• Title/Summary/Keyword: 데이터 평활

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항로표지 수집정보의 관리 기술 개발

  • 양진홍;한준희;장준혁;오세웅;한윤석;이예경;정제한;김민규;김호준;정성훈;신상문
    • Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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    • 2022.11a
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    • pp.221-223
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    • 2022
  • 항로 표지 수집정보의 관리에 있어서 데이터의 품질을 높이고 진단하는 것은 중요하다. 본 연구에서는 디지털 항로표지에서 수집되는 정보의 품질을 향상시키기고 진단하기 위해 다양한 데이터 알고리즘을 비교 분석하였으며, 공정능력지수를 이용하여 데이터 품질진단지수를 개발하였다.

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확률밀도함수의 미분에 대한 커널추정법에 관한 연구

  • Seok, Gyeong-Ha;Kim, Dae-Hak
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • v.7 no.2
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    • pp.211-217
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    • 1996
  • 본 논문은 확률밀도함수의 l 번째 도함수의 커널추정법에 관하여 다루고 있다. 확률밀도함수 도함수의 커널추정에 사용될 수 있는 두가지 평활량의 선택법, 교차타당성방법과 삽입방법에 의한 평활량의 점근분포를 규명하고 이들의 상대적 수렴속도를 각각 밝히고 삽입방법의 우수성을 소표본 모의실험을 통하여 확인하였다.

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Forecasting of Domestic Beef Demand Using Exponential Smoothing Model (지수평활모형을 이용한 국내 소고기 수요예측)

  • Kim, Woo-Seok;Um, Ji-Bum
    • Korean Journal of Organic Agriculture
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    • v.30 no.2
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    • pp.231-239
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    • 2022
  • The purpose of this study is to provide meaningful information for various stakeholders' decision-making process through forecasting of domestic beef demand. Three different exponential smoothing models were evaluated, and a double exponential smoothing model was used to forecast domestic beef demand based on time-series data, As a result of the forecast, domestic beef consumption is expected to increase by 37,000 to 40,000 tons per year from 2020 to 2025.

A Study on Bus Load Distribution Factor of State Estimation (상태추정의 모선별 부하분포계수에 관한 연구)

  • Lee, Myoung-Jun;Moon, Young-Hyun
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2006.11a
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    • pp.311-313
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    • 2006
  • 전력계통의 안정적 운용을 위한 EMS(Energy Management System)에서 현재 운용중인 계통의 상태를 추정하는 상태추정기는 매우 중요한 역할을 지닌다. 그러나 간혹 측정된 데이터가 잘못된 정보이거나, 데이터가 전송되지 않는 경우 가관측성이 확보되지 않게 될 수 있는데 이때는 의사측정값(pseudo measurements)을 이용하여 가관측성을 확보해 주어야 한다. 본 연구에서는 상태추정의 부하 데이터의 부재시사용하기 위한 모선별 부하분포계수(Bus Load Distribution Factor)에 관하여 소개하며, 그 오차를 최소한으로 줄이기 위해 사용하는 평활법에 대해 소개한다.

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Varying coefficient model with errors in variables (가변계수 측정오차 회귀모형)

  • Sohn, Insuk;Shim, Jooyong
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • v.28 no.5
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    • pp.971-980
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    • 2017
  • The varying coefficient regression model has gained lots of attention since it is capable to model dynamic changes of regression coefficients in many regression problems of science. In this paper we propose a varying coefficient regression model that effectively considers the errors on both input and response variables, which utilizes the kernel method in estimating the varying coefficient which is the unknown nonlinear function of smoothing variables. We provide a generalized cross validation method for choosing the hyper-parameters which affect the performance of the proposed model. The proposed method is evaluated through numerical studies.

Smoothing Kaplan-Meier estimate using monotone support vector regression (단조 서포트벡터기계를 이용한 카플란-마이어 생존함수의 평활)

  • Hwang, Changha;Shim, Jooyong
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • v.23 no.6
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    • pp.1045-1054
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    • 2012
  • Support vector machine is known to be the very useful statistical method in classification and nonlinear function estimation. In this paper we propose a monotone support vector regression (SVR) for the estimation of monotonically decreasing function. The proposed monotone SVR is applied to smooth the Kaplan-Meier estimate of survival function. Experimental results are then presented which indicate the performance of the proposed monotone SVR using survival functions obtained by exponential distribution.

Optimization of Economic Load Dispatch Problem Using Linearly Approximated Smooth Fuel Cost Function (선형 근사 평활 발전 비용함수를 이용한 경제급전 문제의 최적화)

  • Lee, Sang-Un
    • The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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    • v.14 no.3
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    • pp.191-198
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    • 2014
  • This paper proposes a simple linear function approximation method to solve an economic load dispatch problem with complex non-smooth generating cost function. This algorithm approximates a non-smooth power cost function to a linear approximate function and subsequently shuts down a generator with the highest operating cost and reduces the power of generator with more generating cost in order to balance the generating power and demands. When applied to the most prevalent benchmark economic load dispatch cases, the proposed algorithm is found to dramatically reduce the power cost than does heuristic algorithm. Moreover, it has successfully obtained results similar to those obtained through a quadratic approximate function method.

Task Scheduling Technique for Online Bandwidth Smoothing (온라인 대역폭 평활화를 위한 태스크 스테줄링 기법)

  • Kim, Jae-Wook;Ha, Rhan;Cha, Ho-Jung
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2000.04a
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    • pp.148-150
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    • 2000
  • 자원 예약을 보장하지 못하는 네트워크 상에서 실시간 멀티미디어 응용의 만족스러운 서비스를 위해서는 효과적인 종단 시스템의 운영이 필요하다. 이러한 운영 기술 중 버퍼를 이용한 응용 프로그램 수준의 대역폭 평활화 기술과 태스크 스케줄링 기법은 핵심적인 부분을 차지한다. 기존에 제안된 온라인 대역폭 평활화 기법은 동적 슬라이딩 윈도우와 공적 버퍼를 이용하여 네트워크에 적응할 뿐만 아니라 요구 대역폭 평활화를 통해 지터를 흡수, 완충시킴으로써 더 나은 서비스 품질을 보장한다. 그러나 응용 프로그램 수준에서 동작하기 때문에 프로그램의 수행 품질보장을 위한 시간 대역을 보장하지 못할 뿐만 아니라 지터의 발생 가능성이 높다. 본 연구에서는 효과적인 버퍼 관리를 통해 서비스 품질의 손실을 최소화하는 적응성 있는 온라인 대역폭 평활화 기법이 안정적으로 동작하기 위한 최적화된 태스크 스케줄링 기법을 제안한다. 먼저 태스크 스케줄링 기법은 멀티미디어 데이터의 생산과 소비를 적시에 보장할 수 있도록 하여 지터의 발생을 최소화하고, 만일 네트워크 지터가 발생하더라도 응용 프로그램 수준의 버퍼 관리를 통해 완충시킴으로서 서비스 품질의 손실을 최소화한다. 모의 실험에서는 제안된 기법이 온라인 대역폭 평활화 기법을 효과적으로 지원함을 보인다.

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Bandwidth selection for discontinuity point estimation in density (확률밀도함수의 불연속점 추정을 위한 띠폭 선택)

  • Huh, Jib
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • v.23 no.1
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    • pp.79-87
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    • 2012
  • In the case that the probability density function has a discontinuity point, Huh (2002) estimated the location and jump size of the discontinuity point based on the difference between the right and left kernel density estimators using the one-sided kernel function. In this paper, we consider the cross-validation, made by the right and left maximum likelihood cross-validations, for the bandwidth selection in order to estimate the location and jump size of the discontinuity point. This method is motivated by the one-sided cross-validation of Hart and Yi (1998). The finite sample performance is illustrated by simulated example.

Development of a Speed Prediction Model for Urban Network Based on Gated Recurrent Unit (GRU 기반의 도시부 도로 통행속도 예측 모형 개발)

  • Hoyeon Kim;Sangsoo Lee;Jaeseong Hwang
    • The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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    • v.22 no.1
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    • pp.103-114
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    • 2023
  • This study collected various data of urban roadways to analyze the effect of travel speed change, and a GRU-based short-term travel speed prediction model was developed using such big data. The baseline model and the double exponential smoothing model were selected as comparison models, and prediction errors were evaluated using the RMSE index. The model evaluation results revealed that the average RMSE of the baseline model and the double exponential smoothing model were 7.46 and 5.94, respectively. The average RMSE predicted by the GRU model was 5.08. Although there are deviations for each of the 15 links, most cases showed minimal errors in the GRU model, and the additional scatter plot analysis presented the same result. These results indicate that the prediction error can be reduced, and the model application speed can be improved when applying the GRU-based model in the process of generating travel speed information on urban roadways.