• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10a
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• pp.27-31
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• 2007

최근 모바일 환경에서 우수한 특성으로 인해 플래시 메모리가 하드디스크를 대체할 만한 차세대 저장 장치로서 주목을 받고 있다. 하지만 이러한 플래시 메모리는 읽기 속도에 비해 쓰기 속도가 느리고 접근 비용의 비중이 미미한 특징 때문에 하드디스크 기반에서의 디스크 접근 횟수를 이용한 비용 예측 방법을 그대로 적용할 수 없다. 그러므로 플래시 메모리 기반의 효율적인 인덱스 설계나 질의 처리, 최적화를 위해서는 플래시 메모리에 적합한 비용 예측 방법이 필요하다. 본 논문의 목적은 플래시 메모리를 위한 파일 시스템인 플래시 전환 계층(flash Translation Layer)을 기반으로 비용 예측 모델을 제시하는 것이다. 플래시 메모리의 저장 공간에서 데이터를 읽는 비용은 플래시 메모리의 하드웨어 특성으로부터 쉽게 유추될 수 있지만, 쓰기 비용의 경우 플래시 메모리에 대한 쓰기 작업이 초래하는 가비지 컬렉션(Garbage Collection) 때문에 예측하기가 힘들다. 본 논문은 해당 파일 시스템으로부터 전체 플래시 메모리 공간 대비 유효 데이터의 사용률을 얻어낸 후 그 정보를 이용하여 가비지 컬렉션을 포함한 쓰기 비용을 예측하는 모델을 제안한다. 이러한 예측 모델을 사용하면 인덱스를 구성하거나 질의 처리 및 최적화 알고리즘을 구성하는데 있어 플래시 메모리의 특성을 반영한 비용 효율적인 설계를 수행할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.601-604
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• 2023

기술이 발전함에 따라 복합적인 모달리티 정보를 포함하는 멀티미디어 데이터의 수집이 용이해지면서, 사람의 성격 특성을 이해하고 이를 개인화된 에이전트에 적용하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 비디오 스트림 구조를 활용하여 사용자 특성을 예측하기 위한 동적 키프레임 추출 방법을 제안한다. 비디오 데이터를 효과적으로 활용하기 위해서는 무작위로 선택한 프레임에서 특징을 추출하던 기존의 방법을 개선하여 영상 내 시간에 따른 정보와 변화량을 기반으로 중요한 프레임을 선택하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 제 3자가 평가한 Big-five 지표 값이 레이블링된 대표적인 데이터셋인 First Impressions V2 데이터셋을 사용하여 외면에서 발현되는 특징들을 기반으로 영상에서 등장하는 인물들의 성격 특성을 예측했다. 결론에서는 선택된 키프레임에서 멀티 모달리티 정보를 조합하여 성격 특성을 예측한 결과와 베이스라인 모델과의 성능을 비교한다.

• Proceedings of KOSOMES biannual meeting
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• 2006.05a
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• pp.93-102
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• 2006

효율적인 방제전략 수립 지원시스템 개발의 일환으로 환경민감정보 기반 실시간 유출유 확산예측 시스템과 피해위험도 예측시스템을 연계한 해양오염 방제지원시스템을 개발하였다. 실시간 유출유 확산예측시스템에서는 실시간 바람과 실시간 해수유동을 기반으로 유출유의 이동을 계산하고, 유출유 특성에 따라 해상 유출유의 풍화작용을 모델링하여 유출유의 잔류량 및 확산분포를 계산한다. 유출유 확산 예측의 실시간 바람은 국립환경연구원의 실시간 기상모델 결과를 FTP를 이용하여 실시간으로 연계하여 활용하며, 실시간 해수유동으로서 조류는 수치모델결과와 검조소 관측결과의 결합을 통해 실시간 조석을 예측하는 CHARRY (Current by Harmonic Response to the Reference Yardstick) 모델을 이용하여 예측하고, 실시간 취송류는 바람과 취송류간의 상관관계와 반응함수를 이용하여 예측한다. 실시간 해수유동을 따라 이동하면서 풍화되는 유출유의 풍화작용은 유출유 특성에 따라 결정된 감소율을 적용하여 모델링한다. 본 시스템은 이와 같은 정보를 ESI(Environmental Sensitivity Index) 및 방제자원 정보와 통합하여 종합적으로 제공함으로써 방제전략 수립을 지원한다.

• 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.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2020.08a
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• pp.215-217
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• 2020

본 논문은 배터리 팩 내부 셀 파라미터의 불균일도에 대한 분석을 실시하고 이를 기반으로 과방전을 사전에 진단할 수 있는 방법을 제안한다. 이를 위해서 배터리 팩 내부 셀간 편차가 발생하는 셀을 선정하여 두 셀간 특성 분석을 실시하였으며, 이를 기준으로 예측 모델을 구성하였다. 예측 성능을 통해 배터리 전압 예측 성능에 영향을 미치는 인자를 분석하였으며, 배터리 전기적 등가회로 모델을 기반으로 예측 모델을 제안한다. 예측 모델은 실제 과방전이 발생한 셀을 기준으로 실험데이터와 비교하여 예측 성능을 검증하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.20 no.3
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• pp.471-476
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• 2016

This paper presents our study on speech recognition performance prediction. Our initial study shows that a combination of speech quality measures effectively improves correlation with Word Error Rate (WER) compared to each speech measure alone. In this paper we demonstrate a new combination of various types of speech quality measures shows more significantly improves correlation with WER compared to the speech measure combination of our initial study. In our study, SNR, PESQ, acoustic model score, and MFCC distance are used as the speech quality measures. This paper also presents our speech database verification system for speech recognition employing the speech measures. We develop a WER prediction system using Gaussian mixture model and the speech quality measures as a feature vector. The experimental results show the proposed system is highly effective at predicting WER in a low SNR condition of speech babble and car noise environments.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.42 no.5
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• pp.1085-1092
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• 2017

In this paper, we propose a wind forecasting method that reflects wind characteristics to improve the accuracy of wind power prediction. The proposed method consists of extracting wind characteristics and predicting power generation. The part that extracts the characteristics of the wind uses correlation analysis of power generation amount, wind direction and wind speed. Based on the correlation between the wind direction and the wind speed, the feature vector is extracted by clustering using the K-means method. In the prediction part, machine learning is performed using the SVR that generalizes the SVM so that an arbitrary real value can be predicted. Machine learning was compared with the proposed method which reflects the characteristics of wind and the conventional method which does not reflect wind characteristics. To verify the accuracy and feasibility of the proposed method, we used the data collected from three different locations of Jeju Island wind farm. Experimental results show that the error of the proposed method is better than that of general wind power generation.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.97-97
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• 2022

AI 모형을 적용한 도시지역 침수예측에 대한 연구는 꾸준히 수행되어 왔다. AI 모형을 이용해 도시침수예측을 하기 위해서는 모형에 강우자료를 학습시키게 되는데, 시계열 강우분포 자료를AI 모형의 학습자료로 사용하기에 자료의 양이 너무 많기 때문에 총 강우량만을 이용하여 도시침수예측을 수행한 바 있다(Kim et al., 2021). 하지만 총 강우량만을 AI 모형에 학습시킬 경우, 지속기간 동안 강우가 고르게 분포하는지 불규칙적으로 분포하는지에 대한 정보가 포함되지 않았기 때문에 침수예측력이 떨어질 수 있다. 따라서 본 연구에서는 시계열 강우자료의 통계치를 산정하여 AI 모형에 학습시킴으로써 강우분포특성을 고려한 침수예측을 통해 예측력을 높이고자 한다. 총 강우량만을 학습시킬 경우, 같은 지속시간에 같은 양의 강우가 내리더라도 고른 분포를 가진 강우에 의해서는 실제 침수는 작게 일어나므로 과대예측을, 전체 지속시간 중 특정 시간대에 편향된 분포를 가진 강우에 의해서는 실제 침수가 크게 일어나므로 과소예측을 하는 문제가 발생할 수 있다. 따라서 표준편차를 평균 강우량으로 나눈 값인 변동계수, 강우분포의 뾰족한 정도를 나타내는 첨도, 평균값에 대해 어느 방향으로 비대칭인지를 나타내는 왜도 값을 추가로 학습시킴으로써 시계열 강우자료 전체를 학습시키지 않고도 강우분포를 학습시키지 않았을 때 발생하는 과소·과대예측 문제를 해결할 수 있다. 또한 변동계수 대신 표준편차를 학습시키는 모형, 변동계수와 표준편차를 모두 학습시키지 않는 모형, 변동계수와 표준편차를 모두 학습시키는 모형과의 침수예측 결과 비교를 통해 표준편차와 변동계수 중 어떤 통계치를 학습시키는 것이 적합한지와 비슷한 통계치 자료를 모두 학습시켰을 때의 과적합 문제 등에 대한 결론를 얻을 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 1994.10a
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• pp.323-330
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• 1994

본 연구에서는 다공질 흡음재료 중 closed cell 구조를 갖는 발포수지재료(Foamed Material)에 음(sound)이 입사할 때 발생하는 흡음현상을 보다 정확히 예측하기 위해서 다공질 흡음재료에 대한 Biot 이론에 근거한 Allard의 모델링기법[4]을 이용하여 해석 프로그램을 개발하였고, 이를 이용하여 다공질 흡음재료가 단층(single layer)일 때 이 재료의 Surface Impedance와 흡음률(Absorption Coefficient)을 예측하고, 물성치(parameters)변화에 따른 다공질 흡음재료의 흡음특성을 분석하였으며, 이 재료가 자동차 제조시 사용되는 압연강판(rolled steel piate)에 부착되었을 때의 투과손실(Transmission Loss)을 예측하였고, 또한 다공질 흡음재료는 중고주파 대역의 음에 대한 흡음특성은 좋지만 저주파 대역의 음에 대한 흡음특성은 좋지 않으므로 흡음 재료의 저주파 대역의 흡음특성을 향상시키기 위해서 2층(two layers)으로 하였을 때의 흡음특성을 분석하였다. 본 논문의 연구결과는 자동차 제조시 사용되어지는 다공질 흡음재료는 물론 산업용기계나 건축용등 여러 분야에서 사용되어지는 다공질 흡음재료의 흡음특성 분석에 응용될 수 있으리라 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.225-229
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• 2005

이류모형을 이용한 단기예측 레이더 강우자료와 관측 레이더자료의 비교를 통하여 얻어진 예측오차를 분석하였다. 임의 시점까지의 예측오차 장에 나타나는 확률분포 형태와 공간적 상관성을 분석하여 이들 특성을 반영하는 추후의 예측오차 장을 모의할 수 있었다. 모의된 예측오차 장과 합성된 단기예측 강우 장은 이류모형을 이용한 예측에 따른 불확실성 을 추계학적으로 반영한 예측강우를 제공한다.