이 연구는 정보통신기기 수출량에 관해 하향식(Top-down) 방법에 기초한 예측 모형을 제시한다. 하향식방법은 전체 수출량과 전체를 구성하는 개별 항목간에 계층적 관계를 바탕으로 순차적으로 예측을 수행하는 방법이다. 전체와 개별 항목간에 관계는 데이터의 시계열 특성과 데이터에 영향을 주는 요인들에 의해서 만들어진다. 이러한 관계를 바탕으로 하는 하향식 예측은 전체 수출량을 먼저 예측한 후 이 예측치를 바탕으로 하여 개별 항목에 대한 예측을 수행한다. 하지만 하향식 방법은 가장 아래 계층의 예측치를 산출하기 위해 필요한 것이며 최종 예측치는 가장 마지막 계층에서부터 예측 데이터를 합산해서 얻을 수 있다. 결국 하향식 예측 방법은 전체와 개별 항목 사이에 상관관계가 높고 계층화되어 있는 구조에 적합하다. 이 예측 대상이 되는 정보통신기기 수출량에 대한 적용 사례를 살펴보자. 계층 구조를 보면 정보통신기기 전체 수출량과 전체를 구성하는 개별 항목으로 정보통신기기 분류별(유선기기, 무선기기, 방송기기, 정보기기, 기타부품기기)과 국가별(미국, 일본, 중국 등 7 개국)로 나뉘어진다. 다시 이 아래 계층으로는 국가와 정보통신기기의 행렬 구조(예: 미국-유선, 일본-부품 등)에 의해 35 개로 나뉘어진다. 각 단계별 예측 방법을 보면 전체 수출량은 시계열 특성과 거시적 변수를 반영한 시계열 모형, 그 아래 계층인 국가별과 분류별 모형에는 전체 수출량 시계열 특성과 국가별과 분류별에 영향을 주는 관련 변수를 반영한 회귀모형 그리고 행렬 구조에 대한 예측은 상위 계층의 시계열 특성과 행렬구조 데이터의 계절성이 반영된 다중 회귀모형을 이용하였다.ndex, mobile user′s will first be classified by their traffic volume, and then calculate the average tariffs per minute of each group of users, and lastly weight-average those tariffs per minute. And finally, this paper shows the mobile tariff index by considering those averaged tariffs and the carriers′ market shares to reflect the contribution of individual carriers and the users′ traffic volume.완화될 수 있다. 즉, 봉지를 씌웅으로서 봉지 내의 대기 환경이 외기보다 안정적으로 유지되고 직사광선이나 농약 및 마찰로부터 과실을 보호해 주기에 동녹이 어느 정도 방지될 수 있는 것이다. 그러나 기존의 황금배봉지는 동녹의 정도를 완화시킬 뿐 완전히 방지할 수 없었으며, 봉지를 적 용한 재배조건에서의 동녹발생 기구를 정확히 이해하지 못했었기에 효과적으로 봉지의 기능 을 개선하는 것이 불가능하였다. 과설의 미려도는 과실의 맛과 함께 그 가치를 결정짓는 중요한 물성으로서 우리나라 황 금배 재배환경과 특성에 알맞은 배봉지의 제작이 선결될 때, 배 품질의 향상, 안정된 공급이 가능하게 될 것이며 아울러 농가의 수업증대와 수출 경쟁력 강화가 이루어질 수 있을 것으로 판단된다. 이러한 측면에서 황금배 재배농가가 당면한 동녹발생의 문제점을 신속한 해결 을
단백질 상호작용 검출 방법의 발달로 많은 양의 데이터가 산출되고 있고, 이러한 상호작용 데이터의 방대한 양으로 인해 통계적 방법을 이용하여 데이터를 처리함으로서 유용한 지식을 얻을 수 있다 예측한 상호작용 데이터는 첫째, 대량의 데이터를 생산해내므로, 많은 false-positive를 내포하고 있고, 둘째, 예측한 상호작용을 검증시 실험을 하는 방법 외에는 신뢰도를 측정하기가 어렵다는 문제점이 있다. 본 연구에서는 점수 할당시스템을 사용함으로서 예측한 인간 단백질 상호작용 데이터의 false-positive를 줄이고, 각각 상호작용에 점수를 부설함으로서 상호작용 데이터의 신뢰도를 검증하는 방법을 제안하고 있다.
사회의 복잡화와 인터넷의 성장으로 인하여 매일 급속도로 증가하고 있는 정보들을 사용자가 모두 검토해 보고 자신의 기호에 맞는 정보들만 선택하여 사용하기는 어려운 일이다. 이를 보완하기 위해 자동화된 정보 여과 기술이 사용되는데 대표적인 방법으로 내용 기반 여과(information Filtering) 기술과 협력적 여과(Collaborative Filtering) 기술이 있다. 이 중 협력적 여과 기술은 정보의 속성을 고려하지 않는다는 단점을 가지는데 본 논문에서는 이를 보완하여 정보의 대표 속성을 중심으로 선호도 예측을 수행하는 개선된 협력적 여과 방법을 제안한다. 그리고 기존 협력적 여과 기술과 예측의 정확성에 대하여 성능 비교 실험을 수행함으로써 제안한 방법의 타당성을 제시한다.
농산물 건조를 위하여 평판형 태양열 집열기를 이용할 경우 가열된 출구공기는 각종 농산물건조적온보다 일반적으로 고온이므로 이의 조절을 위한 출구공기 온도의 예측이 중요시 된다. 본 연구에서는 차원해석법(dimensional analysis)을 이용하여 평판형 집열기의 출구에서 나오는 가열된 공기의 온도를 예측하는 방법이 제시되었으며, 이 방법을 이용하여 집열기의 출구공기온도 예측방정식들이 유량별로 유도되었다. 이 방정식들로부터 구한 출구온도들은 실측한 값들과 잘 일치하였으며($R^2$=0.917~0.957) 또한 집열기의 효율을 나타내는 이론식이 출구공기온도 예측방정식으로 부터 직접 유도되었다.
본 논문에서는 HEVC의 화면내 모드에서 예측을 수행할 블록의 주변적 특성을 이용한 고속 모드 결정 알고리즘을 제안한다. 기존의 화면내 예측 방법으로는 33가지 방향성 예측방법과 두 가지의 무 방향성 방법을 이용하게 된다. 이때 최적의 예측 모드를 선택하기 위하여 RD cost 계산을 하게 된다. 본 논문에서는 모드 선택의 복잡성을 줄이고 고속 모드를 결정하기 위하여 예측 할 블록의 주변 중 가장 자리와 가중치 특성을 고려하였다.
미지신호에 대한 측정에서는 오차분산의 명확한 표현이 어렵다. 본 연구에서는 이와 같은 수동측정에서의 측정정확도를 예측하기 위한 방법을 정립한다. 제안된 예측 방법은 신 뢰도를 기반으로 신호대잡음비 및 주파수대역폭과 시간적분과의 곱에 의해 정확도를 표현한 다. 본 논문에서는 배경소음 환경에서의 측정음향을 그대로 분석하는 경우와 배경소음을 예 측하여 측정음향에서 제거시키는 경우를 구분하여 광대역 음향측정시의 성능예측 기준을 시 뮬레이션하고 정확도를 예측한다.
멀티미디어 응용프로그램의 데이터는 주소 간격이 일정한 스트리밍 패턴으로 참조되는 특성이 있다. 이러한 특성을 선인출방법에 적용하여 멀티미디어 응용프로그램의 수행속도를 향상시킬 수 있다. 참조예측표에 의한 선인출방법은 메모리 참조명령어의 과거 기록을 이용하여 규칙적으로 참조되는 메모리주소를 예측한다. 이 논문은 참조예측표를 사용하는 하드웨어 기반의 규칙 선인출방법에서 효율적인 참조예측표 운영방법을 제안한다. 참조예측표에 입력되는 메모리 참조명령어는 스칼라데이터 참조명령어와 스트리밍데이터 참조명령어로 구성된다. 스칼라데이터 참조명령어는 선인출에 사용되지 않으므로 스칼라데이터 참조명령어를 우선적으로 교체함으로서, 참조예측표를 효과적으로 사용할 수 있다. 이방법은 기존 FIFO 방법과 비교할 때, 선인출에 사용되는 스트리밍데이터 참조명령어를 참조예측표에 더 오래 유지함으로써, 선인출 성능이 향상된다.
본 연구는 제한된 수의 핵연료의 경험적 파손자료로부터 핵연료 파손 확률을 현실적으로 예측하기 위해 결정론적 모델로부터의 파손화률 예측치와 실제 경험적 자료로부터의 파손 확률 예측치를 접합하는 방법을 시도하였다. 이 접합 방법에 의한 파손 화률 예측치는 결정론적 모델 또는 경험적 파손 자료로부터의 독립적인 예측치보다 신뢰도가 높다. 본 연구에서는 핵연료 성능 예측코드인 SPEAR의 방법론을 응용한 핵연료 파손 패턴의 체계적 발견법 (hierarchical pattern discovery)이 접합 모델에서의 결정론적 모델로부터의 예측치에 대한 가중치와 패턴 경계를 체계적으로 찾기 위해 고안되었다. 이 연구에서 개발된 접합 방법을 PROFIT모델과 경험적 파손자료를 이용하여 CANDU형 핵연료 재장전중 출력 상승에 의해 수반되는 핵연료파손 예측에 적응시켜 보았다.
댐 저수지에서 지속적인 탁도를 유발하는 물질은 쉽게 침강되지 않는 $20{\mu}m$이하의 작은 부유물질(SS)이며, 가을 수직혼합 시기까지 침강되지 않은 부유물질은 다시 재부상하는 경우도 발생한다. 저수지내 탁수의 장기 체류는 수자원 이용과 하류하천의 수생태계에 다양한 문제를 야기하고 있어 일부 댐에서는 실시간 탁도 감시 장치를 설치하고 취수설비를 개선하는 등의 탁수저감 대책의 노력을 기울이고 있으나, 시설의 최적 운영을 지원할 수 있는 탁수 거동 및 탁도 예측에 관한 연구는 아직 부족한 실정이다. 특히, 탁도는 물 속에 존재하는 부유물질의 광학적 특성(light attenuation)을 나타내는 지표로써 SS와는 물리적인 물성이 달라 실시간 계측자료(탁도)와 모델의 모의 변수(SS)가 다른 문제점 때문에 모델링에 어려움이 있었다. 지금까지 탁도 모델링은 대부분 탁도와 SS의 상관관계를 이용하는 방법을 사용하였다. 그러나 이 방법은 탁도-SS 관계가 실측지점과 입자크기분포에 따라 달라지는 특성 때문에 변환과정에 예측결과의 불확실성이 내재한다는 지적을 받아왔다. 본 연구의 목적은 저수지로 유입한 탁수의 보다 과학적이고 정확한 탁도 예측을 위해 탁도를 유발하는 부유물질의 입자크기 분포와 공간적으로 변하는 탁도-SS의 상관관계를 고려할 수 있는 표준화된 탁도 모델링 방법을 개발하고, 실측자료를 사용하여 제시된 탁도 모델링 방법의 예측 성능을 평가하는데 있다. 부유물질의 이송-확산-침강 모델은 2차원 횡방향 평균 수리 모델과 연결(coupling)되어 수행되며, 저수지 수면을 통한 열 교환, 바람과 바닥 조도에 의한 난류혼합과 성층해석, 하천 유입수의 저수지내 밀도류 유동, 그리고 입자 크기별 부유물질의 독립침강을 해석한다. 부유입자의 크기분포와 공간적으로 서로 다른 탁도-SS 관계를 고려한 탁도 예측모델은 기존의 탁도를 종속변수로 사용한 예측 방법 또는 단일 입자크기를 사용한 모델보다 개선된 모의결과를 보여주었다. 본 연구에서 제시된 탁도 예측 알고리즘은 실시간 탁수감시와 예측 모델링, 그리고 댐 방류수 탁도 관리를 위한 선택취수 설비의 운영을 위한 의사결정지원시스템에 적용 가능할 것으로 사료된다.
본 논문에서는 JVT에서 표준화가 진행 중인 다시점 비디오 부호화의 부호화 효율을 높이기 위해 다시점 비디오의 예측구조의 특성을 고려하여 움직임벡터 예측값을 선택하는 방법을 제안한다. 다시점 비디오 부호화에서 시간 방향과 뷰 방향의 예측을 수행하면서 서로 다른 성향의 움직임벡터가 발생된다. 또한 주변 블록에서 시간 방향과 뷰 방향 참조의 움직임벡터가 혼재하는 상황에서 동일한 성향의 움직임벡터가 선택되지 않는 경우가 발생되어 움직임벡터의 예측 효율이 저하된다. 이에 다시점 비디오 부호화의 예측구조에 따라 움직임벡터 예측값을 선택할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 움직임벡터 예측값 선택 방법을 통하여 다시점 비디오 부호화의 압축 효율을 높일 수 있었으며, JMVM 3.6에서 움직임벡터 예측값을 선택하는 방법을 사용하는 다시점 비디오 부호화와 비교하여 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)이 약$0.03{\sim}0.1$ dB 정도 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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