• Broadcasting and Media Magazine
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• v.15 no.4
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• pp.108-122
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• 2010

복호화기 예측 부호화 기술은 종래의 예측 부호화 기술과 매우 다른 새로운 압축방식이다. 즉, 부호화기에서 모든 예측과정을 수행한 후, 복호화기가 예측부호화 오류로부터 원래의 데이터를 복원하는데 필요한 예측정보를 모두 전송하였던 기존 기술과는 달리, 이 예측정보를 복호화기 스스로 찾아내어 사용하는 방식이다. 이러한 이유로 압축 부호화 성능은 매우 향상 되었으나 반대로 복호화기는 예측치를 찾아내기 위하여 매우 많은 계산량을 소모하여야 한다는 단점도 있다. 본 고에서는 복호화기 예측 부호화 기술의 다양한 방식과 이러한 문제점을 어떤 방식으로 개선하였는지 알아본다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.385-387
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• 2002

이 논문에서 우리는 각 기능 블록의 성능 분석 방법을 제안하고 어떻게 하드웨어와 소프트웨어의 합성을 위한 기능 블록의 성능을 기록한 데이터베이스를 구축하는지를 설명하겠다. 기능 블록의 성능을 예측하는 것은 초기 설계 단계에서 주어진 제약을 만족시키기 위해 어떤 기능 블록이 개선되어야 할지 결정하는 기준을 제시하기 때문에 내장형 시스템의 합성에 있어서 중요하다. 예측하는 도구로 측정에 시간이 많이 걸리지만 정확한 명령어 수준 시뮬레이터(ISS : instruction set simulator)를 사용하였다. 데이터베이스를 구축하는데 있어선 각 기능 블록을 요소(factor)라 부르는 다른 상태를 두어서 차별화 하였다. 제안한 예측 방법은 개발중인 통합설계 환경에 구현되었으며 H.263 인코더에 적용하여 0.03% 이내의 오차를 얻었다.

• Journal of Scientific & Technological Knowledge Infrastructure
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• s.8
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• pp.4-11
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• 2002

유동장을 해석하는 궁극적인 목적 중 하나는 해석 결과를 바탕으로 더 나은 성능을 가지는 형상을 설계하는 것이라 할 수 있다. 해석된 정보들은 대상인 제품의 전체 형상 및 각 부분 부품을 설계하는데 사용되고 설계의 문제점과 개선점 및 성능을 예측하는데 사용된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04d
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• pp.590-592
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• 2003

본 논문에서는 대역폭 예약을 통한 무선 단말의 이동성 예측기법, 무선 단말의 이동 패턴을 이용한 이동성 예측기법과 무선 단말의 이동 패턴과 체류시간을 이용한 이동성 예측기법에 대하여 살펴본다. 대역폭 예약을 통한 이동성 예측기법에서의 자원 낭비 해결 방안과 이동 패턴 및 단말의 체류시간을 이용한 이동성 예측기법에서의 무선 단말의 셀에 장기간 체류시 대역폭의 낭비의 해결방안 그리고 이동성 예측 실패시 패킷손실을 없앨 수 있는 방안에 대해서 제안하였다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.19 no.2
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• pp.227-239
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• 2014

This paper proposes an enhance prediction for conventional near-lossless coder to effectively lower external memory bandwidth in image processing SoC. First, we utilize an already reconstructed green component as a base of predictor of the other color component because high correlation between RGB color components usually exists. Next, we can improve prediction performance by applying variable block size prediction. Lastly, we use minimum internal memory and improve a temporal prediction performance by using a template dictionary that is sampled in previous frame. Experimental results show that the proposed algorithm shows better performance than the previous works. Natural images have approximately 30% improvement in coding efficiency and CG images have 60% improvement on average.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.1349-1350
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• 2015

풍속은 다른 기상요소들보다 순간 변동이 심하고 국지성이 강하여 수치 예보 모델만으로 예측의 정확성을 높이기가 어렵다. 기상청의 단기 풍속 예보는 전 지구적 통합 예보모델인 UM(Unified Model)의 예측값에 MOS(Model Output Statictics)를 통한 보정을 수행하며, 보정식의 생성에 다중선형회귀분석 방법을 사용한다. 본 연구자는 유전프로그래밍(Genetic Programming)을 이용한 비선형 회귀분석 기반의 보정식 생성을 통하여 이를 개선한 바 있는데, 본 연구에서는 보다 향상된 성능을 얻기 위하여 GP 기법 측면에서 Automatically Defined Functions과 다군집(Multiple Populations) 수행을 통해 성능을 높이고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.244-244
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• 2020

일반적으로 실제 유역에서의 계절 유출예측을 위해서는 계절 기상예측에 기반한 장기유출모델링을 수행하고 있다. 그러나, 대부분의 하천에는 하천유량의 자연적인 흐름체계에 인위적인 영향을 야기하는 댐이 건설되어 운영되고 있는 실정이다. 즉, 자연상태의 유역이 아닌 댐이 위치하고 있는 복잡한 유역에서는 반드시 저수지 운영이 고려된 유출모델링이 수행되어야 한다. 따라서, 본 연구에서는 장기유출모형의 대표적인 모형 중 하나인 SWAT의 저수지 운영모듈의 성능을 평가하고자 하였다. 한강에 위치한 다목적댐인 소양강, 충주댐을 대상으로 SWAT에 탑재되어 있는 저수지 운영모듈의 적용시 한계점을 검토하고, 이를 극복하기 위한 모듈개선을 시도하였다. 또한, 각 댐의 방류량, 저수지 수위를 중심으로 모듈개선 전후의 모의능력을 검증하였다. 저수지 운영과 관련된 모의성능은 인위적인 저류시설물이 위치하는 복잡한 유역의 유출분석시 반드시 검토되어야 하는 사항이며, 모델링을 통한 저수지 운영의 평가와 가뭄대응을 위한 비구조적 대책 수립시 매우 중요한 기능 요소이다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.8B
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• pp.1168-1175
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• 2001

H.263부호기에서 정지영상 부호화를 위한 부가 부호기법인 Annex I는 기존의 JPEG, MPEG-1, -2와는 달리 부호화하고자 하는 현재 블록의 DCT 계수를 기부호화된 블록의 DCT 계수들을 이용하여 예측부호화 (Differential Pulse Coded Modulation; DPCM)를 행하고, 이를 통한 부호화 이득의 향상을 얻고 있다. 본 논문에서는 이런 H.263 Annex I의 예측기법을 공간영역에서의 의미를 수학적으로 유도한다. 이를 통해서 H.263 Annex I의 예측기법의 비효율성을 지적하고, 영상신호의 특성에 맞게 예측방식을 수정한다. 제안된 DCT 계수 예측 방식과 기존의 H.263 Annex I 방식의 이론적인 예측성능을 평가하고, H.263 부호기에 적용하여 제안방식의 효율성을 검증한다.

• Information Systems Review
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• v.26 no.2
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• pp.169-183
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• 2024

This study summarizes improvement strategies for addressing the imbalance problem in observed default data that must be considered when constructing a default model and compares and analyzes the performance improvement effects using data resampling techniques and default threshold adjustments. Empirical analysis results indicate that as the level of imbalance resolution in the data increases, and as the default threshold of the model decreases, the recall of the model improves. Conversely, it was found that as the level of imbalance resolution in the data decreases, and as the default threshold of the model increases, the precision of the model improves. Additionally, focusing solely on either recall or precision when addressing the imbalance problem results in a phenomenon where the other performance evaluation metrics decrease significantly due to the trade-off relationship. This study differs from most previous research by focusing on the relationship between improvement strategies for the imbalance problem of default data and the enhancement of default model performance. Moreover, it is confirmed that to enhance the practical usability of the default model, different improvement strategies for the imbalance problem should be applied depending on the main purpose of the model, and there is a need to utilize the F_β Score as a performance evaluation metric.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.415-415
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• 2023

홍수는 일반적으로 많은 피해와 인명 손실을 초래하는 자연재해 중 하나로, 홍수위 예측은 이를 방지하고 대처하는 데 중요한 역할을 한다. 최근 기계학습 기술을 이용하여 홍수위 예측 모델을 개발하고자 하는 연구가 많이 진행되고 있다. 특히, LSTM(long short-term memory) 모형은 시계열 예측에 대해 검증된 모형으로 홍수위 예측 연구에도 활발하게 적용되고 있다. 하지만 기계학습 모델의 학습 성능은 하이퍼파라미터의 값에 영향을 크게 받을 수 있으며, 특히 집중호우로 인해 수위가 급변하는 경우에는 과거 시계열 자료에 영향을 받는 LSTM 모형의 예측 성능이 오히려 낮게 나타날 수 있다. 따라서 본 연구에서는 홍수위 예측시 LSTM 모형의 예측 성능을 향상시킬 수 있는 세부 하이퍼파라미터 값을 분석하여 최적의 하이퍼파라미터 조합을 제안하고자 한다. 이를 위해 하이퍼파라미터 조정을 위한 자동화 도구인 W&B(Weights&Bias)의 Sweep 기능을 적용하고자 한다. 본 연구를 통해 LSTM 모형을 적용한 홍수위 예측의 정확도를 향상시키는 데에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.