• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.544-549
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• 2000

슈퍼스칼라 프로세서의 성능을 향상시키기 위해서는 데이터 종속성에 의한 장애를 제거해야 한다. 최근 여러 논문들은 이러한 데이터 종속성을 제거하기 위해서 명령의 결과 값을 예상하는 메커니즘이 연구되고 있다. 결과 값 예상 메커니즘 중 여러 예측기를 하이브리드해서 사용하는 방법은 각각 하나의 예측기만을 사용하는 방법보다 더 좋은 성능을 얻을 수 있다. 그러나 종전의 하이브리드 예측기는 명령어를 중복해서 저장하여 많은 하드웨어 크기를 요구한다. 본 논문에서는 여러 예측기의 장점을 이용하여 높은 성능을 얻을 수 있는 새로운 하이브리드 예측 메커니즘을 제안한다. 또한 예상하기 어려운 명령어를 동적으로 찾아내어 예상하지 않음으로서 잘못 예상한 misprediction 페널티를 줄이고 예상 정확도를 높인다. 시뮬레이션 결과 SPECint95 벤치마크 프로그램에 대해 제안한 하이브리드 예측기에서 예측율은 평균 79%에서 90%로 향상하였고, misprediction rate는 평균 12%에서 2%로 낮추었다

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.11 no.1E
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• pp.23-29
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• 1992

음성파형은 인근 표본값들 사이에 높은 상관관계를 나타낸다. 음성신호의 상관관계를 증가시키 기 위한 한 방법으로는 부호화하기 전에 입력신호를 단순히 적분시키는 방법이다. 이 적분된 rqkt들은 수신기에서 일반 미분기에 의해 제거될 수 있다. 이렇게 하면 음성신호의 저역주파수가 강조되고 인근 표본값의 자기 상관관계가 증가된다. 이런 과정을 시그마-델타 기법이라 한다. 이 논문에서는 그러한 시 그마-델타의 특성을 사용하는 예측기를 새로이 제안한다. 즉, 부호화하기 전에 입력신호를 적분하고 인 근한 과거 및 미래의 두 표본을 사용하여 적분된 현재표본을 예측한다. 제안된 예측기는 CCITT-권고 형 ADPCM의 평균 예측이득보다 8.65db 높게 얻어졌다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.21 no.4
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• pp.449-455
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• 2011

In this paper, a time-delay problem of a tele-operated control system is investigated and compensated by neural network. The smith predictor requires an exact system model to deal with a time-delay in the system. To compensate for modeling errors in the configuration of the Smith predictor, a neural network approach is presented. Based on forming the Smith predictor structure, the radial basis function(RBF) neural network estimator is used. Simulation and experimental studies are conducted to show the functionality of the proposed method.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.11 no.11
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• pp.1480-1490
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• 2008

Design of a linear predictor and matching of an entropy coder is the art of lossless audio coding. In this paper, we use the covariance method and the Choleskey decomposition for calculating linear prediction coefficients instead of the autocorreation method and the Levinson-Durbin recursion. These results are compared to the polynomial predictor. Both of them, the predictor which has small prediction error is selected. For the entropy coding, we use the Golomb-Rice coder using the block-based parameter estimation method and the sequential adaptation method with LOCO-land RLGR. The proposed predictor and the block-based parameter estimation have $2.2879%{\sim}0.3413%$ improved compression ratios compared to FLAC lossless audio coder which use the autocorrelation method and the Levinson-Durbin recursion. The proposed predictor and the LOCO-I adaptation method could improved by $2.2879%{\sim}0.3413%$. But the proposed predictor and the RLGR adaptation method got better results with specific signals.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.46 no.6
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• pp.73-79
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• 2009

For the shake of control for movement object, control theory like neural network, nonlinear model predictive control(NMPC) is realized on digital high speed computer. Predictor of flight control system(FCS) based nonlinear model predictive control has to be satisfied with response for hard real-time to perform applications on each module in the FCS. Simultaneously, It gives a serious consideration accuracy to give full play to FCS's performance. Error of mathematical aspect affects realization of whole algorithm. But factors of bring mathematical error is not considered to calculate final accuracy on parameter of predictor. In this paper, Predictor was made using load control model on the digital computer for design FCS at hard real-time and is shown response time on realization algorithm. And is shown realization algorithm of high effective predictor over the accuracy. The predictor was realized on the load control model using Euler method, Heun method, Runge-Kutta and Taylor method.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.985-985
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• 2012

최근 지구온난화 및 기후변화로 인해 단시간에 높은 강우강도를 가지고 발생하는 집중호우 홍수 등의 위험기상으로 인한 인명 및 재산피해가 빈번하게 발생하고 있어 초단기 및 단기 강수 예측에 대한 중요성이 부각되고 있다. 단기 강수예측모델은 다양한 관측자료의 사용과 자료동화기법의 개발로 예측능력이 크게 향상되었지만 수치모델의 고유특성인 스핀업(spin-up) 문제로 1~6시간까지 강수예측성능에 한계를 보인다. 반면 초단기 강수예측모델은 레이더기반으로 외삽법을 이용하여 1~3시간까지 높은 정확도의 강수예측을 하지만 강수에코의 생성 소멸의 물리과정을 포함하지 않아 3시간 이후의 정확도가 낮다. 이러한 단기 및 초단기 강수예측모델의 장점을 반영하여 최적 강수예측 자료 생산을 위한 연구를 수행하였다. 이를 위해 초단기 및 단기 강수예측모델의 예측성능을 평가하였으며 모델의 예측성능 기반의 최적 강수자료 병합기법을 개발하였다. 향후 최적 강수예측 자료 생산체계가 구축되면 수문관련 유관기관에서 하천관리에 사용하는 유량예측모델에 시 공간적 고해상도의 강수예측정보를 제공하여 수문분야의 유량예측 정확도 행상에 기여할 것으로 기대된다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.30 no.10
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• pp.569-578
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• 2003

Data dependencies are one of major hurdles to limit ILP(Instruction Level Parallelism), so several related works have suggested that the limit imposed by data dependencies can be overcome to some extent with use of the data value prediction. Hybrid value predictor can obtain the high prediction accuracy using advantages of various predictors, but it has a defect that same instruction has overlapping entries in all predictor. In this paper, we propose a new hybrid value predictor which achieves high performance by using the information of static and dynamic classification. The proposed predictor can enhance the prediction accuracy and efficiently decrease the prediction table size of predictor, because it allocates each instruction into single best-suited predictor during the fetch stage by using the information of static classification. Also, it can enhance the prediction accuracy because it selects a best- suited prediction method for the “Unknown”pattern instructions by using the dynamic classification mechanism. Simulation results based on the SimpleScalar/PISA tool set and the SPECint95 benchmarks show the average correct prediction rate of 85.1% by using the static classification mechanism. Also, we achieve the average correction prediction rate of 87.6% by using static and dynamic classification mechanism.

• Electrical & Electronic Materials
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• v.1 no.3
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• pp.219-227
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• 1988

광자기디스크 응용상의 과제로서는 저가격화와 overwrite의 실현, 그리고 고속 기록재생 및 고속 access성을 들 수 있는데 현재 기록매체와 drive공히 다방면으로 연구개발이 집중되고 있어 제2, 제3세대 광자기디스크 장치가 속속 나타날 전망이다. 광자기 디스크의 수요예측은 예측시점이나 예측방법, 예측자에 따라 상당한 차이를 보이나 공통적으로 1990년대레응 20-30억불 시장을 예상하고 있으며 수요증가추세는 2000년까지 기하급수적으로 늘어날 것으로 보고 있다. 광자기 디스크 장치의 수요 예측 결과의 일예를 그림 12에 소개한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1395-1399
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• 2010

최근 들어 전 세계적으로 태풍과 가뭄 그리고 국지적인 호우 등의 기상변화로 인하여 수자원 종합적인 개발과 이용계획에 대한 전문적인 예측이 필요하다. 우리나라는 홍수기에 집중적인 강우 발생으로 인하여 평수기와 유입량 차이가 심한 수문특성을 가지고 있어 안정적인 수자원 공급에 대한 장기적인 관점에서 이수와 치수정책을 수립해야 한다. 본 연구는 1985년 1월부터 2008년 12월까지 24년에 해당하는 한정된 기간의 짧은 유출량 자료를 갖는 대청댐 유역에서의 시계열 유입량 특성을 Box-Jenkins모형 또는 ARIMA모형을 적용하여 추계학적 분석을 실시하였다. 월유입량과 같은 비정상성 시계열에 적용될 수 있는 적절한 추계학적 모형을 찾기 위하여 모형의 식별과 모형의 추정, 모형의 검진 등의 3단계에 걸친 분석을 실시하였다. 연구결과 대청댐 월유입량 예측모형으로 승법계절 ARIMA$(0,1,2){\times}(1,1,0)_{12}$이 유도되었으며, 이 모형으로 1, 3, 6, 12개월의 선행기간에 대한 실시간 유입량을 예측하였다. 예측된 유입량을 2008년 실측유입량과 비교한 결과 6개월에 대한 예측의 정확성이 가장 높게 나타났다. 또한 평수기와 홍수기를 구분한 예측도 실시하였으며, 평수기는 1개월 홍수기는 3개월 간격으로 예측하는 것이 가장 적절한 것으로 분석되었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06b
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• pp.261-266
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• 2007

내장형 시스템에 보다 강력한 성능이 요구됨에 따라 내장형 마이크로 프로세서는 보다 깊은 파이프라인을 채택하고 있다. 따라서, 내장형 마이크로 프로세서는 보다 정확한 분기 예측기를 필요로 하고 있다. 이러한 상황에서 분기 예특기의 구조, 성능 및 전력 소모와 전체 시스템의 전력 소모 사이의 trade-off를 분석하는 것은 매우 중요하다. 내장형 환경에서 시스템의 전력 소모는 설계 시 매우 중요하게 고려되어야 한다. 특히 내장형 시스템의 요구사항은 동작할 응용 프로그램에 의하여 규정되고, 전력 소모도 응용프로그램의 구조와 강하게 연관되어 있다. 본 논문의 목표는 내장형 환경에서 성능-전력 공간에서 분기 예측기를 분석하는 기법을 제시하는 것에 있다. 이를 통하여, 분기 예측기 테이블의 성능-전력을 고려한 최적화된 크기를 찾을 수 있다. 이러한 목표는 수학적 모델링을 통한 정량적 예측의 수행 및 시뮬레이션 결과와의 비교를 통한 수학적 모델링의 검증의 과정을 통하여 이루어진다. 결과는 우리의 수학적 모델이 성능-전력 공간에서 분기 예측기 테이블의 최적화된 크기 결정의 해법을 제공하고 있음을 보여주고 있다.