• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 2014.10a
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• pp.856-857
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• 2014

국내에서 이용되는 예측모델은 국립환경과학원식, 도로공사의 HW-NOISE, KHTN, 소음지도에 이용되는 외국의 RLS90, NMPB 등이 있다. 이러한 예측모델은 예측 방법 및 표현에 따라 예측식 2D(국립환경과학원식, HW-NOISE)와 3D로 예측(KHTN, RLS90, NMPB 등)으로 구분할 수 있다. 본 연구는 도로 주변 공동주택에서의 소음실측 및 예측식별 예측값을 통하여 예측식의 오차 및 오차의 원인을 분석하고 예측식의 적용방법에 대하여 고찰하였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.413-416
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• 2006

신제품이나 서비스의 수요 예측을 Bass 확산 모형을 토대로 수행할 때의 가장 큰 문제점은모형의 파라미터 추정에 필요한 데이터가 충분치 않다는 것이다. 따라서 Bass 확산 모형의 핵심적인 두 파라미터인 혁신 계수(p)와 모방 계수(q)의 추정을 시도할 때, 어느 정도의 데이터 개수가 요구되는 지를 파악하는 것은 매우 현실적인 중요성을 갖는 문제이다. 이제까지의 연구는 주로 기존의 판매 데이터를 토대로 Bass 모형의 파라미터를 추정할 때, 생기는 다양한 문제점 파악에 집중되었다. 시뮬레이션의 경우는 Bass 모형에 랜덤 오차를 추가하여 실시하였다. 이 경우 데이터 개수가 계수추정에 미치는 영향은 도출되나 각 계수별 민감도 분석이 제대로 이루어지지 못하는 한계를 가지고 있다, 따라서 본 논문에서는 시뮬레이션에서 예측치를 발생시킬 때 랜덤 오차 대신, 혁신 계수와 확산 계수의 변동을 주는 방법을 도입한다. 결과는 다음과 같다. 첫째, p 변동보다는 q 변동이 예측치의 오차에 대해 보다 중요하다. 둘째, 오차가 잠재수요의 30%이하로 떨어지기 위해서는 수요가 최대로 도달하는 시점이 $t^*$ 일 경우, $t^*\;+1$까지 데이터가 요구된다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05a
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• pp.115-118
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• 2010

본 논문은 추적레이더의 추적 오차를 예측하기위한 레이더 시뮬레이터 개발에 관한 것이다. 본 연구에서는 다중경로 전파특성, 표적 모델링, RPY 보상, DTM 지형데이터 등을 이용한 전파의 전파특성 분석을 통한 표적추적레이더의 추적 오차 요인을 분석하였다. 이를 바탕으로 추적 오차를 줄이기 위해 추적 레이더의 서보 특성과 서보 구동의 지연보상을 위한 $\alpha-\beta$ 필터를 사용하였다. 표적 추적레이더의 추적 상황을 종합적으로 고려하여 추적 상황을 정확히 예측할 수 있는 시뮬레이터를 구현 하였다.

• Survey Research
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• v.10 no.2
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• pp.71-96
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• 2009

This paper examined the accuracy of the national population projections for the Republic of Korea produced from the 1980s to the early 2000s. Specifically, this study assessed the forecast accuracy of the Total Fertility Rate and life expectancy at birth as well as total and age-group populations. Overall, the data indicated no significant improvement in forecasting total populations. The largest forecast errors were for the young and the elderly, while projections of the working age population were comparatively accurate. The past population projections consistently over-estimated TFR but under-estimated life expectancy at birth. This study also showed that forecast errors in fertility were substantially larger than those in mortality, indicating that behaviorally determined factors are difficult to forecast.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.27 no.2
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• pp.35-44
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• 2022

In this paper, we propose an intra-picture prediction method by a quadratic surface modeling method for depth video coding. The pixels of depth video are transformed to 3D coordinates using distance information. A quadratic surface with the smallest error is found by least square method for reference pixels. The reference pixel can be either the upper pixels or the left pixels. In the intra prediction using the quadratic surface, two predcition values are computed for one pixel. Two errors are computed as the square sums of differences between each prediction values and the pixel values of the reference pixels. The pixel sof the block are predicted by the reference pixels and prediction method that they have the lowest error. Comparing with the-state-of-art video coding method, simulation results show that the distortion and the bit rate are improved by up to 5.16% and 5.12%, respectively.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.11b
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• pp.51-53
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• 2001

전력 수요 예측은 전력 수급 안정과 양질의 전력을 공급하기 위한 필수 기법이며 경쟁적인 전력시장에서 전력요금과 밀접한 관련이 있다. 그러므로, 경쟁적인 전력시장 구조하의 시장 참여자에게 있어서 전력 수요 예측은 매우 관심 있는 사항이다. 최근의 전력 수요 예측 기법으로 예측한 오차율을 살펴보면 평일과는 다르게 특수일의 전력 수요예측은 평균 5%를 상회하는 수준으로 예측의 정확도가 평일 예측에 비해 크게 낮은데 이유는 특수일이 평일에 비하여 부하의 크기가 다소 낮게 나타나고 특수일 마다 계절적인 차이가 있으며 각각의 특수일 마다 고유한 부하의 특성이 있으므로 과거 데이터를 이용할 때 동일 특수일을 이용하게 되며 따라서 평일과는 다르게 일년 단위로 과거 데이터 값들이 취득되므로 오차율이 커진다. 따라서 데이터들을 퍼지화하여 선형계획법을 수행하여 평균 $2{\sim}3%$ 정도의 우수한 결과를 도출한 바 있다. 본 논문에서는 퍼지 선형회귀분석법을 이용한 예측 기법에 최소자승법을 도입하여 특수일 전력 수요예측의 정확도를 개선하였다.

• Tribology and Lubricants
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• v.12 no.4
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• pp.13-17
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• 1996

립실의 중요 설계 변수인 접촉력의 측정에는 스플릿트축장치가 흔히 사용된다. 축과 립실의 간섭량은 두 개 스플릿트축의 간격으로서 조절된다. 두 축을 초기 위치로부터 측정하고자 하는 임의 위치로 이동시킬 때 정확한 원을 이루지 못해 측정되는 접촉력은 오차를 포함되게 된다. 본 연구에서는 작은 간섭량 범위 내에서 접촉력을 이론적으로 예측할 수 있는 수식을 유도하고 측정 오차 값을 예측하였다. 측정된 립실의 접촉력은 측정 간섭량이 초기간섭량과 일치하는 경우 외에는 항상 오차를 포함하고 있음을 밝혔다. 이 오차는 작은 간섭량 범위 내에서 립실의 재료 특성이나 형상에 무관하며, 10% 이내의 측정 오차 유지를 위해서는 측정 간섭량이 초기 간섭량의 68%에서 187% 범위 내에 들어야 함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 1993.04a
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• pp.123-127
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• 1993

소음방사의 이해 및 효과적인 소음제어를 위해서는 소음원의 특성, 음장의 공간상 방사 특성 등을 아는 것이 중요하며, 이를 위해 많은 연구가 진행되 어 왔다. 특히 다수의 마이크로폰 어레이를 이용한 음향 홀로그래피 방법에 의한 실험적 음장 예측 방법이 소개되었고 연구가 진행됨에 따라 많은 실용 가능성을 보여 주었다. 음향 홀로그래피 방법에는 측정상 제한이 필연적으로 존재할 수밖에 없는데, 이에 따른 오차가 존재하며 결국 예측음장의 신뢰도 를 떨어뜨리는 요인이 된다. 본 연구의 목적은 측정조건에 따른 오차의 요인 을 고찰하고 이를 정량적으로 표현함으로써 음향 홀로그래피 방법의 적용에 도움을 주고자 한다. 평면 음향 홀로그래피에 나타나는 오차는 둘러 싸기 오 차(wraparound error), 앨리애싱(aliasing), 창문영향(window effect)으로 나 눌 수 있는데, 오차는 측정구경의 크기와 마이크로폰 사이의 간격등의 측정 조건 뿐만 아니라 음원의 특성, 홀로그램 평면의 위치 등에 직접적인 영향을 받게 된다. 본 연구에서는 오차해석을 위한 기본 연구로써 점음원(monopole) 과 쌍극자(dipole)음장의 파수 스펙트럼을 해석적으로 구하고 이를 기본으로 평면 음향 홀로그래피 적용시 존재하는 앨리애싱에 대해 고찰하고 전산기 모의 실험 (computer simulation)을 통해 오차를 최소화하는 측정조건을 제 시하고자 한다.

• International Journal of Highway Engineering
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• v.12 no.4
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• pp.61-70
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• 2010

The purpose of this study is to analyze the accuracy of traffic volume forecast by comparing an estimated to real traffic volume. For this study, total 10 sections of national highways, which are planned in 1980s and 1990s, were selected and traffic analysis data for highway construction were collected. In addition, targeted 10 sections were categorized into network-related and -unrelated sections. In the analysis of inaccuracy between the estimated and real traffic, for network-related sections, appeared to have lower inaccuracy. As time goes on after traffic open, inaccuracy between the estimated and real traffic appeared to be lower. In various section lengths, the longer the section length, the higher the inaccuracy is. Using 3 years passed data after traffic open, national highway have lower inaccuracy than expressway. However, the traffic analysis according to traffic open time resulted in little change of the inaccuracy.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.20 no.2
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• pp.200-209
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• 2019

When forecasting future values, a model estimated after minimizing training errors can yield test errors higher than the training errors. This result is the over-fitting problem caused by an increase in model complexity when the model is focused only on a given dataset. Some regularization and resampling methods have been introduced to reduce test errors by alleviating this problem but have been designed for use with only a given dataset. In this paper, we propose a new optimization approach to reduce test errors by transforming a test error minimization problem into a training error minimization problem. To carry out this transformation, we needed additional data for the given dataset, termed pseudo data. To make proper use of pseudo data, we used three types of missing data imputation techniques. As an optimization tool, we chose the least squares method and combined it with an extra pseudo data instance. Furthermore, we present the numerical results supporting our proposed approach, which resulted in less test errors than the ordinary least squares method.