• Journal of KIISE
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• v.41 no.11
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• pp.900-910
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• 2014

Multi-view video is obtained by capturing one three-dimensional scene with many cameras at different positions. The computational complexity of multi view video coding increases in proportion to the number of cameras. To reduce computational complexity and maintain the image quality, improved prediction structure and motion estimation method is proposed in this paper. The proposed prediction structure exploits an average distance between the current picture and its reference pictures. The proposed prediction structure divides every GOP into several groups to decide the maximum index of hierarchical B layer and the number of pictures of each B layer. And the proposed motion estimation method uses a hierarchical search strategy. This strategy method consists of modified diamond search pattern, progressive diamond search pattern and modified raster search pattern. Experiment results show that the complexity reduction of the proposed prediction structure and motion estimation method over JMVC (Joint Multiview Video Coding) reference model using hierarchical B pictures of Fraunhofer-HHI and TZ search method can be up to 40~70% while maintaining similar video quality and bit rates.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.10a
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• pp.289-292
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• 2008

This paper presents a branch prediction algorithm and a 4-way set-associative cache for performance improvement of OpenRISC processor and a clock gating algorithm using ODC (Observability Don't Care) operation for a low-power processor. The branch prediction algorithm has a structure using BTB(Branch Target Buffer) and 4-way set associative cache has lower miss rate than direct-mapped cache. The clock gating algorithm reduces dynamic power consumption. As a result of estimation of performance and dynamic power, the performance of the OpenRISC processor using the proposed algorithm is improved about 8.9% and dynamic power of the processor using samsung $0.18{\mu}m$ technology library is reduced by 13.9%.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.517-517
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• 2023

현재 우리나라에서는 4대강 및 주요 호소 29지점을 대상으로 조류경보제가 시행되고 있으며 조류 경보 단계는 실시간 모니터링지점에서 측정되는 유해 조류의 셀농도를 기반으로 발령 단계가 결정된다. 상수원 구간은 관심, 경계, 조류 대발생, 해제 또는 미발생 총 4구간으로 구성되며, 친수 활동 구간의 경우 조류 대발생을 제외한 3구간으로 구성된다. 현재 시행되는 조류 경보제의 목적은 유해 조류 발생 시 사후 대응 방안 마련에 보다 초점이 맞춰져 있으며 특히, 모니터링 주기 확대 여부, 오염원 관리 방안 마련, 조류 제거 여부 등의 의사 결정 수단으로 사용되고 있다. 하지만 조류 경보 단계에 대한 사전 예측이 가능한 경우 유해 조류의 성장을 억제할 수 있으며 이를 통해 안전하고 깨끗한 수자원을 확보할 수 있다. 본 연구에서는 조류 경보 단계의 사전적 예측을 위해 국가 실시간 측정망에서 제공하는 전국 보 모니터링 종합 정보 자료, 기상측정망 자료, 실시간 보 현황 자료를 활용하여 예측 모델을 구축하였다. 또한, 단계 예측의 정확도를 개선하기 위해 변수 선택 기법을 활용하여 조류 경보 단계에 영향을 미치는 환경변수를 선정하였으며 자료의 불균형으로 인해 모델 학습 과정에서 발생하는 예측 오류를 최소화하기 위해 다양한 샘플링 기법을 적용하여 모델의 성능을 평가하였다. 변수 선택 및 샘플링 기법을 고려하지 않은 원자료를 사용하여 예측 모델을 구축한 결과 관심 단계(Level-1) 및 경보 단계(Level-2)에 대해 각각 50%, 62.5%의 예측 정확도를 보인 반면 비선형 변수 선택 기법 및 Synthetic Minority Over-sampling Technique-Edited Nearrest Neighbor(SMOTE-ENN) 샘플링 기법을 적용하여 구축한 모델에서는 Level-1은 85.7%, Level-2는 75.0%의 예측 정확도를 보였다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.22 no.6
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• pp.1-16
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• 2023

Accurate traffic information prediction is considered to be one of the most important aspects of intelligent transport systems(ITS), as it can be used to guide users of transportation facilities to avoid congested routes. Various deep learning models have been developed for accurate traffic prediction. Recently, ensemble techniques have been utilized to combine the strengths and weaknesses of various models in various ways to improve prediction accuracy and stability. Therefore, in this study, we developed and evaluated a traffic information prediction model using various deep learning models, and evaluated the performance of the developed deep learning models as a stacking ensemble. The individual models showed error rates within 10% for traffic volume prediction and 3% for speed prediction. The ensemble model showed higher accuracy compared to other models when no cross-validation was performed, and when cross-validation was performed, it showed a uniform error rate in long-term forecasting.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.17 no.2
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• pp.49-57
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• 2016

Ensemble classification involves combining multiple classifiers to obtain more accurate predictions than those obtained using individual models. Ensemble learning techniques are known to be very useful for improving prediction accuracy. Bagging is one of the most popular ensemble learning techniques. Bagging has been known to be successful in increasing the accuracy of prediction of the individual classifiers. Bagging draws bootstrap samples from the training sample, applies the classifier to each bootstrap sample, and then combines the predictions of these classifiers to get the final classification result. Bootstrap samples are simple random samples selected from the original training data, so not all bootstrap samples are equally informative, due to the randomness. In this study, we proposed a new method for improving the performance of the standard bagging ensemble by optimizing bootstrap samples. A genetic algorithm is used to optimize bootstrap samples of the ensemble for improving prediction accuracy of the ensemble model. The proposed model is applied to a bankruptcy prediction problem using a real dataset from Korean companies. The experimental results showed the effectiveness of the proposed model.

• Annual Conference of KIPS
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• 2006.05a
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• pp.153-156
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• 2006

본 논문에서는 H.264 표준화 기구인 Joint Video Team(JVT) 권고안의 정수 단위 화소 움직임 예측을 위한 Unsymmetrical-cross Multi-Hexagon-grid Search(UMHexagonS) 알고리즘에서 Uneven Multi-Hexagon-grid Search(UMHGS) 부분을 개선한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 이전 프레임의 동일위치 또는 상위 모드에서 이미 선택된 움직임 벡터(MV: Motion Vector)를 이용하여 신호 대 잡음 비(PSNR: Peak Signal to Noise Ratio) 및 평균 비트 율(Average Bitrates)을 유지하면서, 현재 매크로블록의 검색영역을 줄이는 것이 가능하다. 제안하는 알고리즘의 성능은 Full Search Block Matching Algorithm(FSBMA) 및 UMHexagonS 알고리즘의 integer pel 에 대한 SAD(Sum of Absolute Difference) 연산횟수로 비교평가 하였다. 그 결과, FSBMA 에 비하여 평균 97.64%, UMHexagonS 에 비하여는 평균 17.48%의 연산횟수를 감소시키는 우수함을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.407-409
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• 1998

루프 몸체를 복제하는 루프 펼침을 외부 루프에 대하여 적용하면, 루프 내포체의 데이터 지역성이 개선된다. 펼침 횟수 증가에 따른 루프 내포체의 데이터 지역성 변화를 예측하였고, 예측 결과를 행렬 곱셈 프로그램에 대하여 실행 시간과 개시 미스 변화를 측정하여 검증하였다. 펼침 횟수는 증가함에 따라, 초반에는 실행 시간과 캐시 미스가 급격히 감소하다 점점 감소폭이 줄어드는 기하급수적 변화를 보였다. 이 결과는 데이터 지역성 개선을 위한 외부 루프 펼침 변환을 적용 할 때, 작은 값(최대 405회)의 펼침으로 프로그램 성능 향상을 기대할 수 있음을 의미한다. 한편, 컴파일러에 의한 루프 펼침을 적용할 때, 불필요하게 많은 펼침 횟수의 펼침 효과에 대하여 분석 할 필요가 없음을 나타낸다

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.06a
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• pp.357-358
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• 2013

H.264 등 동영상 압축 표준에서는 비디오 신호의 시간적 중복 데이터를 제거하기 위해 움직임 추정/보상을 수행한다. 또한 움직임 추정/보상의 정확성을 향상하기 위해 다중 참조프레임을 지원한다. 여러 장의 참조 프레임 중 현재 블록과 가장 유사한 참조 프레임 영역으로부터 움직임 추정/보상을 수행하여 보다 정확한 예측에 의해 잔차신호의 크기가 감소하게 되고, 그 결과 부호화 효율이 더욱 개선되었다. 본 논문에서는 다중 참조 프레임을 사용한 움직임 추정/보상의 효율을 유지하면서도 참조프레임을 나타내는 참조프레임 인덱스 비트를 줄여주어 부호화 효율을 더욱 개선하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 움직임 추정/보상 시, 각각의 참조 프레임에서 움직임 추정/보상에 사용되는 예측화소들을 비교하여 다중 참조 프레임이 효과가 있다고 판단 되는 경우에만 다중 참조 프레임 움직임 추정/보상을 수행하고, 다중 참조 프레임이 효과가 없다고 판단 되는 경우에는 단일 참조 프레임 움직임 추정/보상을 적응적으로 수행하였다. 실험결과 제안하는 방법은 다중 참조 프레임 인덱스 부호화에 소요되는 비트를 절감하면서도 부호화 효율을 유지함을 확인 할 수 있었다. 제안하는 방법은 동영상 압축 코덱에 적용되어 압축 성능을 더욱 향상 할 수 있다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.4 no.12
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• pp.3175-3184
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• 1997

To support large storage capacity and real-time characteristics of continuous media storage systems, we need to improve the performance of disk I/O subsystems. To improve the performance, we exploited buffer sharing scheme that reduces the number of disk I/Os. We utilized the advance knowledge of continuous media streams that is used to anticipate data demands, and so Promoting the sharing of blocks in buffers. In this paper, we proposed a buffer replacement algorithm that enables subsequent users requesting the same data to share buffer efficiently. The proposed algorithm manages buffers by utilizing reference interval information of blocks. In order to verify validity of the proposed algorithm, we accomplished simulation experiments and showed the results of performance improvements compared to traditional buffer replacement algorithms.

• Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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• v.22 no.5
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• pp.141-151
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• 2018

A trajectory analysis program was developed to predict KSLV-II (Korea Space Launch Vehicle-II) performance with the reducing weight. The program estimates the LEO (Low Earth Orbit) / SSO (Sun-Synchronous Orbit) injection performance, which is determined as payload weight for the orbits, with decreasing the structural ratio or increasing rocket engine power. It is expected that the KSLV-II can transport up to 4.5 tons, 3 tons of space payloads at LEO, SSO with a reduced structural ratio by 60% of the original. It also shows that the KSLV-II can transport up to 3.65 tons at SSO by applying advanced engines of 90 tonf, 10 tonf class with the reduced structure.