• 대한교통학회지
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• 제28권1호
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• pp.125-134
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• 2010

버스도착시간은 배차간격에 맞춰 차고지에서 출발한 버스가 해당정류장에 도착하는 시간을 말하며, 승하차 시간, 신호주기, 버스전용차로의 유무 등 여러 가지 교통여건으로 인하여 정류장에 도착할 때는 어느 정도의 오차를 발생시킨다. 본 연구에서는 다양한 교통여건을 반영하는 버스지체시간을 산출하여 정류장별 버스지체시간을 예측하고, 이를 이용하여 정류장별 버스도착시간을 예측하였다. 그 결과 본 연구의 조건과 같은 경우, $7{\times}7$ 행렬과 $9{\times}9$ 행렬을 이용하여 버스도착시간을 예측하였을 때 분석대상도시에서 기존에 사용 중인 가중이동평균법을 이용한 버스도착시간예측방법 보다 높은 정확도를 얻을 수 있었다.

• 한국농공학회논문집
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• 제51권1호
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• pp.1-9
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• 2009

The objective of this paper was to evaluate the auto-calibration with multi-objective optimization method to calibrate the parameters of the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model. The model was calibrated and validated by using nine years (1996-2004) of measured data for the 384-ha Baran reservoir subwatershed located in central Korea. Multi-objective optimization was performed for sixteen parameters related to runoff. The parameters were modified by the replacement or addition of an absolute change. The root mean square error (RMSE), relative mean absolute error (RMAE), Nash-Sutcliffe efficiency index (EI), determination coefficient ($R^2$) were used to evaluate the results of calibration and validation. The statistics of RMSE, RMAE, EI, and $R^2$ were 4.66 mm/day, 0.53 mm/day 0.86, and 0.89 for the calibration period and 3.98 mm/day, 0.51 mm/day, 0.83, and 0.84 for the validation period respectively. The statistical parameters indicated that the model provided a reasonable estimation of the runoff at the study watershed. This result was illustrated with a multi-objective optimization for the flow at an observation site within the Baran reservoir watershed.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제12궈1호
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• pp.41-46
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• 2006

Ubiquitous location based services, offer helpful services anytime and anywhere by using real-time location information of objects based on ubiquitous network. Particularly, autonomous mobile robots can be a solution for various applications related to ubiquitous location based services, e.g. in hospitals, for cleaning, at airports or railway stations. However, a meaningful and still unsolved problem for most applications is to develop a robust and cheap positioning system. A typical example of position measurements is dead reckoning that is well known for providing a good short-term accuracy, being inexpensive and allowing very high sampling rates. However, the measurement always has some accumulated errors because the fundamental idea of dead reckoning is the integration of incremental motion information over time. The other hand, a localization system using RFID offers absolute position of robots regardless of elapsed time. We construct an absolute positioning system based on RFID and investigate how localization technique can be enhanced by RFID through experiment to measure the location of a mobile robot. Tags are placed on the floor at 5cm intervals in the shape of square in an arbitrary space and the accuracy of position measurement is investigated . To reduce the error and the variation of error, a weighting function based on Gaussian function is used. Different weighting values are applied to position data of tags since weighting values follow Gaussian function.

• 응용통계연구
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• 제28권5호
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• pp.885-893
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• 2015

통계청과 한국은행 등 통계작성기관에서 이용되고 있는 계절조정은 연간 경제통계 작성시 시계열을 예측한 후 계절조정방법을 적용하여 1년 후 계절변동을 예측하고 원통계 작성시 원통계에서 이를 제거하여 계절조정계열을 작성하고 있다. 이 경우 계절변동을 효과적으로 예측하는 것이 계절조정계열의 품질 향상을 위해 무엇보다 중요하다. 계절변동은 1년 단위로 비슷한 함수적 형태를 지니면서 변하므로 계절변동은 일종의 함수적 시계열이다. 함수적 시계열은 함수적 주성분분석을 바탕으로 한 함수적 시계열모형으로 예측할 수 있다. 본 연구에서는 함수적 시계열 모형을 이용하여 향후 1년간 계절변동을 예측하는 방안을 마련하고 X-11 방식 등 기존의 예측방법과 비교하여 유용성을 파악하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권4호
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• pp.123-133
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• 2023

Active queue management (AQM) is a leading congestion control system, which can keep smaller queuing delay, less packet loss with better network utilization and throughput by intentionally dropping the packets at the intermediate hubs in TCP/IP (transmission control protocol/Internet protocol) networks. To accelerate the responsiveness of AQM framework, proportional-integral-differential (PID) controllers are utilized. In spite of its simplicity, it can effectively take care of a range of complex problems; however it is a lot complicated to track down optimal PID parameters with conventional procedures. A few new strategies have been grown as of late to adjust the PID controller parameters. Therefore, in this paper, we have developed a Squirrel search based PID controller to dynamically find its controller gain parameters for AQM. The controller gain parameters are decided based on minimizing the integrated-absolute error (IAE) in order to ensure less packet loss, high link utilization and a stable queue length in favor of TCP networks.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권3호
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• pp.528-550
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• 2024

Warehousing demand prediction is an essential part of the supply chain, providing a fundamental basis for product manufacturing, replenishment, warehouse planning, etc. Existing forecasting methods cannot produce accurate forecasts since warehouse demand is affected by external factors such as holidays and seasons. Some aspects, such as consumer psychology and producer reputation, are challenging to quantify. The data can fluctuate widely or do not show obvious trend cycles. We introduce a new model for warehouse demand prediction called MAGRU, which stands for Multi-layer Attention with GRU. In the model, firstly, we perform the embedding operation on the input sequence to quantify the external influences; after that, we implement an encoder using GRU and the attention mechanism. The hidden state of GRU captures essential time series. In the decoder, we use attention again to select the key hidden states among all-time slices as the data to be fed into the GRU network. Experimental results show that this model has higher accuracy than RNN, LSTM, GRU, Prophet, XGboost, and DARNN. Using mean absolute error (MAE) and symmetric mean absolute percentage error(SMAPE) to evaluate the experimental results, MAGRU's MAE, RMSE, and SMAPE decreased by 7.65%, 10.03%, and 8.87% over GRU-LSTM, the current best model for solving this type of problem.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권9A호
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• pp.1401-1410
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• 1999

본 논문에서는 이웃 블록과 중첩된 탐색영역에서 현재 블록 평균 절대치 오차 (mean absolute difference; MAD)의 최소 및 최대 범위를 이용한 고속 블록 정합 알고리듬을 제안하였다. 제안한 방법에서는 먼저, 이웃 블록과 중첩된 탐색 영역에서 MAD의 최소 및 최대 범위를 이웃 블록의 MAD와 현재 블록과 이웃 블록간의 MAD를 이용하여 구한 뒤, 이를 이용하여 블록 정합을 행하여야 할 탐색점 수를 줄임으로써 고속으로 움직임을 추정하였다. 이 방법에서는 움직임 추정 오차 측면에서 전역 탐색 블록 정합 알고리듬 (full search block matching algorithm; FSBMA)에 매우 근접한 성능을 얻을 수 있었다. 또한, 본 논문에서는 블록 MAD의 최소 및 최대 범위뿐만 아니라 블록 내 화소의 부표본화를 이용하여 고속으로 움직임을 추정하였다. 이 방법에서는 움직임 추정에 필요한 계산량을 현저하게 줄일 수 있었다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위한 컴퓨터 모의 실험결과로부터 제안한 방법이 움직임 추정 오차 측면에서 FSBMA에 근접한 성능을 유지하면서도 계산량을 현저히 줄일 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 대한치과의사협회지
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• 제44권2호통권441호
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• pp.115-122
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• 2006

Objective : The purpose of this study was to evaluate the dimensional errors between real tooth, 3D CT image and CARP model. Materials and Methods : Two maxilla and two mandible block bones with intact teeth were taken from two cadavers. Computed tomography was taken either in dry state and in wet state. After then, all teeth were extracted and the dimensions of the real teeth were measured using a digital caliper at mesio-distal and bucco-lingual width both in crown and cervical portion. 3D CT image was generated using the V-works $4.0^{TM}$ (Cybemed Inc., Seoul, Korea) software. Twelve teeth were randomly selected for CARP model fabrication. All the measurements of 3D Ct images and CARP models were made in the same manner of the real tooth group. Dimensional errors between real tooth, 3D CT image model and CARP model was calculated. Results : 1) Average of absolute error was 0.199 mm between real teeth and 3D CT image model, 0.169 mm between 3D CT image model and CARP model and 0.291 mm between real teeth and CARP model, respectively. 2) Average size of 3D CT image was smaller than real teeth by 0.149 mm and that of CARP model was smalier than 3D CT image model by 0.067mm. Conclusion : Within the scope of this study, CARP model with the 0.291 mm average of absolute eror can aid to enhance the success rate cf autogenous tooth transplantation due to the increased accuracy of recipient bone and donor tooth.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권12호
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• pp.76-84
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• 1999

본 논문에서는 항공 영상을 이용한 통합된 비행체의 위치 추정기법을 제안하였다. 제안한 항법 변수 추정 시스템은 상대위치 추정과 절대위치 추정 두 부분으로 구성되어 있다. 상대위치 추정 기법은 연속된 두 영상의 상대적 움직임을 추정하고 이것을 누적함으로써 현재의 위치를 추정한다. 이러한 단순한 누적 방법으로 비행이 진행됨에 따라 오차가 점차 증가하게 된다. 그러므로 상대위치 추정 부분에서 발생하는 오차를 줄일 수 있는 절대위치 추정기법이 필요하다. 본 논문의 절대위치 추정기법은 영상정합과 DEM (Digital Elevation Model) 정보를 이용하는 방법으로 구성되어 있다. 영상정합을 위하여 robust oriented Hausdorff measure (ROHM)을 사용하였으며 DEM 정합을 위하여 여러 장의 영상 쌍을 사용하는 알고리듬을 이용하였다. 네 개의 항공영상을 이용한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 방법의 효율성을 보였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.123-129
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• 2016

스마트폰에서 음향 신호를 이용하여 실내에서의 절대 위치를 측정하는 연구가 많이 진행되고 있다. 또한 여러개의 위치 측정 장치들이 연속으로 자신의 위치를 측정하는 멀티 홉 방식의 실내 위치 측정 장치 시스템도 제안되었다. 이 경우에는 측정된 상대 위치의 오차가 축적되어 홉 수가 커짐에 따라 지속적으로 증가하게 되므로 실내 위치 측정 시스템을 설계할 때에 이에 대한 분석이 필요하다. 본 논문에서는 연속적으로 설치된 멀티 홉 방식의 실내 위치 측정 장치 시스템에서 절대 위치 오차를 분석하였으며, 이를 시뮬레이션을 통해 검증하였다. 분석 결과를 보면 축적된 측정 오차가 멀티 홉 수에 따라 거의 선형적으로 증가함을 확인할 수 있다.