• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.37 no.4
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• pp.163-173
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• 2018

This paper performed the prediction of the acoustic loads applied to the surface of the flight vehicle during flight. Acoustic loads during flight arise from the pressure fluctuations on the surface of body. The conventional method of predicting the acoustic loads in flight uses semi-empirical method derived from theoretical and experimental results. However, there is a limit in obtaining the flow characteristics and the boundary layer parameters of the flight vehicle which are used as the input values of the empirical equation through experiments. Therefore, in this paper, we use the hybrid method which combines the results of CFD (Computational Fluid Dynamics) with semi-empirical methods to predict the acoustic loads acting on flight vehicle during flight. For the flight vehicle with cone-cylinder-flare shape, acoustic loads were estimated for the subsonic, transonic, supersonic, and Max-q (Maximum dynamic pressure) condition flight. For the hybrid method, two kind of boundary layer edge estimation methods based on CFD results are compared and the acoustic loads prediction results were compared according to empirical equations presented by various researchers.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.12 no.3
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• pp.62-67
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• 1993

부호 여기된 선형예측 음성보코더들은 4800bps의 낮은 전송율에서도 좋은 음질을 제공한다. CELP 형 보코더의 피치검색법의 문제점중에 하나는 피치 검출시의 조오류에 의해 예측이득이 저하된다는 점이다. 본 논문에서 우리는 CELP 보코더의 피치 예측이득을 개선하는 한 새로운 피치검색법을 제안하였다. 제안한 방법은 예비피치들을 검출하여 이들중 피치 예측이득이 최대인 값을 선정하는 방법을 적용하였다. 이 방법을 여러 화자의 발성에 대해 적용한 결과 피치 예측이득율 6.1% 정도 개선할 수 있었다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.7 no.7
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• pp.1527-1532
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• 2003

기존의 GPC방법으로 제어하기 힘든 비선형성과 플랜트의 변수변화를 포함하는 비선형 플랜트를 지연 예측신경망을 사용하여 효과적으로 제어하는 적응 GPC방법을 제안한다 제안한 방법에서는 플랜트의 선형 변수 추정이나 근사적인 모델로부터 선형 매개변수를 구해서 선형 모델을 만들고 실제 시스템의 출력과 선형모델의 오차를 신경망의 출력으로 표현한 다음, 이 식으로부터 적응 GPC 알고리듬을 유도한다. 여기서 지연 예측신경망은 적응 GPC에 이용될 플랜트의 출력을 예측하도록 학습된다. 이와 같은 제어기를 구성함으로써 선형 변수만으로 적응 GPC 제어기가 구성되어질 경우 생기는 비선형 변수의 추정과 출력 예측 값을 계산하는 번거로움을 해결하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.73-75
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• 2001

본 논문에서는 다중 스레드 Java 프로그램의 실행 중 처리되지 않는 예외상황을 실행 전에 미리 예측하는 분석 방법을 제안한다. Java에서는 안전성 문제 때문에 다중 스레드 사이에서 예외 상황을 발생시키지 않도록 제한하고 있는데 반해, 본 연구에서는 프로그래머가 자유롭게 다중 스레드 사이에 예외상황을 발생시킬 수 있도록 언어를 확장한 후에 그 프로그램에서 처리되지 않는 예외상황을 예측해낸다. 이 분석 방법은 다중 스레드 Java 프로그램의 각 스레드에서 동시에 수행될 수 있는 부분들을 미리 예측해내고, 이 분석 정보를 이용하여 다중 스레드 사이에서 예외상황을 발생시킬 때 처리되지 않는 예외상황을 예측한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.311-313
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• 2000

본 논문에서는 시간이 흐름에 따라 관측되는 시계열 데이터에 대한 예측을 위한 순차적 베이지안 진화 연산기법을 제안한다. 이 방법에서는 이전 세대의 모델을 바탕으로 예측을 수행하고 새로운 데이터가 주어지면 현재의 예측 모델을 평가하여 더 좋은 모델을 생성하도록 한다. 제안된 방법을 시계열 데이터에 적용한 결과 기조의 방법보다 데이터에 적합한 모델을 학습하고 성공적인 예측을 수행함을 확인하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.9 no.6
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• pp.29-37
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• 1990

건축물이 갖게 될 음향학적 특성을 미리 예측함으로써 그 건축물의 음향학적 특성을 미리 예측 함으로써 그 건축물의 음향학적 요구에 맞는 설계를 수행할 수 있도록 하기 위해 computer simulation 방법을 개발하였다. 본 연구에서 사용된 simulation 방법은 영상음원법을 기초로 하였으며, simulation 에 의한 임펄스 응답이 유한한 시간 내로 제한되어 발생되어 오차를 줄이기 위한 방법이 제시되었다. 개발된 simulatio 방법으로 실내에서의 임펄스 응답, 잔향 곡선, early/rate energy ratio 등을 예측하고 실험 결과와 비교 하였으며, 실용적인 응용 가능성도 검토하였다.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1995.05a
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• pp.796-802
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• 1995

본 연구의 목적은 원자력 배관용 스테인레스강의 J-R곡선을 예측하기 위한 2가지 방법 올 제시하는 것이다. 첫 번째 방법에서는 균열길이/시편폭 비를 변수로 한 탄소성 유한요소해석을 수행하여 파괴변형률에 근거한 P-$\delta$곡선을 얻고, 이 결과로부터 일반궤적법을 응용하여 J-R곡선을 구하였다. 두 번째 방법에서는 $\sigma$-$\varepsilon$곡선과 J-R곡선의 상관관계를 통계처리하여 응력-변형률시험결과로부터 J-R곡선을 예측할 수 있는 실험식을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 방법들을 이용하여 구한 예측결과는 실험결과와 대체로 잘 일치하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.421-422
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• 2007

움직임을 예측하는 방법은 동영상 압축에서 중요한 부분 중 하나이다. 동영상은 움직임이 빠르거나 혹은 느린 것으로 나누어 볼 수 있고 이에 마라 움직임을 예측하는 방법을 달리 할 수 있다. 이 논문에서는 동영상의 움직임 벡터의 분포를 예상해보고 그에 따른 영역 대하여 다른 탐색 패턴을 적용하여 움직임 벡터를 예측하는 방법을 제안하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.17 no.8
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• pp.68-72
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• 1998

본 논문에서는 기존의 DPCM에 의한 압축방법보다 더 낮은 비트율을 갖는 압축방 법을 제안한다. 각 화소의 예측오차 값은 DPCM방법에 의해 양자화되고, 양자화된 예측오차 의 열은 예측오차의 학습된 열로 구성된 코드북과 비교된다. 비교과정은 벡터양자화 방법과 동일하고, 그 결과 코드북의 주소를 생성한다. 제안된 방법은 DPCM과 동일한 복원 영상의 화질을 보이지만, 더 낮은 비트율을 얻을 수 있다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.30 no.1
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• pp.181-193
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• 2017

The paper introduces bottom-up and optimal combination methods that can analyze and forecast hierarchical time series. These methods allow forecasts at lower levels to be summed consistently to upper levels without any ad-hoc adjustment. They can also potentially improve forecast performance in comparison to independent forecasts. We forecast regional traffic accident counts as time series data in order to identify efficiency gains from hierarchical forecasting. We observe that bottom-up or optimal combination methods are superior to independent methods in terms of forecast accuracy.