• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (A)
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• pp.145-147
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• 2000

Statechart는 기존 상태추이도를 확장한 것으로서, 반응시스템을 명세하기 위해 제안된 가시적 정형기법이다. 그러나 statechart에서의 비결정성은 실시간 시스템에서의 예측가능성에 심각한 문제를 유발할 수 있다. 또한, 이를 해결하기 위한 기존의 우선순위 표현방법은 statechart의 비결정성을 완전히 해결하지 못하고 있을 뿐 아니라 실시간 시스템에서 요구하는 다양하고 동적인 우선순위 변화를 표현하기에 부적합하다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 미리 예측가능하고 동적으로 우선순위 변화에 표현하기에 부적합하다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 미리 예측가능하고 동적 우선순위를 변화시킬 수 있는 동적 우선순위 개념을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.388-391
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• 2022

온라인 음원 스트리밍 서비스가 확대되면서 음원 사재기가 빈번해지고 있다. 본 논문에서는 사재기로 의심할 수 있는 음원의 특징을 분석하고, 사재기가 이루어지지 않았을 경우의 음원 순위를 예측한다. 그 결과, 랜덤 포레스트를 통해 앨범 평점이 낮은 음원, 장르가 인디나 발라드인 음원, 특정 발매사의 음원일 때 사재기로 의심할 수 있었다. 또한, 딥러닝을 통한 순위 예측 실험 결과, 사재기의 영향으로 실제 순위와 예측 순위에 큰 차이가 있는 것으로 나타났다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제19권3호
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• pp.367-379
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• 2012

야구경기에서 순위를 예측하는 것은 야구팬들에게 관심의 대상이 된다. 이러한 순위를 예측하기 위해서 2011년 한국프로야구 기록 자료를 바탕으로 산술평균방법, 가중평균방법, 주성분분석방법, 주성분회귀분석 방법을 제시한다. 표준화를 통한 산술평균, 상관계수를 이용한 가중평균과 주성분 분석을 이용해서 순위를 예측하고, 최종모형으로 주성분회귀분석 모형이 선택되었다. 주성분 분석으로 축약된 변수를 이용해서 회귀분석을 실시하여, 투수부분, 타자부분, 투수와 타자부분의 순위예측 모형을 제안한다. 예측된 회귀모형을 통해서 2012년도 순위 예측이 가능하다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (3)
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• pp.136-138
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• 1998

작업들이 자원을 공유하는 경우 예측하기 어려운 지연시간이 발생한다. 다중 프로세서 시스템에서의 자원공유로 인한 지연시간은 더욱 예측하기 어렵다. 실기간 시스템의 스케줄 가능성 검사를 위해서는 이러한 지연시간을 정확히 예측해야한다. 선점가능한 우선순위 구동 CPU 스케줄링 알고리즘에 의해서 다른 우선순위의 작업과의 동기화는 우선순위 역전 문제를 야기한다. 본 논문에서는 다중 프로세서에서의 동기화 프로토콜을 제안하고 작업의 지연시간을 분석한다. 다른 프로세서에 할당된 작업들이 수행중인 자원을 요구할 때, 자원을 수행하는 작업의 우선순위를 높여줌으로써 자원수행을 빠르게 종료하게 한다. 이로 인해 자원에 의한 지연을 최소화한다. 특히, 높은 우선순위 작업의 경우 더욱 작은 지연시간을 갖게한다. 시뮬레이션을 통한 Shared Memory Protocol [5]과의 비교, 분석 결과 성능의 향상을 보임을 알 수 있다. 다양한 작업집합에 대한 지연시간을 분석하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(D)
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• pp.283-286
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• 2011

무선 멀티홉 네트워크에서 멀티미디어 트래픽의 QoS(Quality of Service) 지원을 위하여 EDCA(Enhanced Distributed Channel Access) 기반의 동적 우선순위 할당 기법이 다수 제안되었다. 해당 기법들은 각 홉에서의 최소한의 전송 지연 보장을 위하여 클래스별 예상 지연 시간을 계산한다. 하지만 각 클래스별 예상 지연 시간의 계산은 무선 채널에서의 간섭, 충돌 및 링크 품질에 영향을 받기 때문에 정확한 예측이 어렵다. 본 논문에서는 EDCA 기반의 동적 우선순위 할당을 위한 정교한 클래스별 지연 시간 예측 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 무선 채널의 링크 품질과 전송 패킷의 크기를 고려하여 좀더 실제와 유사한 지연 시간을 예측할 수 있다. 실험을 통해 제안하는 기법이 기존의 기법보다 정확성이 높으며 이를 통해 동적 우선순위 할당 기법의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제37권2호
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• pp.239-253
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• 2024

본 연구는 learning-to-rank (LTR) 기법 중 point-wise와 pair-wise learning을 적용하여 서울 경마경기 순위 예측을 수행하였다. Point-wise learning으로는 선형 회귀와 랜덤 포레스트를 pair-wise learning으로는 RankNet, LambdaMART (XGBoost Ranker, LightGBM Ranker, CatBoost Ranker)을 활용하였다. 또한 데이터 불균형 문제를 해결하기 위해 전처리 과정에서 경주기록을 경주거리에 따라 표준화하는 방식을 채택하였으며, 모형의 예측 능력 향상을 위해 경기 정보, 기수 정보, 마필 정보, 조교사 정보 등의 다양한 데이터를 사용하였다. 그 결과 아이템 간의 순위관계를 학습할 수 있는 pair-wise learning이 point-wise learning보다 전반적으로 더 뛰어난 예측력을 보이는 것을 확인하였다. 특히 CatBoost Ranker는 제시된 모형들 중 가장 뛰어난 예측 성능을 보였다. 마지막으로 섀플리 값을 통해 CatBoost Ranker에서 경주마의 성적, 직전 경주기록, 경주마의 출발훈련 횟수, 누적 출발훈련 횟수, 질병 진단횟수 등이 상위 10개 중요 변수에 포함된 것을 확인하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권8호
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• pp.782-790
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• 2017

인기 검색어 리스트는 현재 가장 인기 있는 검색어의 순위를 보여주는 서비스로서 네이버와 같은 포털사이트가 제공한다. 이 리스트에서의 순위 변화는 특정 검색어에 대한 사람들의 관심의 변화를 반영한다. 본 논문은 인기 검색어의 순위 변화를 예측하기 위해 시계열 모델링 프레임워크를 제안한다. 제안한 프레임워크는 과거 순위와 기계학습 모델이 적용되었고, 여기서 해결해야 할 두 가지 문제점이 있다. 첫째, 과거 순위 데이터를 분석한 결과, 70% 이상의 검색어가 리스트에서 소멸 후 재출현하는 현상을 보였다. 소멸 후의 순위는 손실 값으로 볼 수 있으며, 이를 해결하기 위해서 다양한 처리 방법을 적용하였다. 둘째, 과거 순위 데이터는 시계열 데이터이므로 최적 윈도우 크기를 계산하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 최적 윈도우 크기는 동일한 검색어들이 서로 다른 두 시점에서 내용상 의미가 달라지는 최단 소멸기간으로 볼 수 있음을 밝혔다. 성능 평가를 위해서 4가지의 기계학습 기법과 2년 동안 수집한 네이버, 다음, 네이트의 인기 검색어 리스트 데이터를 사용하였다.

• 대한교통학회지
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• 제22권3호
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• pp.127-135
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• 2004

교차로 안전성 진단과 관련된 기존의 연구는 교차로 상에서 발생한 사고 자료에 기초하여 교차로 기하구조 요소, 교통량 및 신호운영방법 등과 관련된 요인을 변수로 사용하여 교통사고건수 예측모형 개발에 관한 연구가 대부분이다. 그러나, 분석하고자 하는 대상 교차로의 사고건수 예측모형을 개발하기 위해 필요한 교통사고 자료의 경우 단 기일에 걸쳐 획득되지 않으며 몇 년간의 사고 자료를 요구할 수도 있다. 이러한 자료를 이용하더라도 사고 발생 기간동안 교차로 사고에 영향을 미치는 요인(교차로 운영방법, 기하구조 등)이 변화될 수도 있다는 문제점을 지닌다. 이와 같은 이유로 교차로 안전성을 진단하는데 있어 기존 교통사고 자료는 언제나 절대적인 자료가 될 수 없다. 이에 대한 보완책으로, 3일에서 5일정도의 조사 자료만으로도 안전성 진단이 가능한 상충자료를 이용하여 교차로 안전성 진단을 할 수 있다. 본 연구는 기존사고 자료를 이용하여 사고 발생에 기인하는 여러 변수들을 교통사고심각도와의 상관관계를 분석하고, 상관관계가 높은 변수를 이용하여 신경망 사고심각도 예측모형을 개발하였으며, 모형 검증을 위해 다중회귀사고심각도 예측모형을 개발하여 비교 평가한 결과 신경망 사고심각도 예측모형의 예측력이 우수한 것으로 나타났다. 현장에서 조사된 상충자료를 신경망 사고심각도 예측모형에 적용하여 상충이 사고로 연결 될 경우 사고심각도를 예측하였으며, 예측된 사고심각도에 가중치를 부여하여 대상 교차로 위험우선순위를 결정한 결과 사고비용에 기초한 위험우선순위 결정법과 같은 순위의 결과를 도출하였다.

• 대한교통학회지
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• 제27권3호
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• pp.81-90
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• 2009

도로 네트워크의 안전 관리는 기본적으로 교통안전 조사를 위한 사이트(교통사고 잦은 지점) 선정, 안전문제에 대한 진단, 잠재적 위험요소들에 대한 가능한 대안 선정, 주어진 예산 제약 하에 대안간의 우선순위 결정과 같은 순서로 이루어진다(Persaud, 2001). 효율적인 안전 조사를 위해 요구되는 지점(교통사고 잦은 지점) 선정에 대한 과정은 매우 중요하다. 이에, 본 연구는 인천시 4지 신호 교차로 중 교통사고 잦은 지점으로 선정된 지점의 3년간(2004~2006년) 사고 자료와 기하구조 자료를 이용하여 EB 기법 이용 시 필요한 사고예측모델을 개발하였다. 또한, 교통사고 잦은 지점을 선정하는데 있어 현재 우리나라에서 적용되고 있는 단순사고건수와 심각도를 고려하여 선정된 우선순위와 단순사고건수 대신 EB 기법을 이용하여 예측된 사고건수를 이용하여 선정된 우선순위 비교를 통해 기존 방법의 한계를 제시하고 합리적인 예측모형 개발 필요성을 보여주고자 하였다. 분석 결과, 총 사고건수 추정 시 기존의 사고 예측 방법인 비선형 회귀모형과 EB 기법의 결과 값 모두 예측력이 높은 것으로 나타났지만 지점별 사고건수 예측력을 함께 고려할 경우엔 EB 기법이 비선형 회귀 모형(포아송)의 결과보다 예측력이 좋은 것으로 나타났다. 또한, 도출된 우선순위 비교 결과 대부분의 지점의 우선순위는 크게 변동이 없었으나, 서해4거리 등 몇 개 지점의 개선우선순위에는 상당한 변동이 발생하는 것으로 나타났다. 이는 실제 사고건수를 이용할 경우 발생하는 RTM문제를 본 연구에서 제안한 기법을 사용할 경우 해결가능하다는 것을 시사한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제11권5호
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• pp.427-435
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• 2005

인터넷 상에 단백질 및 관련 데이터의 축적에 따라, 도메인에 기반하여 단백질의 상호작용을 계산적으로 예측하는 많은 기법들이 제안되었다. 그러나, 대부분의 기법들이 예측에서 낮은 정확도와 복수개의 단백질 쌍에 대한 상호작용 가능성들 간에 순위 정보를 제공하지 못하는 등의 한계로 인하여 실무 적용에 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 도메인 조합 기반 단백질 상호작용 예측 기법을 재평가하고 상호작용하는 것으로 예측되는 복수개의 단백질 쌍들에서 이들의 상호작용 가능성들 간에 순위를 부여하는 방법을 제시한다. 순위 부여 방법은 도메인 조합에 기반한 단백질 상호작용 예측 방법의 틀 내에서 확률 식을 고안하여 제시한다. 제시된 순위 부여 기법을 사용함으로써, 상호작용을 하는 것으로 예측된 단백질 쌍들간에 상호작용 가능성이 좀 더 높은 것을 구별해 낼 수 있다. 또한 순위 부여 기법의 검증 과정에서 학습에 사용된 단백질 집단의 PIP(Primary Interaction Probability)값과 일치된 PIP값을 가지는 단백질 쌍 그룹의 경우에는, 상호작용 확률과 예측 정확도 사이에 상관관계가 존재함을 확인할 수 있었다.