본 논문에서는 특수일 전력 수요 예측을 위한 알고리즘을 제시하였다. 논문에서 제안하는 전력 수요 예측 알고리즘은 데이터 마이닝을 이용한 데이터 전처리 부분과 전처리된 데이터를 사용하여 특수일 수요를 예측하는 다항 회귀분석 부분으로 나누어진다. 데이터 전처리에서는 전력 수요 예측을 위한 과거 데이터 중에 과거 특수일 수요의 패턴을 잘 보여주는 데이터를 찾기 위해 온도와 수요의 관계를 이용한다. 데이터 마이닝의 기준으로 결정계수를 사용하였으며, 알고리즘은 k-nearest neighbor 절차를 사용하였다. 또한 제안된 기법은 2006년 특수일 전력 수요 예측을 통하여 기존 논문의 결과와 비교 분석하여 기존 방식 대비 특수일 전력 수요예측 관련 우수성을 검증하였다.
본 논문에서 k-means 군집화 알고리즘을 효율적으로 적용하는 방법을 제안했다. 제안하는 알고리즘의 특징을 속도 향상을 위해 예측 데이터를 이용한 것이다. 군집화 알고리즘의 각 단계에서 군집을 변경할 데이터만 최인접 군집을 계산함으로써 계산 시간을 줄일 수 있었다. 제안하는 알고리즘의 성능 비교를 위해서 KMHybrid 와 비교했다. 제안하는 알고리즘은 데이터의 차원이 큰 경우에 KMHybrid 보다 높은 속도 향상을 보였다.
가장 최근의 동영상 압축 표준인 H.264는 매크로블록의 최적 모드를 결정하기 위하여 총 7가지 모드를 사용하여 움직임 예측을 수행하기 때문에 부호화 효율과 수행 성능 면에서 기존의 방식에 비해 좋은 결과를 보이지만, 움직임 예측 과정에서 많은 계산 시간을 필요로 한다는 것이 커다란 단점으로 지적되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 H.264에서 가변 블륵 단위의 움직임 예측 시 인접한 블록과의 상관성을 분석하여 다음 움직임 예측 모드의 사용 여부를 결정하는 블록 병합 알고리즘을 HEXBS(Hexagon-based Search) 고속 움직임 탐색 알고리즘에 적용하여 움직임 예측 시간을 효율적으로 절약하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 서브블룩 부분 계수 적응 제거를 통한 고속 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 초기 절대 오차의 합과 현재까지의 최소 SAD의 관계를 이용하여 각 서브블록별 임계치를 적응적으로 예측하며, 예측된 엄계치를 이용하여 기존의 부분 에러 제거(PDE: partial distortion elimination) 방법에서의 불필요한 계산을 효율적으로 줄인다.제안한 알고리즘은 기존의 전역 탐색 알고리즘과 비교하여 예측 화질의 저하 없이 기존의 PDE 알고리즘에 비해 60% 이상의 계산량을 줄였으며, 기존의 다른 고속 움직임 예측 알고리즘에 적용하여 불필요한 계산량을 효율적으로 줄일 수 있음올 보인다. 제안한 알고리즘은 MPEG-2 및 MPEG-4 AVC를 이용하는 실시간 비디오 압축 응용분야에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
일반화된 PF 스케줄링을 사용하는 무선이동 네트워크는 스케줄링 변수를 조정하여 동적인 무선 자원 할당을 가능케 한다. 기존의 확률론적 접근 방법으로는 일반적인 환경에서 네트워크의 용량을 예측하는 데에는 한계가 있다. 더욱이 그 한계는 요구되는 네트워크 용량을 얻도록 하는 스케줄링 변수를 효율적으로 찾을 수 없게 한다. 본 논문은 결정론적 접근 방법을 사용하여 네트워크의 용량을 예측하는 알고리즘을 유도한다. 얻어진 용량 예측 알고리즘을 이용하여 요구되는 용량에 따른 스케줄링 변수 설정을 효과적으로 할 수 있는 용량 조정 알고리즘과 용량 교환 알고리즘 제안한다. IEEE 802.16m 시스템 기반 의 시스템 레벨 시뮬레이션을 통해 제안된 용량 예측 알고리즘과 용량 교환 알고리즘의 성능을 확인한다.
기후변화 등으로 해안 침수 등의 피해가 증가하고 있으며, 이러한 피해를 줄이기 위해 해양을 지속적으로 모니터링하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 해수면의 변화를 모니터링하기 위한 조위 센서에 적용할 수 있는 조위 예측 모델을 제안한다. 기존의 조위 예측 모델은 장기적인 예보를 위한 것으로 많은 데이터와 복잡한 알고리즘이 필요하다. 반면, 제안하는 알고리즘은 조위 센서에 탑재되어 동작할 수 있는 간단하지만 정확한 알고리즘으로, 센서에 의해 측정된 데이터를 기반으로 한 시간 또는 두 시간의 비교적 짧은 시간 후의 조위를 예측한다. 실험 결과는 제안하는 알고리즘이 간단하지만 정확하게 조위를 예측하는 것을 보여준다.
이 연구는 버스정보 시스템 설계에 필요한 운행시격 결정과 통행시간 예측을 위한 알고리즘 개발을 다룬다. 운행시격 결정 문제는 버스와 같은 대중교통 수단을 운영하는데 중요한 요소 중에 하나이다. 기존 연구는 버스 운행비용과 승객비용의 합을 최소로 하는 운행시 격을 찾는데 초점을 두고 이다. 이때 승객비용이란 승객 대기비용과 승객 교통비용의 합으로 이루어진다. 그런데 우리나라와 같이 버스회사 수입이 전액 운행수입에만 의존하는 경우엔 이러한 접근 방식이 타당하지 않다. 기존의 방식과 다르게 승객비용으로 승객 이탈비용을 사용하여 버스의 최적 운행시 격을 구하는 것이 이 연구의 목적이다. 먼저 정류장이 하나인 경우에 대해 해석적 방법으로 풀고, 정류장이 여러 개인 경우에 대해서는 시뮬레이션 기법을 적용한다. 또한 이 연구는 신뢰성이 높고 정확한 통행시간 예측정보를 산출하기 위해 2 단계 예측 기법과 전문가시스템을 이용하는 자료융합 알고리즘을 개발한다. 정확한 정보를 제공하려면 교통정보 수집원을 통해 얻는 자료가 정확해야 하고, 또한 교통상황 변화에 따라 실시간으로 통행시간을 예측하는 것이 필요하다. 이 연구는 AVL(Automatic Vehicle Location)시스템을 이용한 버스정보시스템에서 실시간 데이터와 과거 데이터를 융합하여 통행시간을 예측하는 알고리즘을 개발한다. AVL 데이터를 수집하는 과정에서는 경제성을 고려하여 데이터를 수집한다. 그리고, 버스의 운행관리와 정확한 도착예정시간을 예측하기 위해 AVL시스템을 통해 얻은 데이터의 패턴을 분석하고 유고상황을 감지한다.
본 논문에서는 Delay Tolerant Networks(DTNs)에서 Markov chain으로 노드의 속성 정보 변화율을 분석하여 노드의 이동 경로를 예측하는 알고리즘을 제안한다. 기존 DTN에서 예측기반 라우팅 기법은 노드가 미리 정해진 스케줄에 따라 이동한다. 이러한 네트워크에서는 스케줄을 예측할 수 없는 환경에서 노드의 신뢰성이 낮아진다. 본 논문에서는 일정 구간의 노드의 속성 정보의 시간에 따른 변화율을 Markov chain을 이용하여 노드의 이동 경로를 예측하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 노드의 속성 정보 중 노드의 속도와 방향성을 근사한 후, 변화율을 분석하고 이로부터 Markov chain을 이용하여 확률전이 매트릭스를 생성하여 노드의 이동 경로를 예측하는 알고리즘이다. 주어진 모의실험 환경에서 노드의 이동 경로 예측을 통해 중계 노드를 선정하여 라우팅 함으로써 네트워크 오버헤드와 전송 지연 시간이 감소함을 보여주고 있다.
움직임 예측 분야에서 많은 고속 블록 정합 알고리즘들은 불필요한 움직임 후보 블록들을 고유한 조건식으로 필터링하는 방법, 즉 탐색 포인트의 수를 줄이는 방법으로 연산의 복잡도를 줄이고 있다. 비록 많은 고속 블록 정합 알고리즘들이 기존의 전역 탐색 알고리즘과 비교하여 연산량을 상당 부분 줄일 수 있다 하더라도, 각 조건식의 특성에 의해 때때로 어느 정도의 정합 오차를 감수해야 한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 제한된 1비트 변환 움직임 예측을 위한 새로운 고속 정합 알고리즘을 제안 하며, 이는 전역 탐색 알고리즘 대비 화질의 열화를 최소화 하면서도 움직임 블록 예측시의 연산량을 현저하게 줄이는 것에 목적을 둔다. 기존의 고속 블록 정합 알고리즘들과는 달리 제안된 알고리즘은 연산량을 줄이는데 있어서 새로운 접근 방법을 보여준다. 그것은 1비트 변환 후의 이진 평면이 오직 0 과 1이라는 두 개의 성분만으로 이루어진다는 사실에 기초하여 이항 분포 (binomial distribution)를 활용한 접근 방법이다. 모의실험 결과 제안된 알고리즘은 기존의 전역 탐색 기법을 적용한 제한된 1비트 변환 움직임 예측과 비교하여 PSNR (Peak signal-to-noise ratio) 성능은 매우 근접하게 유지하면서도 연산량은 획기적으로 줄여주는 효과를 보여 준다.
비디오 압축을 위한 움직임 예측의 전 영역 탐색 및 무손실 방법의 많은 계산량은 고속 움직임 예측 알고리즘 개발을 이끌어 왔다. 여전히 계산량과 예측 화질의 적절한 제어가 필요하며, 본 논문에서는 전 영역 탐색 기반의 방법과 비교하여 예측 화질은 거의 유지하면서 효율적으로 계산량을 줄이고, 동시에 화질과 연산량 제어가 가능한 고속 움직임 예측 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 부분 블록에러합과 각 단계별 최소 에러 위치 변동의 문턱치들을 이용하여, 각 후보 지점에 대하여 부분 블록 에러 합을 계산하고, 이를 일련의 문턱치들 적용하여 불가능한 후보들을 조기에 제거하고, 각 단계별 최소 에러 지점의 최적 후보의 불변동 횟수를 비교 판단하여 고속의 움직임 예측을 구현하며, 문턱치를 조절하여 화질과 연산량을 쉽게 제어한다. 제안하는 알고리즘은 단독으로 사용할 뿐만 아니라 기존의 고속 알고리즘들과 결합하여 사용해도 예측 화질 대비 우수한 연산량 감소를 얻을 수 있으며, 실험 결과에서 이를 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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