• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.11a
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• pp.202-205
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• 2010

H.264/AVC의 화면내 예측 부호화 기술에서 예측 모드 정보를 부호화하기 위해 최우선 모드를 이용하며 최우선 모드의 선택율은 매우 높다. 또한 일반적으로 자연 영상이나 동영상의 경우 균일한 특성을 나타내는 영역을 많이 포함하고 있으며, 이러한 영역은 주변 블록과의 상관도가 매우 높다. 따라서 주변 블록의 예측 모드, 화소 에지의 방향성을 이용하면 복호화기에서도 현재 블록의 최적의 예측 모드를 결정할 수 있다. 본 논문에서는 화면내 부호화 효율을 향상시키기 위해 예측 모드 정보를 전혀 전송하지 않는 복호화기 예측을 이용한 화면내 예측 모드 SKIP 부호화 모드를 제안한다. 제안하는 방법은 주변 블록의 정보만을 이용하여 예측 모드를 결정하고 기존의 예측/변환 방법을 이용하여 부호화를 실시하며 예측 모드 정보는 전혀 전송하지 않는다. 실험 결과 제안하는 방법은 H.264/AVC의 참조 소프트웨어인 JM 17.0에 비하여 CIF 영상에서 1.40%, 720p 영상에서는 3.24%의 비트 감소를 나타내었다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• v.10
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• pp.158-163
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• 1981

미래를 알고자하는 인간의 욕망은 항상 존재하고 있다. 이러한 욕망을 예전에는 예언가들이 충족시켰으나 지금에는 과학자들에 의하여 많이 행하여지고 있다. 특히 미래의 경제적 현상에 대한 정확한 지식에 관한 욕망은 보다 크다. 사회현상의 예측 가능성에 대한 의견은 일치하고 있지 않다. 예를 들면 유명한 경제학자인 Hayek (1974)는 사회현상은 자연현상과는 달라 그 복잡성 때문에 예측이 불가능하다고 주장한다. 물론 사회적 경제적 현상의 예측은 여러점으로 보아 어려운 것은 사실이나 불가능하다고 볼수는 없으며, 어려우나 예측이 필요하므로 가능한한 정확한 예측을 하도록 노력해야 한다. 본 논고를 통하여 경제현상의 예측방법 특히 장기예측 방법과 그 문제점들을 간단히 다루려 한다. 장기예측은 가장 쉽고도 가장 어려운 예측이다. 10년내지 20년후의 현상에 관한 예측은 그 진위성이 쉽게 판단이 될 수 없으므로 누구나 할 수 있는 예측이다. 반면에 10년후의 현상에 관하여 예측을 한다는 것은 다른 예측보다도 어려운 것이 사실이다.

• ETRI Journal
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• v.7 no.2
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• pp.40-42
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• 1985

전자부품의 고장률은 그부품 고유의 activation 에너지에 의해 결정되며 이 activation 에너지는 온도의 변화에 관계없이 일정하다. 본고에서는 온도 변화에 따른 부품의 고장률과 activation 에너지와의 관계를 검토함으로서 MIL-HDBK-217의 부품고장률 예측방법을 분석하였다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.23 no.4
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• pp.21-29
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• 2017

Previous visual analytics researches has focused on reducing the uncertainty of predicted results using a variety of interactive visual data exploration techniques. The main purpose of the interactive search technique is to reduce the quality difference of the predicted results according to the level of the decision maker by understanding the relationship between the variables and choosing the appropriate model to predict the unknown variables. However, it is difficult to create a predictive model which forecast time series data whose overall trends is unknown such as youth physical growth data. In this paper, we pro pose a novel predictive analysis technique to forecast the physical growth value in small pieces of time series data with un certain trends. This model estimates the distribution of data at a particular point in time. We also propose a visual analytics system that minimizes the possible uncertainties in predictive modeling process.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.9 no.4
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• pp.420-425
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• 1999

The maximum demand controller is an electrical equipment installed at the consumer side of power system for monitoring the electrical energy consumed during every integrating period and preventing the target maximum demand (MD) being exceeded by disconnecting sheddable loads. By avoiding the peak loads and spreading the energy requirement the controller contributes to maximizing the utility factor of the generator systems. It results in not only saving the energy but also reducing the budget for constructing the natural base facilities by keeping thc number of generating plants ~ninimumT. he conventional MD controllers often bring about the large number of control actions during the every inteyating period and/or undesirable loaddisconnecting operations during the beginning stage of the integrating period. These make the users aviod the MD controllers. In this paper. fuzzy control technique is used to get around the disadvantages of the conventional MD control system. The proposed MD controller consists of the predictor module and the fuzzy MD control module. The proposed forecasting method uses the SOFM neural network model, differently from time series analysis, and thus it has inherent advantages of neural network such as parallel processing, generalization and robustness. The MD fuzzy controller determines the sensitivity of control action based on the time closed to the end of the integrating period and the urgency of the load interrupting action along the predicted demand reaching the target. The experimental results show that the proposed method has more accurate forecastinglcontrol performance than the previous methods.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.38-38
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• 2017

본 연구는 내수침수에 의한 침수면적 예측을 위한 강우특성과 1차원 유출모형의 유출특성 및 월류특성 자료를 이용한 침수면적의 정확도를 다양한 호우사상을 적용하여 분석하였다. 국내에서 침수 취약지역 예측을 위해서 강우-유출모형의 유출량 예측 즉 홍수추적을 중심으로 이루어지고 있는 실정이다. 기존 모형이 홍수추적을 중심으로 이루어진 것은 대유역의 경우에 XP-SWMM 모형과 같은 정밀모형을 이용할 경우 긴 모의시간으로 인하여 예경보 발령을 위한 골든타임 확보가 어려우며, 홍수량 예측을 통하여 예측된 침수피해에 대한 정밀도 확보가 어렵기 때문에 실제 상황에 적용하기 어려운 문제점이 발생하고 있다. 컴퓨터 하드웨어의 발전에 따른 연산속도의 증가와 빅데이터 처리기술을 발전에 따라서 10년 전과 비교하여 2차원 침수면적 예측시간이 단축되기는 하였지만, 실제 침수면적 예측에 적용하기는 어려운 실정이다. 따라서, 모의시간이 짧은 1차원 강우-유출모형, 1차원 도시유출모형을 이용한 침수면적 예측방법에 대하여 연구하였다. 홍수피해 예측을 위하여 다양한 수문학적 인자의 영향 분석을 위해서 XP-SWMM 모형의 다양한 형태의 강우입력자료에 따른 1차원 유출 모의결과와 2차원 지표류 모의결과를 이용하여, 2차원 침수면적 예측결과를 추정하기 위한 수문학적 인자의 적용방법에 대하여 분석하였다. 모의시간이 짧은 강우-유출모형과 1차원 도시유출모형을 이용하여 도출한 수문학적 인자를 이용한 침수면적의 추정방법을 분석을 비교분석함으로써 침수면적 예측 시스템 구축방안에 대하여 구체적인 수문학적 인자들 생성을 위한 단계적 모형 적용방안 수립을 위한 자료로 활용할 수 있을 것이다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.27 no.4
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• pp.477-486
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• 2022

In this paper, we propose a novel intra-prediction method using convolutional neural network (CNN) to improve a quality of a predicted block in VVC. The proposed algorithm goes through a two-step procedure. First, an input prediction block is generated using one of the VVC intra-prediction modes. Second, the prediction block is further refined through a CNN model, by inputting the prediction block itself and reconstructed reference samples in the boundary. The proposed algorithm outputs a refined block to reduce residual signals and enhance coding efficiency, which is enabled by a CU-level flag. Experimental results demonstrate that the proposed method achieves improved rate-distortion performance as compared a VVC reference software, I.e., VTM version 10.0.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.26 no.6
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• pp.943-952
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• 2013

Wald, Agresti-Coull, Jeffreys, and Bayes-Laplace methods are commonly used for confidence interval of binomial proportion are applied for prediction intervals. We used coverage probability, mean coverage probability, root mean squared error, and mean expected width for numerical comparisons. From the comparisons, we found that Wald is not proper as for confidence interval and Agresti-Coull is too conservative to differ from confidence interval. However, Jeffrey and Bayes-Laplace are good for prediction interval and Jeffrey is especially desirable as for confidence interval.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.05a
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• pp.836-839
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• 2016

In this paper, we propose a motion estimation method that is important in performance of video encoding. Conventional motion estimation methods have serious problems of low prediction quality and problems of much computation increase. In the paper, we propose a method that reduces unnecessary computations only using optimal candidate points, while keeping prediction quality almost similar to that of the full search. The proposed method takes only 3~5% in computational amount and has decreased prediction quality about 0~0.01dB compared with the fast full search algorithm.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.34 no.4
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• pp.579-588
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• 2021

Wald, Agresti-Coull, Jeffreys, and Bayes-Laplace methods are commonly used for confidence interval of binomial proportion are applied for prediction intervals. We used coverage probability, mean coverage probability, root mean squared error, and mean expected width for numerical comparisons. From the comparisons, we found that Wald is not proper as for confidence interval and Agresti-Coull is too conservative to differ from confidence interval. However, Jeffrey and Bayes-Laplace are good for prediction interval and Jeffrey is especially desirable as for confidence interval.