• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.924-927
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• 2008

실시간 시스템 개발에 있어서 태스크들의 응답시간을 예측하는 것은 가장 중요한 문제로 인식 되고 있다. 그러나 manycore 환경에서는 응답시간을 예측하는 것이 몹시 어려워 만족할 만한 결과를 이끌어내지 못하고 있다. 과거에 스케줄링과 동기화 정책을 고려하여 최악 응답시간을 예측하는 방법이 제시되기도 했지만, 상당히 제한적인 태스크 모델을 가정하여 실제로 적용하기에는 어려울 뿐만 아니라 예측한 결과도 시스템의 정확한 응답시간과 상당한 괴리가 있다. 반면, 시뮬레이션 기법은 시스템의 스케줄링 상태를 시뮬레이션해 봄으로써, 상대적으로 정확한 응답시간을 예측하는 것을 가능하게 한다. 따라서 본 논문에서는 범용적이면서도 매우 효과적인 manycore를 위한 시뮬레이션 기법을 제안한다. 제안하는 기법의 우수성은 시스템 모델의 변화에 따라 소요되는 시뮬레이션 시간을 측정하는 실험을 통해서 확인한다.

• 터널과지하공간
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• 제19권6호
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• pp.558-566
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• 2009

암석의 시간 의존적 거동은 기본적인 역학적 특성으로서 시간 의존적으로 거동을 분석하여 암반구조물의 파괴시간을 예측하는 것은 매우 중요하다. Voight가 제안한 재료 파괴 예측식($\ddot{\Omega}=A\dot{\Omega}^\alpha$, 여기서 $\Omega$는 변형률이나 변위와 같은 측정 가능한 물리량이고 A & $\alpha$는 상수이다)을 이용하여 터널, 사면 및 실내 크리프 시험으로부터 측정된 변위나 변형률로부터 파괴시간을 예측하고자 하였다. Voight식을 1차 및 2차 적분하여 구한 변위속도 및 변위식에 비선형최소자승법을 적용하여 A & $\alpha$를 구하였으며 이들 상수는 파괴시간을 예측하는데 사용되었다. 예측된 파괴시간은 실제 파괴시간과 잘 일치하는 것으로 나타났다. 크리프 변형률과 변형률속도에 선형역속도법을 적용하여 구한 예측 파괴시간은 변형률과 변형률속도를 이용하여 구한 파괴시간보다 오차가 큰 것으로 나타났다.

• 대한교통학회지
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• 제26권5호
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• pp.131-141
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• 2008

고속도로에서의 지점검지체계로부터 수집 가공 처리된 과거 통행시간 이력자료를 이용한 통행시간 예측시, 사용되는 대표값과 과거 데이터량에 따라 예측의 정확성이 결정되나 이에 대한 체계적인 연구가 없는 실정이다. 따라서 본 연구의 목적은 신뢰성 있는 통행시간 예측을 위해 통행시간 이력자료의 적정 대표간과 과거 데이터량을 결정하기 위한 방법론을 제시하였다. 과거 통행시간 이력자료의 적정 대표값은 예측오차의 평균이 가장 적은 대표값을 선정할 수 있으며, 적정 과거 데이터량은 비슷한 속성을 가진 과거 통행시간 이력자료의 개별간의 차이 또는 집단 간의 차이를 최소화하는 CVMSE(Cross Validated Mean Square Error)방법을 이용하여 결정할 수 있다. 한국도로공사의 고속도로 지점검지기 자료에 적용한 결과, 적절 대표값은 중앙값으로 분석되었으며, 통행시간 예측을 위한 적정 과거 데이터량은 60일로 분석되었다.

• 대한교통학회지
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• 제18권3호
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• pp.43-54
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• 2000

이 연구는 버스정보 시스템 설계에 필요한 운행시격 결정과 통행시간 예측을 위한 알고리즘 개발을 다룬다. 운행시격 결정 문제는 버스와 같은 대중교통 수단을 운영하는데 중요한 요소 중에 하나이다. 기존 연구는 버스 운행비용과 승객비용의 합을 최소로 하는 운행시 격을 찾는데 초점을 두고 이다. 이때 승객비용이란 승객 대기비용과 승객 교통비용의 합으로 이루어진다. 그런데 우리나라와 같이 버스회사 수입이 전액 운행수입에만 의존하는 경우엔 이러한 접근 방식이 타당하지 않다. 기존의 방식과 다르게 승객비용으로 승객 이탈비용을 사용하여 버스의 최적 운행시 격을 구하는 것이 이 연구의 목적이다. 먼저 정류장이 하나인 경우에 대해 해석적 방법으로 풀고, 정류장이 여러 개인 경우에 대해서는 시뮬레이션 기법을 적용한다. 또한 이 연구는 신뢰성이 높고 정확한 통행시간 예측정보를 산출하기 위해 2 단계 예측 기법과 전문가시스템을 이용하는 자료융합 알고리즘을 개발한다. 정확한 정보를 제공하려면 교통정보 수집원을 통해 얻는 자료가 정확해야 하고, 또한 교통상황 변화에 따라 실시간으로 통행시간을 예측하는 것이 필요하다. 이 연구는 AVL(Automatic Vehicle Location)시스템을 이용한 버스정보시스템에서 실시간 데이터와 과거 데이터를 융합하여 통행시간을 예측하는 알고리즘을 개발한다. AVL 데이터를 수집하는 과정에서는 경제성을 고려하여 데이터를 수집한다. 그리고, 버스의 운행관리와 정확한 도착예정시간을 예측하기 위해 AVL시스템을 통해 얻은 데이터의 패턴을 분석하고 유고상황을 감지한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 2부
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• pp.1-6
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• 2007

최근 다양한 기기와 환경에서 문자 입력에 대한 요구가 높아지고 있다. 이에 따라 효율적인 문자 입력 인터페이스 설계를 위해 문자 입력 인터페이스의 평가가 필요한 실정이다. 기존 연구를 살펴보면 문자 입력 시간을 시각 탐색 시간과 손가락 이동 시간으로 나누고 정보처리 이론인 Hick-Hyman Law와 Fitts’ Law를 통해 예측, 평가 하였다. 하지만 위 두 과정은 연속적(serial)인 과정으로 눈과 손의 coordination(협응)에 대해 관과 하는 한계가 있다. 또한, 기존 문자 입력 시간 예측 모델은 전문가라는 특정 숙련도를 가정하고 만들어졌기 때문에 실제 문자 입력 시간에 비해 과대 측정되어 왔다. 이에 본 연구는 문자 입력 시간 예측 모델에 눈-손 coordination 매개변수를 삽입하고자 눈-손 coordination의 시간을 측정하고 행태를 분석하였다. 또한, 비숙련자와 숙련자의 구분을 통해 시각 탐색 시간과 손 움직임 시간 그리고 눈-손 coordination의 시간 과 행태가 어떻게 변화하는 지 분석하였다. 그 결과 눈-손 coordination 시간은 문자 입력 시간과 밀접한 관계가 있었다, 그리고, 눈-손 coordination 시간은 숙련도에 상관없이 문자 입력 시간의 22%를 차지하였다. 또한, 숙련자와 비숙련자의 문자 입력 시간과 비교해 손과 coordination 시간 비율은 차이가 없었다. 하지만, 눈의 움직임 시간 비율은 큰 차이를 나타내었다. 이 결과는 눈-손 coordination과 숙련도 차이를 기존 문자 입력 예측 모델에 매개변수로써 적용하기 위한 기초 자료가 될 것이다.

• 지능정보연구
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• 제5권1호
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• pp.49-64
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• 1999

본 연구는 백화점 고객이 신용 카드 신청 요구 시에 작성되는 가입 정보 및 사용되고 있는 고객의 거래 정보는 카드 사용 패턴으로 신용도를 예측하는 여러 방법론을 제시하고 성능을 비교하였다. 가입 정보를 분석하기 위해 역전파 신경망(Back-Propagation Neural Network, BPNN), 사례기반추론(Case-Based reasoning)을, 거래 정보를 분석하기 위해 역전파 신경망과 더불어 시간지연 신경망(Time-Delayed Neural Network, TDNN)을 각각 사용하여 그 결과를 비교하였다. 또한 전체시스템의 적중률을 높이기 위햐여, ID3와 신경망을 이용한 Meta-Leaning 방법을 제시하였으며, Meta-Learning 방법과 다른 방법들을 비교, 분석을 하였다. 본 연구에서는 모형 수립과 검증을 위하여 T백화점의 실제 신용 카드 가입 고객 데이터를 이용하여 실험하였다. 데이터의 성격에 따라 각 모델의 예측력에는 차이가 나타났으나, 신경망 모형의 예측력이 우수하였으며, 시간적 특성을 고려하는 시간지연 신경회로망 모형의 예측력은 더욱 우수하게 나타났다. 또한 Meta-Learning 모형을 사용하면 예측력이 더 높아진다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.287-294
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• 2021

삽교호로 유입하는 곡교천 유역의 홍수시 유출량을 추정하기 위해서 Tensorflow를 활용하여 파이썬 기반의 LSTM 모형을 구축하였다. 층의 깊이가 성능에 미치는 영향을 분석하기 위해, 은닉층의 깊이를 2, 4, 6층으로 증가시키면서, 선행시간 1시간부터 5시간까지 예측을 수행하였으며, 은닉층의 개수가 4개일 때가 가장 우수한 성능을 나타내었다. 학습에 사용하는 입력자료의 길이 즉, 시퀀스길이가 모형의 성능에 미치는 영향을 파악하고자 시퀀스길이를 3시간, 5시간, 7시간으로 증가시키면서 모형을 실행한 결과, 시퀀스길이가 3시간 일 때, 전 시간대에 걸쳐 예측 성능이 우수한 것으로 분석되었다. 모형 검증에서 극한 강우 3건에 대하여 예측을 수행한 결과 선행시간 1시간에 대하여 평균 NSE 0.96 이상의 높은 정확도를 나타내었으며, 선행시간 2시간 이상에 대하여 정확도는 점차적으로 낮아지는 것으로 확인되었다. 결론적으로 시퀀스길이 3시간을 사용하여 선행시간 1시간에 대한 예측을 수행한다면 곡교천 강청 관측소의 홍수위를 높은 수준의 정확도로 예측할 수 있음을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제43권8호
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• pp.695-707
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• 2010

기후변화로 인해 태풍과 집중호우의 빈도 및 규모가 증가하고 있으며, 이로 인한 피해 역시 증가하고 있다. 태풍과 집중호우로 인한 피해를 줄이기 위한 홍수 예 경보 시스템에는 단시간 강우예측모델과 레이더 자료를 이용하여 산정된 예측강우가 필요하다. 이를 위하여 외국의 경우 단시간 강우예측 모델을 개발하여 레이더 자료를 이용한 강우예측을 수행하고 이를 수문모형과 연계하여 그 적용성을 분석하거나 홍수예보의 활용성을 평가하는 연구를 활발히 진행하고 있다. 이에 본 연구에서는 홍수예보를 위한 단시간 예측강우의 활용 측면에서 기상레이더 정보와 결합된 이류모델을 활용한 초단시간 강우예보의 국내 적용성을 평가하고자 한다. 이를 위해 최소자승법(Least-square fitting) 기법으로 레이더 강우를 추정하고, 추정된 강우를 이류모델의 초기장으로 활용하였다. 또한, 레이더 예측강우와 지상관측강우의 비교를 통해 레이더 예측강우의 정확도를 정성적 정량적으로 평가하고, 도시홍수예보의 활용 측면을 고려하여 중랑천 유역을 대상으로 초단시간 예측강우의 유역평균강우량을 산정하여 평가하였다. 연구 결과, 관악산 레이더와 진도 레이더 대부분의 사례에서 선행시간의 증가에 따라 예측강수의 정확도가 감소하지만 정성적 평가 측면에서 예측강우는 0.6 이상의 높은 정확도를 나타내었으며, 정량적 측면에서 예측강우와 관측강우와의 상관계수는 평균적으로 선행시간 1시간 이내에서 대부분 0.5 이상의 비교적 좋은 상관성을 보였다. 예측 유역평균강우의 평가 결과 관측강우에 비해 과소추정하는 경향이 있으나 평균적으로 상관계수 0.5 이상으로 비교적 정확하게 강우를 예측하는 것을 확인할 수 있었다. 이를 통해 레이더 자료와 이류모델을 통해 산정한 초단시간 예측강우의 활용성을 확인할 수 있었다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2004년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.548-551
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• 2004

합리적인 업무 수행도의 예측을 통해 기업은 기존 업무절차의 평가뿐 아니라 업무 개선방안과 새로운 업무의 설계기준을 제시할 수 있다. 본 연구는 업무효율지표들 중 가장 중요한 요소인 업무절차의 수행시간을 예측하는 모형을 제시한다. 일반적으로 기업의 업무는 예측가능하며 장기적으로 안정된 성격을 가진다. 우리는 이러한 특성을 바탕으로 한 대기행렬 모형을 구축하고 그것을 분석하여 정적인 방식의 업무실행 시 수행시간을 예측하였다. 그리고 모형의 성능을 시뮬레이션 기법을 사용하여 평가하였다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2022년 정기학술대회 논문집
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• pp.83-84
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• 2022

이 연구에서는 건축물 화재 시, 허용피난시간을 예측하기 위한 예측모델을 개발하는 것을 목표로 한다. 실제 건축물을 대상으로 화재시뮬레이션을 수행하여 FDS 데이터베이스를 구축하였으며, FDS데이터를 학습하여 설계단계에서 건축물 특성을 학습변수로 하여 기계학습을 통해 ASET을 도출하는 예측모델을 제안하였다. 예측모델은 학습데이터와 비교하였을 때 0.9 이상의 높은 R²값을 나타내었다.