• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제27권8호
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• pp.741-751
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• 2000

슈퍼스칼라 프로세서에서 명령어 수준 병렬성(Instruction Level Parallelism)을 적극적으로 활용하기 위해서는 명령들 사이에 존재하는 제어 종속관계 및 데이타 종속관계를 극복하는 것이 필수적이다. 데이타 값 예측은 하나의 명령 결과가 생성되기 전에 미리 결과 값을 예측하고 이 예측된 결과를 사용하여 데이타 종속관계가 있는 명령들을 투기적으로 실행(speculative execution)하는 기법이다. 본 논문에서는 동적 분류 능력을 갖는 혼합형 데이타 값 예측기를 제안한다. 제안된 예측기는 최근 값 예측기, 스트라이드 예측기 및 2 단계 예측기를 결합한 혼합형으로 구성되며, 예측되는 명령은 하드웨어에 의한 동적 분류에 의해 각 예측기로 할당된다. 각 명령들의 특성에 따라 각 예측기로 실행 시에 동적 분류됨으로써 각 예측기는 기존의 혼합형 방식보다도 더욱 효과적으로 활용될 수 있다. 제안된 방식의 타당성 검증을 위해 실행구동방식(execution-driven) 시뮬레이터를 사용하여 SPECint95 벤치마크를 시뮬레이션하여 비교한다. 실험 결과 Instruction Per Cycle 비교실험에서 2 단계 예측기 보다 0.36, 혼합형 예측기 보다 0.0l8의 성능을 보였고, 제안된 방식이 기존의 혼합형 방식보다 예측 정확도가 평균 16%가 향상되었고, 하드웨어 비용을 측정한 결과 45%의 감소효과를 얻었다.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.755-762
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• 2023

우주방사선을 측정을 위해서는 측정장비의 신뢰성이 중요하다. 본연구는 이에 대한 실증으로 현재 우리나라에서 운영되고 있는 우주방사선 실측장비인 Liulin와 TEPC을 항공기에 탑재하여 인천과 로스엔젤레스 구간에서 측정하여 비교하였다. 또한 우주방사선량을 확인하기 위해서는 사전에 예측프로그램을 통한 분석이 필요하므로 FAA가 개발한 CARI-6M과 우리나라의 KREAM 프로그램을 사용하여 예측치를 도출하였다. 검증결과 2개의 장비는 허용수준인 20% 이내로 장비 신뢰도에 문제가 없었다. 또한, 예측프로그램도 각각의 차이가 매우 미세한 것으로 나타났다. 그러나 예측프로그램의 예측값과 실측치와는 큰 차이를 보이는 것으로 분석되었다. 따라서 이에 대한 보정이나 지속적인 연구를 통하여 예측치가 실측치와 유사하도록 프로그램을 보완하는 것이 요구된다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제14권2호
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• pp.277-292
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• 2005

This paper uses a data mining approach to develop bankruptcy prediction models suitable for traditional (off-line) companies and electronic (on-line) companies. It observes the differences in the composition prediction models between these two types of companies and provides interpretation of bankruptcy classifications. The bankruptcy prediction models revealed the major variables in predicting bankruptcy to be 'cash flow to total assets' and 'gross value-added to net sales' for traditional off-line companies while 'cash flow to liabilities','gross value-added to net sales', and 'current ratio' for electronic companies. The accuracy rates of final prediction models for traditional off-line and electronic companies were found to be $84.7\%\;and\;82.4\%$, respectively. When the model for traditional off-line companies was applied for electronic companies, prediction accuracy dropped significantly in the case of bankruptcy classification (from $70.4\%\;to\;45.2\%$) at the level of a blind guess ($41.30\%$). Therefore, the need for different models for traditional off-line and electronic companies is justified.

• 한국식품저장유통학회지
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• 제30권2호
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• pp.224-234
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• 2023

We analyzed the major quality characteristics of red pepper powders from various regions and predicted these characteristics nondestructively using shortwave infrared hyperspectral imaging (HSI) technology. We conducted partial least squares regression analysis on 70% (n=71) of the acquired hyperspectral data of the red pepper powders to examine the major quality characteristics. R_c² values of ≥0.8 were obtained for the ASTA color value (0.9263) and capsaicinoid content (0.8310). The developed quality prediction model was validated using the remaining 30% (n=35) of the hyperspectral data; the highest accuracy was achieved for the ASTA color value (R_p²=0.8488), and similar validity levels were achieved for the capsaicinoid and moisture contents. To increase the accuracy of the quality prediction model, we conducted spectrum preprocessing using SNV, MSC, SG-1, and SG-2, and the model's accuracy was verified. The results indicated that the accuracy of the model was most significantly improved by the MSC method, and the prediction accuracy for the ASTA color value was the highest for all the spectrum preprocessing methods. Our findings suggest that the quality characteristics of red pepper powders, even powders that do not conform to specific variables such as particle size and moisture content, can be predicted via HSI.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.1467-1477
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• 2011

본 논문에서는 고객 맞춤 서비스의 선호도를 정확하게 예측하기 위하여 사용자 프로파일 분석, 사용자간 유사도 분석을 이용한 HPPS(Hybrid Preference Prediction System) 설계를 제안한다. 기존의 NBCFA(Neighborhood Based Collaborative Filtering Algorithm)과 달리, 본 논문은 첫째, 선호도 예측식에서 이웃의 상품 평가가 없을 경우 상품에 대한 평균값을 이용하도록 하였고, 둘째, 선호도 예측식에서 사용자의 특성을 분석한 가중치를 반영하도록 하였고, 끝으로, 인접 이웃을 선정할 때 유사도, 상품 평가 여부, 평가 횟수를 반영하여 HPPS에 선호도의 정확도를 향상시켰다. 따라서 첫째와 둘째의 선호도 예측식을 이용하면 HPPS의 정확도는 기존의 NBCFA에 비해 97.24% 향상되었고, 인접이웃 선정방식에서도 HPPS 시스템의 정확도가 75% 향상되었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권7호
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• pp.307-314
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• 2022

최근 전력수요를 예측하기 위해 통계기반 시계열 분석 기법을 대체하기 위해 딥러닝 기법을 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 딥러닝 기반 전력수요 예측 연구 결과를 분석한 결과, LSTM 기반 예측 모델의 성능이 우수한 것으로 규명되었으나 장기간의 지역 범위 전력수요 예측에 대해 LSTM 기반 모델의 성능이 충분하지 않음을 확인할 수 있다. 본 연구에서는 기온 데이터를 반영하여 24시간 이전에 전력수요를 예측하는 WaveNet 기반 딥러닝 모델을 개발하여, 실제 사용하고 있는 통계적 시계열 예측 기법의 정확도(MAPE 값 2%)보다 우수한 예측 성능을 달성하는 모델을 개발하고자 한다. 먼저 WaveNet의 핵심 구조인 팽창인과 1차원 합성곱 신경망 구조를 소개하고, 전력수요와 기온 데이터를 입력값으로 모델에 주입하기 위한 데이터 전처리 과정을 제시한다. 다음으로, 개선된 WaveNet 모델을 학습하고 검증하는 방법을 제시한다. 성능 비교 결과, WaveNet 기반 모델에 기온 데이터를 반영한 방법은 전체 검증데이터에 대해 MAPE 값 1.33%를 달성하였고, 동일한 구조의 모델에서 기온 데이터를 반영하지 않는 것(MAPE 값 2.31%)보다 우수한 전력수요 예측 결과를 나타내고 있음을 확인할 수 있다.

• 환경영향평가
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• 제33권2호
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• pp.84-98
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• 2024

본 연구는 인천, 수원, 원주, 양산 지역에서 발파작업 동안 취득한 320개의 발파 진동 및 발파 소음 데이터를 사용하여, 발파 진동 및 발파 소음 추정에 적용가능한 예측식을 개발하였다. 발파진동 예측식은 회귀분석결과, SRSD 및 CRSD에 의한 상관계수가 각각 0.879, 0.890이며 두 경우 모두 R² ≥ 0.7로 나타났다. 발파소음 예측식은 단계적 회귀분석을 수행한 결과, 상관계수는 0.911, R² ≥ 0.7로 유의미하게 높은 상관관계를 보였다. 상수값 결정을 위한 추가 회귀분석 결과 상관계수는 0.881, R² ≥ 0.7로 나타났다. 상기의 결과, 개발된 예측식이 다른 도시지역의 재건축사업이나 공동주택 건설에 따른 환경영향평가나 교육환경평가의 소음·진동분야 보고서 작성 시 정합성이 높은 발파소음·진동 예측값을 도출할 수 있을것으로 기대한다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2008년도 추계학술대회논문집
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• pp.709-714
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• 2008

The various computer programs are used in computer simulation of the traffic noise prediction. But the difference or problem of calculation method used for road traffic noise prediction is not exactly investigated. In this paper, Road traffic noise is predicted on the specific regions by using four prediction methods such as XPS31-133 model(France), RLS-90 model(Germany), ASJ RTN model(Japan) and FHWA model(U.S.A.), which are operated by a program named SoundPLAN, a program to predict road traffic noise. Those prediction values are compared with a measurement value. The results show that four prediction values for taraffic noise are a little different, because of various input factors according to the prediction methods.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권4호
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• pp.803-811
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• 2010

This study analyzes the characteristics of preference ratings by dividing estimated values into four groups according to rank correlation coefficient after obtaining preference estimated value to user's ratings by using collaborative filtering algorithm. It is known that the value of standard error of skewness and standard error of kurtosis lower in the group of higher rank correlation coefficient This explains that the preference of higher rank correlation coefficient has lower extreme values and the differences of preference rating values. In addition, top n recommendation lists are made after obtaining rank fitting by using the result ranks of prediction value and the ranks of real rated values, and this top n is applied to the four groups. The value of top n recommendation is calculated higher in the group of higher rank correlation coefficient, and the recommendation accuracy in the group of higher rank correlation coefficient is higher than that in the group of lower rank correlation coefficient Thus, when using standard error of skewness and standard error of kurtosis in recommender system, rank correlation coefficient can be higher, and so the accuracy of recommendation prediction can be increased.

• The Journal of Korean Physical Therapy
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• 제19권3호
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• pp.41-46
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• 2007

Purpose: This study was to investigate how dose the radiography findings are to magnetic resonance (MR) image findings in the L5-S1 instability patients. The subjects of this study were comprised of eleven males and fifteen females, who had Lumbago and agreed with this research. Methods: Radiography and MR images of Lumbar spine were acquired respectively from subjects in conditions of maximum flexion and extension. The horizontal and angular displacements in lumabosacral spine radiography were used to assess the instability of lumbar spine. MR images were also used to evaluate the intervertebral disc abnormalities and change of bone marrow. Results: The results are as follows. 1. In the case of flexion transitional displacement proposed by Dupuis et al, the specificity and negative predictive value were good accuracy ($0.7{\sim}0.8$), and the negative predictive value was in average. In the case of extension displacement, the negative predictive value was about average ($0.6{\sim}0.7$), but the sensitivity, specificity and positive predictive value were below the poor (<0.6). On the other side, the specificity was about average but other things were below in the case of angular displacement. 2. In the case of flexion transitional displacement proposed by Dupuis et al., compared with the intervertebral disc abnormalities, the negative prediction value was excellent, the sensitivity good, and the specificity about average. In the case of extension, the negative prediction value was about average, but the other things were poor. On the other side the specificity and negative predictive value had good accuracy and the sensitivity and positive prediction value were below average in the case of angular displacement. Conclusion: The above results show that the radiography finding is sufficiently helpful to find the lumbar spine instability as an economic point of view.