Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2006.06a
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pp.195-202
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2006
본 연구에서는 보다 효과적인 기업부도예측을 위하여, 동계적 방법과 인공지능 방법을 결합한 통합모형을 제시하였다. 이를 위하여 통계적인 모형 중에서 가장 널리 활용되고 있는 다변량 판별분석, 로지스틱 회귀분석과 인공 지능적인 방법으로서 최근 널리 사용되고 있는 인공신경망, 규칙유도기법, 베이지안 망의 5가지 방법론을 통합한 Voting with Performance & Weights from ANN(WP-ANN) 통합모형을 제시하였다. 실험결과, 본 연구에서 제안한 WP-ANN 통합모형은 다변량 판별분석, 로지스탁 회귀분석, 인공신경망, 규칙유도기법, 베이지안 망 등의 단일모형과 비교한 결과 가장 예측정확성이 유수한 것으로 나타났다. 따라서 본 연구를 통해 기업부도예측에 있어서 WP-ANN 통합모형이 기존의 모형들에 비해 우수한 예측정확성을 나타냄을 알 수 있었다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.10
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pp.2409-2416
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2015
This paper presents an orientation-based adaptive prediction method for effective lossless image compression. For a robust prediction, the proposed method estimates the directional information and the property near the current pixel in a support region-based fashion, not a pixel-based one which is sensitive to a small variation. We improve the prediction performance effectively by selection of the prediction pixel adaptively according to the similarity between support regions of the current pixel and the neighboring pixels. Comprehensive experiments demonstrate that the proposed scheme achieves excellent prediction performance measured in entropy of the prediction error compared to a number of conventional prediction methods such as MED, GAP, and EDP. Moreover the complexity of the proposed algorithm measured by average execution time is low compared to MED which is the simplest prediction method.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.22
no.3
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pp.21-30
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2021
This study proposes a 5-month rebar price prediction method using the recursive prediction method of deep learning. This approach predicts a long-term point in time by repeating the process of predicting all the characteristics of the input data and adding them to the original data and predicting the next point in time. The predicted average accuracy of the rebar prices for one to five months is approximately 97.24% in the manner presented in this study. Through the proposed method, it is expected that more accurate cost planning will be possible than the existing method by supplementing the systematicity of the price estimation method through human experience and judgment. In addition, it is expected that the method presented in this study can be utilized in studies that predict long-term prices using time series data including building materials other than rebar.
지진예측 분야는 규준에 의한 방법이 일반 구조물에 적용하기에 무난하며, 가장 보편적으로 사용되는 방법은 확정론적 방법과 시간독립 확률론적 방법이라 하겠다. 물론 시간종속 확률론적 방법과 베이지만 방법이 연구되고 있지만, 아직은 실무에서는 사용되고 있지 않는 실정이다. 지진예측 분야에서는 아직도 많은 불확실성이 내재하며, 그 불확실성은 전문가의 판단에 의하여 서로 다른 안전폭을 결정함으로써 또는 안전율을 중복되게 적용함으로써 필연적으로 서로 다른 결과를 구하게 된다. 심지어 미국 동부의 경우 전문가에 따라 지반가속도가 2배 이상 차이가 나기도 하며, 그 전문가들이 모두 그 분야에서 능력을 인정받고 있는 실정이다. 우리나라의 경우도 기록기에 의한 자료 및 지질학적 연구가 미흡하고 역사기록도 한정되어 있는 실정이나, 원자력발전소의 위험성과 파급효과를 고려할 때 우리나라 특성에 맞는 지진예측 방법이 좀 더 연구되어야 할 것이다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2014.11a
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pp.216-217
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2014
고효율 비디오 부호화/복호화 표준인 HEVC(High Efficiency Video Coding)는 ITU-T(VCEG)와 ISO-IEC(MPEG)이 JCT-VC라는 팀을 이루어 공동으로 표준화를 진행 하였다. 이 표준화에서는 기존 표준기술 보다 다양한 예측 방향을 통한 인트라 예측 방법을 사용하며, 이로 인해 부호기의 계산량이 매우 높은 단점을 가진다. 제안하는 방법은 예측단위인 PU의 서브샘플링 값을 구하고 이의 경사도를 이용해 율-왜곡 최적화 방법(Rate-Distortion Optimization)의 계산에 사용되는 후보 모드를 줄이는 방법으로 부호기의 속도를 개선하는 방법이다. 이 방법은 기존 방법보다 적은 비트 손실에도 불구하고 약 19%의 부호화 속도 향상을 가진다.
도로교통소음은 많은 지역에 산재해 있으며 특히 주도로변에 거주하는 사람들에게 환경과 관련하여 매우 중요하다. 도로교통으로부터 소음수준을 계산하는데 몇가지 다른 방법들이 이용되고 있다. 이 방법들은 계산방법과 그래프식 그리고 컴퓨터 모델링 기술 등이다. 교통과 교통소음의 영향으로부터 소음을 계산하는 간단한 기술의 예측방법은 여기에 나타내었다. 이 TNS (traffic Noise Screening) 방법은 서로 다른 도로유형에 대한 일련의 도로교통소음레벨의 예측그래프로 전개된 것이다. 이 그래프는 Federal Highway Administration (FHWA) STAMINA 2.0을 이용하여 다양한 시나리오에 대한 소음 예측모델을 계산한 결과를 기초하였다. TNS에 도로의 기하학적 형태, 교통량 주행속도 그리고 도로중앙선의 거리등의 데이터를 입력시킨다. TNS 그래프는 소음영향과 연관된 교통소음예측에서 사용하는 경우 교통소음레벨의 계산을 쉽게 한다. 이 TNS 방법은 STAMINA 2.0과 같은 상세 모델링을 대신하지는 못하지만 상세 모델을 필요로 할 때 도움을 주는 도구이다 만약 소음계산들이 중요하거나 또는 시나리오가 보다 복잡하고 부가된다면 보다 상세한 모델링이 수행되어져 스크린 결과들이 나타난다.
신호교차로 서비스수준은, 객관적으로 측정 할 수 있는 여러 가지 기준에 의해 결정될 수 있다. 예를 들면, 지체시간(Delay), 교통사고수(Number of Accident), 교통사고율(Accident Rate), 충돌수(Traffic Conflict), 그리고 교통사고에 노출된 차량수(Exposure)등이다. 지금까지는 1985 Highway Capacity Manual(HCM)에서 소개된 지체시간에 의한 서비스수준 결정방법이 널리 사용되어 왔다. 본 논문에서는 1985 HCM 방법의 중용성과 유용성에 대해 논하지 않고, 교통안전(Safety)에 의한 신호교차로 서비스수준 결정방법을 제시하였다. 교차로의 위험도(Degree of Intersection Hazard)를 예측하기 위해, 교통사고빈도 수가 가장 높은 두가지 교통사고 유형, 즉 좌회전추돌(Left-Tum)과 후미추돌(Rear-End) 예측 모형이 개발되었다. 여기서 첫째, 좌회전추돌 위험도를 예측하기 위하여 음지수 분포(Negative-Exponential Distribution)를 이용한 확률적 모형이 개발되었다. 둘째, 후미추돌 위험도를 예측하기 위하여 연속류 모형(Continuum Model)을 이용한 거시적 모형이 개발되었다. 개발된 두가지 모형을 이용하여 신호교차로 안전도를 예측하였으며 교차로 서비스수준이 안전도에 의해 결정되었다. 본 논문에서 제시된 교통안전에 의한 신호교차로 서비스수준 결정방법은 연동교차로를 제외한 독립교차로에만 적용이 된다.
Proceedings of the Korean Reliability Society Conference
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2000.04a
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pp.135-143
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2000
일반적으로 제어시스템은 독립된 기능을 갖는 전자제어모듈들로 구성되고, 제어시스템의 보수에 있어서 최소 교체단위가 전자제어모듈이기 때문에 제어시스템의 신뢰성을 평가하는 것은 전자제어모듈의 신뢰성을 평가하는 것으로부턴 출발한다. 전자모듈의 신뢰성을 평가할 때 주로 사용하는 평가척도는 MTBF이고, 제조업체에서는 일반적으로 MIL-HDBK-217의 수명예측방법을 이용하여 산출한 MTBF를 제시하고 있다. 하지만 현장의 구매자들은 물론 전자모듈을 개발하는 엔지니어도 MIL-HDBK-217 데이터를 이용한 계산만으로 산출한 MTBF가 실제 사용할 때와 큰 차이가 없는지 확인하기를 원한다. 본 논문에서는 이러한 요구에 따라서 MIL-HDBK-217의 수명예측 방법을 이용하여 예측한 수명을 가속수명시험을 통하여 보증하는 방법을 제시하고, 제시한 방법을 실제 국내에서 제작한 2종류의 전자제어모듈에 적용한 사례를 기술하였다. 국내에서 제작한 2종류의 전자제어모듈에 대하여 본 논문에서 제시한 보증시험방법에 따라서 시험한 결과 신뢰수준 60%에서 예측 수명을 보증할 수 있었고, 보증시험 후에 수명을 추정하기 위하여 추가적으로 장시간 시험하여 수명을 추정한 결과 추정된 수명이 MIL-HDBK-217을 이용하여 예측된 수명에 비하여 2.86∼3.40배길게 나타났다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.04a
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pp.580-582
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2001
현재 소프트웨어 개발 주기의 초기 단계에서 소프트웨어의 개발과 유지보수를 위한 비용과 노력을 미리 예측하는 소프트웨어 규모 예측 방법이 요구되고 있다. 이에 따라 소프트웨어 규모 예측 방법을 위한 수백개의 메트릭스가 제안되고 있지만, 난해하고 복잡한 측정 방법으로 인해 소수의 실제 전문가에 의해 사용되고 있다. 이용할 해당 메트릭스의 장점과 단점을 파악하고 적용시켜야 시행착오를 피할 수 있다. 본 논문에서는 객체지향 시스템 분석 단계에서 주로 작성되는 UML Use Case 다이어그램 분석을 통해 소프트웨어 규모 예측을 하는 방법을 비교 분석한다. 이를 따르면 메트릭스를 적절히 사용하여 보다 효율적인 소프트웨어 프로젝트 관리를 할 수 있을 것이다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2018.11a
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pp.163-164
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2018
본 논문에서는 양방향 예측 모드에서 LIC(Local Illuminance Compensation)의 복잡도 감소를 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 현재 CU 가 양방향 예측 모드일 경우 움직임 보상 단계에서 예측 블록 두 개를 가중 평균을 낸 뒤 LIC 를 수행함으로써 양방향 예측모드에서 LIC 를 한번만 수행하여 기존 LIC 대비 낮은 복잡도를 보인다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위하여 RA(Random Access) 조건에서 MPEG 표준 실험 영상의 B, C, D 클래스를 이용하여 BD-rate 를 VTM-2.0.1 과 비교한다. 실험결과로서 본 논문에서 제안하는 방법이 VTM2.0.1 대비 BD-rate 성능 관점에서 Y, U, V 각각에 대하여 평균 0.17, 0.17, 0.23 의 성능 향상을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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