• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.10a
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• pp.345-347
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• 2021

Various studies are being conducted to improve the accuracy of fine dust, but there is a problem that deep learning models are not well learned due to various characteristics according to the concentration of fine dust. This paper proposes an EEMD-based fine dust concentration prediction model to decompose the characteristics of fine dust concentration and reflect the characteristics. After decomposing the fine dust concentration through EEMD, the final fine dust concentration value is derived by ensemble of the prediction results according to the characteristics derived from each. As a result of the model's performance evaluation, 91.7% of the fine dust concentration prediction accuracy was confirmed.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.484-486
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• 2022

대체 불가능한 토큰을 의미하는 NFT 는 블록 체인 기반 기술 중 하나로 소유권과 거래 이력이 블록 체인에 기록이 된다는 장점을 지녀 미술 작품 거래에도 활발히 활용되고 있다. 하지만 현재 NFT 작품 거래 시장은 주식거래와 같이 회전율과 거래량을 중점으로 투기성이 짙으며, 작품의 섬네일 이미지만으로 거래 의사를 판단하는 경우가 많다는 문제점이 대두되고 있다. 따라서 작품의 다양한 특성에 대한 고려가 함께 이루어질 필요가 있다. 본 논문은 작품의 다양한 변수를 수집하여 최적의 변수 조합을 찾아내고, 이미지 전이 학습과 생성 알고리즘을 활용해 다양한 변수가 가격에 미치는 영향을 알아보고자 했다. 연구 결과 이미지 만을 활용한 가격 예측은 정확도가 높지 않다는 사실을 확인하였고 작품이 가진 여러 특성을 변수로 한 정형 데이터의 가격 예측 정확도가 더 높은 것을 알 수 있었다. 또한 생성 알고리즘을 통해 새로운 특성 조합의 작품들을 만들었고 가격을 수치 예측해보았다. 이를 실제 작가의 작품의 가격과 가격의 변동 추이를 대조해 작가의 작품 판매 가격 평균치 이상인 작품의 특성을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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• 1997.04a
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• pp.269-279
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• 1997

An investigation was peformed to study the predicting the joint strength of mechanical fasteners. Bearing failure is most important failure mode for designing joint. So in this study, the prediction method in consideration with bearing failure was chosen. In the proposed method, the characteristic length is combined with the Yamada-Sun failure criterion, Tsai-Hill failure criterion and characteristic length for Tension and Compression is determined from investigation. Especially the length of compression is determined from the "bearing failure test" that newly conceived to take bearing failure into consideration. The proposed prediction method was applied to quasi-isotropic carbon/epoxy joint showing net-tension and bearing failure experimentally. Good agreement was found between the predicted and experimental result for each joint geometry.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.19 no.5
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• pp.81-89
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• 2018

The purpose of this study is to assess the risk and predict the contingency for modular plant construction projects. Considering the work characteristics of the modular plant, The adapted research method is that suggest models for assessment impact of risk and predict the contingency considering risk. Based on the proposed models, It is selected one modular plant construction project and assessment impact of risk factors and predicted the contingency. The results of this study are as follows: Assessment the probability of occurrence of risk factors and intensity of impact, and extract 15 important risk factors. These are classified as Engineering, Procurement, Fabrication, Transportation, Construction phases to consider the work characteristics of the modular plant. The predicted contingency is that 6.739%(Engineering 2.850%, Procurement 6.225%, Fabrication 6.211%, Transportation 4.165%, Construction 8.168%) to prepare the basic business expense. The model is used as a way to derive quantitative results in the decision-making process for risk management in construction projects.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.21 no.10
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• pp.8-15
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• 2020

A forecasting method using deep learning does not have consistent results due to the differences in the characteristics of the dataset, even though they have the same forecasting models and parameters. For example, the forecasting model X optimized with dataset A would not produce the optimized result with another dataset B. The forecasting model with the characteristics of the dataset needs to be optimized to increase the accuracy of the forecasting model. Therefore, this paper proposes novel optimization steps for outlier removal, dataset classification, and a CNN-LSTM-based hyperparameter tuning process to forecast the daily power usage of a university campus based on the hourly interval. The proposing model produces high forecasting accuracy with a 2% of MAPE with a single power input variable. The proposing model can be used in EMS to suggest improved strategies to users and consequently to improve the power efficiency.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1993.06a
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• pp.242-246
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• 1993

예측신경회로망 모델은 다층 퍼셉트론을 연속되는 음성특징 벡터간의 비선형예측기로 사용하는 동적인 음성인식 모델이다. 이 모델은 음성의 동적인 특성을 인식에 이용하고 연속음성인식으로의 확장이 용이한 우수한 인식 모델이다. 그러나, 예측신경회로망 모델은 음운학적으로 유사한 음성구간에서의 변별력이 낮다는 문제점이 있다. 그것은 기존의 학습 알고리즘이 다른 어휘와의 거리는 고려하지 않고 대상어휘의 예측오차만 최소화시키기 때문이다. 따라서, 본 논문에서는 직접 인식오차를 최소화시키는 GPD알고리즘에 의해 유사어휘간의 거리를 고려하는 변별력있는 학습 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.548-551
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• 2004

합리적인 업무 수행도의 예측을 통해 기업은 기존 업무절차의 평가뿐 아니라 업무 개선방안과 새로운 업무의 설계기준을 제시할 수 있다. 본 연구는 업무효율지표들 중 가장 중요한 요소인 업무절차의 수행시간을 예측하는 모형을 제시한다. 일반적으로 기업의 업무는 예측가능하며 장기적으로 안정된 성격을 가진다. 우리는 이러한 특성을 바탕으로 한 대기행렬 모형을 구축하고 그것을 분석하여 정적인 방식의 업무실행 시 수행시간을 예측하였다. 그리고 모형의 성능을 시뮬레이션 기법을 사용하여 평가하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.247-249
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• 2002

협력적 여과(collaborative filtering) 방법을 사용하는 추천 시스템에서 예측 정확도를 높이는 방법들 중 하나는 군집화(clustering)방법이 있다. 군집화 방법은 선호도가 유사한 사용자들을 미리 같은 군집으로 만들고, 군집 내에 속한 사용자들을 이웃으로 선정하여 예측을 수행하기 때문에 군집화의 결과가 예측의 정확도에 직접적인 영향을 주게 된다. 본 연구에서는 군집화 결과의 향상을 위해 데이터를 전 처리하는 두 가지 방법과 군집화의 특성을 이용한 새로운 예측식을 제안하고, 기존 연구 방법과의 비교 실험을 통해 실험결과를 분석한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2018.11a
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• pp.55-56
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• 2018

대규모 해군 사업인 장보고-III 시설사업의 간략한 사업개요와 공사시 또는 완공후의 원활한 시설운용을 위한 파고예측시스템을 개발 및 적용하였다. 진해만의 지리적 특성을 고려하여 풍파가 주요파라메타로 설정하였으며, 인근 기상대 바람예보 자료를 활용하여 주요지점에 대해 파고를 예측할 수 있는 시스템을 개발하였으며, 향후 공사시 활용할 수 있다. 또한, 특정사업 및 특정 지역에 대한 간략 파고예측시스템의 제작으로 시공 및 현장에 유익한 정보 전달이 가능하다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2015.07a
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• pp.67-68
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• 2015

본 논문에서는 멀티모듈 단상 UPS(Uninterruptible Power Supply) 시스템의 예측 제어기법을 제안한다. 제안한 예측 제어기법은 단상 UPS의 수학적 모델링을 통해 설계되었으며, 전류 예측제어를 통해 모드 절환 시 동특성을 향상시켰다. 제안하는 예측 제어기법은 PSIM 시뮬레이션을 통하여 검증하였다.