• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.59-72
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• 2006

유 무선 네트워크의 기술의 발전과 단말기의 소형화 기술은 이동 환경에서 다양한 단말기를 이용하여 멀티미디어 콘텐츠를 이용할 수 있게 만들었다. 그러나 네트워크의 구성과 단말기들의 성능이 다양해짐에 따라, 동일한 품질의 컨텐츠를 다양한 이동 환경에 위치한 사용자에게 서비스를 제공하는 것은 매우 어려운 일이다. 그러므로 멀티미디어 스트리밍 시스템은 사용자의 네트워크와 단말기 환경을 고려하여 적응적으로 서비스를 제공하여 한다. 트랜스코딩 기법은 다양한 네트워크 환경에서 적응적인 비디오 스트리밍 서비스를 제공하기 위한 하나의 방법이다. 본 논문은 다양한 네트워크 환경에서 비디오 스트림을 서비스하기 위해 예측주기를 이용한 동적 프레임 삭제 트랜스코딩 기법을 제안한다. 제안된 트랜스코더에서는 부호기의 예측주기와 프레임율을 조절하는 삭제주기를 이용하여 트랜스코딩 과정에서 소요되는 시간을 최적화 할 수 있다. 실험 결과, 기존의 동적 프레임 삭제 트랜스코딩 기법에 비해서 본 논문에서 제안한 기법을 PSNR값은 유사한 반면에 계산 복잡도에서 매우 높은 성능 향상을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권10호
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• pp.823-835
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• 2006

멀티미디어 서비스가 전체 인터넷의 많은 부분을 차지하고 있으며, 계속해서 관심이 증가되고 있다. 네트워크가 다양해지고 구성 단말들의 종류도 다양해짐에 따라, 획일적인 컨텐츠로 멀티미디어 서비스를 하는 것이 불가능해졌다. 각 단말별 요구도 다양해지고, 네트워크의 대역폭도 다양해짐에 따라서 적응적인 서비스가 요구된다. 비디오 트랜스코딩은 멀티미디어 데이타를 적응성 있게 서비스할 수 있는 좋은 방법이다. 본 논문은 멀티미디어 데이타를 스트리밍 하기 위해 부호기, 트랜스코더, 복호기로 구성된 시스템을 제안한다. 부호기는 예측 주기를 이용하여 트랜스코딩할 경우의 계산 복잡도 및 PSNR을 향상시켰고, 복호기는 일반적인 미디어 재생기와 거의 유사하다. 트랜스코더에서는 부호기의 예측주기와 프레임율을 조절하는 삭제주기를 통해서 효율적인 계산 과정을 선택한다. 실험 결과, 기존의 트랜스코더와 부호기, 복호기를 이용한 시스템에 비해서 본 논문에서 제안한 시스템이 계산복잡도와 PSNR에서 높게 나타났다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권12호
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• pp.293-299
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• 2018

기상은 농작물 재배에 많은 영향을 미친다. 농작물 재배지의 기상정보는 효율적인 농작물 재배 및 관리에 필수적이다. 농업기상 정보의 높은 수요에도 불구하고 이에 대한 연구는 부족하다. 본 연구는 중장기 계절예측정보인 GloSea5와 심층 신경망을 통해 양파의 주산지인 전라남도의 농업기상 정보 생산 방법을 다룬다. 연구방법으로는 매일 생산되는 GloSea5 기상정보를 훈련시키기 위해 슬라이딩 창 방법을 활용한 심층신경망 모형이 사용되었다. 모형의 정확도평가는 농업기상관측소의 일 평균기온과 GloSea5 예측값 그리고 딥러닝 예측값 차이의 RMSE와 MAE로 계산하였다. 심층신경망 모형은 학습기간이 늘어날수록 정확도가 향상되므로 학습기간과 예측기간에 따른 예측성능을 비교하였다. 분석결과 학습기간과 예측기간은 비례하지만 계절변화에 따른 추세성이 반영되는 한계점이 있었다. 이를 보안하기 위해 예측값과 관측값의 차이를 다음날 예측값에 적용시킨 후보정 심층신경망 모형을 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.191-209
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• 2022

2020년 코로나19 발발 이후 한국 경제를 포함한 국제 시장 환경은 급속하게 변하고 있고 한국 금융시장의 중요 경제 지표인 원/달러 환율도 요동치고 있다. 대외 의존도가 높은 한국 경제에서 환율에 대한 이해는 항상 중요한 연구 과제였고, 특히 코로나 확산이 환율에 미치는 연구는 시기적으로 많은 경제 학자들의 관심사이기도 하다. 따라서 본 연구는 코로나19 발발 이후 환율과 경제 지표의 관계를 분석하고 환율 예측을 위한 단변량 다변량 예측 모형을 구축하여 모형의 예측 성능을 비교 검증을 하였다. 코로나 전후 기간을 세 기간으로 나눠서 기간 1은 코로나 발발전과 초기, 기간 2는 코로나 대확산, 기간 3을 코로나 안정기로 나누고 기간 1의 환율 데이터를 학습한 SARIMA 모형과 같은 기간의 경제 변수와 환율 데이터를 학습한 ARDL 모형의 예측 성능을 비교하였다. 기간별 RMSE기준으로 SARIMA 모형은 기간 2에서 예측 성능이 뛰어나고 ARDL 모형은 기간 3에서 예측 성능이 가장 우수한 것으로 나타났다. 연구 결론은 환율과 경제 변수의 통상적인 관계가 나타나는 기간 3에서는 변수 관계를 반영하는 ARDL 모형이 좀 더 예측 성능이 좋은 모델이고 기존의 전형적인 환율과 경제 변수의 패턴에서 벗어난 과도기 시기인 기간 2에는 과거 환율 추이만 반영하는 SARIMA 모형이 좀 더 우수한 예측 성능을 보여주는 모델로 검증되었다.

• 대한기계학회논문집
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• 제16권8호
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• pp.1503-1512
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• 1992

본 연구에서는 열화평가 및 수명예측에 있어서 가장 중요한 문제로 대두되는 기계구조물의 사용시간과 부식 정도에 대한 관계 곡선을 규명하기 위하여 실험실의 가혹 환경하에서 부식을 시키면서 표면을 측정한 데이터로 통계적인 파라메타(parame- ter)를 추정하여, 인공부식시킨 부식재로 피로 강도를 평가하고, 또 부식된 구조물의 잔존수명을 예측할 수 있는 하나의 방법을 제시하고저 한다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제16권8호
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• pp.3097-3100
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• 2015

Projections of cancer cases are particularly useful in developing countries to plan and prioritize both diagnostic and treatment facilities. In the prediction of cancer cases for the future period say after 5 years or after 10 years, it is imperative to use the knowledge of past time trends in incidence rates as well as in population at risk. In most of the recently published studies the duration for which the time trend was assessed was more than 10 years while in few studies the duration was between 5-7 years. This raises the question as to what is the optimum time period which should be used for assessment of time trends and projections. Thus, the present paper explores the suitability of different time periods to predict the future rates so that the valid projections of cancer burden can be done for India. The cancer incidence data of selected cancer sites of Bangalore, Bhopal, Chennai, Delhi and Mumbai PBCR for the period of 1991-2009 was utilized. The three time periods were selected namely 1991-2005; 1996-2005, 1999-2005 to assess the time trends and projections. For the five selected sites, each for males and females and for each registry, the time trend was assessed and the linear regression equation was obtained to give prediction for the years 2006, 2007, 2008 and 2009. These predictions were compared with actual incidence data. The time period giving the least error in prediction was adjudged as the best. The result of the current analysis suggested that for projections of cancer cases, the 10 years duration data are most appropriate as compared to 7 year or 15 year incidence data.

• 융합보안논문지
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• 제23권1호
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• pp.89-95
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• 2023

자동차보험 사고 환자의 진료비 감소를 위한 대책 마련에 도움을 주기 위해 본 연구에서는 자동차보험 사고 40대~50대 경상 환자들의 진료비에 가장 핵심 요소인 진료 기간을 예측하고 진료 기간에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 이를 위해 Decision Tree 등 5개 알고리즘을 활용한 머신러닝 모델을 생성하고 모델간에 그 성능을 비교·분석하였다. 진료 기간 예측에 정밀도, 재현율, FI 점수 등 3가지 평가 지표에서 좋은 성능을 나타낸 알고리즘은 Decision Tree, Gradient Boosting 및 XGBoost 등 3가지였다. 그리고 진료 기간 예측에 영향을 미치는 요인 분석 결과, 병원의 종류, 진료 지역, 나이, 성별 등으로 나타났다. 본 연구를 통해 AutoML을 활용한 손쉬운 연구 방법을 제시하였으며, 본 연구 결과가 자동차보험 사고 진료비 경감을 위한 정책에 도움이 되기를 기대한다.

• 모자간호학회지
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• 제1권
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• pp.34-44
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• 1991

The purposes of this study were to predict newborn birthweight by use of gestational period and fundal height and to identify growth curve of fundal height according to gestational period and growth curve of newborn birthweight according to fundal height. The subjects for the study were 802 women who delivered the normal newborn babies at Seoul National University Hospital from Sep. 1, 1981 to Aug.31, 1986. The data were collected bit chart review and analyzed nth SPSS program. The results of study were as follows : 1. The multiple regression equation ($R^2$=0.416) used for the prediction of newborn birthweight was y=(newborn birthweight, kg)=-4.421+0.075$x_1$(fundal height, cm)+0.053$x_2$(gestational period, weeks)+0.016$x_3$(abdominal girth, cm)+0.010$x_4$(maternal height, cm) 2. The growth curve of fundal height according to gestational period was obtained by polynomial regression. The regression equation was Y(fundal height, cm)=-36.78+18.58$log_ex$(gestational period, weeks) The growth curve of newborn birth weight according to fundal height was obtained by polynomial regression. The regression equation was Y(newborn birthweight, kg)=-8.09+3.27$log_ex$ (Fundal Height, cm) 3. In the following subgroups no significant difference was found in fundal height : engaged vs. nonengaged presentation, and nulliparous vs. multiparous women.

• 대기
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• 제23권1호
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• pp.73-83
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• 2013

In recent several years, East Asia, Europe and North America have suffered successive cold winters and a number of historical records on the extreme weathers are replaced with new record-breaking cold events. As a possible explanation, several studies suggested that cryospheric conditions of Northern Hemisphere (NH), i.e. Arctic sea-ice and snow cover over northern part of major continents, are changing significantly and now play an active role for modulating midlatitude atmospheric circulation patterns that could bring cold winters for some regions in midlatitude. In this study, a dynamical seasonal prediction system for NH winter is newly developed using the snow depth initialization technique and statistically predicted sea-ice boundary condition. Since the snow depth shows largest variability in October, entire period of October has been utilized as a training period for the land surface initialization and model land surface during the period is continuously forced by the observed daily atmospheric conditions and snow depths. A simple persistent anomaly decaying toward an averaged sea-ice condition has been used for the statistical prediction of sea-ice boundary conditions. The constructed dynamical prediction system has been tested for winter 2012/13 starting at November 1 using 16 different initial conditions and the results are discussed. Implications and a future direction for further development are also described.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.611-612
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• 2015

Prediction algorithm of the energy storage system in accordance with the load pattern can cause economic loss in case of a failure prediction. In this paper, we compare the electricity charge between industrial power system with ESS - this case's operation is based on Non-prediction operation method. - and without ESS. In addition, we derive the payback period.