컴퓨터 그래픽의 발달 및 다양한 멀티미디어 기기들의 보급이 증가함에 따라 스크린 콘텐츠 영상에 대한 수요가 증가하고 있다. 자연영상과 다른 특성을 지닌 스크린 콘텐츠 영상의 효율적인 압축을 위하여, 기존의 High Efficiency Video Coding (HEVC)의 SCC (screen content coding) 에서는 스크린 콘텐츠 영상을 위한 새로운 예측 기술이 추가되었다, 추가된 대표적인 예측 기술로 화면 내 블록 카피 (IBC: intra block copy) 기술과 팔레트 모드 등이 있다. 본 논문에서는 스크린 콘텐츠 코딩의 부호화 효율 향상 연구에 앞서, 스크린 콘텐츠 코딩에서 높은 부호화 효율을 보이는 화면 내 블록 카피 기술에 대하여 소개하고 화면 내 블록 카피 기술의 부호화 특성 및 블록 벡터 예측 기법에 대한 분석을 수행한다. 또한, 이러한 분석 결과를 토대로 화면 내 블록 카피 기술의 성능 향상을 위한 방법을 제시한다.
철광석의 가격은 여러 국가와 기업들의 수요와 공급에 따라서 높은 변동성이 지속되고 있다. 이러한 비즈니스 환경에서 철광석의 가격을 예측하는 것은 중요해졌다. 본 연구는 머신러닝 기법을 이용하여 철광석이 거래되는 시점으로부터 한 달 전에 철광석 거래가격을 미리 예측하는 모형을 개발하고자 하였다. 예측 모형은 시계열 데이터를 활용한 예측 방법론으로 많이 활용되고 있는 시차분포 모형과 다층신경망 (Multi-layer perceptron), 순환신경망 (Recurrent neural network), 그리고 장단기 기억 네트워크 (Long short-term memory)와 같은 딥 러닝(Deep Learning) 모형을 사용하였다. 측정지표를 통해 개별 모형을 비교한 결과에 따르면, LSTM 모형이 예측 오차가 가장 낮은 것으로 나타났다. 또한, 앙상블 기법을 적용한 모형들을 비교한 결과, 시차분포와 LSTM의 앙상블 모형이 예측오차가 가장 낮은 것으로 나타났다.
선진국에서는 지능형 농사 기법을 이용하여 농산물 가격을 예측하고 있다. 우리나라에서도 농산물 가격 폭등 및 급락을 막기 위해서 기초 연구를 하고 있다. 그러나 어느 누구도 농산물 가격예측을 하는 것은 불가능하다. 본 논문에서는 농산물 예측 가격을 향상하기 위해서 전처리로 신경망을 사용하였다. 또한 후처리로써 예기치 못한 상황을 실시간으로 예측할 수 있는 퍼지알고리즘을 개발하였다. 시뮬레이션결과 제안된 농산물 가격 예측이 퍼지 규칙을 사용 하지 않은 기존 수요예측 시스템보다 가격오차를 줄일 수 있음을 입증했다.
무선 네트워크의 발달로 인해 이동 사용자가 급증함에 따라 무선 네트워크 환경에서도 질 높은 미디어 스트리밍 서비스를 받기 위한 수요가 증가하고 있다. 그러나 무선 네트워크는 유선 네트워크보다 상대적으로 좁은 네트워크 대역폭을 가진다. 또한 유선 네트워크 환경의 단말기에 비해 제한된 시스템 자원을 가지므로 유선 네트워크 환경의 사용자를 위한 고화질 미디어 데이터를 그대로 스트리밍 서비스 받기에 적합하지 않다. 최근 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 미디어 트랜스코딩 서비스가 활발하게 연구되고 있다. 다수의 트랜스코딩 서버로 구성된 분산 트랜스코딩 시스템에서 특정 서버로 트랜스코딩 작업이 집중될 경우 사용자에게 질 높은 수준의 미디어 스트리밍 서비스를 제공하기 어렵다. 때문에 각 트랜스코딩 서버간의 균형적인 부하 분산이 중요한 문제가 되며, 처리되는 미디어 데이터의 특성을 부하 분산에 반영할 필요가 있다. 본 논문에서는 MPEG-2 미디어 데이터의 트랜스코딩 과정을 분석함으로써 비트율 변경에 따른 트랜스코딩 작업 시간 예측 기법을 제안한다. 제안된 기법은 트랜스코딩 서버 정보와 영화 정보, 목적 트랜스코딩 비트율을 이용하여 예상 트랜스코딩 시간을 예측한다.
바낙 공기 급기(UFAD, underfloor air distribution)는 사무실과 상업 건물의 공조를 위하여 바닥 하부 공간을 사용하는 혁신적인 기술이다. 북미에서는 UFAD가 기존 천장 공기 급기 방식에 비하여 많은 장점을 지니므로 그 수요가 날로 증가하고 있다. 잘 설계된 UFAD 시스템은 다음과 같은 장점을 지닌다. - 건물의 용도 변경에 따픈 유연성이 우수하므로 건물의 생애 주기 비용을 감소시킨다. - 개별 쾌적성 제어가 가능하므로 온열 쾌적성, 거주자의 만족도 그리고 생산성을 향상시킨다. - 거주자주변에 직접 선선한 공기를 공급하므로 환기 효율, 실내 공기질 그리고 건강 상태를 향상시킨다. - 이코노마이저 운전, 온도 성층화 그리고 낮은 정합 운전에 의하여 에너지 비용을 감소시킨다. - 설비 공간이 축소되고 표준 철골 구조에서는 콘크리트 구조체 변경이 가능하므로 새 건축 공법에서는 충고를 감소시킬 수 있다. 1995년까지만 해도 UFAD는 파격적인 설계 기법이라고 여겨졌지만, 이제 설계자와 건축업자들은 2004년까지 신축되는 사무용 건축품의 35%는 바닥을 높인 기법이 적용되며 이 중 반 정도가 UFAD를 채택할 것이라고 예측하고 있다. 2000년 2억불이라고 추정되던 바닥을 높이는 건축의 시장 규모가 2004년에는 최소 10억불이 되리라고 예측된다. UFAD는 기본 연구에 의한 정립된 표준화된 설계 기법과 지침이 아직 마련되지 않았음에도 불구하고 현재 설계, 시공되고 있다. 이라한 경향은 펄수적인 연구가 수행되어 관련 업계가 지식과 경험을 충분히 쌓기 전까지는 계속될 전망이다. 본고는 시스템 설계와 운영의 주요한 특징, 기존 방식과 비교하여 지니고 있는 잠재적인 장점, 한계와 기술 개발의 필요성, UFAD 기술 개발을 위하여 계속적으로 요구되는 연구 분야 등을 서술함으로써 현재 UFAD 기술에 대한 평가를 한다.
The accurate short-term load forecasting is essential for the efficient power system operation and the system marginal price decision of the electricity market. So far, errors of load forecasting for Chuseok Holiday are very big compared with forecasting errors for the other special days. In order to improve the accuracy of load forecasting for Chuseok Holiday, selection of input data, the daily normalized load patterns and load forecasting model are investigated. The efficient data selection and daily normalized load pattern based on fuzzy linear regression model is proposed. The proposed load forecasting method for Chuseok Holiday is tested in recent 5 years from 2006 to 2010, and improved the accuracy of the load forecasting compared with the former research.
The purpose of this paper is to compare several forecasting methods for the case of the cement product by the analysis of the forecasting data and by the study of major forecasting methods, which are the Trend Projection, Exponential Smoothing, and Multiple Regression Analysis. As a result, it is thought that the Multiple Regression Analysis is the optimal model for the case of the cement product. In addition, it is important to consider the future circumstances for forecasting, and to improve the level of the forecasting results through the precise analysis of the collected data.
현재 국내의 이동통신 가입자수와 무선인터넷 가입자수가 급증하면서 인터넷과 이동통신을 연계한 광고서비스나 직접 휴대폰에 광고를 제공하는 서비스가 등장하고 있다. 그러나 현재 이동통신이 제공되고 있는 광고서비스는 문자메세지를 이용하는 단문광고이고 제공되는 광고도 휴대폰 이용자가 직접듣고 확인해야 하는 불편함을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 이동통신을 활용하여 고객의 니즈(needs)에 부합되는 광고를 제공할 수 있는 새로운 광고기법을 제안하고 이에 대한 수요 예측과 데이터마이닝 기법을 적용하여 이 광고에 대한 타겟마케팅 전략을 제시하고자 한다.
현재 국내의 이동통신 가입자수와 무선인터넷 가입자수가 급증하면서 인터넷과 이동통신을 연계한 광고서비스나 직접 휴대폰에 광고를 제공하는 서비스가 등장하고 있다. 그러나 현재 이동통신에 제공되고 있는 광고서비스는 문자메세지를 이용하는 단문광고이고 제공되는 광고도 휴대폰 이용자가 직접 듣고 확인해야 하는 불편함을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 이동통신을 활용하여 고객의 니즈(needs)에 부합되는 광고를 제공할 수 있는 새로운 광고기법을 제안하고 이에 대한 수요예측과 데이터마이닝 기법을 적용하여 이 광고에 대한 타겟마케팅 전략을 제시하고자 한다.
출발지 기준 고속도로 경로 통행시간(PTTDP)은 첨단여행자정보시스템(ATIS)의 핵심 정보이다. 이러한 필요성에도 불구하고, 지능형교통체계(ITS)의 예측분야에서 PTTDP에 대한 연구는 성공적으로 극복해야할 핵심 도전과제중 하나로 남아있는 상태이다. 이러한 문제점을 효과적으로 극복하기 위하여, 본 연구에서는 고속도로 IC간 경로통행시간을 동적으로 예측하는 방법론을 제시하고자 한다. 제안된 모형은 고속도로망에서 TG의 교통수요와 TG간 출발지기준 경로통행시간간의 관계를 기반으로 개발되었다. 모형의 입력 자료로(TCS로 수집되는) 통행수요와(DSRC로 수집되는) 경로통행시간 자료가 이용되었다. 개발 모형은 고속도로 정보시스템에 탑재/운영하기 위하여 Data Ming 기법중 연산속도가 빠른 k-최근린 이웃을 이용하였다. 실제 자료를 이용한 적용 실험에서, 제안된 모형은 예측의 신뢰성과 연산수행속도 측면에서 ATIS에 적용이 가능한 수준의 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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