• 전자공학회논문지CI
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• 제46권5호
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• pp.1-13
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• 2009

캐시 에너지의 소비 전력을 줄이기 위해 필터 캐시가 제안되었다. 이와 같은 필터 캐시의 사용으로 인해 50% 이상의 전력 사용 감소 효과를 가져왔으나, 상대적으로 시스템 성능은 평균 20% 가량 감소되었다. 필터 캐시의 사용으로 인한 이 같은 성능 감소를 최소화하기 위해서, 여러 가지 형태의 필터 캐시 예측가 제안 되었다. 본 논문에서는 기존에 제안된 주요 필터 캐시 예측 모델들을 소개하며, 각각의 방식에 있어서의 핵심 특징 및 해당 방식의 문제점을 분석한다. 분석 결과, 필터 캐시의 참조 실패를 야기하는 기존 방식의 중요한 문제점을 확인하였으며, 이를 바탕으로 본 논문에서는 개선된 형태의 새로운 필터 캐시 예측기 모델을 제안한다. 제안된 방식은 MSB라 불리는 참조 비트를 고안하여 이를 기존의 필터캐시와 BTB에 새롭게 활용한다. 본 논문에서 제안된 방식의 성능을 검증하기 위해 SimpleScalar 시뮬레이터와 MiBench 응용 프로그램을 활용하여 모의실험을 수행하였다. 실험 결과 제안된 방식은 기존 방식 대비, 필터 캐시 예측 실패율, 필터 캐시 활용률 및 전력 소모량 시간 지연 등 모든 면에서 평균 5%의 성능 향상을 가져 왔다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제36권3호
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• pp.198-203
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• 2009

최근 멀티미디어 기술의 발달과 더불어 3차원 영상에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 이 중 다시점 영상은 사실감 넘치는 화면을 사용자에게 제공하지만, 대역폭의 급격한 증가는 풀어야 할 주요 문제이다. 본 논문은 부호화 과정의 복잡도와 시간 소요를 줄일 수 있는 빠른 예측모드 결정 알고리즘을 제안한다. 이것은 빠르게 움직이는 전경 객체를 효과적으로 구분할 수 있는 객체 분할을 기반으로 한다. 빠른 움직임을 가진 전경 객체가 시점 방향 예측 모드로 부호화 될 가능성이 더 높기 때문에 움직임 보상 과정을 사전에 제한할 수 있다. 제안한 기법을 적용한 결과, 기존의 부호화 과정과 비교하여 화질의 큰 저하 없이 평균 45% 연산량이 감소하였다.

• Tribology and Lubricants
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• 제35권5호
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• pp.267-273
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• 2019

Wheel bearings are important automotive parts that bear the vehicle weight and translate rotation motion; in addition, their seals are components that prevent grease leakage and foreign material from entering from the outside of the bearings. Recently, as the need for electric vehicles and eco-friendly vehicles has been emerging, the reduction in fuel consumption and $CO_2$ emissions are becoming the most important issues for automobile manufacturers. In the case of wheel bearings, seals are a key part of drag torque. In this study, we investigate the prediction of the drag torque taking into consideration the hyperelastic and viscoelastic material properties of automotive wheel bearing seals. Numerical analysis based on the finite element method is conducted for the deformation analyses of the seals. To improve the reliability of the rubber seal analysis, three types of rubber material properties are considered, and analysis is conducted using the hyperelastic material properties. Viscoelastic material property tests are also conducted. Deformation analysis considering the hyperelastic and viscoelastic material properties is performed, and the effects of the viscoelastic material properties are compared with the results obtained by the consideration of the hyperelastic material properties. As a result of these analyses, the drag torque is 0.29 Nm when the hyperelastic characteristics are taken into account, and the drag torque is 0.27 Nm when both the hyperelastic and viscoelastic characteristics are taken into account. Therefore, it is determined that the analysis considering both hyperelastic and viscoelastic characteristics must be performed because of its reliability in predicting the drag torque of the rubber seals.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.161-167
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• 2019

최근 안정적인 전력수급과 급증하는 전력수요를 예측하는 수요예측 기술에 대한 관심과 실시간 전력측정을 가능하게 하는 스마트 미터기의 보급의 증대로 인해 수요예측 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 실제 측정된 가정의 전력 사용량 데이터를 학습하여 예측결과를 출력하는 딥 러닝 예측모델 실험을 진행한다. 그리고 본 연구에서는 데이터 전처리 기법으로써 이동평균법을 도입하였다. 실제로 측정된 데이터를 학습한 모델의 예측량과 실제 전력 측정량을 비교한다. 이 예측량을 통해서 전력공급 예비율을 낮춰 사용되지 않고 낭비되는 예비전력을 줄일 수 있는 가능성을 제시한다. 또한 본 논문에서는 같은 데이터, 같은 실험 파라미터를 토대로 세 종류의 기법: 다층퍼셉트론(Multi Layer Perceptron, MLP), 순환신경망(Recurrent Neural Network, RNN), Long Short Term Memory(LSTM)에 대해 실험을 진행하여 성능을 평가한다. 성능평가는 MSE(Mean Squared Error), MAE(Mean Absolute Error)의 기준으로 성능평가를 진행했다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.7-14
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• 2021

자동화된 스마트 그리드의 등장은 이러한 문제에 대응을 위한 필수적인 장치가 되고 있으며 스마트 그리드 기반 사회로의 진전을 가져오고 있다. 스마트 그리드는 전기 공급 업체와 소비자 간의 양방향 통신을 가능하게 하는 새로운 패러다임이다. 스마트 그리드는 전력 그리드를 보다 안정적이고 신뢰할 수 있으며 효율적이고 안전하게 만들기 위한 엔지니어의 이니셔티브로 인해 등장했다. 스마트 그리드는 전력 소비자가 전력 사용에서 더 큰 역할을 할 수 있는 기회를 창출하고 전력을 현명하고 효율적으로 사용하도록 동기를 부여한다. 이에 본 연구에서는 기계 학습을 통한 전력 수요 관리에 중점을 둔다. 기계 학습을 사용한 수요 예측과 관련하여 현재 다양한 기계 학습 모델이 소개되어 적용되고 있는 데 이에 관한 체계적인 접근이 요구되고 있다. 특히 GP 학습 모델의 경우에 일반 소비 예측 및 데이터의 가시화와 관련해서 다른 학습 모델보다 장점이 있지만, 스마트 미터 데이터의 예측과 관련해서는 데이터 독립성에 강한 영향을 받는다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.223-229
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• 2022

매년 날씨가 추워지는 동절기에는 전기 사용량이 급증하는 특징을 보인다. 많은 전기를 사용하면서 인구 밀도가 높은 시장, 목욕탕, 아파트 등의 건물들의 전기 시설의 누전으로 인해 화재 발생이 늘어나고 있다. 이러한 누전화재의 원인은 대부분 전선의 노후화로 인해 사용량이 증가되어 과도하게 걸리는 부하를 견디지 못하고 전선피복이 녹아내려 주변의 발화물질로 인하여 발생하게 된다. 본 논문에서는 과부하센서, VoC센서, 과열센서로 구성된 복합 센서를 통해 전선에 발생하는 부하 및 과열을 측정하며, 이 때 발생된 유독가스를 검출하고 게이트웨이를 활용하여 서버에 로깅하는 시스템을 구현한다. 이를 바탕으로 빅데이터 분석을 진행하여 실시간으로 전기화재를 예측, 경보 및 차단이 가능한 플랫폼과 모의 화재발생 실험이 가능한 시뮬레이터를 개발한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제30권2호
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• pp.119-133
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• 2023

With the rapid growth of the economy and fossil fuel consumption, the concentration of air pollutants has increased significantly and the air pollution problem is no longer limited to small areas. We conduct statistical analysis with the actual data related to air quality that covers the entire of South Korea using R and Python. Some factors such as SO₂, CO, O₃, NO₂, PM₁₀, precipitation, wind speed, wind direction, vapor pressure, local pressure, sea level pressure, temperature, humidity, and others are used as covariates. The main goal of this paper is to predict air quality index (AQI) spatio-temporal data. The observations of spatio-temporal big datasets like AQI data are correlated both spatially and temporally, and computation of the prediction or forecasting with dependence structure is often infeasible. As such, the likelihood function based on the spatio-temporal model may be complicated and some special modelings are useful for statistically reliable predictions. In this paper, we propose several methods for this big spatio-temporal AQI data. First, random effects with spatio-temporal basis functions model, a classical statistical analysis, is proposed. Next, neural networks model, a deep learning method based on artificial neural networks, is applied. Finally, random forest model, a machine learning method that is closer to computational science, will be introduced. Then we compare the forecasting performance of each other in terms of predictive diagnostics. As a result of the analysis, all three methods predicted the normal level of PM_2.5 well, but the performance seems to be poor at the extreme value.

• Journal of the Korean Physical Society
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• 제80권
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• pp.337-346
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• 2022

In this study, we investigated whether changes in the pumping speed characteristics of dry pumps due to the conduit can be predicted through simulation. The intrinsic pumping speed was measured in the dry pump characteristic evaluation system of the Korea Research Institute of Standards and Science, and the pumping speed affected by the conduit was measured using the plasma enhanced chemical vapor deposition (PECVD) equipment of the National NanoFab Center. Change in the pumping speed were predicted using conductance calculation equations and commercial vacuum-system simulation program, VacTran. A comparison of the results from the two approaches showed that the error rate was within ± 6.5%, confirming the reliability of the prediction. The simulation result was compared with the measured effective pumping speed, and it was confirmed that the error rate was within ± 10%, except in a specific part where the error rate was up to ± 40%. It is considered that the high error rate in some areas is as a result of automatically adjusting the rotation speed of the motor according to the power consumption of the inverter. However, a high simulation accuracy was obtained, demonstrating that the pumping speed characteristics can be predicted through simulation. This has potential application in the design of a vacuum system.

• Nutrition Research and Practice
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• 제5권4호
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• pp.313-321
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• 2011

The Korea Food and Drug Administration (KFDA) revised the Health Functional Food Act in 2008 and extended the form of health functional foods to general food types. Therefore, this study was performed to investigate consumers' perceptions of the expanded form of health functional food and to predict consumption patterns. For this study, 1,006 male and female adults aged 19 years and older were selected nationwide by multi-stage stratified random sampling and were surveyed in 1:1 interviews. The questionnaire survey was conducted by Korea Gallup. The subjects consisted of 497 (49.4%) males and 509 (50.6%) females. About 57.9% of the subjects recognized the KFDA's permission procedures for health functional foods. Regarding the health functional foods that the subjects had consumed, red ginseng products were the highest (45.3%), followed by nutritional supplements (34.9%), ginseng products (27.9%), lactobacillus-containing products (21.0%), aloe products (20.3%), and Japanese apricot extract products (18.4%). Opinions on expanding the form of health functional foods to general food types scored 4.7 points on a 7-point scale, showing positive responses. In terms of the effects of medicine-type health functional foods versus generic health functional foods, the highest response was 'same effects if the same ingredients are contained' at a rate of 34.7%. For intake frequency by food type, the response of 'daily consistent intake' was 31.7% for capsules, tablets, and pills, and 21.7% for extracts. For general food types, 'daily consistent intake' was 44.5% for rice and 22.8% for beverages, which were higher rates than those for medicine types. From the above results, consumers had positive opinions of the expansion of health functional foods to generic forms but are not expected to maintain accurate intake frequencies or amounts. Thus, continuous promotion and education are needed for proper intake of generic health functional foods.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제37권5호
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• pp.292-303
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• 2010

온칩(on-chip) 캐쉬는 외부 메모리로의 접근을 감소시키며 빈번하게 접근되기 때문에 내장형 시스템의 성능과 에너지 소비 측면에서 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 내장형 시스템에 맞추어 설계된 2-레벨 데이터 캐쉬 메모리 구조를 제안하고자 한다. 레벨1(L1) 캐쉬의 구성으로 작은 크기, 직접시장(direct-mapped) 그리고 바로쓰기(write-through)를 채용한다. 대조적으로 레벨2(L2) 캐쉬는 보통의 캐쉬 크기와 집합연관(set-associativity) 그리고 나중쓰기(write-back) 정책을 채용한다. 결과적으로 L1 캐쉬는 빠른 접근 시간을 가지며 (한 사이클 이내) L2 캐쉬는 전체 캐쉬의 미스율(global miss rate)을 낮추는데 효과적이다. 작은 크기의 L1 데이터 캐쉬로 인한 증가된 캐쉬 미스율(miss rate)을 줄이기 위해 ECP(Early Cache hit Predictor)기법을 제안하였다. 제안된 ECP기법은 L1 캐쉬 히트 예측을 통해서 요청된 데이터가 L1 캐쉬에 있는지 예측할 수 있으며 추가적으로, ALU를 필요로 하지 않고 빠르게 유효주소(effective address)계산을 할 수 있다. 또한, 두 캐쉬 계층간 바로쓰기(write-through) 정책에서 오는 빈번한 L2 캐쉬 접근으로 인한 에너지 소비를 줄이기 위해 지정웨이 쓰기(one-way write) 기법을 제안하였다. 제안된 지정웨이 쓰기 기법을 이용하면 바로쓰기 정책으로 인한 L1 캐쉬에서 L2 캐쉬로의 쓰기 접근시 태그(tag) 비교 과정을 거치지 않고 하나의 지정된 웨이를 바로 접근할 수 있다. 사이클 단위 정확도의 시뮬레이터와 내장형 벤치마크를 이용한 실험 결과 본 논문에서 제안한 2-레벨 데이터 캐쉬 메모리 구조는 평균적으로 3.6%의 성능향상과 50%의 데이터 캐쉬 에너지 소비를 감소 시켰다.