Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권6호
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pp.1137-1146
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2010
승부를 예측하는 많은 연구방법들이 있고, 지금도 많은 연구가 진행되고 있다. 이러한 많은 예측 방법들 중에서, 경기력에 영향을 미치는 현실적인 변수를 고려한 통계적인 모형을 사용하여 예측한다면 다른 예측방법들 보다 정교한 예측을 기대할 수 있다. 본 연구에서는 2010년 남아공 월드컵 축구 결과 예측을 위하여 Bradley-Terry 모형을 고려한다. 이 예측모형은 경기력에 영향을 미치는 확률변수들을 포함하고, 쌍별 비교 방법을 사용하였다. 모형에 포함된 각 국가의 가치모수는 Newton-Raphson 알고리즘을 이용하여 얻은 수렴한 값이다. 이 모형을 사용하여 32개국 중 16강 진출하는 국가를 예측하였고, 8강, 4강, 결승진출, 우승팀까지 예측하였다. 2010년 남아공 월드컵 축구의 최종 결과와 이 예측자료를 비교하고 향후 연구에 대해 토론한다.
본 논문에서는 피치 하모닉 움직임 예측과 적응적 신호 크기 예측을 이용한 패킷 손실 알고리즘을 제안한다. 스펙트럼 움직임 예측 방법은 사용 가능한 이전 패킷의 스펙트럼 상의 움직임을 일정한 부대역으로 나누어 손실된 신호의 움직임을 예측하여 복원한다. 제안하는 알고리즘에서는 음성신호를 유성음과 무성음으로 구분하여 유성음의 경우 피치 주파수를 활용하여 피치 하모닉으로 나누어 손실된 신호의 피치 하모닉 움직임을 예측하여 복원하고 무성음의 경우 스펙트럼 움직임 예측 방법을 사용하여 신호를 복원한다. 음성 프레임의 연속 손실이 발생한 경우 LMS(Least Mean Square) 예측기를 사용하여 이전 프레임의 이득 정보를 활용하여 신호 크기를 예측하여 출력 신호의 이득을 조절하는 방법을 제안한다. 객관적 평가방법인 PESQ (Perceptual Evaluation of Speech Quality) 시험을 통해 제안된 알고리즘의 성능을 평가하였고 기존의 방법보다 MOS 0.1의 성능 개선을 보였다.
발파진동의 해석영역은 크게 두 가지 영역으로 구분될 수 있다. 첫째는, 대상 지장물에 대한 영향을 평가할 목적으로 시행되는 원거리 진동분석과, 둘째는, 암반의 손상 및 근거리 지중 구조물에 대한 영향을 평가할 목적으로 시행되는 근거리 지중진동 분석이 있다. 전자의 분석방법은 현재 국내외에서 보편적으로 활용되는 방법이며, 후자의 경우는 대체적으로 Holmberg모델을 사용하여 분석이 이루어져 왔고, 이 모델에 의해 제안된 방법은 기본적인 자료를 원거리 지표 진동 측정 데이터를 활용하는 방법을 근간으로 하여 분석이 이루어진다. 그러나, 최근 십수년동안 수행된 근거리 지중진동 실계측 결과에 따르면 Holmberg모델의 보완에 대한 필요성이 대두되었으며, 국내에서도 처음 시도되어 그 방향성을 제시하고자 하였으나 계측하는 방법에만 한정되었을 뿐 적정한 해석 모델 및 예측방법을 제시하지는 못했다. 따라서, 본 연구에서는 근거리 지중진동의 실계측을 통해 그 결과를 근간으로 하여 적정한 해석모델 및 예측방법을 제시하고자 하였다.
본 논문은 H.264/AVC의 인트라(Intra) 부호화에서 인트라 예측 모드를 병합하여 부호화 성능을 높일 수 있는 기술에 관한 것이다. 제안하는 기술은 기존의 인트라 부호화에서 예측 모드를 시그널링(Signaling) 하는 방법과 다르게 여러 블록의 예측 모드를 병합하는 방법을 사용하여 예측 모드를 시그널링 한다. 기설정한 경계값 이상의 블록이 주변 블록으로부터 예측된 모드와 같을 경우에는 제안된 방법을, 그렇지 않을 경우에는 기존의 방법을 사용하여 시그널링 하여 인트라 예측 모드 비트량을 줄임으로써 부호화 효율을 높이는 방법을 제안하였다. 실험 결과, 제안한 방법은 기존의 방법과 비교하여 약 0.05dB의 PSNR(Peak signal to-noise ratio) 증가, 약 1%의 비트율이 감소하였다. 특히 low bit-rate일 경우, 약 0.1dB의 PSNR 증가, 약 1.7%의 비트율이 감소시킴으로써 low bit-rate에서 효과적임을 알 수 있다.
건물해체에서 발생하는 충격진동의 예측은 구조물의 낙하높이와 중량, 즉 위치에너지가 고려되어져왔다. 본 연구에서는 충격진동의 예측방법으로써, 위치에너지 대신 낙하중량에 관한 충격량을 이용한 새로운 식을 제시하였다. 실험은 자유낙하를 통해 기존의 방법인 위치에너지와 본 연구에서 제시하는 충격량을 회귀분석 결과로 비교 분석하였다. 또한 중첩원리를 이용한 방법도, 즉 거리별 감쇠율, 높이별 자유낙하시차, 붕괴패턴에 따른 지반에 충격을 가하는 시점을 산정함으로써, 기존 건물해체 진동데이터와 동일 조건에서 비교해 보았다. 결론적으로 본 연구에서는, 기존의 충격진동을 예측하는 방법으로써 충격량과 중첩의 원리를 이용한 새로운 방법이 적용되어야 함을 제안하였다. 이러한 결과는 실제 건물해체 시 발생하는 충격진동을 기존의 방법보다 정확하게 예측할 수 있을 거라고 기대할 수 있다.
현금 흐름에 대한 중요성을 강조한 많은 자료들이 있지만, 건설사업에서의 현금 흐름 예측에 대한 방법을 제시해준 자료는 많지 않다. 본 논문은 건설회사의 현금흐름을 예측하기 위한 모델 제시 및 시스템 구축 방법을 제시한 논문으로 건설회사의 회계담당자가 아닌 현업담당자 즉 현장과 본사 직원들이 기존의 업무를 수행하면서 간단히 접근할 수 있는 방법을 제시하였다. 재무지식 없이도 사용자들의 시스템 접근성이 용이하고 예측시 발생될 오차에 대한 처리도 사용자가 자동 및 수동으로 사용할 수 있는 시스템 개발 방법을 제시하였다. 또 과거 학자들의 연구 사례와 방법, 그리고 금번 제시 모델에 대한 방법 및 시스템 개발 시 고려사항등도 함께 제시하였다. 또한 실제 개발 및 적용에 1년 동안 추진사례를 예시하여 각 개발 단계에서 시스템 구축 방법 및 문제점도 함께 제시 하였다. 이 논문이 현금흐름을 미리 예측하여 건설회사의 유동성 위기를 미리 예방 하고, 보유한 현금을 투자활동과 재무활동에 활용 할 수 있는 현금흐름예측의 모텔로 활용되기를 바란다.
신뢰성 있는 수개월 선행시간의 댐 유입량 예측은 가뭄 상황으로 진입하는 시점에서 효율적인 댐 운영을 위해 필수적이다. 최근 기후변화로 인한 강수량의 경년 및 계절 내 변동성이 증가됨에 따라서 기존의 과거 통계치를 이용한 댐 운영 의사결정은 많은 도전을 받고 있다. 최근 엘리뇨-남방진동(ENSO) 등의 전구기후지수와 지역수문기후와의 원격상관성을 활용하여 수개월 이후에 대한 수문조건을 통계적으로 예측하기 위한 연구가 시도되고 있다. 또한 매월 제공되는 역학적 예측모형으로부터 생산된 월단위 예측정보를 유량예측을 위한 유역모형에 활용하기 위하여 편이보정 및 상세화 기법이 개발되어 활용되고 있다. 본 연구에서는 댐 유입량 예측을 위해 SWAT 모형을 선정하였고 최장 6개월 선행 강수량 및 기온의 예측을 위해서 하이브리드 계절예측 시스템을 활용하였다. 이 시스템은 전지구역학적 예측모형의 자료를 편이보정을 거쳐 직접적으로 사용하는 단순 편이보정(Simple Bias Correction, SBC) 방법에 회귀모형을 이용하여 통계적인 방법으로 예측자료를 생산하는 전구기후지수 기반의 Climate Index Regression (CIR), 실시간 재분석자료 기반의 Observation-based Moving Window Regression (MWR-Obs), 역학적 예측모형의 예측자료 기반의 Moving Window Regression (MWR) 방법을 통합하여 사용하고 있다. 충주댐을 대상으로 우선 관측자료를 이용하여 SWAT 모형을 검 보정한 후, 관측기간에 대하여 하이브리드 시스템에 의한 예측 기상자료를 적용하여 모의된 댐 유입량과 관측 유입량과의 비교를 통해 예측성을 평가하였다. 본 연구는 다양한 기후정보를 활용하여 댐 유입량 예측에 있어서 예측성을 높이고자 시도되었으며, 도출된 결과는 향후 충주댐 운영에 유용한 정보를 제공할 수 있는 것으로 판단된다.
최근 기후변화의 영향으로 전 세계적으로 홍수와 가뭄의 발생빈도가 증가하고 있다. 특히, 가뭄은 우리나라에서 겨울과 봄철을 중심으로 매년 발생되고 있다. 가뭄의 정확한 발생을 판단하기는 어려우나, 가뭄이 발생되면 그 진행속도는 홍수보다 느리기 때문에 초기에 가뭄의 발생가능성을 예측한다면 가뭄에 대한 피해를 줄일 수 있다. 따라서 최근 가뭄 예측에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 가뭄발생의 불확실성을 내포하기 위하여 Bayesian Network (BN) 모형과 SPI의 자기상관성을 바탕으로 가까운 미래의 가뭄 발생확률을 예측하는 방법을 제안하였다. BN은 변수들 간의 인과관계를 확률적으로 나타낼 수 있는 네트워크 모형으로, 자연현상에 대한 위험도 분석 및 의학 분야에서 질병추정을 위한 모형으로 활용되고 있다. 본 연구에서는 가까운 미래의 가뭄 예측을 위하여 APEC 기후센터(APEC Climate Center, APCC)에서 제공하는 다중모형앙상블(Multi-model Ensemble, MME) 강우예측 결과로 도출한 미래 SPI 및 과거 강우량 자료로 구축한 SPI를 부모노드로, 예측 SPI를 자식노드로 BN을 구축하였다. BN의 각각의 노드를 Gaussian 확률분포모형으로 가정한 뒤, Likelihood weighting 방법으로 주변사후분포확률(Marginal posterior distribution)을 추정하여 미래의 SPI의 발생확률을 계산하였다. 2008년부터 2013년의 BN 가뭄 예측값과 MME 강우예측 결과로 도출한 SPI를 실제 관측 강우량으로 산정한 SPI와 비교하였으며, BN이 실제 관측결과에 가까운 결과가 도출되었다. 본 연구에서는 BN을 활용하여 가까운 미래의 가뭄 발생가능성을 확률적으로 나타낼 수 있는 방법을 제시하였으며, 그 결과 가뭄상태별 가뭄 발생확률이 산정되었다.
H.264/AVC의 인트라 예측모드는 가변 크기 블록과 예측 부호화를 사용하여 압축효율을 높이고 있다. 인트라 예측 모드는 $16{\times}16$블록, $4{\times}4$블록에 대해 수행되며, 예측 모드는 참조픽셀의 위치와 예측 방향에 따라 구분된다. 기존의 예측모드는 왼쪽과 위쪽의 참조 픽셀을 가지고 예측을 하게 된다. 이 경우, 참조 픽셀과의 거리가 먼 픽셀들의 예측 정확도가 떨어진다. 본 논문에서는 예측 정확도를 향상시켜 부호화 효율을 최대화 할 수 있는 인트라 예측 방법을 제안한다.
국내에서 이용되는 예측모델은 국립환경과학원식, 도로공사의 HW-NOISE, KHTN, 소음지도에 이용되는 외국의 RLS90, NMPB 등이 있다. 이러한 예측모델은 예측 방법 및 표현에 따라 예측식 2D(국립환경과학원식, HW-NOISE)와 3D로 예측(KHTN, RLS90, NMPB 등)으로 구분할 수 있다. 본 연구는 도로 주변 공동주택에서의 소음실측 및 예측식별 예측값을 통하여 예측식의 오차 및 오차의 원인을 분석하고 예측식의 적용방법에 대하여 고찰하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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