• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 하계학술대회
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• pp.123-126
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• 2013

High Efficiency Video Coding 비디오 표준은 다양한 분할방식 및 35가지 예측모드를 허용하기 때문에 최적의 분할 및 예측모드를 결정하기 위한 연산량이 많다. 이를 줄이기 위하여 본 논문에서는 CU분할의 결정에 있어 가설검정을 이용하여 early splitting 및 early pruning을 위한 임계값을 설정하고, early splitting의 경우 연산의 결과값이 임계값보다 클 경우, early pruning의 경우 연산의 결과값보다 임계값보다 작을 경우 CU의 분할을 조기에 결정하는 논문[1]의 방법을 차용하여 CU의 분할을 조기에 결정하며, 추가로 비트율 및 왜곡을 연산하는 예측모드의 개수를 줄임으로써 인코더의 성능을 향상시켰다. 또한 예측모드를 결정할 때 RDOQ를 수행하지 않음으로써 예측모드를 빠르게 결정하며, TU의 분할에 있어서도 CBF의 값 및 임계값을 이용한 early pruning 방법을 수행하여 인코더의 성능을 향상시켰다. 실험결과 5.9%의 luma BDRate의 증가가 있었으나, 63.7%의 인코딩 시간이 절감되었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 추계학술대회
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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.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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• pp.576-577
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• 2007

본 논문은 전력시스템 수용가를 구성하는 비선형 부하에 흐르는 왜곡된 파형을 가진 전류의 상대적 비율을 결정하여 비선형 전기부하구성을 예측하기 위한 연구이다. 본 논문에서는 수용가 전기부하 구성 예측을 위한 해결 절차로써 수용가의 수리적 모델링을 통한 시스템 방정식을 도출하였고 최적화 이론을 적용하였다. 또한, 본 시스템에 적용한 최적화 알고리즘으로 steepest descent, conjugate gradient, Broydon-Fletcher-Goldfarb-Shanno (BFGS) 기법을 사용하였고, 예측된 결과들의 성능을 나타내는 지표인 수렴 속도와 정확도 비교를 통하여 분산 전력시스템의 전기부하구성 예측을 위해 BFGS 기법을 적용하는 것이 가장 효율적인 방안임을 보였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 공동추계학술대회
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• pp.588-594
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• 2005

사례기반추론(Case-Based Reasoning)은 다양한 예측 문제에 있어서 성공적으로 활용되고 있는 데이터마이닝 기법 중 하나이다. 사례기반추론 시스템의 예측 성능은 예측에 사용되는 최근접이웃(Nearest Neighbor)을 어떻게 설정하느냐에 따라 영향을 받게 된다. 따라서 최근접 이웃을 결정짓는 k 값의 설정은 성공적인 사례기반추론 시스템을 구축하기 위한 중요 요인 중 하나가 된다. 최근접 이웃의 설정에 있어서 대부분의 선행 연구들은 고정된 k 값을 사용하는 사례기반추론 시스템은 k 값을 크게 설정할 경우 최근접 이웃 안에 주어진 오류를 일으킬 수 있으며, k 값이 작게 설정된 경우에는 유사 사례 중 일부만을 예측에 사용하기 때문에 예측 결과의 왜곡을 초래할 수 있다. 본 이웃을 결정함에 있어서 Similarity Threshold를 이용하는 s-NN 방법을 제안하였다. 본 연구의 실험을 위해 UCI(University of california, Irvine) Machine Learning Repository에서 제공하는 두 개의 신용 데이터 셋을 사용하였으며, 실험 결과 s-NN 적용한 CBR 모델이 고정된 k 값을 적용한 전통적인 CBR 모델보다 더 우수한 성능을 보여주었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1995년도 제12회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 12권 1호)
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• pp.111-114
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• 1995

포만트 합성에 필요한 음성 파라미터를 분석하는 방법의 개선에 관하여 논한다. 내용은 주로 피치 동기 분석을 위한 피치 위치 추정법의 개선과 포만트 분석시 발생하는 스펙트럼의 왜곡 현상을 기존이 포만트 분석법 및 선형예측분방법과 비교한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 2부
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• pp.475-481
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• 2008

본 연구는 어떤 사건에 대한 예측 정확성 여부와 기억을 회상할 때의 정서 상태가 후견지명 편향 (hindsight bias)에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 이에 valence 축에 따라 긍정적 정서와 부정적 정서를 일으키는 두 가지 음악을 제시하고 두 조건에 대하여 기억에 대한 과잉 확신이 얼마나 달라지는가를 분석하였다. 예측 정확성 여부에 대해서는 실험 결과 데이터 중 예측 일치 조건과 불일치 조건으로 나누어 후견지명 편향에 끼치는 영향과 정서와의 상호작용이 있는가를 분석하였다. 사람들은 예측과 반대되는 결과를 접했을 때 결과에 anchoring하여 기억을 회상하려는 편향이 더욱 커졌으며 부정적인 정서보다 긍정적 정서 상태일 때 후견지명 편향이 더욱 커졌음을 밝혔다. 특히 예측과 상이한 결과 피드백을 받고 긍정적 정서 상태일 때 가장 많은 왜곡 현상을 보였으며, 예측 불일치/ 부정적 정서 조건, 예측 일치/ 긍정적 정서 조건, 예측 일치/ 부정적 정서 조건 순으로 후견지명 편향을 보였다. 이 결과는 정서 상태보다 어떤 사건에 대한 예측 정확성 여부가 후견지명 편향에 더 큰 영향을 준다는 것을 시사한다. 본 연구의 실험실 상황을 통하여 자기와 관련이 없는 중립적 과제를 통해서도 후견지명 편향이 나타남을 알 수 있었다. 특히 그 동안 거의 이루어지지 않았던 정서와 후견지명 편향의 관계를 밝히고, 기존의 예측 정확성에 따른 편향을 설명하는 모델간 논쟁이 많았으나 실험 결과가 motivational model을 지지함을 밝혔음에 의의가 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.324-324
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• 2022

정확한 오염물질 예측은 기상학, 자연재해, 기후변화 연구 등 현장에서 필수적인 과제 중 하나이다. 주변 관측소에서 얻은 데이터를 사용하는 경우 모델 학습을 위한 불필요한 데이터로 인해 예측 결과에 왜곡 문제가 있을 수 있습니다. 따라서, 우리는 종합적인 대기질 지수 행동에 영향을 미치는 요인을 제공하는 최적의 데이터 소스를 찾기 위해 네트워크 방식을 사용했습니다. 본 연구에서는 2015년부터 2020년까지 우리나라의 6개 오염물질과 종합적인 대기질 지수 예측에 대한 네트워크 기법을 적용한 LSTM 및 DNN 모델을 적용하였다. 본 연구는 미세먼지(PM10), 초미세먼지(PM2.5), 오존(O3), 이산화황(SO2), 이산화질소(NO2), 일산화탄소(CO) 등 6가지 오염물질을 기반으로 종합적인 대기질 지수를 예측하는 2단계로 구성되어 있다. LSTM을 이용하여, 개별적으로 예측된 6가지 오염물질을 이용하여 DNN 모형을 이용하여 종합적인 대기질 지수를 예측한다. 6가지 오염물질에 대한 각 모델의 예측능력과 종합적인 대기질 지수 예측은 관측된 대기질 데이터와 비교하여 평가하였다. 본 연구는 심층신경망 모델과 네트워크 방식을 결합한 것이 높은 예측력을 제공함을 보여주었으며, 종합적인 대기질 지수 예측을 위한 최적의 모델로 선정되었다. 재난관리의 필요성이 증가함에 따라 네트워크 방식의 딥러닝 모델은 자연재해 피해를 줄이고 재난관리를 개선할 수 있는 충분한 잠재력을 가질 것으로 기대된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권6호
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• pp.565-574
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• 2002

본 논문에서는 다중 표현(Multiple Description)과 비트율-왜곡 연산자(rate-distortion operator)를 이용하여 에러가 발생하기 쉬운 환경에서 사용될 수 있는 강인한 동영상 압축 알고리듬을 제안한다. 하나의 비디오 스트림을 두 개의 연관된 표현 (description)으로 나누기 위해 과잉 비트율-왜곡(redundancy rate-distortion : RRD) 기준을 사용하였다. 제안하는 방법은 새로 추가한 비트율-왜곡 연산자와 새로 제안된 최적화 방법을 통해 기존의 RRD 기반 방법들보다 최적화 성능을 향상시킬 수 있다. 또한 실질적인 에러 환경을 고려한 새로운 왜곡 측정법(distortion measure)을 정의하였다. 제안하는 다중 표현 동영상 압축기는 H.263 표준을 기반으로 하기 때문에 각각의 표현은 H.263 표준 디코더를 사용하여 독립적으로 디코딩 될 수 있다. 또한, 기존의 방법과는 달리 손실된 표현에 대한 복잡한 예측과정이 없어도 간단한 병합 과정을 통해 여러 개의 표현을 하나의 스트림으로 디코딩 할 수 있다. 모의 실험 결과, 제안하는 다중 표현 동영상 압축 방법은 기존의 다중 표현 분할(multiple description split) 방법보다 모든 비트율에서 더 좋은 성능을 보임을 알 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.123-132
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• 2011

분산 비디오 부호화(Distributed Video Coding: DVC)는 계산 성능 및 전력이 제한된 환경에 적합한 초경량 비디오 부호화 기법으로 주목 받고 있으며, 부호화 성능을 개선하기 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 DVC의 부호화 성능 개선을 위한 율-왜곡(Rate-Distortion) 기반의 영역별 선택적 블록 부호화 기법을 제안한다. 제안 기법은 복호기에서 보조정보를 얻는 과정에서 얻어지는 움직임 벡터가 부호기로 피드백 되는 경우, 이를 이용하여 움직임 보상 예측 신호를 구하고 율-왜곡 기반으로 블록 단위로 선택적 블록 부호화를 수행한다. 모의실험을 통하여 본 논문에서 제안한 움직임 정보 피드백을 이용한 율-왜곡 기반의 선택적 블록 부호화 기법이 기존의 DVC 부호화 기법에 비해 시퀀스에 따라 최대 약 2.2 dB의 PSNR 성능 향상을 확인하였다. 또한 율-왜곡을 고려하여 일부 영역만 부호화함으로써 기존 방식에 비해 부호화 복잡도를 줄일 수 있음을 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권12C호
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• pp.1153-1161
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• 2005

가장 최근에 표준화된 H.264 동영상 압축 부호화 방식은 이전의 비디오 부호화 방식에 비해 율-왜곡 관점에서 높은 성능을 보이지만 더불어 부호기의 복잡도가 상당히 증가하는 단점이 있다. 본 논문에서는 H.264 비디오 부호화에서 인터/인트라 예측을 위한 적응적이고도 효율적인 복잡도 감소 알고리즘을 제시한다. 제안하는 인터 예측 알고리즘은 효율적이고 간단한 모드 결정 방법을 제시하며 그에 따른 움직임 추정 기법을 적응적으로 적용하여 복잡도를 감소시킨다. 또한 인트라 예측에서 기존에 계산된 최소 율-왜곡 비용을 인트라 $16{\times}16$과 인트라 $4{\times}4$ 모드 결정에 이용하여 복잡도를 줄이는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 전체 부호화 시간을 최대 $60.9\%$까지 감소시키는데 비해 PSNR이나 비트율에는 거의 손실을 발생시키지 않는 장점이 있다.