• 제목/요약/키워드: 성능예측기법

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모바일 기기에서 이상치 데이터 처리 정책에 따른 배터리 잔여 시간 예측 기법의 평가 (Performance Evaluation of Battery Remaining Time Estimation Methods According to Outlier Data Processing Policies in Mobile Devices)

  • 탁성우
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제26권7호
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    • pp.1078-1090
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    • 2022
  • 모바일 기기 배터리의 잔여 시간 예측은 배터리 잔량별 사용 시간 데이터의 분포 특성에 영향을 받는다. 특히 이상치 데이터가 존재하는 경우, 통계적 회귀 기법의 예측 성능을 왜곡시킬 수 있다. 이에 본 논문에서는 통계적 회귀 기법의 예측 성능 향상을 위해 이상치 데이터를 탐지 및 처리하는 프레임워크를 제안하였다. 제안한 프레임워크는 먼저 배터리 잔여 시간 예측에 영향을 주는 이상치 데이터를 탐지한다. 탐지된 이상치 데이터는 평활 과정을 통해 새로운 값으로 치환된 후, 이상치 데이터와 치환된 데이터 간의 차이를 개별 데이터에 분배한다. 마지막으로 개별 데이터를 재강화하여 예측 성능을 향상시키고자 한다. 제안한 프레임워크의 성능 분석을 수행한 결과, 배터리 잔여 시간의 예측 성능이 향상됨을 확인하였다.

발전용 댐 유입량 예측 정확도 향상을 위한 레이더와 수치예보 예측강우 병합기법 연구 (Study on blending radar and numerical rainfall prediction to improve hydroelectric dam inflow forecasts accuracy)

  • 윤성심;신홍준
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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    • pp.112-112
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    • 2023
  • 발전용댐의 댐 유입량 예측 및 운영을 위해서 (주)한국수력원자력에서는 수자원통합 운영시스템(Water resources Integrated System, WIOS)을 운영 중에 있다. 해당 시스템에서는 댐 유입량을 예측하기 위해서 기상청 수치예보모델 중 하나인 국지예보모델(Local Data Assimilation and Prediction System, LDAPS)의 예측강우를 수문모형의 입력자료로 활용하고 있으며, 레이더 기반의 초단시간 강우예측 기법을 자체 개발 중에 있다. 기상청 국지예보모델은 강우의 on/off에 대한 정확도는 90%를 상회할 만큼 높으나 정량적인 강우량의 정확도는 매우 낮고, 레이더 기반의 초단시간 예측 강우는 선행 1~2시간 예측에서는 정량적 정확도는 높으나, 그 이후 예측성능이 급격히 떨어지는 경향을 보인다. 따라서 댐 유입량의 정량적 예측 정확도를 확보하기 위해 초단시간 모델과 국지예보모델의 강우예측 결과를 병합(blending)하는 기법을 적용하여 초기 6시간 동안의 예측 성능을 향상시켜야 한다. 본 연구에서는 선행시간 0~6시간에 대해서 병합하는 기법들을 적용하고 평가하고자 한다. 기본적으로 병합은 초단시간 예측강우와 수치예보자료 간 가중치를 통해 수행된다. 일반적으로 초기 1시간 선행시간에서 레이더 기반 예측강우는 완벽한 예측자료(외삽 관측자료의 가중치는 1.0)로 가정하며, tanh 함수를 이용하여 선행시간의 증가에 따라 가중치를 감소시키면서, 6시간 선행시간에서는 수치예보 예측강우가 완벽한 예측자료라고 가정한다. 본 연구에서는 일반적인 병합 방법 외에 병합된 예측강우에 과거 관측강우와 예측강우의 평균편이를 적용하여 보정하는 방법, 사례별 변동성이 큰 병합된 예측강우 특성을 고려하여 병합 가중치를 신뢰도에 따라 가변시키는 방법을 적용하여 평가한다. 이를 통해 댐 유입량 예측에 최적이 되는 병합기법을 선정하고자 한다.

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무선망의 자원예측을 위한 Adaptive-MMOSPRED 기법을 사용한 호 수락제어 (Call Admission Control Using Adaptive-MMOSPRED for Resource Prediction in Wireless Networks)

  • 이진이
    • 한국항행학회논문지
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    • 제12권1호
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    • pp.22-27
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    • 2008
  • 본 논문에서는 기존의 MMOSPRED(MultiMedia One Step Prediction)에 의한 멀티미디어 호의 자원 요구량(채널 수)의 예측방법을 개선한 적응 MMOSPRED 기법을 제안하고, 이 기법을 사용한 멀티미디어 무선망의 호 수락제어의 성능을 분석한다. 제안된 적응기법은 자원 요구량의 예측시간 동안 고정된 표준 정규분포의 확률변수 값을 갖는 기존의 MMOSPRED 방법과는 다르게 LMS 알고리즘을 사용하여 자원의 예측 오차량을 최소화시킨다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법에 의한 자원의 예측 오차량이 기존의 방법보다 감소함을 보이고, 제안된 적응예측기법을 사용한 호 수락제어는 기존의 방법보다 미래의 핸드오프 호 가 요구하는 자원의 양을 상대적으로 정확히 예측함으로써, 원하는 핸드오프 호 손실확률에서 신규 호의 수락율을 증가시킴으로써 호 수락제어의 성능이 향상됨을 보인다.

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신경회로망을 이용한 최적의 ATM 트래픽 형태 제어 방법 (Optimal ATM Traffic Shaping Method Using the Backpropagation Neural Network)

  • 한성일;이배호
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 1996년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.215-218
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    • 1996
  • ATM망은 실제로 이용 가능한 대역폭 이상을 할당하는 통계적 다중화(statistical multiplexing) 기법을 사용하므로 망을 통한 트래픽 흐름을 적절히 관리하지 못하면 혼잡(congestion), 셀 손실, 망의 성능 저하 등을 야기하게 된다. 이러한 상황을 예방하고 셀의 도착 시간 버스트(burstiness)를 줄이며 셀 손실 특성을 개선하여 망의 성능을 증가시키기 위하여, 트래픽의 형태 제어 방법을 제안한다. 트래픽 형태 제어 파라미터 값의 역전파 신경망을 적용하여 예측되며, 이 예측된 값들에 의해 형태 제어 방법을 수행한다. 제안된 형태 제어 기법의 성능은 Poisson 트래픽 입력에 대한 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 얻어지며, 멀티플렉서에서의 최대 버퍼 크기를 측정하여 성능을 평가하였다.

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스마트 무인기용 터보축 엔진의 성능진단을 위한 결함 예측에 관한 연구 (A Study on Defect Diagnostics for Health Monitoring of a Turbo-Shaft Engine for SUAV)

  • 박준철;노태성;최동환
    • 한국추진공학회:학술대회논문집
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    • 한국추진공학회 2005년도 제24회 춘계학술대회논문집
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    • pp.248-251
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    • 2005
  • 본 연구에서는 가스 터빈 엔진의 결함에 의해 나타나는 엔진의 성능 저하를 진단하는 기법을 연구하였다. 대상 엔진을 모델화하기 위해 상용 프로그램 GSP를 이용하여 저하된 성능 진단을 위한 변수들을 추출하였으며 이를 바탕으로 Health Monitoring을 위한 Virtual Sensor Model을 구축하였다. 단일 결함과 복합 결함을 예측하기 위한 방법으로 Multiple Linear Regression기법과 가중치를 이용한 기법을 도입하여 엔진 구성품의 결함 위치 및 결함 정도를 예측하였다.

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네트워크 지연 예측을 통한 UDT 성능향상 기법 (A UDT Throughput Improvement Method based on Network Delay Prediction)

  • 박종선;고광신;조기환
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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    • pp.721-724
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    • 2011
  • UDT(UDP-based Data Transfer protocol)는 연구망과 같은 대용량 고속 네트워크에서 신속하고 안정적인 데이터 전송에 효율적인 전송 프로토콜이다. 하지만 네트워크가 혼잡한 상황이거나 데이터 패킷 손실이 발생할 경우 매우 공격적인 전송 메커니즘으로 인해 오히려 성능이 감소하는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 네트워크 지연 예측을 통해 혼잡을 제어하는 TCP-Vegas 기법을 UDT에 적용하여 네트워크 상황에 보다 적응적인 UDT 혼잡제어 기법을 제안한다. 즉, 네트워크 라우터 큐에 빌드된 Diff 값을 미리 예측하고 Diff 값에 따라 UDT rate control을 조절하여 기존 방법보다 향상된 성능을 얻는다. 네트워크 시뮬레이터인 NS2를 통해 실험한 결과 패킷 손실이 없는 상황에서 최대 11%, 손실률 0.01%인 상황에서는 최대 31%의 성능 향상을 확인하였다.

사례기반 추론에 의한 반도체 패키징 공장의 Cycle-time 예측 모형 개발

  • 김규진;서용무
    • 한국경영정보학회:학술대회논문집
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    • 한국경영정보학회 2007년도 추계학술대회
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    • pp.611-616
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    • 2007
  • 반도체 패키징 공장에서 싸이클타임(Cycle-time)을 정확히 예측하는 것은 납기일 준수를 통해 고객만족도를 향상시킬 수 있고, 보다 효율적인 스케쥴링을 가능하게 하여 공장 가동률을 높일 수 있게 한다. 그러나 반도체 패키징은 제품 종류가 다양하고 제품마다 특화된 기술을 사용할 뿐만 아니라 공정 순서나, WIP에 따라 싸이클타임이 크게 영향을 받아 그 정확한 예측이 매우 어렵기 때문에 현장 전문가의 판단에 의존하는 경우가 많았다. Fab공정의 경우 전문가를 도와 좀 더 정확한 예측에 도움을 주기 위해 그 동안 전통적 통계 기법 및 시뮬레이션에 기반한 의사결정 모형이 많이 연구되었는데, 최근에는 기계학습 및 인공지능 기법을 사용한 연구가 눈에 띄고 있으며 기존의 방법보다 우수한 성능을 보여 주는 것으로 나타났다. 하지만 아직 기계학습 및 인공지능을 이용한 충분한 연구가 진행되지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 사례기반 추론을 사용하여 패키징 공정의 싸이클타임을 예측하고자 하였으며 그 성능을 인공신경망 모형, 의사결정나무 모형, 그리고 해당 분야 전문가의 예측치와 비교하였다. 실험결과에 따르면 사례기반추론 모형이 가장 뛰어난 성능을 보이는 것으로 나타났다.

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H.264/AVC의 인트라 예측에서 예측 블록 크기 정보를 이용한 빠른 예측 모드 결정 기법 (Fast Intra-Prediction Mode Decision Algorithm using Predetermined Prediction Block Size in H.264/AVC)

  • 김영주
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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    • pp.211-214
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    • 2009
  • H.264/AVC의 인트라 예측에서 미리 현재 블록 내의 정보 및 이전 블록의 예측 모드 정보 등을 이용하여 현재 블록의 예측 부호화 블록 크기가 결정되었을 경우, 예측된 블록 크기에 적합한 예측 모드 결정이 요구된다. 이에 사전에 결정된 예측 블록 크기 정보와 주변 블록과의 화소 변화량을 계산하여 예측 모드를 결정하는 기법을 제안하고 성능을 평가한다.

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천리안 위성을 이용한 위성통신 공공 테스트베드 포워드링크 ACM 구축을 위한 예측기법 연구 (A Study on Prediction method for Forward link ACM of Satellite Communication Public Testbed via COMS)

  • 류준규;홍성용
    • 한국위성정보통신학회논문지
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    • 제7권1호
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    • pp.82-85
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    • 2012
  • 본 논문은 천리안 위성을 이용하여 운용중인 공공 테스트베드의 가용율 및 시스템 throughput 향상을 위해 포워드 링크 ACM(Adaptive Coding & Modulation) 방안에 대해 소개하고, 포워드링크에 ACM 기능을 구현하기 위한 채널 상태를 예측하기위한 알고리즘으로 기울기를 이용한 예측 기법과 LMS(Least Mean Square)를 이용한 예측 기법의 성능을 비교하였다. 시뮬레이션 결과 LMS 기법을 이용한 예측기법은 99%가 3dB 이내의 예측 오차를 보였고, 기울기를 이용한 예측 기법은 99%가 4.5dB 이내의 예측 오차를 갖음을 알 수 있다.

TBM 굴진성능 예측모델 분석: 리뷰 (Analysis on prediction models of TBM performance: A review)

  • 이항로;송기일;조계춘
    • 한국터널지하공간학회 논문집
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    • 제18권2호
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    • pp.245-256
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    • 2016
  • TBM을 적용하는 현장에서 장비 선택, 공사기간 및 공사비용의 합리적인 산정을 위하여 TBM의 굴진성능을 정확하게 예측하는 것은 매우 중요한 사안이다. 본 연구에서는 최신 자료들을 바탕으로 기존의 TBM 굴진성능 예측모델들의 평가과정과 방법론에 대한 분석을 수행하였다. 2000년 이후에 발표된 문헌들에 대한 조사를 토대로 TBM 굴진성능 예측모델의 분류체계를 제시하였다. 본 연구에서 제시한 분류체계에서는 TBM 굴진성능 예측모델에 필요한 입력인자 선정단계와 예측기법 적용단계로 크게 구분하였다. 또한 각 예측모델에서 사용된 입력인자, 출력인자 그리고 예측모델에서 사용된 인자의 적용빈도를 분석하였다. 마지막으로 TBM 굴진성능 예측모델의 현황과 향후 연구방향에 대하여 제언하였다.