• Title/Summary/Keyword: 특성 예측

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An Efficient Motion Estimation Scheme for Philips TM1300 Media (Philips TM1300미디어프로세서에 적합한 효율적인 움직임예측 방법)

  • Seo Changho;Oh Seoung-Jun;Yang Changmo
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2003.11a
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    • pp.43-46
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    • 2003
  • 본 논문에서는 영상의 특성을 이용하여 TM1300 미디어 프로세서에 적합한 효율적인 움직임 탐색방법을 제안한다. 주위 블록간의 공간 상관 관계를 이용해 예측 움직임 벡터를 구하고 이를 기준으로 탐색 영역을 축소하여 전체 연산량을 줄인다. TMI1300의 특성을 활용하여 메모리 사용 효율 증대 및 비교, 분기의 사용을 줄여 최적화에 유리한 움직임 예측 방법을 제안한다. 제안된 방법을 Philips 140 MHz IM1300 상의 MPEG-4 SP@L3 (Simple Profile Level 3) 부호화기에 적용한 결과 화질은 전역 탐색 방법에 근접하며 기존의 고속 움직임 예측 방법에 비해 메모리 접근 및 처리 속도 면에서 향상된 성능을 보였다.

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A Study on Short-Term Electricity Demand Prediction Using Stacking Ensemble of Machine Learning and Deep Learning Ensemble Models (머신러닝 및 딥러닝 모델의 스태킹 앙상블을 이용한 단기 전력수요 예측에 관한 연구)

  • Lee, Jung-Il;Kim, Dong-il
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2021.11a
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    • pp.566-569
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    • 2021
  • 전력수요는 월, 요일 및 시간의 계절성(Seasonality)을 보이는 데이터이다. 각 계절성에 따라 특성이 다르기 때문에, 전력수요를 예측하기 위해서는 계절성의 특성을 고려한 다양한 모델을 선정하고, 병합하는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 전력수요의 계절성을 고려한 다양한 예측모델을 병합하여 이용할 수 있도록 스태킹 앙상블 적용하고 실험결과를 기술한다. 또한, 162개 도시의 기상 데이터와 인구 데이터를 예측에 이용하는 방법, Regression 모델과 Time-series모델에 입력하는 특징(Feature)의 전처리 방법, 베이지안 최적화를 이용한 머신러닝 및 딥러닝 모델의 하이퍼파라메터 최적화 방법을 제시한다.

Maximum Entropy Approach to Transmembrane Protein Prediction (최대 엔트로피 모델을 이용한 막횡단 단백질 예측)

  • Yoon, Sung-Hee;Cha, Jeong-Won;Park, Seung-Soo
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2005.07b
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    • pp.664-666
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    • 2005
  • 막횡단 단백질(Transmembrane Protein)은 약물표적(drug target)으로 신약개발로 대표되는 바이오 산업에서 중요한 연구대상이 되고 있다. 막횡단 단백질의 구조는 실험적 기법 또는 컴퓨터 모델링 기술을 이용하여 연구되고 있으며 컴퓨터 모델링 방법 중에서는 Hidden Markov Mode(HMM)에 기반한 시스템들이 좋은 성능을 보이고 있다. 그런데 이러한 시스템들은 구조형성에 관여하는 단백질의 다양한 특성에 대한 지식은 많이 고려하고 있지 않다. 만약 이러한 특성들이 고려된다면 구조 예측에 효과적인 보다 지능적인 모델을 만드는데 도움을 줄 수 있을 것이다. 본 논문은 단백질의 특성과 관련한 다양한 정보들을 융합하는데 효율적인 최대엔트로피모델(Maximum Entropy Model)을 이용하여 막횡단 단백질의 서열(sequence)로부터 막횡단 지역을 예측하는 방법을 제시하고자 한다.

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An Effort Estimation Model for Software Maintenance Project (소프트웨어유지보수 프로젝트의 투입인력 규모예측 모형)

  • 안연식
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.4 no.2
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    • pp.61-69
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    • 1999
  • In this study, the productivity factors of software maintenance are categorized into the three areas such as maintainer characteristics, software technical characteristics and maintenance environment characteristics. And the various regression analyses are performed for searching the most significant model by using actual project's data. At conclusion, an linear model including new variables derived from factor analysis to estimate the effort for software maintenance project is suggested.

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Experimental Study on the Creep Properties of High Strength Concrete (고강도 콘크리트의 크리프 특성에 관한 실험적 연구)

  • Joung, Won-Seoup;Park, Dong-Su;Kwon, Ki-Joo
    • Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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    • 2010.05a
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    • pp.337-338
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    • 2010
  • In this study, the test results on creep properties of high strength concrete are shown compared with various prediction equations about creep. So in order to investigate the creep properties of high strength concrete, the application possibility of prediction equations about creep is studied compared with the equations in ACI-209 and CEB/FIP-90 for concrete produced using Portland cement.

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A digitial control algorithm for PDP's DC-DC converters using a load current prediction technique (부하전류 예측기법을 이용한 PDP DC-DC 컨버터의 디지털 제어 알고리즘)

  • Chae S.Y.;Hyun B.C.;Agarwal P.;Cho B.H.
    • Proceedings of the KIPE Conference
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    • 2006.06a
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    • pp.406-408
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    • 2006
  • 본 논문은 플라즈마 디스플레이 패널(PDP) 전원공급 장치로 사용되는 DC-DC 컨버터의 동적 응답특성을 향상 시킬 수 있는 새로운 디지털 제어 알고리즘을 서술한다. 제안하는 알고리즘은 PDP에 영상을 표시하기 위한 영상 입력신호와 구동회로의 유지방전 파형의 제어를 위한 신호를 이용하여 부하전류의 변화량과 시점을 예측한다. 별도의 추가적인 전류센서를 사용하지 않고 예측된 부하전류 정보는 일반적인 디지털 전압 제어기에 피드포$\sim$워드 형태로 추가되어 적용된다. 제안된 알고리즘은 디지털 Pl 전압 제어기만을 사용한 경우에 비해 부하전류가 급격히 변동할 때 좀 더 빠른 응답특성과 낮은 출력전압 변동 특성을 보인다. 제안된 알고리즘은 FPGA를 사용하여 구현 되었으며, Buck 컨버터를 사용하여 기본 동작을 검증하였다.

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Development of a Behavioral Mode Choice Model for Road Goods Movement (형태요소를 적용한 화물수송수단 선택 모형의 개발)

  • 최창호
    • Proceedings of the KOR-KST Conference
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    • 1999.03a
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    • pp.95-109
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    • 1999
  • 기존의 추정된 화물 수요모형은 화물의 출하특성과 관련된 설명변수를 중심으로 추정되었으며, 이에 따라 수송수단 선택 과정에서 화주가 느끼는 실제의 인식 상황을 모형내에 적절히 반영하지 못하였다. 본 연구는 기존 연구가 갖는 한계점을 극복하고자 화주가 수송수단을 선택할 때 느끼는 인식상황을 모형 내에 적용시켜 수단 선택 특성을 분석하였다. 연구대상은 우리나라의 188개 제조업체에서 화물자동차로 출하한 내수용 화물이며, 연구의 범위도 현실 운송체계 내에서 화주의 수단선택 행태를 설명하는 단기간의 예측으로 제한하였다. 모형추정결과 우리나라의 공로화물수송을 해석하기 위해서는, 출하중량까지를 고려한 다항로짓모형 형태이면서 인식 요소를 행태변수로 추가한 모형을 이용하는 것이 가장 적절하다는 결론을 내렸다. 그리고 이에 따라 주요한 설명 변수들의 탄력성과 화주의 인식 요소에 대한 특성값을 분석하여 제시하였다. 연구결과는 활용성 측면에서 직접 활용이 가능한 것과 잠재적인 변화를 예측하는데 이용되는 것으로 구분된다. 먼저 직접활용이 가능한 것은 수송수단과 관계된 변수들을 해석하여 얻는데, 수송비용과 수송시간에 대한 계수값의 크기와 부호, 그리고 탄력성은 정부의 정책부서나 운송인의 계획수립에 직접 적용된다. 다음으로 화주의 인식 요소는 잠재적인 변화를 예측하는데 이용되며 각 요소가 갖는 탄력성 및 특징은 운송인의 고객관리 기준이된다.

A Study on the Prediction of Flow on Hahoi Region in the Nakdong River by Using the KU-RLMS Model (KU-RLMS 모형을 이용한 낙동강 하회지구 흐름 예측에 관한 연구)

  • Lee, Nam-Joo;Hwang, Seung-Yong;Lee, Sam-Hee
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2007.05a
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    • pp.1397-1401
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    • 2007
  • 낙동강에 위치한 하회마을의 점사주는 상류에 안동 및 임하 다목적댐이 건설되면서, 수량이 조절됨에 따라 토사수리학적 특성이 상당히 변화되었으며, 식생이 발생하는 등 옛 모습을 상실해 가고 있는 지역이다. 이 연구는 낙동강의 중상류에 위치한 하회지구에 평면 이차원 하상변동 및 수질예측 수치모형인 KU-RLMS 모형을 적용하여 하회마을 앞의 점사주에 영향을 미치는 수리학적 특성 변화를 규명할 목적으로 수행하였다. KU-RLMS 모형은 하천 및 저수지의 국부적인 수리, 수질, 유사이동 해석을 위해 개발된 평면 이차원 비정상 수치모형이다. 직사각형 격자를 사용하는 유한차분법의 단점을 보완하기 위해, 흐름 계산을 위한 지배 방정식은 3차원 Reynolds 방정식으로부터 수심적분된 2차원 연속방정식과 운동량방정식을 불규칙한 경계를 현실적으로 모사할 수 있는 직교곡선 좌표계로 변환한 방정식을 사용한다. 안동다목적댐과 임하다목적댐의 방류량, 수공구조물 설치 여부 등을 고려하여 수치모의조건을 결정하였으며, 각 조건에 대한 흐름 변화특성을 분석하였다.

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Evaluation modeling for car seat covers (자동차 내장 표피재의 평가 모델링)

  • Kim, Ju-Yong;Kim, An-Na;Lee, Chae-Jeong;Lee, Chang-Hwan
    • Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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    • 2009.05a
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    • pp.157-160
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    • 2009
  • 자동차는 지난 한 세기의 짧은 역사를 가지고 현재에 이르기까지 급속한 발전을 이루어왔다. 초기의 기능은 단순히 운송수단과 부의 상징이었지만 최근에는 소비자의 감성과 문화적인 흐름을 반영하는 모습이다. 그리하여 소비자의 감성 분석이 자동차 내장의 가장 중요한 부분으로 여기게 되었다. 자동차에 대한 새로운 감성요구를 실현하기 위해서는 인체와 오랜 시간 접촉해 있는 시트 표피재의 분석이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 자동차 시트 표피재의 역학적 특성과 감성을 고려한 고급감을 예측하여 고감성 내장 표피재 개발에 기여하고자 한다. 감성용어는 Softness(유연한), Elasticity(탱글탱글한), Volume(풍성한), Stickiness(끈끈한)를 설정하였으며, 이와 대응하는 표피재의 역학적 특성 치를 측정하였다. 감성 평가에서는 현재까지 알려진 가장 확실하고 재현성 있는 측정법인 일대일 비교법을 통해 고급감에 대해 평가하였다. 이를 통하여 역학적 특성 치와 인간의 감성 평가 치와의 회귀 분석을 실시하여 평가 예측을 가능케 하였다. 즉, 자동차 표피재 중 피혁의 4 가지 물리량으로 인간의 감성인 표피재의 고급감을 예측하여 고감성 자동차 시트 표피재의 개발을 위한 평가 모델링을 구축하였다.

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Model Predictive Control to Improve the Performance of a Switched Reluctance Motor Drives (스위치드 릴럭턴스 전동기의 응답특성 개선을 위한 모델 예측 제어 기법)

  • Kim, Ju-Hye;Kim, Dong-Hee;Jou, Sung-Tak;Lee, Kyo-Beum
    • Proceedings of the KIPE Conference
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    • 2013.07a
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    • pp.90-91
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    • 2013
  • 본 논문에서는 모델예측제어를 기반으로 스위치드 릴럭턴스 전동기의 전류제어기 속응성 개선을 위한 방법을 제안한다. 스위치드 릴럭턴스 전동기는 광범위한 속도 영역에서 운전이 가능하고 돌극형 구조로써 견고하고 강인한 구조를 갖는다. 그러나 회전자 위치에 따라 인덕턴스가 변하기 때문에 고정 이득을 가지는 비례적분 전류제어기는 과도상태 응답특성이 저하되는 단점이 있다. 모델예측제어 기법을 통해 과도상태 응답특성을 개선한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안하는 제어기법의 타당성을 검증한다.

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