• 제목/요약/키워드: 예측 오류 분석

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Improvedd Vibration-Based Damage Identification Method (개선된 진동기초 손상검색방법의 유도와 검증)

  • 김정태;노리스스텁스
    • Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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    • v.12 no.3
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    • pp.331-343
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    • 1999
  • 본 논문에서는 새로이 유도된 진동기초 손상검색방법을 제시하고, 제한적인 모드특성치가 측정된 구조물을 대상으로 이 알고리즘의 적합성과 손상예측의 정확도를 검증하고자 하였다. 먼저, 기존의 Kim과 Stubbs에 의해 발표된 손상발견 알고리즘들을 검토하였으며, 이 알고리즘들의 적용한계와 오류적 가정을 극복할 수 있는 손상검색 알고리즘을 새로이 유도하였다. 다음으로, 손상발생 전후에 소수의 진동모드 특성치가 측정된 2경간 연속보를 대상으로 손상예측실험을 수행하여, 이들 손상검색 알고리즘의 손상예측 정확도를 분석하였다. 기존의 손상검색 알고리즘에 비하여 새로이 유도된 손상검색 알고리즘의 손상예측 정확도가 향상된 것으로 분석되었다.

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A Study on Deep Learning Model Based on Global-Local Structure for Crowd Flow Prediction (유동인구 예측을 위한 Global - Local 구조 기반의 시계열 Deep Learning 모델에 관한 연구)

  • Go, Dennis Heounmo;Park, Sanghyun
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2021.11a
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    • pp.458-461
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    • 2021
  • 유동인구 예측은 상권의 특성에 따른 점포의 입지 선정 및 고객 맞춤형 마케팅 등 민간 분야에서부터 교통망 등 사회 간접 자본 설계를 위한 공공 분야에 이르기까지 다양한 목적으로 연구되어 왔으며, 최근에는 Covid-19 의 확산에 따라 그 중요도가 더욱 높아지고 있다. 보다 정교한 예측을 위해서는 전체적인 유동 인구 뿐만 아니라 특성 별로 세분화된 하위 그룹에 대해서도 정확한 예측이 요구되나, 기존의 예측 모델들은 이러한 데이터의 계층 구조를 고려하지 않았다. 본 연구에서는 세분화된 하위 그룹 별 유동인구의 예측 정확도를 높이기 위해 전체 유동인구의 패턴을 동시에 활용하는 Global-Local 구조 기반의 Deep Learning 유동인구 분석 모델을 제안한다. 실험 결과 단일 시계열 데이터만을 사용하는 경우 대비 5.4%~52.6%의 예측 오류 감소 효과가 있음을 확인하였다.

Future Location Prediction of Human Through Back-propagation Network (오류-역전파 네트워크를 통한 인간의 미래 위치 예측)

  • Kim, SungYun;Koo, Hoon Jung;Song, Ha Yoon
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2012.11a
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    • pp.1732-1735
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    • 2012
  • 인간은 일주일 단위로 유사한 행동 패턴을 가진다고 한다. 이런 점에서 일주일 단위의 시간-공간 기록의 형태인 인간 이동 데이터를 이용하면, 인간의 행동 패턴을 유추해 낼 수 있다. 본 논문에서 인간의 행동을 유추하기 위해 BPN알고리즘을 사용하였다. BPN알고리즘에 대해 설명하고, 인간 이동의 예측에 관한 적용에 관한 BPN알고리즘의 설계 과정을 논의한다. 그리고 해당 실험의 결과와 분석을 제시한다.

Realization and Design of Predictor Algorithm and Evaluation of Numerical Method on Nonlinear Load Control Model (비선형 하중제어 모델의 예측기 설계 및 알고리즘 구현을 위한 수치연산 오차 분석과 평가)

  • Wang, Hyun-Min;Woo, Kwang-Joon
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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    • v.46 no.6
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    • pp.73-79
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    • 2009
  • For the shake of control for movement object, control theory like neural network, nonlinear model predictive control(NMPC) is realized on digital high speed computer. Predictor of flight control system(FCS) based nonlinear model predictive control has to be satisfied with response for hard real-time to perform applications on each module in the FCS. Simultaneously, It gives a serious consideration accuracy to give full play to FCS's performance. Error of mathematical aspect affects realization of whole algorithm. But factors of bring mathematical error is not considered to calculate final accuracy on parameter of predictor. In this paper, Predictor was made using load control model on the digital computer for design FCS at hard real-time and is shown response time on realization algorithm. And is shown realization algorithm of high effective predictor over the accuracy. The predictor was realized on the load control model using Euler method, Heun method, Runge-Kutta and Taylor method.

Comparison of ANN model's prediction performance according to the level of data uncertainty in water distribution network (상수도관망 내 데이터 불확실성에 따른 절점 압력 예측 ANN 모델 수행 성능 비교)

  • Jang, Hyewoon;Jung, Donghwi;Jun, Sanghoon
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.55 no.spc1
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    • pp.1295-1303
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    • 2022
  • As the role of water distribution networks (WDNs) becomes more important, identifying abnormal events (e.g., pipe burst) rapidly and accurately is required. Since existing approaches such as field equipment-based detection methods have several limitations, model-based methods (e.g., machine learning based detection model) that identify abnormal events using hydraulic simulation models have been developed. However, no previous work has examined the impact of data uncertainties on the results. Thus, this study compares the effects of measurement error-induced pressure data uncertainty in WDNs. An artificial neural network (ANN) is used to predict nodal pressures and measurement errors are generated by using cumulative density function inverse sampling method that follows Gaussian distribution. Total of nine conditions (3 input datasets × 3 output datasets) are considered in the ANN model to investigate the impact of measurement error size on the prediction results. The results have shown that higher data uncertainty decreased ANN model's prediction accuracy. Also, the measurement error of output data had more impact on the model performance than input data that for a same measurement error size on the input and output data, the prediction accuracy was 72.25% and 38.61%, respectively. Thus, to increase ANN models prediction performance, reducing the magnitude of measurement errors of the output pressure node is considered to be more important than input node.

Performance Analysis of the Adaptive Coding System Based on Received SNR over a Rayleigh Fading Channel (레일레이 페이딩 채널에서 수신신호의 신호대잡음비에 근거한 적응부호화 시스템의 성능 분석)

  • 허성호;이재홍
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.25 no.7B
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    • pp.1270-1281
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    • 2000
  • 본 논문에서는 수신신호의신호대잡음비를 이용하여 작동되는 적응부호화 시스템을 레일레이 페이딩 채널 환경에서 분석한다. 분석에서는 레일레이 페이딩 채널을 수신신호의 신호대잡음비를 K개의 구간으로 나누어서 유한 상태 마르코프 채널로 모델링한다. 채널 상태를 예측하는 과정에서 발생하는 오류확률을 고려하여 적응부호화 시스템의 평균 BER과 throughput이 계산된다. 본 논문에서 제안한 분석 방법을 이용하여 천공 길쌈부호를 이용한는 적응부호화 시스템의 성능을 분석한 결과가 예제로 보여진다.

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Prediction of Oak Mushroom Prices Using Box-Jenkins Methodology (Box-Jenkins 모형을 이용한 표고버섯 가격예측)

  • Min, Kyung-Taek
    • Journal of Korean Society of Forest Science
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    • v.95 no.6
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    • pp.778-783
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    • 2006
  • Price prediction is essential to decisions of investment and shipment in oak mushroom cultivation. But predicting the prices of oak mushroom is very difficult because there are so many uncertain factors affecting the demand and the supply in the market. The Box-Jenkins methodology is one of strong tools in price prediction especially for the short-term using historical observations of time series. In this paper, the Box-Jenkins methodology is applied to find a model to forecast future oak mushroom prices. And out-of-sample test was conducted to check out the prediction accuracy. The result shows the high accuracy except for market disturbance period affected by unexpected weather change and reveals the usefulness of the model.

Development of Human Factor Risk Model for Use in Disaster System A Study on Safety Analysis (재난시스템에서 사용하기 위한 인적요인 위험 모델의 개발)

  • Park, Jong hun
    • Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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    • 2022.10a
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    • pp.227-228
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    • 2022
  • 전통적인 HRA(Human Reliability Analysis)방법은 특정 애플리케이션 또는 산업을 염두에 두고 있으며. 또한 이러한 방법은 종종 복잡하며, 시간이 많이 걸리고 적용하는 데 비용이 많이 들며 직접 비교하기에는 적합하지 않다. 제안된 HFHM(Human Factors Hazard Model: 인적 요인 위험 모델)은 기검증되고 시간 테스트를 거친 FTA(Fault Tree Analysis:결함 트리 분석)및 ETA(Event Tree Analysis:이벤트 트리 분석)의 확률 분석 도구 및 새로 개발된 HEP(Human Error Probability:인적 오류 확률)예측 도구와 통합되고, 인간과 관련된 PSF(Performance Shaping Factors:성능 형성 요인)를 중심으로 새로운 접근 방식으로 개발되었다. 인간-시스템은 상호작용으로 인한 재난사고 가능성을 모델링하는 위험분석 접근법 HFHM은 다음과 같은 상용 소프트웨어 도구 내에서 예시되고 자동화된다. HFHM에서 생성된 데이터는 SE 분석가 및 설계에 대한 표준화된 가이드로 사용될 수 있다. 본 연구에서는 인적 위험을 예측하는 이 새로운 접근 방식을 통해, 전체 시스템에 대한 포괄적인 재난안전 분석을 가능하게 한다.

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Speaker Verification Performance Improvement Using Weighted Residual Cepstrum (가중된 예측 오차 파라미터를 사용한 화자 확인 성능 개선)

  • 위진우;강철호
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.20 no.5
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    • pp.48-53
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    • 2001
  • In speaker verification based on LPC analysis the prediction residues are ignored and LPCC(LPC cepstrum) are only used to compose feature vectors. In this study, LPCC and RCEP (residual cepstrum) extracted from residues are used as feature parameters in the various environmental speaker verification. We propose the weighting function which can enlarge inter-speaker variation by weighting pitch, speaker inherent vector, included in residual cepstrum. Simulation results show that the average speaker verification rate is improved in the rate of 6% with RCEP and LPCC at the same time and is improved in the rate of 2.45% with the proposed weighted RCEP and LPCC at the same time compared with no weighting.

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A Study on the Reliable Video Transmission Through Source/Channel Combined Optimal Quantizer for EREC Based Bitstream (EREC 기반 비트열을 위한 Source-Channel 결합 최적 양자화기 설계 및 이를 통한 안정적 영상 전송에 관한 연구)

  • 김용구;송진규;최윤식
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.25 no.12B
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    • pp.2094-2108
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    • 2000
  • 오류를 수반하는 통신망을 통한 멀티미디어 데이터의 응용은 최근 그 수요가 급증하고 있다. 하지만 그 구현은 많은 문제점들을 야기하는데, 전송된 비디오 데이터에 발생한 오류를 처리하는 문제가 그 중 하나이다. 이는 압축된 비트열에 발생한 오류가 영상의 시-공간 방향으로 심각한 전파 현상을 수반하기 때문이다. 이러한 심각한 오류 전파를 완화하기 위해 본 논문에서는 EREC라 알려진 오류 제한 기법을 적용하고, 적용된 EREC의 오류 전파 특성을 분석하였다. 이를 통해, 압축 부호화된 하나의 기본 블록 (매크로 블록)이 복호시 오류가 생길 확률을 추정하였으며, 추정된 확률의 근사를 통해 양 끝단(전송단과 수신단)에서의 비디오 화질 열화를 예측하였다. 추정 확률의 근사는 매 기본 블록에서 발생된 비트수에 대한 그 기본 블록이 복호시 오류가 생길 확률을 간단한 1차식을 통한 선형 회귀법으로 모델링 되었으며, 따라서 간단한 방법을 통해 양 끝단의 화질 열화를 효과적으로 예측할 수 있었다. 부호화된 비트열이 전송 오류에 보다 강인하게 되도록 하기 위해, 본 논문에서 개발된 화질 열화 모델을 양자화기 선택에 적용함으로써, 새로운 최적 양자화 기법을 제시하였다. 본 논문에서 제안된 최적 양자화 기법은, 기존의 양자기 최적화 기법들과는 달리, 복호단에서의 복원 영상 화질이 주어진 비트율에서 최적이 되도록 양자화를 수행한다. H.263 비디오 압축 규격에 적용한 제안 양자화 기법의 실험 결과를 통해, 제안 기법이 매우 적은 계산상의 부하를 비용으로 객관적 화질은 물론 주관적 화질까지 크게 개선할 수 있음을 확인할 수 있었다.내었다.Lc. lacti ssp. lactis의 젖산과 초산의 생성량은 각각 0.089, 0.003과 0.189, 0.003M이었다. 따라서 corn steep liquor는 L. fermentum와 Lc. lactis ssp, lactis 의 생장을 위해 질소 또는 탄소 공급원으로서 배지에 첨가 될 수 있는 우수한 농업 부산물로 판단되었다.징하며 WLWQ에 적용되는 몇 가지 제약을 관찰하고 이를 일반적인 언어원리로 설명한다. 첫째, XP는 주어로만 해석되는데 그 이유는 XP가 목적어 혹은 부가어 등 다른 기능을 할 경우 생략 부위가 생략의 복원 가능선 원리 (the deletion-up-to recoverability principle)를 위배하기 때문이다. 둘째, WLWQ가 내용 의문문으로만 해석되는데 그 이유는 양의 공리(the maxim of quantity: Grice 1975) 때문이다. 평서문으로 해석될 경우 WP에 들어갈 부분이 XP의 자질의 부분집합에 불과하므로 명제가 아무런 정보제공을 하지 못한다. 반면 의문문 자체는 정보제공을 추구하지 않으므로 앞에서 언급한 양의 공리로부터 자유롭다. 셋째, WLWQ의 XP는 주제어 표지 ‘는/-은’을 취하나 주어표지 ‘가/-이’는 취하지 못한다(XP-는/-은 vs. XP-가/-이). 이는 IP내부 에 비공범주의 존재 여부에 따라 C의 음운형태(PF)가 시성이 정해진다는 가설로 설명하고자 했다. WLWQ에 대한 우리의 논의가 옳다면, 본 논문은 다음과 같은 이론적 함의를 기닌다. 첫째, WLWQ의 존재는 생략에 대한 두 이론 즉 LF 복사 이론과 PF 삭제 이론

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