The frequency and size of typhoon and local severe rainfall are increasing due to the climate change and the damage also increasing from typhoon and severe rainfall. The flood forecasting and warning system to reduce the damage from typhoon and severe rainfall needs forecasted rainfall using radar data and short-term rainfall forecasting model. For this reason, this study examined the applicability of short-term rainfall forecast using translation model with weather radar data to point out that the utilization of flood forecasting in Korea. This study estimated the radar rainfall using Least-square fitting method and estimated rainfall was used as initial field of translation model. The translation model have verified accuracy of forecasted radar rainfall through the comparison of forecasted radar rainfall and observed rainfall quantitatively and qualitatively. Almost case studies showed that accuracy is over 0.6 within 4 hours leading time and mean of correlation coefficient is over 0.5 within 1 hours leading time in Kwanak and Jindo radar site. And, as the increasing the leading time, the forecast accuracy of precipitation decreased. The results of the calculated Mean Area Precipitation (MAP) showed forecast rainfall tend to be underestimated than observed rainfall but the correlation coefficient more than 0.5. Therefore it showed that translation model could be accurately predicted the rainfall relatively. The present results indicate that possibility of translation model application of Korea just within 2 hours leading forecasted rainfall.
Journal of rehabilitation welfare engineering & assistive technology
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v.9
no.3
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pp.209-214
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2015
The purpose of this study was to examine (1) the influence of the word-prediction function on the sentence generation speed and (2) the necessity, convenience, and satisfaction of the word-prediction function of the AAC keyboard. A total of 10 adults with cerebral palsy participated and the word-prediction function of the Korean high-tech AAC device called "MyTalkie Smart" keyboard was used for this study. Participants were required to generate sentence as voice outputs using a word-prediction function and letters direct-input function respectively, then they were required to evaluate the necessity, convenience, and satisfaction using a five-point Likert scale. Other user requirements were examined using a free feedback. The results of this study presented that the sentence generation speeds were faster when participants used a word-prediction function than using a letters direct-input function. However, there was no statistically significant difference between these two input methods, and it might be due to the lack of time to practice the new device. Participants showed positive responses for the necessity, convenience, and satisfaction of the word-prediction function.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.25
no.4
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pp.355-362
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2012
Remaining useful life(RUL) prediction of a system is important in the prognostics field since it is directly linked with safety and maintenance scheduling. In the physics-based prognostics, accurately estimated model parameters can predict the remaining useful life exactly. It, however, is not a simple task to estimate the model parameters because most real system have multivariate model parameters, also they are correlated each other. This paper presents representative methods to estimate model parameters in the physics-based prognostics and discusses the difference between three methods; the particle filter method(PF), the overall Bayesian method(OBM), and the sequential Bayesian method(SBM). The three methods are based on the same theoretical background, the Bayesian estimation technique, but the methods are distinguished from each other in the sampling methods or uncertainty analysis process. Therefore, a simple physical model as an easy task and the Paris model for crack growth problem are used to discuss the difference between the three methods, and the performance of each method evaluated by using established prognostics metrics is compared.
신상품이나 신규 통신서비스의 수요 예측은 사업의 경제성 분석과 초기 시설투자 계획을 수립함에 있어 필수적이다. 그러나, 과거 자료가 없는 경우에 적용할 수 있는 기존의 수요예측방법은 비계량적인 방법들로서 객관성이 떨어지므로 가능한 한 주관적인 요소나 임의성을 배제할 수 있는 방법이 필요하다. 이에 본 연구는 저궤도 이동위성통신 서비스의 수요예측 사례를 중심으로 계량적인 모형에서 추정이 불가능한 모수들을 비계량적인 방법을 통해 추정함으로써 계량적인 방법과 비계량적인 방법을 결합한 수요예측방법을 제안한다. 본 연구에서는 기존 통신서비스와의 비교유추를 통하여 확산계수를 도출하고 설문자료로부터 잠재시장규모를 추정함으로써 신규 통신서비스의 확산과정을 예측하고 가격에 대한 수요의 탄력도를 도출한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2024.01a
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pp.339-341
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2024
본 논문에서는 전기 자동차 배터리 팩 설계에서 성능 예측을 위해 전산유체해석 및 Long Short-Term Memory (LSTM)를 활용한다. 두 계산 모두의 예측이 상당한 유사성을 나타내며, 전산유체해석은 시스템 유체 역학을 고려한 상세한 물리 모델을 제공하고, LSTM은 시계열 데이터를 기반으로 한 딥러닝 모델로 효과적으로 패턴을 파악, 향후 온도 상승을 예측한다. 결과는 두 접근 모두가 효과적인 예측을 제공하며 향후 전기 자동차 배터리 팩 설계 및 최적화에서 종합적인 접근의 필요성을 강조한다. 특히, LSTM 기반 예측에 소요되는 시간은 계산 유체 역학의 약 25%로, 약 일주일 정도로 빠르게 확인 가능하다. 이는 현대 산업 환경에서 시간적 효율성이 중요한 측면을 강조하며, 계산 유체 역학의 상세한 물리 모델링과 LSTM의 빠른 예측 속도를 결합한 설계 방법론을 제안한다.
Jin, Hye Jeong;Lee, Jihoo;Lee, In Seoung;Kim, Hak Yong
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2015.05a
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pp.227-228
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2015
질병 치료에 대한 패러다임이 과거 치료 위주에서 조기진단 및 예방의 개념으로 전환되고 있으며 진단용 마커와 단클론 항체 제작은 핵심 기술로 부각되고 있다. 현재까지의 항원결정부위(epitope) 예측은 단백질의 1차구조인 아미노산 배열 순서를 바탕으로 추출되어 진다. 하지만 항원결정부위는 수용성의 항체와 직접 결합하기 때문에 친수성 잔기가 차지하는 비율이 높아야 하며, 면역계가 쉽게 인지할 수 있도록 노출되어 있어야하고, 긴 선상의 폴리펩티드 단백질이 3차원 구조를 형성하기 위해 회전, 유연성 등이 요구된다. 따라서 한 가지 성질 중심으로 할 경우 오류가 나올 가능성이 있다. 이를 보완하기 위하여 본 연구에서는 친수성(hydrophilicity), 극성(polarity), 파묻힘성(buried residues), 접근성(accessibility), 회전성(${\beta}-turns$), 유연성(flexibility), 굴절성(refractivity) 등을 분석한 후 통합 예측시스템을 개발하였다. 이를 검증하기 위해 고양이 백혈병 바이러스의 항원결정부위를 예측해보았다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.04a
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pp.1352-1355
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2011
Earned value management(EVM)는 프로젝트 진행 상태를 파악하기 위해 주로 비용과 일정 편차, 성과지표를 통합하여 분석하는 것으로 비용/원가 관리를 위해 발전되어 사용되어 왔다. 그러나 최근에는 경영환경 변화에 따라 불확실성이 증가하여 프로젝트 전체 일정의 예측에 대한 성과지표로 사용되고 있다. 본 연구에서, 비용관점에서 분석된 earned value management의 성과 지표와 시간관점에서 분석된 earned schedule의 성과 지표를 비교하여 차이점을 도출하고 비용관점에서의 지표가 프로젝트 전체 일정을 예측하는 것에서는 신뢰성이 떨어지는 현상을 발견하였다. 향후 본 연구를 통해 프로젝트 비용관리와 더불어 earned schedule의 성과 지표를 이용한 일정 예측을 통해 성공적인 프로젝트 수행에 도움이 되도록 하고자 한다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2010.07a
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pp.337-340
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2010
본 논문은 H.264/AVC를 이용한 근접 무손실 화면내 부호화에서 기존의 라인 기반 예측 방법에서 발생할 수 있는 오류 전파 문제를 해결하기 위한 방법을 제안한다. H.264/AVC의 화면내 예측 부호화는 주변 블록의 복원 화소들을 현재 부호화하려는 블록의 예측값으로 사용하여 공간적 상관성을 제거하고 부호화 효율을 향상시킨다. 기존의 라인 기반 예측 방법에서는 일반적으로 화소 간 거리가 멀어질수록 화소 간 상관성이 떨어지므로 라인 단위로 예측을 수행하여 예측의 정확도를 높였다. 하지만, 이 경우 오류 전파 문제에 취약하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 화면내 $16{\times}16$ 수직 및 수평 예측 모드에 대해 매크로블록을 라인 단위로 예측하면서 정해진 서브 블록마다 참조 화소를 업데이트하는 방법을 제안한다. 따라서, 라인 기반 예측 방법의 예측 정확도는 유지하면서 오류 전파 문제를 예방할 수 있다. 실험을 통해, 제안하는 방법이 High 프로파일에서 H.264/AVC 표준 소프트웨어 JM 12.2에 비해 평균 약 5.8%의 비트율을 감소시킬 수 있음을 보였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10c
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pp.10-12
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2001
와이드 이슈 슈퍼스칼라 프로세서에서 값 예측기는 한 명령어의 결과를 미리 예측하여 명령들 간의 데이터 종속관계를 극복하고 실행함으로써 명령어 수준 병렬성(Instruction Level Parallesim ILP)을 향상시키는 기법이다. 본 논문에서는 명령어 수준 병렬성을 이용하여 성능을 향상시키기 위하여 데이터 값을 미리 예측하여 병렬로 이슈하고 수행하는 값 예측기의 성능을 비교분석 한다. 먼저 값 예측기 종류별로 성능을 측정한다 그리고 테이블의 갱신시점, 트레이스 캐시 유무 및 명령윈도우 크기에 따른 값 예측기의 성능영향을 평가분석 한다. 성능분석 결과 최근 값 예측기가 간소한 하드웨어 구성에도 불구하고 우수한 성능을 보였다. 그리고 예측테이블 갱신시점과 트레이스캐시의 사용이 값 예측기의 성능향상에 영향을 주었다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2009.04a
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pp.523-526
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2009
시계열 데이터에서 패턴을 분석하는 기법은 많은 발전이 이루어져 오고 있으나 주식시장의 경우 패턴 분석 및 예측에 관련되어 많은 연구가 이루어져 있지 않고 있다. 이는 주가의 등락 자체가 본질적으로 무작위하다고 생각되어지고 있기 때문이다. 본 연구에서는 주가의 등락이 보여주는 무작위성의 정도를 Kolmogorov Complexity로 측정, 그 무작위성의 정도와 본 논문에서 제시한 반전역정렬로 예측하는 주가의 예측 간의 상관관계를 보인다. 이를 위하여 KOSPI 주식 데이터 28년 690개의 데이터를 수집하여 이들 주식 데이터의 등락을 양자화된 문자열로 변환하여 본 논문에서 제시한 방법의 의미를 평가하였다. 그 결과 Kolmogorov Complexity가 높은 경우에는 주가 변동 예측이 어려우며, Kolmogorov Complexity가 낮은 경우에는 주식 변동 예측은 가능하나 등락 예측 율은 단기 예측은 12%이상의 예측율을 보일 수 없으며, 장기 예측의 경우 54%의 예측율로 수렴함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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