• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권10호
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• pp.983-991
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• 2003

인터넷 상의 웹기반교육은 시$.$공간을 초월하여 많은 학습자들에게 관련 정보와 지식을 제공하고 있다. 그러나 웹 기반교육에서는 학습자의 학습진행상태를 단지 시험을 통해서만 확인 할 수 있는 문제가 있다. 본 논문은 웹기반교육에서 학습자의 학습 과정에 문제가 있는지를 검사하고, 문제가 있는 학생들을 발견할 수 있는 웹 모니터링 기법을 소개한다. 그 기법에서 본 논문은 이전 학을 단위들에 대한 학습자의 학습시간과 형성평가점수들에 기초하여 다음에 진행할 학습 단위에 대한 학습 시간을 예측할 수 있는 학습 시간 예측 모델을 제안한다. 이 기법은 교수자에게 학습자의 학습진행상태를 제공한다. 이 방법은 만약 학습자가 예측학습시간을 초과하였을 경우에는 자동으로 경고 메시지를 보내어 학습자가 다시 학습 과정에 잘 임하도록 독려하는데 이용될 수 있다. 학습시간 예측모델을 이용한 웹 모니터링에 관한 사례 연구를 통해 측정한 결과, 학습진행상태가 원만하지 않는 학습자의 대부분은 형성평가 점수가 저조하였다. 또한, 그들은 학습진행상태가 원만하지 않는 자신의 학습 습관을 그대로 유지하고 있는 것으로 나타났다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권2호
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• pp.80-92
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• 2023

도시에 많은 사람들이 밀집하여 살아가면서 기존에 예측하지 못했던 범죄, 사고, 감염병 등의 비정상 이벤트가 발생은 도시 내 이용자 수요에 영향을 미치게 된다. 이러한 불확실성(uncertainty)이 내포된 정보를 기반으로 도시 내 이용자 수요에 대한 시계열적 예측을 수행한다면 신뢰성 있는 결과 도출이 불가능하다. 특히, 2020년 초 발발한 COVID-19는 비정상적인 이동통행패턴의 변화를 불러 일으키며 시계열 수요예측을 어렵게 만들었기에 이러한 변화를 검지하고 이를 반영하여 정확한 수요를 예측 수행할 수 있는 방법론의 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 연구는 COVID-19로 인한 비정상적 이벤트를 자동으로 검지하고 예측하는 모형 파이프라인을 구축하였다. 이는 도시 내 다양한 분야에서의 불규칙적이고 비정상적인 이벤트로 인한 수요변화가 일어나는 상황에 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 생각된다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1988년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); 한국전력공사연수원, 서울; 21-22 Oct. 1988
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• pp.219-224
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• 1988

A decentralised computational procedure is proposed for the optimal feedback gain matrix of large-scale discrete-time systems with time-delays. The constant feedback gain matrix is computed from the optimal state and input trajectries obtained hierarchically by the interaction prediction method. All the calculation in this approach are done off-line. The resulting gains are optimal for all the initial conditions. The interaction prediction method is applied to time-delay large-scale systems with general structures by extending the dimensions of coupling matices. A numerical exampie illustrates the algorithm.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.969-972
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• 2016

본 논문에서는 고성능 HEVC intra prediction을 위한 Angular 모드 결정 알고리즘을 제안한다. HEVC의 intra prediction은 공간적 중복성을 제거하기 위해 사용된다. Intra prediction은 총 35개의 모드를 가지며, $64{\times}64$에서 $4{\times}4$ 블록 크기까지 35개의 모드를 수행 후 최적의 cost를 갖는 블록 크기 및 모드를 결정한다. Intra prediction은 각 블록 크기마다 35개의 모드를 수행하기 때문에 높은 연산량과 연산시간을 가지고 있다. 제안하는 Angular 모드 결정 알고리즘은 원본영상의 간단한 픽셀차이를 가지고 Angular 모드 1개를 선택한다. 선택된 Angular 모드와 Planar 모드, DC 모드로 intra prediction을 수행하여 최적의 cost를 갖는 모드를 결정한다. 성능 평가 지표는 BD-PSNR과 BD-Bitrate를 사용하였으며, 제안하는 알고리즘과 HM-16.9를 비교한 결과 BD-PSNR은 평균 0.035 증가하였고, BD-Bitrate는 평균 0.623 감소했다. 또한, 인코딩 타임은 약 6.905% 감소하였다.

• 대한산업공학회지
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• 제31권4호
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• pp.334-340
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• 2005

A mouse is an important input device that is used in most of all computer works. A mouse control time prediction model was proposed in this study. Especially, the model described the time of mouse control that made a cursor to move within path constraints. The model was developed by a laboratory experiment. Cursor movement times were measured in 36 task conditions; 3 levels of path length, 3 levels of path width and 4 levels of target's width. 12 subjects participated in all conditions. The time of cursor movement with path constraints could be better explained by the combination of Fitts' law with steering law($r^2=0.947$) than by the other models; Fitts' law($r^2=0.740$), Steering law($r^2=0.633$) and Crossman's model($r^2=0.897$). The proposed model is expected to be used in menu design or computer game design.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제18권1호
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• pp.17-29
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• 2007

The major purpose of this article is the comparison of estimation method with Newton-Raphson, Kalman-filter, and prediction method with Kalman prediction. Conditional expectation in space time bilinear(STBL) model, which is a very powerful and parsimonious nonlinear time-series model for the space time series data can be viewed as a set of time series collected simultaneously at a number of spatial locations and time points, and which have appeared in a important applications areas: geography, geology, natural resources, ecology, epidemiology, etc.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제51권1호
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• pp.39-42
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• 2002

For the purpose of modeling EEG signal which has nonstationary and nonlinear dynamic characteristics, this paper propose a state feedback real time recurrent neural network model. The state feedback real time recurrent neural network is structured to have memory structure in the state of hidden layers so that it has arbitrary dynamics and ability to deal with time-varying input through its own temporal operation. For the model test, Mackey-Glass time series is used as a nonlinear dynamic system and the model is applied to the prediction of three types of EEG, alpha wave, beta wave and epileptic EEG. Experimental results show that the performance of the proposed model is better than that of other neural network models which are compared in this paper in some view points of the converging speed in learning stage and normalized mean square error for the test data set.

• 한국해양공학회지
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• 제10권1호
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• pp.47-52
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• 1996

This paper deals with a study on improvement of long-time creep life prediction of steam turbine rotor steels by using initial strain method as a new approach at high temperatures of 500 to 70$0^{\circ}C$ . The main result shows that the inital strain method could be reliably utilized to predict and evaluate the long-time creep life as creep rupture strength and that the predicting equation for long-time creep life under a certain creep stress at a certain high temperature could be empirically derived out from each initial instantaneous strain measured.

• KCI Concrete Journal
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• 제11권3호
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• pp.99-107
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• 1999

In designing the Prestressed concrete box-girder bridge. dead load, prestressing force, creep and shrinkage of concrete are the main factors which influence the camber and deflection of segmental concrete structure under construction. Among these factors the creep and shrinkage are the functions of the time-dependent property which. therefore, must be considered with time. The prediction model for estimating creep and shrinkage of concrete has been suggested by ACI, CEB/FIP, JSCE and KSCE design code and EMM, AEMM, RCM, IDM and SSM has been suggested for analytical method in consideration of time-dependent characteristics. In this study the creep test was carried out for four different curing ages of concrete which were applied to the Prestressed concrete structure at the construction site, and the results of test were compared with the values of creep prediction proposed by the design code. Also the creep test was performed with step-wise incremental stresses and the results were compared to the analytical values.

• ETRI Journal
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• 제46권3호
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• pp.473-484
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• 2024

We introduce a machine learning-based web application to help travel agents plan a package tour schedule. K-nearest neighbor (KNN) classification predicts the optimal tourists' dwelling time based on a variety of information to automatically generate a convenient tour schedule. A database collected in collaboration with an established travel agency is fed into the KNN algorithm implemented in the Python language, and the predicted dwelling times are sent to the web application via a RESTful application programming interface provided by the Flask framework. The web application displays a page in which the agents can configure the initial data and predict the optimal dwelling time and automatically update the tour schedule. After conducting a performance evaluation by simulating a scenario on a computer running the Windows operating system, the average response time was 1.762 s, and the prediction consistency was 100% over 100 iterations.