• 전자공학회논문지
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• 제50권5호
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• pp.281-286
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• 2013

본 논문에서는 에지 검출을 이용한 잡음 예측 방법을 제안하였다. 이 방법은 필터 기반으로 한 잡음 예측 방법이다. 에지 검출은 잡음 예측에 영향을 미치는 구조나 세밀한 정보들을 제거하기 위함이다. 에지 검출을 하기 위하여, 영상의 세밀함에 안정적인 수정한 래셔널 필터를 사용하였다. 제안한 잡음 예측 방법은 다양한 형태의 영상들의 잡음 예측에 더욱 효율적으로 적용되며 기존의 필터 기반으로 한 잡음 예측 방법들보다 좋은 결과를 얻는다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.357-358
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• 2021

본 논문에서는 VVC(Versatile Video Coding)의 색차 채널을 위한 화면 내 예측 모드 중 하나인 CCLM (Cross-Component Linear Model) 모드의 부호화 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안하였다. 기존의 CCLM 모드는 예측과정에서 대응 휘도 영역의 화소로만 색차 블록의 예측자를 생성하기 때문에 현재 색차 블록과 그 주변의 참조 화소와의 연관성을 고려하지 않는 문제점이 있다. 본 논문에서는 참조 화소를 사용하는 예측 모드를 유도하여 예측자를 생성한 후 기존 CCLM 을 통해 생성된 예측자와 가중 결합하는 방법을 제안함으로써 문제점을 극복하고 부호화 성능의 향상을 가져오고자 한다. 실험 결과 제안 방법은 기존 VVC 방법 대비 BDBR 측면에서 Y(0.10%), Cb(-0.22%), Cr(-0.22%)의 결과를 얻을 수 있었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.1176-1179
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• 2020

선박의 이동 경로를 예측하는 기존의 방법들은 일반적으로 위도와 경도를 직접 예측한다. 하지만, 위도와 경도를 직접 예측할 경우, 예측 모델이 출력 가능한 범위가 상당히 넓어서 예측 오차가 매우 크게 발생할 수 있다. 또한, 순환 신경망 모델 기반의 예측에서는 이전 예측 위치도 다음 위치를 예측하기 위해 사용되기 때문에 오차가 누적되는 현상도 쉽게 발생할 수 있다. 이에 따라, 제안하는 방법에서는 위도와 경도를 직접 예측하지 않고, 선박의 가속도를 예측하여, 향후 속도와 방향을 결정하고, 그 결과로 위도와 경도가 예측되는 방법을 제안한다. 실험 결과에서는 같은 순환 신경망 모델을 사용했을 때, 제안하는 방법이 기존의 직접적으로 위도와 경도를 예측하는 방법에 비해 더 적은 오차를 발생시킴을 보인다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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• pp.560-563
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• 2015

동영상 부호화 표준, HEVC(High Efficiency Video Coding)는 부호화 성능을 극대화하기 위해 총 35 개의 화면내 예측 모드를 사용한다. 화면내 예측 모드는 각도를 가진 모드와 각도가 없는 모드로 구성된다. 부호화 성능을 높이기 위해 사용한 다수의 화면내 예측 모드 방법은 HEVC 부호화기의 복잡도를 증대 시키는데 큰 역할을 하게 된다. 본 논문은 총 35 개의 화면내 예측 모드 중 현재 블록의 주변 블록 정보로부터 얻을 수 있는 예측 모드들 및 각도를 대표하는 예측 모드들을 선별적으로 추려서 후보 예측 모드를 결정하고, 평가 과정을 거쳐 해당 후보 모드 중에서 최종 화면내 예측 모드를 결정한다. 본 제안 방법은 35 개의 전체 화면내 예측 모드 중 소수의 후보 모드만을 평가함으로써 HEVC 표준의 화면내 예측 및 부호화 과정의 복잡도를 감소시키려 한다. 제안 방법을 다양한 테스트 시퀀스에 적용한 결과, 35 개 화면내 예측 모드를 전부 사용한 경우와 비교하여 1.1%의 BD-rates 이 증가하면서 18.7%의 부호화기 복잡도를 감소시킬 수 있었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권5호
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• pp.857-867
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• 2009

본 연구는 학년 (연령) 진급에 따른 인구증감률에 대하여 전국 학생수를 예측하는 다양한 방법들을 제시하고, 제시된 예측 모형들을 이용하여 출생아들이 고3학생이 되는 18년 후인 2026까지의 학생수를 예측하는 것이다. 이동평균과 시계열모형, 회귀분석 등 다양한 예측모형들이 사용되었고, 적합 척도들을 이용하여 이들의 오차들을 측정하였다. 예측오차를 측정하는 도구들을 기준으로 제시된 예측방법들 중 이동평균에 의한 방법은 쉽고 단순한 장점을 지니면서도 기존에 예측되어진 한국교육개발원의 예측결과 뿐 아니라 회귀분석 및 시계열예측의 고등기법들의 결과들 보다 예측 능력이 우수한 것으로 나타났다.

• 터널과지하공간
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• 제17권6호
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• pp.484-492
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• 2007

국내에서는 주로 환산거리 진동예측식에 의한 발파진동 예측 방법이 사용되고 있다. 그러나 이러한 환산거리방식은 실규모의 발파가 시행되어져야 할 필요성이 있다. 최근 국내에서는 터널 등의 공사 시행 전 사전 조사단계에서 발파진동의 영향권을 예측하려는 시도로서 지질 조사용 시추공 등에 장약 발파하여 지반진동을 측정하고 본 발파의 발파 진동을 예측하는 방법이 사용되고 있다. 그러나 이러한 발파진동 예측 방법은 본 발파시의 진동의 전달 특성을 완전하게 반영하지는 못한다. 이러한 발파진동 예측방법의 결점을 보완하기 위하여 본 연구에서는 사전 조사 단계의 단일공 파형 중첩 모델링을 통하여 발파진동을 예측하는 방법을 개발하였다.

• 한국음향학회지
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• 제14권6호
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• pp.48-53
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• 1995

대부분의 도로교통소음 예측 방법에서는 음파가 자유로이 전과된다고 가정하였다. 그러나 도시가노변의 건물들은 음파를 반재시켜 도로내에 음에너지를 증가시키고 있다 따라서 본 연구는 반사조건을 고려한 도로교통소음 예측 방법을 찾고자 한다. 이 방법은 예측식에 반재효과를 고려하여 $L_{10},\;L_{50},\;L_{90}$ 및 $L_{eq}$ 등의 소음레벨을 구하는 것이다. 제시된 예측 방법의 적합성을 파악하기 위해 측정조사된 교통 등의 특성을 예측식에 잠용하여 예측된 소음레벨과 실측된 소음레벨을 비교분석하였다. 전반적으로 예측 소음레벨과 실측 소음레벨이 일치하였다. 그러므로 본 연구에서 제시하고 있는 반사조건을 고려한 예측 방법이 도시가노에서 도로교통소음 예측에 적합한 것으로 사료된다.

• 한국추진공학회지
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• 제26권5호
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• pp.1-10
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• 2022

로켓엔진용으로 개발된 구리크롬 합금에 대해 저주기 피로시험을 수행하고 여러가지 피로수명 예측방법을 이용해 예측수명을 구하여 이를 시험수명과 비교하여 보았다. 피로수명 예측방법으로는 Coffin-Manson 관계식, 소성 및 전 변형률 에너지 밀도 관계식, Smith-Watson-Topper 관계식, Tomkins 관계식, Jahed-Varvani 관계식 등 총 6가지 방법을 이용하였다. 피로 예측수명을 계산한 결과 모든 방법에서 시험수명 대비 분산범위 2 이내를 만족하였다. 예측수명 편차의 정량적 확인을 통해 전 변형률 에너지 밀도 관계식이 가장 우수한 결과를 나타냈다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.553-556
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• 2022

이상지질혈증의 발병에 대한 조기 진단 및 관리하는 것은 중요한 문제이다. 이상지질혈증의 진단은 혈액계측 정보 중에서 네 가지 LDL, HDL, TG, 그리고 TC를 이용하여 진단하며, 이상지질혈증 관리를 위해서는 LDL을 추정하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 나이, 성별, 그리고 BMI와 같은 신체계측 정보를 학습하여 LDL-콜레스테롤을 예측하기 위한 준지도학습(Semi-supervised learning) 기반 기계학습 방법을 제안한다. 제안 방법은 얕은 학습(Shallow Learning)기반의 MLP(Multi-Layer Perceptron)을 이용하고, 이상지질혈증 진단인자간의 상관관계를 고려하여 신체계측 정보로 예측된 HDL, TG, 그리고 TC을 이용하여 일반적인 기계학습을 이용한 예측방법의 정확도를 개선한다. 즉, 제안방법은 신체계측 정보를 이용하여 혈액계측 정보의 LDL, HDL, TG, 그리고 TC을 각각 예측하고, 신체계측에 혈액계측의 예측 정보를 추가하여 학습한 준지도학습 기반 얕은 네트워크를 설계한다. 실험결과, HDL, TG, 그리고 TC의 혈액예측 정보를 이용한 준지도학습 기반 LDL 예측 정확도는 71.4%로 신체계측 정보만을 이용한 예측 방법의 67.0% 보다 약 4.4% 개선할 수 있음을 확인한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.1161-1165
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• 2006

본 연구는 OLS 및 변수선택법에 의해 통계학적 모형의 매개변수를 산정하여 모형의 적용성을 입증하고 하천 주요지점에 대한 홍수위 예측을 통해 홍수예보 및 예측 업무에 기여코자하는데 연구목적이 있다. 다중선형회귀모형을 구성하기 위한 독립변수는 예보지점의 수위/유출량 자료와 상류지점의 수위/유출량 자료, 그리고 유역의 선행 평균강우량 등의 자료를 독립변수로 하여 통계학적 홍수예측을 위한 다중선형 회귀모형을 각각 구성하여 적합성 여부를 판단하였다. 매개변수 산정은 OLS(Ordinary least square root method)와 변수선택(Stepwise)방법에 의해 산정하였으며, 중랑천 유역의 2002년부터 2005년까지의 수문사상 16개를 선정하여 모형에 적용한 결과 두 매개변수 산정방법 모두 30분에서 90분 예측은 상대적으로 정확한 결과를 나타내었으며, OLS 및 변수선택법에 의한 매개변수 산정결과 변수선택법에 의한 방법이 OLS 방법보다는 상관성이나 효율지수면에서 조금 더 정확한 값을 나타내고 있으나 독립변수의 일관성을 감안한다면 변수선택법보다는 OLS방법에 의한 매개변수 산정이 타당할 것으로 사료된다. 기존의 홍수예보 업무에 활용되고 있는 수문학적 홍수예측 모형인 저류함수법의 여러 매개변수 조정에 의한 홍수위 예측 방법보다는 비교적 간단한 통계적 방법에 의한 홍수위 예측 방법으로 홍수예보의 선행시간 확보가 필수적인 중랑천과 같이 유역면적이 작은 중소하천에서의 홍수예보 업무에 효과적으로 이용 가능할 것으로 사료된다.