• Title/Summary/Keyword: 예측적

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A Study of Acoustical Prediction Software (소리 예측 프로그램 연구)

  • Yun, Yoe-Mun
    • Proceedings of the KAIS Fall Conference
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    • 2010.05b
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    • pp.883-885
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    • 2010
  • 다양한 홀에서 물리적으로 운동하는 사운드를 미리 예측한다는 것은 매우 어려운 일이다. 자유롭게 운동하는 사운드를 예측/분석할 수 있는 과학적인 소프트웨어는 사운드 엔지니어에게 많은 도움을 준다. 소리의 물리적 운동 방향(Sound Directivity), 거리에 따른 타임 딜레이(Time Delay), 스피커의 각도와 적정한 SPL(Sound Pressure Level)을 과학적인 근거에 의해서 정확한 값을 산출하여 음향 장비 설치이전에 미리 예측하여 음향 디자인을 완성한다면 시간과 비용을 획기적으로 줄일 수 있다. 본 연구은 현재 개발 과정에 있거나 혹은 사용되어지고 있는 소리 예측 프로그램을 분석하여 보다 진보된 소리예측 프로그램을 개발하고자 함이다.

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유사추론 기반 예측모형

  • Jang, Yong-Sik;Choe, Yun-Jeong
    • Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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    • 2007.11a
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    • pp.581-585
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    • 2007
  • 본 연구는 비선형적인 시계열 자료로부터 최신 데이터와 유사한 사례를 탐색하여 미래를 예측하기 위하여 유사추론 기법을 이용한 예측 알고리즘을 제안한다. 기존의 연구들이 최신 데이터와 과거 사례와의 유사성을 비교하기 위해 유클리디언 거리 또는 평균 제곱에러 등을 이용하나, 추세의 유사성을 고려하지는 않는다. 본 연구는 사례 구간 크기, 예측 오차, 평균차이 검증, 사례간 추세의 유사성 등 다차원적 유사추론 요인을 이용한 예측방법과 그 효과를 제시한다.

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Accounting Risk Variables Beta Prediction Model and Forecasting Error Analysis by Risk Levels (회계위험변수 베타예측모형과 위험수준별 예측오차분석)

  • Park, Soon-Sik
    • The Korean Journal of Financial Management
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    • v.16 no.2
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    • pp.215-241
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    • 1999
  • 본 연구는 우리나라 상장기업중 금융 보험업을 제외하고 비교적 상장기업수가 많은 9개 산업에서 임의로 선정한 180개 표본기업을 분석대상으로 하였다. 1989년 1월부터 1996년 12월까지를 분석대상기간으로 설정하여 베타계수 예측능력을 향상시키기 위한 회계위험변수모형의 예측능력을 평가하고 위험수준별 예측능력에 차이가 있는지도 분석하였다. 아울러 베타계수 추정시 사용된 수익률 측정간격에 빠른 베타계수의 안정성과 회계위험변수모형의 예측능력을 분식하였다. 본 연구의 중요한 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 포트폴리오를 구성한 경우 수익률 측정기간에 관계없이 일관되게 예측오차가 유의적으로 적게 나타나 회계위험변수모형의 베타계수 예측능력이 우수하였으며 베타계수예측에 회계 변수의 유용성이 확인되었다. 둘째, 위험수준에 따른 베타계수의 안정성 분석에서는 중위험집단의 베타가 안정성이 높았으며 고위험집단에서 예측오차가 가장 크게 나타나 불안정하였다. 회계위험변수모형의 예측능력은 위험수준에 관계없이 단순모형보다 우수하여 베타예측에 회계정보의 유용성을 일반화시킬 수 있을 것이다. 셋째, 수익률 측정간격에 따른 베타계수의 안정성과 예측능력 분석에서는 월별수익률을 이용하는 경우보다 주별수익률을 이용하는 경우 추정베타의 안정성이 높고 베타계수 예측모형의 예측능력이 향상되는 것으로 나타났다. 넷째, OLS베타를 수정하지 않고 이용하는 경우보다 Bayesian 기법으로 수정한 Bayesian수정 베타를 이용할 경우 예측오차가 감소하여 Bayesian 수정기법의 유용성이 확인되었다.

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Development of heavy rain damage prediction function using logistic regression model (로지스틱 회귀모형을 이용한 호우피해 예측함수 개발)

  • Choi, Chang Hyun;Kim, Jong Sung;Kim, Dong Hyun;Lee, Jong So;Kim, Hung Soo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.41-41
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    • 2017
  • 자연재난으로 인한 피해의 대형화, 다양화, 집중화 현상이 일어나고 있으며, 이로 인한 사회 경제적 피해가 과거에 비해 계속적으로 증가하고 있다. 만약 기존에 발생하였던 재난 피해 자료와 기상현상간의 통계적 분석을 통해 재난의 발생 가능성과 피해 범위를 예측할 수 있다면, 효율적으로 재난관리를 할 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 대표적인 자연재난 피해인 호우피해를 대상으로 낙동강 권역 69개 시군구별 재해통계 자료를 기반으로 수문기상자료와의 통계적 분석을 통해 호우피해 예측함수를 개발하였다. 국민안전처에서 발간하는 재해연보 자료를 통해 호우피해 발생기간별 호우피해액 자료를 분석하였고, 이를 호우피해 예측함수의 종속변수로 사용하였다. 종관기상관측소의 시강우 자료를 분석하여 선행강우, 지속시간별 최대강우, 총강우량을 구축하였고, 시군구별 면적 등의 지역 특성을 수집하여 설명변수로 사용하였다. 기존의 피해예측함수 관련 연구에서 제기되었던 피해액이 큰 부분에서 예측력이 떨어지는 문제를 해결하기 위해, 피해액이 큰 집단과 피해액이 작은 집단을 구분하여 함수식을 개발할 수 있는 로지스틱 회귀모형을 사용하여 호우피해 예측함수를 개발하였다. 개발된 호우피해 예측함수의 NRMSE는 6.34~18.79%로 나타났으며, 대부분 호우피해를 적절하게 예측하는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 호우피해액이 큰 집단과 피해액이 작은 집단으로 구분할 수 있는 로지스틱 회귀모형을 이용하여 낙동강 권역의 시군구별 호우피해 예측함수를 개발하였다. 본 연구에서 제시한 시군구별 호우피해 예측함수를 이용하여 사전에 호우피해를 예측할 수 있다면 호우피해액이 크게 줄어들 것으로 사료된다.

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Experimental Study on Long-Term Prediction of Rebar Price Using Deep Learning Recursive Prediction Meothod (딥러닝의 반복적 예측방법을 활용한 철근 가격 장기예측에 관한 실험적 연구)

  • Lee, Yong-Seong;Kim, Kyung-Hwan
    • Korean Journal of Construction Engineering and Management
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    • v.22 no.3
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    • pp.21-30
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    • 2021
  • This study proposes a 5-month rebar price prediction method using the recursive prediction method of deep learning. This approach predicts a long-term point in time by repeating the process of predicting all the characteristics of the input data and adding them to the original data and predicting the next point in time. The predicted average accuracy of the rebar prices for one to five months is approximately 97.24% in the manner presented in this study. Through the proposed method, it is expected that more accurate cost planning will be possible than the existing method by supplementing the systematicity of the price estimation method through human experience and judgment. In addition, it is expected that the method presented in this study can be utilized in studies that predict long-term prices using time series data including building materials other than rebar.

Empirical Prediction of Acoustic Load of Launch Vehicle Including Jet Impingement (충돌제트 현상을 고려한 발사체 음향하중의 경험적 예측)

  • Park, Seoryong;Lee, Kyuho;Kong, Byunghak;Kang, Kyung Tai;Jang, Seokjong;Lee, Soogab
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.33 no.3
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    • pp.153-162
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    • 2014
  • Empirical prediction method of the acoustic load on the fairing is based on jet experimental data on the basis of similarity principle. Representative empirical prediction method, DSM-II(Distributed Source Method-II), is a distributing source method along the jet plume. But the empirical prediction model is limited to reflect the impingement source in real environment because it is based on the free jet data. So, we propose a empirical prediction method considering the impinging jet effect by adding a impingement source in the existing prediction method. Considering the additional source's displacement, spectrum, strength and directivity, we calculate the acoustic load on the KSR-III(Korean Sounding Rocket-III) rocket and compare the results with the existing method and experiment data.

The impacts of social exclusion and the need to belong on the affective forecasting of social events (사회적 배척과 소속 욕구가 사회적 사건의 정서 예측에 미치는 영향)

  • Kim, Ae-Ri;Son, Yeong-U;Im, Hye-Bin
    • Science of Emotion and Sensibility
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    • v.17 no.3
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    • pp.83-94
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    • 2014
  • The present study examined the intensity of affective forecasting and the size of affective forecasting errors of people who experienced social exclusion or those high in need to belong. In Particular, a series of studies was designed to explore the moderating role of the types of future events (i.e. social vs. non-social events) in the relationship between social exclusion, the need to belong and affective forecasting. Results indicated that participants who experienced social exclusion or be high in need to belong showed significantly extreme affective ratings on the future social events compared to the future non-social events. Additional results suggested that more social exclusion experiences or higher needs to belong did not affect to the affective ratings on the experienced social events, indicating greater affective forecasting errors of socially excluded people or people with higher need to belong. The implications and limitations of the results were also discussed.

Fast Intra-Prediction Mode Decision Algorithm using Predetermined Prediction Block Size in H.264/AVC (H.264/AVC의 인트라 예측에서 예측 블록 크기 정보를 이용한 빠른 예측 모드 결정 기법)

  • Kim, Young-ju
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2009.10a
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    • pp.211-214
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    • 2009
  • H.264/AVC의 인트라 예측에서 미리 현재 블록 내의 정보 및 이전 블록의 예측 모드 정보 등을 이용하여 현재 블록의 예측 부호화 블록 크기가 결정되었을 경우, 예측된 블록 크기에 적합한 예측 모드 결정이 요구된다. 이에 사전에 결정된 예측 블록 크기 정보와 주변 블록과의 화소 변화량을 계산하여 예측 모드를 결정하는 기법을 제안하고 성능을 평가한다.

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A Comparative Study on the Forecasting Accuracy of Econometric Models :Domestic Total Freight Volume in South Korea (계량경제모형간 국내 총화물물동량 예측정확도 비교 연구)

  • Chung, Sung Hwan;Kang, Kyung Woo
    • Journal of Korean Society of Transportation
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    • v.33 no.1
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    • pp.61-69
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    • 2015
  • This study compares the forecasting accuracy of five econometric models on domestic total freight volume in South Korea. Applied five models are as follows: Ordinary Least Square model, Partial Adjustment model, Reduced Autoregressive Distributed Lag model, Vector Autoregressive model, Time Varying Parameter model. Estimating models and forecasting are carried out based on annual data of domestic freight volume and an index of industrial production during 1970~2011. 1-year, 3-year, and 5-year ahead forecasting performance of five models was compared using the recursive forecasting method. Additionally, two forecasting periods were set to compare forecasting accuracy according to the size of future volatility. As a result, the Time Varying Parameter model showed the best accuracy for forecasting periods having fluctuations, whereas the Vector Autoregressive model showed better performance for forecasting periods with gradual changes.

Efficient Near Lossless Intra Coding using Sub-block Partitioning (서브 블록 분할을 이용한 효율적인 근접 무손실 화면내 부호화)

  • Choi, Jung-Ah;Ho, Yo-Sung
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2010.07a
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    • pp.337-340
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    • 2010
  • 본 논문은 H.264/AVC를 이용한 근접 무손실 화면내 부호화에서 기존의 라인 기반 예측 방법에서 발생할 수 있는 오류 전파 문제를 해결하기 위한 방법을 제안한다. H.264/AVC의 화면내 예측 부호화는 주변 블록의 복원 화소들을 현재 부호화하려는 블록의 예측값으로 사용하여 공간적 상관성을 제거하고 부호화 효율을 향상시킨다. 기존의 라인 기반 예측 방법에서는 일반적으로 화소 간 거리가 멀어질수록 화소 간 상관성이 떨어지므로 라인 단위로 예측을 수행하여 예측의 정확도를 높였다. 하지만, 이 경우 오류 전파 문제에 취약하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 화면내 $16{\times}16$ 수직 및 수평 예측 모드에 대해 매크로블록을 라인 단위로 예측하면서 정해진 서브 블록마다 참조 화소를 업데이트하는 방법을 제안한다. 따라서, 라인 기반 예측 방법의 예측 정확도는 유지하면서 오류 전파 문제를 예방할 수 있다. 실험을 통해, 제안하는 방법이 High 프로파일에서 H.264/AVC 표준 소프트웨어 JM 12.2에 비해 평균 약 5.8%의 비트율을 감소시킬 수 있음을 보였다.

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