• 대한산업공학회지
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• 제26권4호
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• pp.306-314
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• 2000

In this paper we present a new approach to estimate link travel speed based on the hybrid neuro-fuzzy network. It combines the fuzzy ART algorithm for structure learning and the backpropagation algorithm for parameter adaptation. At first, the fuzzy ART algorithm partitions the input/output space using the training data set in order to construct initial neuro-fuzzy inference network. After the initial network topology is completed, a backpropagation learning scheme is applied to optimize parameters of fuzzy membership functions. An initial neuro-fuzzy network can be applicable to any other link where the probe car data are available. This can be realized by the network adaptation and add/modify module. In the network adaptation module, a CBR(Case-Based Reasoning) approach is used. Various experiments show that proposed methodology has better performance for estimating link travel speed comparing to the existing method.

• 국제학술발표논문집
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• The 2th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.239-248
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• 2007

In the highly competitive construction industry, a slight inaccuracy of estimation can easily cause the loss of a project. Erroneous experience-based cost estimates or allocations of on-site supervisory manpower often offset the profit gained from the project and may jeopardize the management processes. To counter these types of problems, we develop a model using mathematical analysis and case-based reasoning to automate the allocation of on-site supervisory manpower and estimate construction site costs. The method is founded upon laborious data collection processes and analysis by matching statistical assumptions, and is applicable to construction projects. In the modeling the costs and allocation of on-site supervisory manpower are quantified for both owners and contractors before initiating or bidding on the projects. The findings confirm that the degree of variation of the model predictions has an accuracy rate at 88.47%. Single-site construction projects can be accurately predicted and the assignment of supervisory manpower feasibly automated.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2010년도 춘계 학술논문 발표대회 1부
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• pp.143-147
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• 2010

Due to the diversification and complication of construction projects, controlling risks from the early design-planning phase gives huge impact on success of the construction project. As a part of managing uncertainties it is also important to estimate the project cost several times. Especially, estimating project cost in the early stage gives effects on making a budget for projects. This study estimated the apartment project cost using case-based reasoning(CBR), which is the process of solving new problems based on the past problems. For this, we deduced the apartment cost influence factors which can be gathered in the early stage of project. Based on the factors we established the database for apartment project and calculated the attribute value, attribute similarity and case similarity. Although we retrieve the most similar case from the database, it is very hard to utilize it directly due to the uniqueness of each project. So, Genetic Algorithm(GA) was applied in revising the cost of the retrieved-case. Therefore, the accuracy of the prediction was improved by GA optimization.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권11호
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• pp.4585-4603
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• 2015

Video streaming services make up a large proportion of Internet traffic on both fixed and mobile access throughout the world. Adaptive streaming allows for dynamical adaptation of the bitrate with varying network conditions, to guarantee the best user experience. Adaptive bitrate algorithms face a significant challenge in correctly estimating the throughput as it varies widely over time. In this paper, we first evaluate the throughput estimation techniques and show that the method that we have used offers stable response to throughput fluctuations while maintaining a stable playback buffer. Then, we propose an adaptive bitrate scheme that intelligently selects the video bitrates based on the estimated throughput and buffer occupancy. We show that the proposed scheme improves viewing experience by achieving a high video rate without taking unnecessary risks and by minimizing the frequency of changes in the video quality. Furthermore, we show that it offers a stable response to short-term fluctuations and responds swiftly to large fluctuations. We evaluate our algorithm for both constant bitrate (CBR) and variable bitrate (VBR) video content by taking into account the segment sizes and show that it significantly improves the quality of video streaming.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.372-380
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• 2005

소프트웨어 개발노력 추정에 대한 연구는 소프트웨어가 복잡해지고 범위가 크게 증가함에 따라서 그 중은 지속적으로 부각되고 있다. 관련 프로젝트를 발주하는 업체나, 이를 수주하고 개발을 진행하는 업체에게 원가를 고려하는 측면에서 매우 중요한 부분을 차지하고 있다. 이러한 개발노력 추정을 위하여 다양한 접근 방식들이 고려되어지고 있는데, 그중에서 많이 활용되어지고 있는 방식은 소프트웨어 규모에 기반을 둔 LOC(Line Of Code) 기반 COCOMO (Constructive Cost Model) 모델이나 기능점수(Function Point)를 기반으로 한 회귀분석 모델, 인공지능(Artificial Intelligence)을 활용한 신경망(Neural Network) 모델, 사례분석기법 (CBR, Case Based Reasoning) 등이 있다. 이중에서 최근에 기능점수를 활용한 개발노력 추정에 관한 연구들이 활발히 진행되고 있으나 개발노력 추정에는 소프트웨어 규모의 척도인 기능점수 뿐만 아니라, 개발환경을 구성하는 여러 가지 측면에 대한 고려가 추가되어져야 한다. 이에 본 논문은 최신의 소프트웨어 개발 사례들에 대하여 기능점수 및 추가적인 개발환경 요소들을 면밀히 분석하고, 분석한 내용에 대해서 전문가들의 설문을 통한 빈도분석 및 로지스틱 회귀분석, 데이터마이닝 기법인 신경망 분석 등을 활용하여 개발노력 추정 모델을 구축함으로써, 소프트웨어 개발의 다양한 측면의 중요성을 강조하고, 정확한 추정의 방안을 제시 하고자 노력 하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제13권4호
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• pp.152-163
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• 2012

건설 프로젝트의 초기 단계인 기획단계에서 산정된 공사비는 발주자의 의사결정에 큰 영향을 미치며, 프로젝트의 성공에 있어 중요한 요소로 작용한다. 그러나 국내 공공아파트 건설프로젝트의 경우, 공사비 예측은 실적데이터를 활용한 면적당 단가 방식에 머물러 있으며, 몇몇의 발주기관을 제외하고는 체계적인 건축공사비 산정 시스템을 구축하고 있지 않기 때문에 사업 초기단계에서 적정한 공사비를 예측할 수 없는 어려움이 따른다. 이에 본 연구는 선행연구에서 제시한 사례기반추론을 이용하는 공사비 예측방법을 사용하여 공공아파트 기획단계 적정 공사비 산정 시스템을 개발하였으며, 시스템 데이터베이스에 포함되지 않은 10개의 공공아파트 프로젝트 사례와 19명의 공공발주기관 실무담당자를 대상으로 시스템의 효용성과 적용된 방법론의 타당성을 검증하였다. 검증결과 평균 6.15%, 표준편차 4.39%의 총 공사비 예측 오차율을 나타내었으며, 공공발주기관의 실무자들은 본 연구에서 개발한 시스템이 현행 공사비 산정업무를 크게 개선할 수 있을 것이라고 평가하였다. 본 연구는 국내 공사비 예측 기술 및 사업비 관리 기술 발전의 토대를 제공하고 공사비 산정결과의 정밀성 및 일관성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.

• 방송공학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.69-84
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• 1998

현재 디지털 위성 TV, CATV, 디지털 지상 TV와 같은 디지털 방송 서비스에서는 MPEG-2로 압축된 다수의 비디오 프로그램들을 일정 비트율을 갖는 하나의 기존 방송 채널을 통하여 동시에 전송한다. 본 논문에서는 이러한 환경에서 각 프로그램을 VBR (Variable Bit Rate) 압축 부호화하는 부호화기들을 동시에 제어함으로써 프로그램들간의 상대적 화질을 정확하게 제어할 수 있는 결합 화질 제어 방식을 제안한다. 제안된 방식은 결합 화질 제어되는 모든 프로그램의 영상들에 대한 전체 목표 비트 할당과정에서 비디오 버퍼의 넘침과 고갈을 방지하고, 비트율-왜곡 곡선의 변형처리에 의하여 고화질을 요구하는 프로그램들과 나머지 프로그램들의 상대적인 화질을 PSNR 관점에서 정확하게 제어한다. 한편 본 논문에서는 결합 화질 제어의 기반이 되는 MPEG-2 비디오에 대한 비트율-왜곡 추정 방식을 제시하고 시험을 통하여 성능을 평가한다. 제안된 비트율-왜곡 추정의 장점은 추정을 위한 주 연산이 양자화기에 입력되는 DCT 계수의 히스토그램을 구하는 것이므로 계산량이 매우 적고, 추정 결과가 실제의 MPEG-2 비디오 응용에 적용할 수 있을 만큼 정확하다는 것이다. 실험 결과 제안된 화질 제어 방식을 한 채널을 통해 전송되는 비디오 프로그램들간의 상대적인 화질을 매우 정확하게 제어할 뿔만 아니라 각 프로그램을 독립적으로 부호화하는 방식에 비하여 보다 일관된 화질과 향상된 화질을 제공함을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.23-30
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• 2010

H.264/AVC는 기존 비디오 코덱보다 성능이 우수하여 최근 IPTV, DMB등의 압축표준으로 사용되고 있다. 따라서 H.264/AVC로 압축된 데이터를 이전 코덱을 사용하는 장비에서 이용하기 위하여 트랜스코딩 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 움직임벡터의 군집화(Clustering)를 이용한 H.264/AVC에서 MPEG-2로의 트랜스코딩 방법을 제시한다. H.264/AVC 비트스트림을 MPEG-2의 인코더로 보낼 때 H.264/AVC 가변블록의 움직임벡터들의 거리와 방향성을 고려한 클러스터링을 수행하여 후보벡터를 선택한 후 최소의 왜곡치를 갖는 1개의 움직임벡터로 최종 결정한다. 이렇게 선정된 최종 움직임벡터는 MPEG-2 인코더에서 ${\pm}2$ pixel 만큼 전역탐색으로 보정 한 후 재사용하는 방법으로 트랜스코딩 시간을 최소화하고자 한다. 실험을 통하여 계산시간과 비디오 화질을 비교한 결과 기존연구보다 PSNR값이 최대 6.7% 향상되었으며 부호화 시간은 최대 64% 개선되었다.