• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.20-20
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• 2015

최근 기후변화의 영향으로 전 세계적으로 홍수와 가뭄의 발생빈도가 증가하고 있다. 특히, 가뭄은 우리나라에서 겨울과 봄철을 중심으로 매년 발생되고 있다. 가뭄의 정확한 발생을 판단하기는 어려우나, 가뭄이 발생되면 그 진행속도는 홍수보다 느리기 때문에 초기에 가뭄의 발생가능성을 예측한다면 가뭄에 대한 피해를 줄일 수 있다. 따라서 최근 가뭄 예측에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 가뭄발생의 불확실성을 내포하기 위하여 Bayesian Network (BN) 모형과 SPI의 자기상관성을 바탕으로 가까운 미래의 가뭄 발생확률을 예측하는 방법을 제안하였다. BN은 변수들 간의 인과관계를 확률적으로 나타낼 수 있는 네트워크 모형으로, 자연현상에 대한 위험도 분석 및 의학 분야에서 질병추정을 위한 모형으로 활용되고 있다. 본 연구에서는 가까운 미래의 가뭄 예측을 위하여 APEC 기후센터(APEC Climate Center, APCC)에서 제공하는 다중모형앙상블(Multi-model Ensemble, MME) 강우예측 결과로 도출한 미래 SPI 및 과거 강우량 자료로 구축한 SPI를 부모노드로, 예측 SPI를 자식노드로 BN을 구축하였다. BN의 각각의 노드를 Gaussian 확률분포모형으로 가정한 뒤, Likelihood weighting 방법으로 주변사후분포확률(Marginal posterior distribution)을 추정하여 미래의 SPI의 발생확률을 계산하였다. 2008년부터 2013년의 BN 가뭄 예측값과 MME 강우예측 결과로 도출한 SPI를 실제 관측 강우량으로 산정한 SPI와 비교하였으며, BN이 실제 관측결과에 가까운 결과가 도출되었다. 본 연구에서는 BN을 활용하여 가까운 미래의 가뭄 발생가능성을 확률적으로 나타낼 수 있는 방법을 제시하였으며, 그 결과 가뭄상태별 가뭄 발생확률이 산정되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.423-426
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• 2008

한국증권선물거래소의 유가증권 매매체결시스템은 안정적이고 신속한 데이터 처리에 초점을 둔 시스템이다. 인터넷과 HTS(Home Trading System)의 대중화로 인해 대량의 데이터로부터 적시에 정보를 추출하고 분석하고자 하는 요구가 증가하고 있다. 그러나 현재의 통계정보시스템은 이와 같은 요구를 수용하기 어려우며 개발자의 별도 노력이 요구된다. 또한 목표성능에 대한 요구가 매우 높아짐에 따라 시스템 및 어플리케이션의 증설과 개선작업이 빈번하지만 그 효과를 예측하기 어려우며 정량화 된 근거자료의 부재로 의사결정을 지연시킨다. 따라서 이와 같은 요구사항들을 해결하기 위해 기존의 통계정보시스템을 활용하고 추가적인 데이터들을 다양한 차원에서 분석 가능하도록 웨어하우스 데이터베이스를 구축하며 성능예측을 위한 요소들을 추출하고 데이터마이닝을 수행하여 의사결정에 도움을 줄 수 있는 다차원 모델링 기반의 거래분석 시스템을 제안한다. 거래분석 시스템의 구축으로 사용자는 웹상에서 적시에 다차원 분석보고서를 생성할 수 있다. 또한 관리자는 외부적 환경변화에 따른 향후 시스템 성능 감소를 예측할 수 있으며 내부적 요인을 제어하여 이를 상쇄할 수 있는 방안을 찾을 수 있게 된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.1057-1060
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• 2006

본 논문에서는 OFDMA-TDD 환경에서 서비스 사용자들에게 QoS 를 보장해줄 수 있도록 예측 알고리즘을 이용하여 한정된 무선 자원을 효율적이고 공정하게 스케줄링 해주는 알고리즘을 연구하였다. 예측 알고리즘은 각 사용자의 이동 정보와 단말들의 변화해온 채널상태의 history data 를 이용하여 앞으로의 채널상태를 예측하고, 예측된 결과는 사용자의 이동 정보와 함께 무선 자원 스케줄링에 적용한다. 또한 이동단말과 고정단말이 공존하는 환경에서는 QoS 보장에 있어 공정하지 않음을 밝히고, 이와 같은 문제를 해결하는 방안을 제안하였으며, 실험결과를 PF 알고리즘과 비교하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.325-327
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• 2011

비디오 압축을 위한 움직임 벡터 부호화 과정에서 최적의 예측 움직임 벡터를 율-왜곡 관점에서 선택할 경우, 차분 움직임 벡터의 정보량을 최소로 만들 수 있지만, 추가적으로 예측 움직임 벡터의 인덱스 정보를 부호화해야 한다. 본 논문은 예측 움직임 벡터 인덱스 정보에 대해 모순 검증 기술을 적용하여 전체 예측 움직임 벡터들 중 모순으로 판명된 예측 움직임 벡터를 전체 집합에서 제외시켜 부호화 효율을 증가시키는 기술에 대해서 계층적 B 영상에 대한 새로운 실험한 결과를 제시한다. 제안하는 모순 검증 방법은 Motion Vector Competition 방법과 비교하여 평균 1.26%의 전체 비트량을 절감시킨다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06b
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• pp.36-40
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• 2007

miRNA 유전체학의 중요한 이슈로 miRNA가 조절하는 목표 유전자를 예측하는 작업과 miRNA가 목표 유전자를 조절하는 메커니즘이 무엇인지 규명하는 것을 들 수 있다. 본 논문에서는 생물학적 특징들과 다층 퍼셉트론 신경망을 이용하여 miRNA의 목표 유전자를 예측하고 해당 miRNA 조절 메커니즘 타입을 분별해주는 시스템을 제안하고 실제 데이터를 사용하여 그 성능을 평가한다. 실험적으로 검증된 데이터를 사용하여 제안 시스템을 평가해본 결과, 다층 퍼셉트론 신경망을 사용할 경우 84.63%의 정확도로 miRNA의 목표 유전자를 예측할 수 있었고, 87.90%의 정확도로 miRNA가 목표 유전자를 조절하는 메커니즘을 분별할 수 있었다. 학습 데이터가 충분히 많아진다면 제안 시스템의 예측 성능은 더욱 높아질 것으로 예상된다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.201-202
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• 2022

본 논문에서는 VVC(Versatile Video Coding)의 화면 내 예측 수행 시 픽처의 좌측 상단 블록에서 고정적으로 Planar 를 사용하도록 하여 부호화 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. VVC 의 화면 내 예측 기술은 픽처의 좌측 상단 블록의 참조 화소가 모두 패딩되어 동일한 값을 가짐에도 불구하고 다른 블록들과 동일하게 화면 내 예측모드를 탐색 및 신호하는 비효율성을 갖는다. 본 논문에서는 이 경우 화면 내 예측 모드에 관한 탐색과 신호를 생략하고 고정적으로 Planar 모드를 사용하도록 하고, 실험을 통하여 VTM-16.0 대비 BDBR(Bjøntegaard Delta Bit Rate) 측면에서 AI(All Intra) 구성하에 Y(-0.004%), Cb(-0.010%), Cr(0.023%)의 결과를 얻을 수 있음을 보인다.

• The Proceeding of the Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.10 no.1
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• pp.33-50
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• 1999

• 한국도로학회:학술대회논문집
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• 2004.10a
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• pp.285-292
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• 2004

• 한국도로학회:학술대회논문집
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• 2006.10a
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• pp.251-258
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• 2006

• 한국도로학회:학술대회논문집
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• 2005.03a
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• pp.113-120
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• 2005