• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제28권1호
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• pp.39-57
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• 2021

Time series prediction is an area of great interest to many people. Algorithms for time series prediction are widely used in many fields such as stock price, temperature, energy and weather forecast; in addtion, classical models as well as recurrent neural networks (RNNs) have been actively developed. After introducing the attention mechanism to neural network models, many new models with improved performance have been developed; in addition, models using attention twice have also recently been proposed, resulting in further performance improvements. In this paper, we consider time series prediction by introducing attention twice to an RNN model. The proposed model is a method that introduces H-attention and T-attention for output value and time step information to select useful information. We conduct experiments on stock price, temperature and energy data and confirm that the proposed model outperforms existing models.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제5권12호
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• pp.439-446
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• 2016

본 논문에서는 예측기반 병렬 이벤트구동 게이트수준 타이밍 시뮬레이션의 성능 개선을 위한 효율적인 예측정확도 향상 전략을 제안한다. 제안된 기법은 병렬 이벤트구동 로컬시뮬레이션들의 입력값과 출력값에 대한 예측을 이중으로 예측할 뿐만 아니라, 특별한 상황에서는 동적으로 예측할 수 있게 한다. 이중 예측은 첫번째 예측이 틀린 경우에 두번째 정적 예측 데이터로써 새로운 예측을 시도하게 되며, 동적 예측은 실제의 병렬 시뮬레이션 실행 과정 도중에 동적으로 축적되어진 지금까지의 시뮬레이션 결과를 예측 데이터로 활용하는 것이다. 제안된 두가지의 예측정확도 향상 기법은 병렬 시뮬레이션의 성능 향상의 제약 요소인 동기 오버헤드 및 통신 오버헤드를 크게 감소시킨다. 이 두가지 중요한 예측정확도 향상 방법을 통하여 6개의 디자인들에 대한 예측기반 병렬 이벤트구동 게이트수준 타이밍 시뮬레이션이 기존 통상적 방식의 상용 병렬 멀티-코어 시뮬레이션에 비하여 약 5배의 시뮬레이션 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제35권6호
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• pp.659-676
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• 2010

An energy-based fatigue life prediction framework was previously developed by the authors for prediction of axial and bending fatigue life at various stress ratios. The framework for the prediction of fatigue life via energy analysis was based on a new constitutive law, which states the following: the amount of energy required to fracture a material is constant. In this study, the energy expressions that construct the new constitutive law are integrated into minimum potential energy formulation to develop new finite elements for uniaxial and bending fatigue life prediction. The comparison of finite element method (FEM) results to existing experimental fatigue data, verifies the new finite elements for fatigue life prediction. The final output of this finite element analysis is in the form of number of cycles to failure for each element in ascending or descending order. Therefore, the new finite element framework can provide the number of cycles to failure for each element in structural components. The performance of the fatigue finite elements is demonstrated by the fatigue life predictions from Al6061-T6 aluminum and Ti-6Al-4V. Results are compared with experimental results and analytical predictions.

• 무역학회지
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• 제46권6호
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• pp.191-209
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• 2021

In this paper, various time series analysis models and machine learning models are presented for long-term prediction of export growth rate, and the prediction performance is compared and reviewed by RMSE and MAE. Export growth rate is one of the major economic indicators to evaluate the economic status. And It is also used to predict economic forecast. The export growth rate may have a negative (-) value as well as a positive (+) value. Therefore, Instead of using the ReLU function, which is often used for time series prediction of deep learning models, the PReLU function, which can have a negative (-) value as an output value, was used as the activation function of deep learning models. The time series prediction performance of each model for three types of data was compared and reviewed. The forecast data of long-term prediction of export growth rate was deduced by three forecast methods such as a fixed forecast method, a recursive forecast method and a rolling forecast method. As a result of the forecast, the traditional time series analysis model, ARDL, showed excellent performance, but as the time period of learning data increases, the performance of machine learning models including LSTM was relatively improved.

• 한국수자원학회논문집
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• 제49권9호
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• pp.789-798
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• 2016

최근의 우리나라 수계에서의 하천에서의 조류 대번성은 심각한 사회 환경적 문제가 되고 있다. 이중 독성이 강한 남조류의 발현은 수생태계의 건강성과 안전한 물공급에 위협이 될 수 있다. 영산강 수계의 승촌보와 죽산보 지점의 남조류 세포수와 환경인자간의 인과관계 분석을 위해 선백색화 시계열간의 배타적 상관분석을 수행하였고 이를 기반으로 이들 사이의 입출력 모형을 도출하였다. 입출력 모형의 겨울철 남조류 세포수 반응 특성을 고려하기 위해서 수온의 문턱거동을 도입하였고, 모형의 남조류 세포수에 대한 설명력을 증가시키는 효과를 얻었다. 입출력 모형의 남조류 세포수의 모의능이 완전하진 않으나, 비교적 간단한 구조를 가진 입출력 모형의 구조는 모형 적용의 용이성이 높은 것으로 판단된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권7A호
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• pp.762-769
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• 2007

적응 전송 MIMO(multiple input multiple output)-OFDM(orthogonal frequency division multiplexing) 시스템은 CSI(channel state information)의 되먹임을 이용하여 각 부반송파의 채널 상황에 따라 변조 방식을 다르게 전송하는 시스템이다. CSI 되먹임 채널인 상향링크 채널에는 송수신기 처리지연, 전송 지연, 프레임 지연 등 다중 지연 요소가 존재한다. 이러한 다중 지연요소로 인한 CSI 불일치는 채널 상황에 따라 적절한 변조 방식을 결정하는데 오류를 발생시키게 되어 시스템 성능을 떨어트린다. 본 논문에서는 적응 시스템에 내장되는 다중 지연 채널 예측 방식인 CTSBP(comb type samples based prediction)와 BTSBP(block type samples based prediction)에 대해 전송 지연 및 채널 신호 대 잡음비에 따른 MSE (mean square error), 데이터 율 등 성능을 비교한다. 이를 통하여 악조건 다중경로 채널환경에 강건한 적응 전송 SISO(single input single output)-OFDM/MIMO-OFDM을 설계한다. 또한 CSI 되먹임 오버헤드를 줄이기 위한 방안으로 선형보간 방법을 제안하고 선형 보간 간격에 따른 MSE를 도출한다.

• 한국농공학회논문집
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• 제49권4호
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• pp.13-22
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• 2007

The uncertainty in water quality model predictions is inevitably high due to natural stochasticity, model uncertainty, and parameter uncertainty. An integrated modeling system under uncertainty was described and demonstrated for use in watershed management and receiving-water quality prediction. A watershed model (HSPF), a receiving water quality model (WASP), and a wetland model (NPS-WET) were incorporated into an integrated modeling system (modified-BASINS) and applied to the Hwaseong Reservoir watershed. Reservoir water quality was predicted using the calibrated integrated modeling system, and the deterministic integrated modeling output was useful for estimating mean water quality given future watershed conditions and assessing the spatial distribution of pollutant loads. A Monte Carlo simulation was used to investigate the effect of various uncertainties on output prediction. Without pollution control measures in the watershed, the concentrations of total nitrogen (T-N) and total phosphorous (T-P) in the Hwaseong Reservoir, considering uncertainty, would be less than about 4.8 and 0.26 mg 4.8 and 0.26 mg $L^{-1}$, respectively, with 95% confidence. The effects of two watershed management practices, a wastewater treatment plant (WWTP) and a constructed wetland (WETLAND), were evaluated. The combined scenario (WWTP + WETLAND) was the most effective at improving reservoir water quality, bringing concentrations of T-N and T-P in the Hwaseong Reservoir to less than 3.54 and 0.15 mg ${L^{-1}$, 26.7 and 42.9% improvements, respectively, with 95% confidence. Overall, the Monte Carlo simulation in the integrated modeling system was practical for estimating uncertainty and reliable in water quality prediction. The approach described here may allow decisions to be made based on probability and level of risk, and its application is recommended.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.51-62
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• 2022

교통 혼잡을 해결하기 위한 AI 기반 속도 예측 연구는 활발하게 진행되고 있다. 하지만, 인공지능의 추론 과정을 설명하는 설명 가능한 AI의 중요성이 대두되고 있는 가운데 AI 기반 속도 예측의 결과를 해석하고 원인을 추리하는 연구는 미흡하였다. 따라서 본 논문에서는 '설명 가능 그래프 심층 인공신경망 (GNN)'을 고안하여 속도 예측뿐만 아니라, GNN 모델 입력값의 마스킹 기법에 기반하여 인근 도로 영향력을 정량적으로 분석함으로써 혼잡 등의 상황에 대한 추론 근거를 도출하였다. TOPIS 통행 속도 데이터를 활용하여 서울 시내 혼잡 도로를 기준으로 예측 및 분석 방법론을 적용한 후 영향력 높은 인근 도로의 속도를 가상으로 조절하는 시뮬레이션 통하여 혼잡 도로의 통행 속도가 개선됨을 확인하여 제안한 방법론의 타당성을 입증하였다. 이는 교통 네트워크에 제안한 방법론을 적용하고, 그 추론 결과에 기반한 특정 인근 도로를 제어하여 교통 흐름을 개선할 수 있다는 점에 의미가 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권6B호
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• pp.579-587
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• 2010

기상청에서 제공하는 강우수치예보정보를 활용하여 10일이내의 중기유량예측을 수행하였다. 기상청의 원시예보자료로는 2일예보를 위한 RDAPS와 10일예측을 위한 GDAPS예측자료를 활용하였다. 수치예보의 정확도를 제고하기 위하여 강우상세 정보를 생산할 수 있는 강수진단모형(QPM)과 QPM모의결과에 내재된 계통적 편이를 제거하기 위하여 분위사상과정 (Quantile Mapping)을 적용하였다. QPM모의결과를 유출모형의 입력정보로 활용하기 위하여 일관적인 체계를 갖춘 유역강수 정보로 변환하여, 장기연속유출모형인 SSARR모형을 이용하여 금강유역내 주요지점에서의 유량예측을 수행하여 유량예측에 대한 검증을 수행하였다. 2006년 1월 1일부터 6월 20일까지 강수예측을 수행한 결과 2일예측인 RQPM의 경우 기간 총강수량을 기준으로 실적강우대비 89.7%의 강수모의값을 보임으로서 양호한 예측성능을 확인할 수 있었다. 유량예측모의에 있어서는 2일예측의 경우 일부 강우사상에서 예측누락과 예측오류가 발생하였지만 전반적으로 유량예측이 양호한 수준이었다. 다만, 하류지점의 경우 조절유량에 의한 유출모형보정의 어려움과 수위-유량관계곡선의 신뢰도저하등의 이유로 예측성능이 떨어지는 경우도 있었다. GQPM에 대한 10일강우예측은 첨두강수와 강수총량에 있어서 다소 과소한 모의값을 보이고 있으며, 강수보정효과도 RDAPS에 비하여 저조한 수준이었다. 이 부분은 강수예측의 사후보정으로는 한계가 있는 것으로 보여지며 원시예측모형의 안정화를 통하여 개선할 수 있는 부분으로 판단된다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제32권3호
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• pp.264-269
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• 2011

To increase therapeutic efficiency and biological safety, it is important to precision control of acoustic output for therapeutic ultrasound equipment. In this paper, the electro-acoustic radiation conductance, one of electroacoustic characteristics of therapeutic ultrasound equipment, was measured by the radiation force balance method according to IEC 61161 standards and the acoustic output was estimated using the electro-acoustic radiation conductance. The estimation of acoustic output was conducted to continuous wave mode and pulse wave mode of duty cycle between 20% and 80%. The differences between prediction values and measurement results are within 5% of measurement uncertainty, which is a reasonably good agreement. The results show that acoustic output controlled by electro-acoustic radiation conductance was found to be an effective method.