• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.25 no.9
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• pp.1244-1253
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• 2021

In this paper, we propose a method for predicting in advance whether pedestrians will enter the hazardous area after the current time using the pedestrian trajectory prediction method and an efficient simplification method of the trajectory prediction network. In addition, we propose a method to apply KD(Knowledge Distillation) to a small network for real-time operation in an embedded environment. Using the correlation between predicted future paths and hazard zones, we determined whether to enter or not, and applied efficient KD when learning small networks to minimize performance degradation. Experimentally, it was confirmed that the model applied with the simplification method proposed improved the speed by 37.49% compared to the existing model, but led to a slight decrease in accuracy. As a result of learning a small network with an initial accuracy of 91.43% using KD, It was confirmed that it has improved accuracy of 94.76%.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.24 no.1
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• pp.57-64
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• 2020

Recently, due to the proliferation of IoT sensors, the development of big data and artificial intelligence, time series prediction research on fine dust pollution is actively conducted. However, because the data representing fine dust contamination changes rapidly, traditional time series prediction methods do not provide a level of accuracy that can be used in the field. In this paper, we propose a method that reflects the classification results of environmental conditions through CNN when predicting micro dust contamination using LSTM. Although LSTM and CNN are independent, they are integrated into one network through the interface, so this method is easier to understand than the application LSTM. In the verification experiments of the proposed method using Beijing PM2.5 data, the prediction accuracy and predictive power for the timing of change were consistently improved in various experimental cases.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.9 no.3
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• pp.763-768
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• 2023

In this paper, the existing statistical method (ARIMA) and machine learning method (Informer) were developed and compared to predict the distribution volume of pharmaceuticals. It was found that a machine learning-based model is advantageous for daily data prediction, and it is effective to use ARIMA for monthly prediction and switch to Informer as the data increases. The prediction error rate (RMSE) was reduced by 26.6% compared to the previous method, and the prediction accuracy was improved by 13%, resulting in a result of 86.2%. Through this thesis, we find that there is an advantage of obtaining the best results by ensembleing statistical methods and machine learning methods. In addition, machine learning-based AI models can derive the best results through deep learning operations even in irregular situations, and after commercialization, performance is expected to improve as the amount of data increases.

• Advanced Industrial SCIence
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• v.2 no.4
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• pp.11-16
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• 2023

The subway is a means of public transportation that plays an important role in the transportation system of modern cities. However, congestion often occurs due to sudden breakdowns and system outages, causing inconvenience. Therefore, in this paper, we conducted a study on failure prediction and prevention using machine learning to efficiently operate the subway system. Using UC Irvine's MetroPT-3 dataset, we built a subway breakdown prediction model using logistic regression. The model predicted the non-failure state with a high accuracy of 0.991. However, precision and recall are relatively low, suggesting the possibility of error in failure prediction. The ROC_AUC value is 0.901, indicating that the model can classify better than random guessing. The constructed model is useful for stable operation of the subway system, but additional research is needed to improve performance. Therefore, in the future, if there is a lot of learning data and the data is well purified, failure can be prevented by pre-inspection through prediction.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.356-358
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• 2003

DNA microarray기술의 발달로 한꺼번에 수천 개 유전자의 발현 정보를 얻는 것이 가능해졌는데, 이렇게 얻어진 데이터를 효과적으로 분류하는 시스템을 만들어놓으면 새로운 샘플이 정상상태인지, 질병을 가진 상태인지 예측할 수 있다. 분류 시스템을 위하여 여러 가지 특징선택방법들과 분류기법들을 사용할 수 있는데, 모든 상황에서 항상 뛰어난 성능을 보이는 특징선택법이나 분류기를 찾기는 힘들다. 안정되고 개선된 성능을 내기 위해서 특징-분류기의 앙상블을 이용할 수 있는데, 앙상블에 이용될 수 있는 특징선택 방법이나 분류기의 수가 많다면, 앙상블을 만들 수 있는 조합이 많아지기 때문에, 모든 조합에 대하여 앙상블 결과를 구하기는 거의 불가능하다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 유전자알고리즘을 이용하여 모든 앙상블 결과를 계산하지 않으면서 최적의 앙상블을 찾아내는 방법을 제안하였으며, 실제로 림프종 암 데이터에 적용한 결과 100%의 결합결과를 보이는 최적의 앙상블을 효과적으로 찾아내었다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2007.05a
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• pp.143-146
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• 2007

컴퓨터 네트워크에서 전송제어 프로토콜 상에서 다중시간 간격으로 혼잡제어의 지연을 피드백 루프의 시간간격을 조정하여 명시적 예측을 실행해 제어의 단점을 개선하는데 연구한다. 먼저 TCP의 모둘 형 확장에서 Tahoe, Reno, Vegas등 다양한 버전의 TCP에 적용되는 간단한 인터페이스를 통한 함수 호출을 정의하고, 이것이 성능을 크게 향상시는 것을 입증한다. 두 번째로, 광대역 WAN에서 지연-대역폭의 곱이 높을 경우 더욱 심각해지는 사후 제어의 불확실성 차이를 해소함으로써 MTS TCP가 기반 피드백 제어에 사전성을 부여한다는 것을 입증한다. 세번째는 트래픽 제어의 3가지 차원인, 즉 추적 능력, 연결 지속 기간, 공정성이 성능에 미치는 영향 등을 비교 분석하여 입증한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.11a
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• pp.180-181
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• 2014

현재 HEVC의 AMVP(Adaptive Motion Vector Prediction) 모드에서는 공간적, 시간적 후보를 고려하여 최종 후보 2개를 결정 한 후 어떤 후보를 사용하였는지 MVP flag를 이용하여 디코더로 알려준다. 이때, 최종 2개의 후보가 동일하다면 AMVP의 성능이 저하 될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 그러한 경우를 고려하여 개선된 알고리즘을 제안한다. 실험결과는 휘도 기준 최대 -0.5%의 성능이 나오며 제안된 알고리즘이 효율적임을 보여준다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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• v.24 no.8
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• pp.1077-1084
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• 2000

In this work, a modified stage-stacking method for the performance prediction of multi-stage axial flow compressors is proposed. The method is based on a simultaneous calculation of all interstage variables (temperature, pressure, flow velocity) instead of the conventional sequential stage-by-stage scheme. The method is also very useful in simulating the effect of changing angles of the inlet guide vane and stator vanes on the compressor operating characteristics. Generalized stage performance curves are used in presenting the performance characteristics of each stage. General assumptions enable determination of flow path data and stage design performance. Performance of various real compressors is predicted and comparison between prediction and field data validates the usefulness of the present method.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10c
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• pp.121-123
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• 2001

최근 이동 통신의 급격한 성장으로 인하여 동일한 통신 서비스간의 간섭 뿐 아니라 서로 다른 서비스간의 간섭 문제가 통신 서비스의 품질을 저하시키는 주된 요인으로 작용하고 있다. 특히, CDMA-based 시스템은 간섭에 의해 용량이 제한되므로 CDMA-based 시스템인 기존의 IS-95 및 PCS 서비스, 그리고 차세대 이동 통신인 IMT-2000/CDMA 시스템의 용량 개선을 위한 연구 및 효율적인 무선망 설계를 위한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 IMT-2000/CDMA 시스템의 효율적인 링크 분석(Link Analysis)을 하는데 필요한 시스템 성능 평가와 시스템 통화용량을 산출하는 프로그램을 개발하고자 한다. 여기서, 시스템 성능을 예측하기 위해서는 신호 대 잡음 전력비 (E$_{b}$N$_{o}$ )의 개념이 요구된다. 시스템 통화용량은 잡음 특성이 매우 이상적인 상태를 기준으로 하여 역방향 최대 용량을 산정하는 Pole Capacity 산출 방식과 호차단율(B1ocking Probability)로부터의 통계적 산출 방법인 Erlang Capacity 산출 방식을 적용한다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.7 no.1
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• pp.245-251
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• 2000

파이프라인 프로세서를 위한 이중 경로 전략의 성능을 개선하기 위해, 본 논문에서는 통합 신뢰 매커지즘과 적극적 이중경로 전략(EDPS)을 제안한다. 통합 신뢰 매커니즘은 동적 신뢰 매커니즘과 정적 신뢰 매커니즘을 결합한 것으로 기존의 신뢰 매커니즘보다 신뢰 예측 정확도를 높일 수 있고 제안하는 EDPS와 결합하여 사용한다. EDPS는 높은 신뢰 집합에 g속하는 분기 명령어도 가능한 경우에는 두 경로를 모두 사용하여 조건 분기 명령어로 인해 발생하는 분기 지연의 총합을 줄일 수 있다. 6개 벤치마크에 대한 추적 기반의 시뮬레이션을 통해, 제안된 통합 신뢰 매커니즘을 사용하는 EDPS가 기존의 선택적 이중 경로 실행에 비해 분기 지연의 총합을 22%을 줄일 수 있다.