• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.168-171
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• 2020

초저지연성을 요구하는 5G 네트워크 환경에서 기기의 핸드오버를 능동적으로 조절하는 시스템의 중요성이 대두되고 있으며, 특히 핸드오버 시 기기의 이동성을 예측하는 것은 필수적이다. 딥러닝 모델의 일종인 생성적 적대 신경망은 두 신경망 사이의 경쟁 구도를 이용하여 두 신경망의 성능을 모두 높이는 목적으로 사용된다. 본 논문에서는 주로 데이터 생성 모델로 사용되는 생성적 적대 신경망을 이용하여 무선 네트워크 환경에서 기기의 이동성을 예측하는 시스템을 개발하였다. 이를 통해 실제 모바일 네트워크 환경에 적용되었을 경우 핸드오버 속도를 높이도록 한다.

• Proceedings of the KSR Conference
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• 2008.06a
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• pp.2120-2124
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• 2008

In order to rise up the accuracy of evaluation of egress safety for train car and facilities, analysis of egress route, scenario and the prediction by variation of flow rate were conducted. According to analysis of egress scenario for train, the extra time should be added to the time from train to safety area when the distance between the train car floor level and the track level exists. In the result of hand calculation, the egress time was 123.1 s at flow rate 0.5, was 61.5 s at flow rate 1.0, and was 41 s at flow rate 0.5.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.363-363
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• 2019

활성화 함수(activation function)는 기계학습(machine learning)의 학습과정에 비선형성을 도입하여 심층적인 학습을 용이하게 하고 예측의 정확도를 높이는 중요한 요소 중 하나이다(Roy et al., 2019). 일반적으로 기계학습에서 사용되고 있는 활성화 함수의 종류에는 계단 함수(step function), 시그모이드 함수(sigmoid 함수), 쌍곡 탄젠트 함수(hyperbolic tangent function), ReLU 함수(Rectified Linear Unit function) 등이 있으며, 예측의 정확도 향상을 위하여 다양한 형태의 활성화 함수가 제시되고 있다. 본 연구에서는 기계학습을 통하여 수위예측 시 정확도 향상을 위하여 Hybrid 활성화 함수를 제안하였다. 연구대상지는 조수간만의 영향을 받는 한강을 대상으로 선정하였으며, 2009년 ~ 2018년까지 10년간의 수문자료를 활용하였다. 수위예측 알고리즘은 Python 내 Tensorflow의 RNN (Recurrent Neural Networks) 모델을 이용하였으며, 강수량, 수위, 조위, 댐 방류량, 하천 유량의 수문자료를 학습시켜 3시간 및 6시간 후의 수위를 예측하였다. 예측정확도 향상을 위하여 입력 데이터는 정규화(Normalization)를 시켰으며, 민감도 분석을 통하여 신경망모델의 은닉층 개수, 학습률의 최적 값을 도출하였다. Hybrid 활성화 함수는 쌍곡 탄젠트 함수와 ReLU 함수를 혼합한 형태로 각각의 가중치($w_1,w_2,w_1+w_2=1$)를 변경하여 정확도를 평가하였다. 그 결과 가중치의 비($w_1/w_2$)에 따라서 예측 결과의 RMSE(Roote Mean Square Error)가 최소가 되고 NSE (Nash-Sutcliffe model Efficiency coefficient)가 최대가 되는 지점과 Peak 수위의 예측정확도가 최대가 되는 지점을 확인할 수 있었다. 본 연구는 현재 Data modeling을 통한 수위예측의 정확도 향상을 위해 기초가 되는 연구이나, 향후 다양한 형태의 활성화 함수를 제안하여 정확도를 향상시킨다면 예측 결과를 통하여 침수예보에 대한 의사결정이 가능할 것으로 기대된다.

• Journal of the Korean Institute of Gas
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• v.23 no.4
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• pp.74-79
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• 2019

Specially designed test material was used for workpiece temperature measurement in the commercial reheating furnace and a linearized thermal model was applied for real time temperature prediction. The applied furnace is a walking beam type and specification of the workpiece is a STS302 which is 160mm in width, 160mm in height and 8100mm in length. Also six thermocouples were installed in width, height and length direction for temperature measurement. Ambient temperature in the furnace was raised to 1265 Celsius degrees and it took about 2.5 hours from loading to discharging of the workpiece. As a result of the experiment, temperature of the workpiece at discharge was 1257 Celsius degrees on the average in the range of 1256 to 1259 Celsius degrees, and predicted average temperature through the thermal model was 1251 Celsius degrees. Therefore, the deviation of the analysis and test results is about 6 degrees, which is within the range of 10 degrees required by the industry.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.35 no.1
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• pp.13-24
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• 2002

In a physically realistic but simplified manner, an attempt is made in this study to develop a predictive model for swash hydrodynamics across the shore due to the storm waves on an arbitrary beach profile. Date from the SUPERTANK laboratory Data Collection Project are used for the model development, in which experiments were designed to simulate dune erosion under storm conditions at a prototype scale. The model predicts variations of swash height, velocity and period across the beach face in a swash zone. In general, the model proves to be capable of predicting variations of swash height, velocity and period across the shore. Quantitatively better predictions for the swash parameters could be achieved by improving the prediction of the beach face elevation, ymax, where the significant swash height becomes zero.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1846-1851
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• 2010

댐붕괴 모델링에 관한 연구가 활성화된 시기는 미국 Baldwin Hills 댐(1964)과 Lower Van Norman(San Fernando) 댐(1971) 붕괴 사고 이후이며 1970년대 발생한 Buffalo Creek 댐(서부 버지니아, 1972), Teton 댐(아이다호, 1976), Laurel Run 댐/Sandy Run 댐(펜실바니아, 1977), Kelly Barnes 댐(조지아, 1977) 붕괴 사고로 인해 미국 댐 안전 관리 프로그램의 포괄적 재검토의 필요성이 제기되었다. 국내에서도 연천댐 붕괴(1996년)와 장현저수지와 동막저수지의 붕괴(2002년)로 하류에 위치한 가옥 및 농경지 침수로 인해 재산피해가 발생한 바 있으며, 2005년 비상대처계획 수립을 의무화하는 제도가 도입되었다. 오늘날 댐 붕괴와 붕괴로 인한 유출 수문곡선을 분석하는데 이용 가능한 수많은 도구들이 존재하고 있다. 가장 잘 알려져 있으며 가장 널리 이용되는 모형은 NWS Dam-Break Flood Forecasting Model(DAMBRK; Fread, 1977)이며 국내 댐 저수지 비상대처계획 수립을 위해 많이 이용되고 있다. DAMBRK 모형의 입력자료는 붕괴지속시간, 결괴부측면경사, 최종결괴부바닥표고, 댐붕괴시작수위 등이 요구되며, 이 중 결괴형성과정에 관련된 매개변수의 선정을 위해서는 댐붕괴 사례연구 자료가 활용되고 있다. 모형으로부터 도출된 붕괴유출수문곡선에 대한 적정성 평가는 과거 경험, 공학적 판단, 첨두유량 예측식에 의해 수행되고 있으며 가장 객관적인 기준이라 판단되는 첨두유출량 예측식은 사례연구 자료의 부족으로 인해 높은 불확실성을 안고 있다. 본 연구는 최근까지 개발된 댐결괴 첨두유출량 예측식을 기반으로 국내 건설된 댐의 대다수를 차지하는 필댐에 대해 댐높이, 댐형식별로 예측식의 적정성을 평가하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.12 no.5
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• pp.821-827
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• 2008

This paper presents the prediction model of attenuation characteristics of satellite communication signals operating in the range from 1 to 20GHz, associated with the effects of the Asian Dust. And this paper analyze the effects of the Asian Dust in theory that dust particles size and density, OPC, signal levels, exponentail distribution and the permittivity. The prediction model of the dust attenuation was got, combining the formula of the complex dielectric constant of Asian dust. Expressions for specific attenuation and attenuation are derived in terms of the height, visibility. Therefore it make an investigate to the prediction model of attenuation characteristics continuously.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.35 no.1
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• pp.93-104
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• 2022

In forecasting realized volatility of the major US stock price indexes (S&P 500, Russell 2000, DJIA, Nasdaq 100), internet search volume reflecting investor's interests and implied volatility are used to improve forecast via a deep learning method of the LSTM. The LSTM method combined with search volume index produces better forecasts than existing standard methods of the vector autoregressive (VAR) and the vector error correction (VEC) models. It also beats the recently proposed vector error correction heterogeneous autoregressive (VECHAR) model which takes advantage of the cointegration relation between realized volatility and implied volatility.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.374-376
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• 2023

최근 환율 예측에 관한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 이러한 추세에 대응하여 본 연구에서는 Pearson 상관 계수 및 상호 정보를 사용하여 외환 시장의 환율 변동을 분석하는 다중 연결 네트워크를 구축하였다. 본 연구에서는 이러한 구성된 환율 변화에 대한 시공간 의존성 네트워크를 만들고 그래프 기계 학습의 잠재력을 조사하여 예측 정확도를 향상시키려고 노력하였다. 본 연구 결과는 선형 및 비선형 종속 네트워크 모두에 대해 그래프 신경망을 활용한 임베딩을 활용하여 기존의 기계 학습 알고리즘과 결합시킬 경우 환율 변화의 예측력이 향상될 수 있음을 경험적으로 확인하였다. 특히, 이러한 결과는 통화 간 상호 의존성에만 의존하여 추가 데이터 없이 달성되었다. 이 접근 방식은 데이터 효율성을 강화하고 그래프 시각화를 통해 설명력 있는 통찰력을 제공하며 주어진 데이터 세트 내에서 효과적인 데이터를 생성하여 예측력을 높이는 결과로 해석할 수 있다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.4
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• pp.12-18
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• 2009

In this paper, we propose a novel method which efficiently codes $4{\times}4$ intra prediction modes in H.264/ AVC video encoding. There are nine optional prediction modes for each $4{\times}4$luma block and 4 modes for each $16{\times}16$luma block. To code each $4{\times}4$ intra prediction mode, lots of bits are required. To efficiently compress the intra mode bits in H.264/AVC, the most probable mode(MPM) is estimated by using the intra modes of the adjacent blocks, since intra modes for neighboring $4{\times}4$luma blocks are correlated. In this paper, a novel method for estimating the MPM is proposed by using the statistical distribution of intra modes of adjacent intra blocks. Experimental results show that the proposed method can achieve a coding gain of about 0.1dB.