• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권5호
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• pp.1690-1707
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• 2021

Precipitation prediction during flood season has been a key task of climate prediction for a long time. This type of prediction is linked with the national economy and people's livelihood, and is also one of the difficult problems in climatology. At present, there are some precipitation forecast models for the flood season, but there are also some deviations from these models, which makes it difficult to forecast accurately. In this paper, based on the measured precipitation data from the flood season from 1993 to 2019 and the precipitation return data of CWRF, ANN cycle modeling and a weighted integration method is used to correct the CWRF used in today's operational systems. The MAE and TCC of the precipitation forecast in the flood season are used to check the prediction performance of the proposed algorithm model. The results demonstrate a good correction effect for the proposed algorithm. In particular, the MAE error of the new algorithm is reduced by about 50%, while the time correlation TCC is improved by about 40%. Therefore, both the generalization of the correction results and the prediction performance are improved.

• 대한전기학회논문지
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• 제35권5호
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• pp.193-198
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• 1986

In this paper, 1-168 hours ahead load prediction algorithm is developed for power system economic weekly operation. Total load is composed of three components, which are base load, week load and weather-sensitive load. Base load and week load are predicted by moving average and exponential smoothing method, respectively. The days of moving average and smoothing constant are optimally determined. Weather-sensitive load is modeled by linear form. The paramiters of weather load model are estimated by exponentially weighted recursive least square method. The load prediction of special day is very tedious, difficult and remains many problems which should be improved. Test results are given for the day of different types using the actual load data of KEPCO.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.303-303
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• 2011

효율적인 수자원 관리를 위해서는 미래 수문자료의 예측치에 대한 구간을 추정하여 미래에 관측될 자료에 대한 정보를 얻는 문제는 어렵지만 중요한 부분에 해당한다. 특히 중장기 유량예측은 입력변수의 불확실성이 크므로 확률론적 방법을 적용한 예측이 유리하다. 본 연구에서는 SSARR 모형을 이용하여 현재 유역의 상태에 과거에 재현되었던 강우를 결합한 앙상블 유출시나리오를 생성하였다. 그리고 대청댐 월 유입량에 대한 확률론적 예측방안을 제시하기위하여 과거 시나리오의 관측 ESP(Ensemble Streamflow Prediction)확률 및 Croley방법, PDF-Ratio방법을 한국의 기상예측정보 실정에 맞는 가중치 부여방안으로 적용하여 분석하였다. 2010년도 상반기를 기준으로 각 분석 기법별 정확성을 검증한 결과 Croley, PDF-Ratio 등 기상전망을 가중치로 부여한 확률론적 예측기법의 효용성을 확인하였다.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제50권5호
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• pp.234-240
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• 2001

Audible noise (AN) produced by corona discharges from high voltage transmission lines is one of the more important considerations in line design. Therefore, line designers must pre-determine the AN using prediction formulas. This paper presents the results of applying evolutionary computation techniques using AN data from lines throughout the world to develop new, highly accurate formulas for predicting a A-weighted AN during heavy rain and stable rain from overhead ac lines. Calculated ANs using these new formulas and existing formulas are compared with measured data.

• 센서학회지
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• 제28권2호
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• pp.88-93
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• 2019

This paper is concerned with distributed fusion moving average prediction for continuous-time linear stochastic systems with multiple sensors. A distributed fusion with the weighted sum structure is applied to the optimal local moving average predictors. The distributed fusion prediction algorithm represents the optimal linear fusion by weighting matrices under the minimum mean square criterion. The derivation of equations for error cross-covariances between the local predictors is the key of this paper. Example demonstrates effectiveness of the distributed fusion moving average predictor.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.671-672
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• 2020

VVC(Versertile Video Codec)의 화면 내 예측은 인코더에서 영상을 적절하게 사각형 블록으로 분할하고, 블록 주변의 먼저 재구성된 참조샘플들을 이용하여 예측블록을 형성한다. 인코더는 화면 내 예측 모드에서 각 PU(Prediction Unit)에 대하여 MIP(Matrix-based weighted Intra Prediction) 적용 여부, MIP에서 matrix의 인덱스, MRL(Multi Reference Line)의 인덱스, DC/Planar/Angular 모드에 대한 최적모드를 고려하여 각 정보를 디코더로 전송하며 각 후보모드들의 압축효율을 비교하는 과정에서 높은 연산량을 요구한다. 본 논문에서는 이러한 모드 결정은 원본영상으로도 대략적인 결정이 가능하다는 전제를 가지고 NN(Nueral Netwrok)의 일종인 CNN(Convolutional Nerual Network)를 이용하여 복잡한 모드 결정 방법을 생략하는 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권3호
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• pp.170-176
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• 2010

무손실영상 압축에서 높은 압축률을 얻기 위해 데이터의 예측을 정확하게 하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 정확한 예측을 통해 압축률을 향상시키고 다중 해상도 기법을 사용하여 "빠른 미리보기"를 제공할 수 있는 압축 및 복원 알고리즘을 제안한다. 각 해상도의 영상이 단계적으로 처리되며 각 픽셀은 이전 단계의 픽셀 정보를 포함한 주변 픽셀 정보를 이용하여 압축되고 복원된다. 이때, 수평, 수직, 대각 경계선 정보와 평균 및 가중평균 정보를 이용해 예측함으로써 JPEG-LS 보다 3.6%, HINT보다 2.5% 좋은 엔트로피를 가지는 예측 성능을 얻을 수 있었다.

• 대기
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• 제28권3호
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• pp.247-261
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• 2018

The objective of this paper is to compare probabilistic temperature forecasts from different regional and global ensemble prediction systems over PyeongChang area. A statistical post-processing method is used to take into account combination and calibration of forecasts from different numerical prediction systems, laying greater weight on ensemble model that exhibits the best performance. Observations for temperature were obtained from the 30 stations in PyeongChang and three different ensemble forecasts derived from the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, Ensemble Prediction System for Global and Limited Area Ensemble Prediction System that were obtained between 1 May 2014 and 18 March 2017. Prior to applying to the post-processing methods, reliability analysis was conducted to identify the statistical consistency of ensemble forecasts and corresponding observations. Then, ensemble model output statistics and bias-corrected methods were applied to each raw ensemble model and then proposed weighted combination of ensembles. The results showed that the proposed methods provide improved performances than raw ensemble mean. In particular, multi-model forecast based on ensemble model output statistics was superior to the bias-corrected forecast in terms of deterministic prediction.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.226-228
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• 2005

Predicting the cellular location of an unknown protein gives valuable information for inferring the possible function of the protein. For more accurate Prediction system, we need a good feature extraction method that transforms the raw sequence data into the numerical feature vector, minimizing information loss. In this paper we propose new methods of extracting underlying features only from the sequence data by computing pairwise sequence alignment scores. In addition, we use composition based features to improve prediction accuracy. To construct an SVM ensemble from separately trained SVM classifiers, we propose specificity based weighted majority voting . The overall prediction accuracy evaluated by the 5-fold cross-validation reached $88.53\%$ for the eukaryotic animal data set. By comparing the prediction accuracy of various feature extraction methods, we could get the biological insight on the location of targeting information. Our numerical experiments confirm that our new feature extraction methods are very useful forpredicting subcellular localization of proteins.

• 지능정보연구
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• 제9권1호
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• pp.71-89
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• 2003

경영 분류 문제에 대한 많은 연구들은 여러가지 기법들간의 성과 비교에 대한 것이었지만, 각각의 연구들마다 가장 좋은 기법이 어떤 것인가에 대해서는 상이한 결론을 내고 있다. 다수의 분류 기법 중에서 가장 좋은 것을 사용하는 방법에 대한 대안으로,분류 기법을 통합하여 성과를 향상시키는 방법이 있다. 본 연구에서는 개별 분류 기법의 결과를 선형 결합하여 예측력을 높이는 방법을 제시하였다. 최 적 선형 결합 가중치를 계산하기 위해 혼합 정수 계 획 법을 사용하였다. 목적 함수로 사용한 오분류 비용의 최소화에서 오분류 비용은 부도 기업을 모형에서 정상으로 예측한 오류와 정상기업을 모형에서 부도 기업으로 예측한 오류의 합으로 정의하였다. 문제 풀이 과정을 단순화하기 위하여 본 논문에서는 절사점 (cutoff value)을 고정하였고, 경계 함수 (threshold function)를 배제하였다. 정수계획법의 계산을 위해 branch 8, bound 방법을 사용하였다. 선형 결합에 의한 모형의 예측력이 개별 기법에 의해 구축된 모형의 예측력을 상회하였고, 그 차이가 통계적으로도 유의하였다.