• The Journal of Engineering Geology
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• v.7 no.3
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• pp.207-216
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• 1997

Estimation of loads on tunnel lining is one of the major issues to be addressed in the design of a tunnel. The existing analytical methods do not consider important details of construction and the variation of geology along the tunnel axis. The measured loads obtained from several sanitary and subway tunnels in Edmonton, Alberta, Canada, are compared with the lining loads calculated using the existing analytical methods. However, the existing methods are determined to be not fully satisfactory for the estimation of lining loads. To account for face and heading effects occurring prior to lining installation, the stress reduction factor determined using Eisenstein and Negro's method is used coupled with an analytical solution for calculation of lining loads.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.06a
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• pp.201-202
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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 표준에서는 동영상 압축의 대표적 기술인 인트라 예측 방법을 사용하며, 기존 H.264/AVC 보다 더욱 다양한 방향의 예측을 통한 부호화 및 복호화의 효율을 가져온다. 제안하는 방법은 다양한 방향의 화소 예측에 사용되는 율-왜곡 최적화 방법의 계산량을 개선하는 방법으로, 주변 화소의 변화량을 이용하여 선택적인 모드를 사용하는 고속화 알고리즘을 통해 기존 방법보다 약 20%의 부호화 속도 향상을 가져오는 방법이다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.14 no.4
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• pp.100-108
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• 1995

This study is aimed to show that revised prediction method in road traffic noise after comparing prediction method of National Institute of Environmental Research with that of the Acoustical Society of Japan. For this purpose, prediction equation and caluation procedure of each case was programmized and data predicted by each method were compared with those measured in the 14 fields. The result show that data predicted by 14 fields. The result show that data predicted by the method proposed in this study were closer to the data measured in the fields than those predicted by National Institute of Environmental Research and the Acoustical Society of Japan in the surroundings of urban express way (include highway) and general traffic road where the vehicle speed is higher than 40km/h.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.277-279
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• 2005

단백질들은 서로 다른 단백질들과 상호작용하거나 복합물을 형성함으로써 생물학적으로 중요한 기능을 한다고 알려져 있다. 때문에 대부분의 세포작용에 있어 중요한 역할을 하는 단백질들 간의 상호작용 분석 및 예측에 대한 연구는 여러 연구그룹으로부터 풍부한 데이터가 산출된 후게놈시대(post-genomic era)에서 또 하나의 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 효모에 대해 공개되어있는 단백질 상호작용 데이터들에서 속성들 간의 연관규칙 학습을 통해 잠재적 단백질 상호작용들을 예측하기 위한 연관규칙 기반의 상호작용 예측 방법을 제시한다. 단백질들 간의 상호작용 예측을 위해 고려되는 각 단백질의 다수의 속성차원은 정보이론 기반의 속성선택 알고리즘을 이용하여 효율적으로 줄이며 상호작용의 속성집합을 이용하여 신경망을 훈련시키고 이렇게 훈련된 신경망에서 속성들 간의 연관규칙을 디코딩하여 연관규칙 기반의 상호작용 예측에 활용한다. 연관속성 발굴을 통한 상호작용 예측을 위한 마이닝 방법으로는 연관규칙 발견 알고리즘을 사용하였으며 예측 정확도를 높이기 위하여 신경망 예측 모델의 학습 결과를 디코딩한 규칙들이 추가적으로 사용하였다. 논문에서 제안한 방법을 발견된 연관규칙을 통한 단백질 상호작용 예측문제에 있어 평균 약 $94.5\%$의 예측 정확도를 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.06a
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• pp.348-350
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• 2013

본 논문에서는 깊이영상의 특징을 이용하여 깊이영상에 보다 적합한 움직임 예측방법에 대한 방식을 제안한다. 기존 컬러영상 기반으로 제안되었던 대부분의 움직임 예측 방법들이 깊이영상에 적용할 경우 local minimum 에 빠지게 되어 이에 따른 압축 성능 저하가 있음을 확인하였다. 본 논문에서는 이러한 문제점들이 깊이영상의 오브젝트 경계 영역에서 나타나게 됨을 분석하며, 이러한 문제점을 해결하기 위해 깊이영상의 경계 영역에 대해 feature matching 방식을 이용한 full search 방식을 제안한다. 실험적인 결과는 제안방식이 기존 full search 방식과 비교하여 성능은 비슷하게 유지한 채 복잡도를 크게 개선할 수 있음을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.98-101
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• 2004

본 논문에서는 XYS영상 정규화와 XSR 영상 정규화에 기반을 둔 영상사형정보예측 방법을 제안한다. 실험을 통하여 XYS영상 정규화와 XRS 영상 정규화에 기반을 둔 영상사형정보예측 방법을 보이고 XYS 방식의 의한 사형정보예측방법이 더 우수함을 보인다. 또한 플리핑 및 회전과 수평 수직 비 정보를 원래영상과 감지된 영상의 중앙모멘트로 표시될 수 있음을 보인다.

• The Proceedings of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.8 no.3
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• pp.44-53
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• 1994

전력 부하의 예측은 산업 활동에 있어 전력의 안정적인 공급과 생산비의 절감을 위해 대단히 중요하다. 전력 부하의 예측 방법들이 많이 연구되고 있으나 기존의 방법들은 수학적으로 복잡하고 계산 시간이 많이 소요되는 단점을 갖고 있다. 본 연구에서는 최적 규칙수를 구하는 클러스터링 알고리즘과 데이터를 2분하여 설계한 변수 선택 방법을 이용하여 모델을 간략화하는 알고리즘을 제안하였으며, CMAC을 이용한 데이터의 양·부 판별 알고리즘을 이용하므로써 노이즈의 영향을 최소화 하였다. 제안된 알고리즘을 이용하여 전력부하예측 시스템을 설계하고 분석한 결과 그 타당성을 입증하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02b
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• pp.524-529
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• 2006

짧은 기간에 비약적으로 기술이 발전하는 시대에는 사용자의 미래환경과 그에 따른 사용자의 행태를 미리 분석할 수 있는 방법이 절실히 요구된다. 본 연구에서는 블루투스 핸즈프리 헤드셋의 UI 디자인 개발을 위해 사용된 사용자의 제품 사용행태 예측 과정을 통해 그 방법론을 제시하고자 한다. 1 차로 블루투스 핸즈프리 헤드셋 사용자가 그것을 사용하는 사용행태를 조사 분석하였으며, 조사의 결과를 인터랙티브 스토리텔링의 방법으로 구성하여 아이디어개발을 위한 보조도구로 개발하였다. 조사의 대상은 블루투스 헤드셋의 주요 사용자 층인 10 대 후반에서 20 대 중반에 속하는 사용자 그룹이며 블루투스 헤드셋으로 변용 가능한 패션 액세서리를 선정하고 선정한 액세서리를 블루투스 핸즈프리 헤드셋으로 가정하여 사용시의 그들의 사용 포즈를 분석하는 방법을 통해 주사용자 층의 사용행태를 예측하고자 하였다. 이 연구의 결과는 블루투스 헤드셋 개발팀내의 기획자, 기술자, 디자이너들이 제품의 개발 방향에 대한 아이디어 공유를 위하여 Macromedia Flash 를 사용하여 인터랙티브 스토리텔링으로 제작하여 디자인을 위한 보조 툴로 제안하였다. 본 연구는 블루투스 핸즈프리 헤드셋과 같이 사용자의 새로운 요구와 사용성이 기대되는 제품 UI 디자인을 위해서는 사용자의 미래 요구사항을 예측 할 수 있는 방법이 필요하다는 배경에서 시작되었으며, 블루투스 핸즈프리 헤드셋의 사용자의 요구 파악 및 예측을 위한 방법으로 제품과 사용자의 사용 포즈를 연계하여 분석하는 방법을 제안하였다.

• 전자공학회논문지 IE
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• v.47 no.2
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• pp.27-31
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• 2010

In this paper, a predictor switching algorithm for lossless compression is proposed. It uses adaptively one of two predictors using errors obtained by MED(median edge detector) and GAP(gradient adaptive prediction). The reduced error is measured by existing entropy method. Experimental results show that the proposed algorithm can compress higher than existing predictive methods.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.14 no.5
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• pp.533-538
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• 2004

This paper proposes a systematic method to develop short-term electrical load forecasting systems using neuro-fuzzy models. The proposed system predicts the electrical loads with the lead times of 1 hour, 24 hour, and 168 hour. To do so, the load forecasting system first builds an initial structure off-line for each hour of four day types and then stores the resultant initial structures in the initial structure bank. 96 initial structures are constructed for each prediction lead time. Whenever a prediction needs to be made, the proposed system initializes the neuro-fuzzy model with the appropriate initial structure stored and trains the initialized prediction modell. To improve the performance of the prediction system in terms of accuracy and reliability at the same time, the prediction model employs only two inputs. It makes possible to interpret the fuzzy rules to be learned. In order to demonstrate the viability of the proposed method, we develop a load forecasting system by using the real load data collected during 1996 and 1997 at KEPCO. Simulation results reveal that the prediction system developed in this paper can achieve a remarkable improvement on both accuracy and reliability