파이프라인 구조에서 분기 명령어로 인해 발생하는 제어적 문제를 개선하기 위한 분기예측 및 다중 경로 전략을 분석하여, 기존 예측 전략에서 간과하 였던 지연 사이클의 수를 줄일 수 있도록 예측 전략과 이중 결로 전략이 결합된 새로운 구조 및 전략을 제시한다. 또한, 기존의 예측 전략에서 예측성공 확률의 측도 로 사용하던 BEP 대신에 시스템 성능을 평가할 수 있는 CPI를 사용하여 기존의 제안 들에 대해 본 논문에서 제시된 구조 및 전략의 성능 개선을 제시한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
• /
• pp.111-112
• /
• 2015

본 논문에서는 Delay Tolerant Networks(DTNs)에서 Markov chain으로 노드의 속성 정보 변화율을 분석하여 노드의 이동 경로를 예측하는 알고리즘을 제안한다. 기존 DTN에서 예측기반 라우팅 기법은 노드가 미리 정해진 스케줄에 따라 이동한다. 이러한 네트워크에서는 스케줄을 예측할 수 없는 환경에서 노드의 신뢰성이 낮아진다. 본 논문에서는 일정 구간의 노드의 속성 정보의 시간에 따른 변화율을 Markov chain을 이용하여 노드의 이동 경로를 예측하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 노드의 속성 정보 중 노드의 속도와 방향성을 근사한 후, 변화율을 분석하고 이로부터 Markov chain을 이용하여 확률전이 매트릭스를 생성하여 노드의 이동 경로를 예측하는 알고리즘이다. 주어진 모의실험 환경에서 노드의 이동 경로 예측을 통해 중계 노드를 선정하여 라우팅 함으로써 네트워크 오버헤드와 전송 지연 시간이 감소함을 보여주고 있다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제10권7호
• /
• pp.1312-1318
• /
• 2006

텔레매틱스 서비스 중에서 가장 많이 이용하고 있는 것 중 하나는 출발지와 목적지에 이르는 최단 경로를 찾아 주는 서비스이다 . 현재 보편적으로 사용되고 있는 최단 경로 찾기서비스는 실시간 교통 정보를 고려하지 않는 정적인 최단 경로 알고리즘을 사용하고 있다. 본 연구에서는 실시간 교통 정보를 반영하여 현재 시간으로부터 일정 시간 경과한 후의 교통 정보를 예측하기 위한 방법을 제안하고 예측 결과의 정확성을 평가하기 위해 실시간 데이터를 이용하여 실험하였다. 제안된 방법은 도로 위를 달리는 차량의 평균 속도를 5분 단위로 입력 받아 누적된 데이터를 동일한 시간과 요일별로 분석하여 구한 누적 속도패턴과 칼만 필터 방법을 통합한 것이다 . 제안한 방법은 현재 사용되고 있는 누적 속도 패턴만을 이용한 예측보다 더 정확한 예측 결과를 보여 주었다. 예측된 결과는 동적인 최단 경로를 구하기 위해 사용될 뿐만 아니라교통혼잡이 예측되는 지역을 피하여 여행하도록 정보를 제공할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제14권3호
• /
• pp.193-207
• /
• 2009

세포 내에서 일어나는 단백질 신호 전달 과정은 단백질간의 상호작용을 통해 수행되고 조절된다. Yeast 상호작용 정보와 녹색형광단백질(GFP)을 이용하여 밝혀진 약 5,000여 개의 Yeast 단백질 위치정보를 이용하여 가중치를 부여하고 신호 전달경로 추출 및 예측을 위한 고성능 LocSPF 알고리즘을 최초로 제안하였다. 가중치 알고리즘에 의해 산출된 결과 중 의미 상관도가 높은 것을 채택한 후 KEGG에서 제공하는 신호전달 경로와 같은 신호전달 경로를 추출하는지 유사도 비교를 하였다. 한편 더 나아가 아직 실험을 통해 밝혀지지 않은 단백질 신호전달 경로를 예측하여 결과를 제시함으로써 본 연구를 통해서 알려지지 않은 새로운 신호전달 경로를 발견하거나 이전 경로에 참여하지 않은 단백질들을 발견할 수 있는 가능성을 제시 하였다.

• 한국측량학회지
• /
• 제33권4호
• /
• pp.287-296
• /
• 2015

최근 내비게이션에서는 실시간 교통정보와 과거의 교통정보를 가공하여 미래의 교통정보를 예측하는 패턴 교통정보를 같이 활용하여 빠른 길을 안내해주고 있다. 그러나 현재 사용되는 패턴 교통정보는 과거의 정보를 가공하여 교통정보를 예측하기 때문에 특별한 상황(유고, 날씨 등)에서는 예측이 정확하지 않는 문제점을 가지고 있다. 그래서 본 연구에서는 빠른 길을 찾기 위해 실시간으로 운전자들이 요청하는 경로탐색 데이터를 분석하여 가까운 미래 운전자들이 위치할 도로의 교통 혼잡도를 미리 파악하여 패턴 교통정보 보다 정확한 예측 교통정보를 제시하였다. 연구결과 첫째, 연구지역의 정체경로인 양재에서 마포간 차량속도 비교에서는 기존 상습정체 도로의 속도가중치 정확도가 3km/h에서 18km/h의 오차율이 발생하였지만, 본 연구의 Real 예측 교통 정보를 적용한 결과는 1km/h에서 5km/h의 오차율이 발생하였다. 둘째, 경로 품질에서 기존의 경로보다 최대 약 9분, 평균 약 3분 일찍 목적지에 도착하여 예측 교통정보 결과의 신뢰성을 입증할 수 있었다. 셋째, 기존의 경로탐색 결과 보다 혼잡도를 미리 예측하여 혼잡이 발생할 도로에 대해 회피되는 경로탐색 결과를 도출할 수 있었다. 따라서 본 연구결과의 경로탐색 비교를 통해 교통량에 대한 예측정보를 획득할 수 있었으며 이를 활용하여 실시간 빠른 길 탐색이 가능하고, 향후 교통 흐름을 분산 시키는데도 도움이 될 것으로 판단된다.