• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2000년도 춘계학술대회논문집
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• pp.340-345
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• 2000

진동하는 구조물의 음향 방사 예측에는 키르히호프-헬름홀쯔 적분 방정식에 근본을 둔 경계 요소 해석이 널리 사용된다. 이 경계 요소 해석은 익히 알고 있듯이 구조물의 동적 거동이 정량적으로 표현될 수 있는 경우는 매우 높은 정확도의 예측 결과를 제공한다. 그러나 실제 현상에서 접할 수 있는 복잡한 구조물의 음향 방사 예측에는 많은 변수들로 인해 예측의 정확도가 감소됨은 확실하다. 다른 방법으로는 실험을 통한 임의의 음장 예측 방법인 근음장 음향 홀로그래피(nearfield acoustical holography) 방법을 들 수 있다. 이 방법은 실제로 발생되는 음향 방사로부터 마이크로폰을 이용하여 홀로그램면의 음압 또는 속도를 측정하고 키르히호프-헬름홀쯔 적분 방정식에 적용하여 임의의 홀로그램면에 투사(mapping)시켜 음장을 예측하는 방법이다. 근음장 음향 홀로그래피는 탁월한 정확성을 갖고 있으나, 측정의 복잡성과 홀로그램면을 형성하기 위한 많은 이산점(절점)의 필요성 등의 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 또 다른 음장 예측 방법인 실험의 장점과 유한 요소 해석의 장정을 복합시킨 모드 확장 방법(modal expansion method)을 사용하여 단순 구조물인 평판의 진동에 의한 음장을 예측해 보았다. 모드 확장 방법은 구조물의 동적 거동은 모드의 선형 조합으로 표현될 수 있다는 것에 그 원리를 둔다. 본 논문은 단순 평판을 대상으로 유한 요소 해석으로 구한 모드 정보와 실험에 의해 얻은 입의 가진 주파수에 대한 진동 표면의 속도 분포를 조합하여 속도 경계 조건을 구성, 경계 요소 해석으로 음장 예측을 수행하였으며 모드 확장 방법을 사용함에 있어 고려해야할 몇 가지 사항에 대해 다루었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.247-249
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• 2002

협력적 여과(collaborative filtering) 방법을 사용하는 추천 시스템에서 예측 정확도를 높이는 방법들 중 하나는 군집화(clustering)방법이 있다. 군집화 방법은 선호도가 유사한 사용자들을 미리 같은 군집으로 만들고, 군집 내에 속한 사용자들을 이웃으로 선정하여 예측을 수행하기 때문에 군집화의 결과가 예측의 정확도에 직접적인 영향을 주게 된다. 본 연구에서는 군집화 결과의 향상을 위해 데이터를 전 처리하는 두 가지 방법과 군집화의 특성을 이용한 새로운 예측식을 제안하고, 기존 연구 방법과의 비교 실험을 통해 실험결과를 분석한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2002년도 정기총회 및 학술대회
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• pp.93-98
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• 2002

MPEG-4 SNHC 표준에서 사용되는 평행사변형 예측방법은 예측하고자 하는 꼭지점이 인접한 꼭지점들과 같은 평면상에 있다고 가정하여 하나의 삼각형 내에 있는 인접한 세 개의 꼭지점 좌표 값만을 이용하므로 예측 효율이 좋지 않다. 본 논문에서는 삼각형 주변의 꼭지점 좌표 값과 인접하는 삼각형 사이의 사잇각을 고려한 통합예측을 이용하여 삼차원 메쉬 모델의 기하정보를 부호화하는 방법을 제안한다. 우선 꼭지점 계층탐색 방법으로 위상학적으로 거리가 가까운 점들을 탐색하여 정렬된 값들의 기하학적 상관도를 높이고, 정렬된 삼차원 메쉬의 꼭지점 순서에 따라 주변의 꼭지점 값들을 이용하여 현재 꼭지점 값을 예측한다. 본 논문에서 제안한 통합예측 방법은 다양한 VRML 포맷의 테스트 모델에 대해서 기존의 MPEG-4 SNHC의 평행사변형 예측 방법보다 우수한 성능을 보인다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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• pp.184-187
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• 2011

본 논문에서는 화면내 예측의 계산 복잡도를 감소시키기 위한 방법을 제안한다. HM2.0 의 화면내 예측방법인 각도에 의한 예측(Angular prediction)은 예측 대상블록 내부의 각 샘플이 예측하기 위해 사용하는 참조샘플로부터 정수단위의 위치에 있지 않을 경우 참조 샘플들을 보간 하여 예측을 수행한다. 이러한 방법은 예측 대상 블록의 크기가 커질수록 보간 하는 횟수가 증가하고 계산 복잡도가 증가하는 단점이 있다. 제안하는 방법은 한번의 보간으로 복수의 샘플들을 예측함으로써 보간 횟수를 줄이고 결과적으로 계산의 복잡도를 줄인다. PU_32x32 에 대해 제안하는 방법을 적용하였을 경우, 보간하는 횟수는 HM2.0 대비 1/2 배 또는 1/4 배 가까이 감소하고 성능 저하는 High-Efficiency(HE)에서 0.1% 또는 0.2% 정도로 미미하게 나타났다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.441-442
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• 2007

본 논문은 H.264 MB Layer 비트율 제어를 위한 적응적인 MAD 예측 방법을 제안한다. 첫째, 공간 인접 MB 들 간의 유사도를 기반으로 공간예측 MAD를 구하고 둘째, 프레임의 픽셀 평균값의 차이로 장면 전환을 검출한다. 셋째, 공간예측 MAD와 시간예측 MAD에 MB의 예측 움직임 벡터를 이용한 가중치를 주어 적응적으로 MAD를 예측한다. 실험 결과를 통해 제안한 MAD 예측 방법이 JM11.0의 방법보다 더욱 우수한 예측 성능을 보임을 살펴본다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제12C권1호
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• pp.69-76
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• 2005

무선 셀룰러 망에서 제한된 무선자원을 효율적으로 이용하기 위해서는 핸드오프 호가 요구하는 자원의 양을 정확히 예측하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 미래의 핸드오프 호가 요구하는 자원의 양을 기존의 방법보다 정확히 예측함으로써 자원의 낭비를 줄일 수 있는 방법을 제안한다. 위너모델을 개선한 기존의 방법은 현재의 핸드오프 호가 사용하는 자원의 양(대역폭)을 토대로 미래의 핸드오프 호가 요구하는 자원의 양을 예측함으로써 이웃 셀의 트래픽 정보를 이용하여 자원의 양을 예측하는 방법보다 자원예측을 위한 처리과정이 훨씬 간단하다. 그러나 기존의 방법에서는 실제 요구한 양과 예측한 자원의 양의 차이인 자원의 예측 오차량의 크기가 예측시점의 경과에 따라 증가하여 자원의 낭비를 초래한다. 본 연구에서는 예측시점의 경과에 따라 예측 오차량의 크기를 감소시키는 감소 지수 파라메타를 도입하여 기존방법의 자원낭비를 줄였다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법이 기존의 방법보다 원하는 핸드오프 호 손실률에서 핸드오프 호가 필요로 하는 자원의 양을 정확히 예측함으로써 자원의 이용률에서 성능이 우수함을 보인다.

• 방송공학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.815-829
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• 2010

본 논문에서는 H.264/AVC의 성능향상을 위해 단방향 예측에 의한 $4{\times}4$ 인트라 부호화 방법을 제안한다. 최신의 동영상 압축 표준인 H.264/AVC에서는 $16{\times}16$과 $4{\times}4$ 인트라 예측 방법을 사용하고 있다. $4{\times}4$ 인트라 예측 방법은 예측 블록의 크기가 작기 때문에 $16{\times}16$ 예측 방법과 비교하여 상대적으로 복잡한 영역에서 보다 정밀한 예측이 가능하고, $16{\times}16$ 인트라 예측 방법은 $4{\times}4$ 예측 방법에 비해 상대적으로 큰 예측 블록을 사용하여 예측 방향정보를 적게 전송함으로써 평편한 영역에서 보다 높은 효율로 부호화할 수 있는 특징이 있다. 제안하는 방법은 매크로블록(Macroblock)을 부호화하기 위해 $4{\times}4$ 블록 단위로 예측하여 예측블록의 정밀도를 높이고, 동시에 모두 같은 방향으로 예측하여 예측 방향 정보를 줄임으로써 부호화 효율을 높이는 효과가 있다. 실험 결과, 제안하는 단방향의 $4{\times}4$ 인트라 예측 방법은 기존 H.264/AVC의 $16{\times}16$ 예측 방법과의 툴 단위 성능 비교에서 약 10.47% 정도의 비트 감소를 보인다. 또한, $16{\times}16$ 및 $4{\times}4$ 예측 방법을 모두 적용한 것과 두 가지 방법에 제안한 방법을 추가로 적용했을 때의 성능 비교에서는 평균적으로 약 1.57% 정도의 비트 감소가 있음을 확인할 수 있다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
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• pp.291-300
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• 1999

본 논문은 인공신경망과 귀납적 학습방법 등의 인공지능 방법과 선물가격결정에 대한 기존 재무이론을 사용하여 일상어취로 표현되는 파생상품 가격예측 모형을 개발하는데 있다. 모형의 개발은 1단계로 인공신경망이나 기존의 선물가격결정이론(평균보 유비용모형이나 일반균형모형)을 이용하여 선물 가격을 예측한 후, 서로 비교 분석하여 인공신경망 모형의 우수성을 확인하였다. 귀납적 학습방법중 CART 알고리듬을 사용하여 If-Then 규칙을 생성하였다. 특히 실용적 측면에서 선물가격의 일상어휘화를 통한 모형개발을 여러 가지 방법으로 시도하였다. 이러한 선물가격 예측모형의 유용성은 일단 If-Then 규칙으로 표현되어 전문가의 판단에 확실한 이론적인 근거를 제시할 수 있는 장점이 있으며, 특히 의사결정지원시스템으로 활용화 될 경우 매우 유용한 근거자료로 활용될 수 있다. 이러한 선물가격 예측모형의 정확성은 분석표본과 검증표본으로 나누어 검증표본에서 세가지 기본모형(평균보유 비용모형, 일반균형모형, 인공신경망 모형)과 각 모형의 귀납적 학습방법 모형의 다른 3가지 어휘표현방법 3가지를 모형별로 비교 분석하였다. 분석결과 인공신경망모형은 상당한 예측력을 갖고 있는 것으로 판명되었으며, 특히 CART를 기반으로 한 일상어취 기반의 선물가격예측 모형은 예측력이 높은 것으로 나타났다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.283-287
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• 2004

본 논문은 뉴로-퍼지 모델의 구조 학습을 이용하여 단기 전력 수요 예측시스템을 개발하기 위한 체계적인 방법을 제안한다. 제안된 단기 수요 예측시스템은 1시간, 24시간, 168시간의 예측 리드 타임을 갖고 예측을 수행하기 위해서 요일 유형과 시간 별로 총 96개의 초기 구조를 미리 생성하고, 이를 초기 구조 뱅크에 저장한다. 예측이 수행되는 시접에 해당하는 초기 구조를 선택하여 뉴로-퍼지 모델을 초기화하고, 학습하고, 예측을 수행한다. 제안된 예측시스템은 단지 2개의 입력 변수만을 이용하기 때문에 간단한 모델 구조를 가질 뿐 아니라 학습된 퍼지 규칙을 해석하는 것이 매우 용이하다는 장점을 갖는다. 제안된 방법의 실효성을 검증하기 위해 1996년과 1997년의 한국전력의 실제 전력 수요 데이터를 이용하여 1시간, 24시간, 168시간 앞의 전력 수요를 예측하는 모의 실험을 수행한다. 실험 결과 제안된 방법은 단지 2개의 입력 변수를 사용함에도 불구하고, 기존의 예측 방법과 비교하여 예측의 정확도와 신뢰도 측면에서 우수한 성능을 얻는다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 A
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• pp.323-326
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• 2001

본 논문은 뉴로-퍼지 모델의 구조 학습을 이용하여 단기 전력 수요 예측시스템을 개발하기 위한 체계적인 방법을 제안한다. 제안된 단기 수요 예측시스템은 1시간, 24시간, 168시간의 예측 리드 타임을 갖고 예측을 수행하기 위해서 요일 유형과 시간 별로 총 96개의 초기 구조를 미리 생성하고, 이를 초기 구조 뱅크에 저장한다. 예측이 수행되는 시점에 해당하는 초기 구조를 선택하여 뉴로-퍼지 모델을 초기화하고, 학습하고, 예측을 수행한다. 제안된 예측시스템은 단지 2개의 입력 변수만을 이용하기 때문에 간단한 모델 구조를 가질 뿐 아니라 학습된 퍼지 규칙을 해석하는 것이 매우 용이하다는 장점을 갖는다. 제안된 방법의 실효성을 검증하기 위해 1996년과 1997년의 한국전력의 실제 전력 수요 데이터를 이용하여 1시간, 24시간 168시간 앞의 전력 수요를 예측하는 모의 실험을 수행한다. 실험 결과 제안된 방법은 단지 2개의 입력 변수를 사용함에도 불구하고 기존의 예측 방법과 비교하여 예측의 정확도와 신뢰도 측면에서 우수한 성능을 얻는다.