• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.631-636
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• 2006

In this paper, an algorithm of time series function forecasting using GMDH(group method of data handling) algorithm that gives more weight to the recent data is proposed. Traditional methods of GMDH forecasting gives same weights to the old and recent data, but by the point of view that the recent data is more important than the old data to forecast the future, an algorithm that makes the recent data contribute more to training is proposed for more accurate forecasting. The average error rate of electric power demand forecasting by the traditional GMDH algorithm which does not use data weighting algorithm is 0.9862 %, but as the result of applying the data weighting GMDH algorithm proposed in this paper to electric power forecasting demand the average error rate by the algorithm which uses data weighting algorithm and chooses the best data weighting rate is 0.688 %. Accordingly in forecasting the electric power demand by GMDH the proposed method can acquire the reduced error rate of 30.2 % compared to the traditional method.

• 한국농공학회논문집
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• 제50권3호
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• pp.91-104
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• 2008

This study developed the WSM (weighted scenario method)-AHP method that can optimize the weighting value for multi-criteria to make GIS grid-based potential surface. The potential surface has been used to simulate urban expansion using distributed cellular automata model and to generate land-use planning as basic data. This study formulated the WSM-AHP method in mathematically and applied to test region, Suwon city, which located on south area from Seoul. WSM-AHP method generates potential map for each pair of weighting value for all criteria, which one criterion is weighted with high weighting value and the others use low weighting value, considering that the summation for all criteria weighting values should be "1". The potential change rate to the step of weighted scenario for weighting value of criteria is standardized like AHP intensity matrix in this study. From the standard potential change rate, WSM-AHP intensity matrix is completed, and then the optimal weighting value is calculated from the maximum eigenvector of the WSM-AHP matrix, according to the new WSM-AHP method developed in this study. The applied results of new method showed that the optimal weighting value from WSM-AHP is more resonable than the general AHP specialists' evaluation for weighting value. The another new finding of this study is to suggest the deterministic approach to optimize the weighting value for the distributed CA model, which is used to find new city area and to generate rational land-use planning.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.35-41
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• 2020

본 논문은 Context Tree Weighting (CTW) 를 이용하여 Adaptive Multi-Rate (AMR) 데이터의 압축 성능을 개선하는 알고리즘을 제안한다. AMR은 IMT-2000에서 채택된 음성부호화 표준안으로써, 무선채널의 환경변화에 대처할 수 있도록 4.75 kbit/s 에서 12.2 kbit/s 까지 8가지의 전송률을 지원한다. CTW는 산술부호화기의 일종으로, 가변 차수 마르코프 모델을 사용하는 압축기이다. 우리는 CTW가 비트단위로 수행한다는 점을 고려하여 AMR 데이터를 변환한 후 CTW로 압축하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘의 유효성을 검증하기 위하여 ZIP을 포함한 기존 압축방식과 제안된 알고리즘의 압축률을 비교하는 실험을 하였다. 실험 결과, AMR 데이터의 평균 추가 압축률이 ZIP의 경우 약 3.21%, 제안된 알고리즘의 경우 약 9.10%로 나타났다. 따라서 본 논문에서 제안한 알고리즘이 AMR 데이터의 압축 성능을 약 5.89% 개선하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권6호
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• pp.485-493
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• 2006

본 연구는 최적 결합 방법을 이용하여 다른 시공간 특징을 가진 강수량 자료를 통합하는 것이다. 최적 결합 방법은 AWS 우량계 자료와 S-band RADAR 추정 강수량을 전 시간대의 자신의 평균 제곱 오차에 반비례 하도록 디자인 하였다. 훈련시간에 따른 적절한 최적 가중치를 결정하기 위하여, 훈련시간을 1-10시간까지 실험하기 위하여 긴 기간 동안 비가 지속되었던 장마 사례에 적용하였다. 최적 결합 강수량의 수평장은 훈련시간 2시간 이후부터는 평탄화된 구조를 보여주었고, 최적 결합 강수량은 참값으로 가정한 종관관측 강수량과 수평 구조 및 값의 크기가 잘 일치하였다. 이러한 결과는 최적결합 방법이 다양한 자료들을 이용하여 고해상도의 강수량을 생산하는 데 사용할 수 있다는 것을 제시한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제42권2호
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• pp.514-522
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• 2017

트래픽 오프로딩은 폭발적으로 증가하는 모바일 트래픽에 대응하기 위한 유망 솔루션이다. 오프로딩 방법 중, LIPA/SIPTO 오프로딩에서는 애플리케이션의 QoS 요구사항을 만족하면서 트래픽을 오프로딩할 수 있다. 또한, SNS로 인한 많은 트래픽때문에 social context를 이용한 트래픽 오프로딩이 필요하다. 그러므로, 본 논문에서는 social context를 이용하여 트래픽을 오프로딩하는 LIPA/SIPTO 오프로딩 알고리즘을 제안한다. 먼저, 애플리케이션 인기도를 social context로 이용하여 애플리케이션 선택확률을 정의한다. 그 다음, effective data rate 관점에서 소형셀 사용자의 QoS를 최대화하는 최적의 오프로딩 weighting factor를 찾는다. 마지막으로, 애플리케이션 선택확률과 오프로딩 weighting factor를 기반으로 각 애플리케이션의 오프로딩 비율을 정한다. 성능분석 결과, 제안한 알고리즘의 오프로딩 비율이 기존 알고리즘의 약 46%임에도 불구하고, 제안한 알고리즘의 effective data rate achievement ratio 값이 기존 알고리즘과 비슷한 것을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제40권4호
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• pp.359-369
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• 2021

수중통신에서 빠른 채널 특성의 변화에 따른 성능 감소를 보상하기 위해, 동일한 데이터를 여러 개의 주파수 대역으로 전송하는 다중 밴드 기법을 적용한다. 그러나 다중 밴드의 적용 시 특정한 밴드의 성능 열화로 전체 성능이 감소하는 현상이 발생한다. 이를 극복하기 위해 각 밴드의 오류율을 분석하여 성능이 열악한 밴드에 낮은 가중치를 할당할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 추정 Bit Error Rate(BER)을 이용한 가중치 설정 방법을 제안한다. 추정 BER을 이용한 가중치 설정 방식은 복호 된 데이터와 복조 후 데이터의 성능 차이를 이용하여 수신된 데이터의 신뢰도를 측정하며, 측정된 값을 이용하여 각 밴드별 가중치를 설정해 복호기로 입력하면 성능이 향상된다. 본 논문에서는 터보 부호화 기법을 적용하였으며 시뮬레이션을 이용하여 최적의 가중치 값을 설정해 해상 실험을 한 결과 추정 BER을 이용한 가중치 설정을 통해 오류를 모두 정정할 수 있었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권3호
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• pp.579-585
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• 2012

Many different semi-supervised learning algorithms have been proposed for use wit unlabeled data. However, most of them focus on classification problems. In this paper we propose a semi-supervised regression algorithm called the semi-supervised local constant estimator (SSLCE), based on the local constant estimator (LCE), and reveal the asymptotic properties of SSLCE. We also show that the SSLCE has a faster convergence rate than that of the LCE when a well chosen weighting factor is employed. Our experiment with synthetic data shows that the SSLCE can improve performance with unlabeled data, and we recommend its use with the proper size of unlabeled data.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.1171-1173
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• 2003

There are two datasets to estimate the area-mean and time-mean precipitation rate. For one, an array of surface rain gauges represents a series of rods that have to the time axis of the volume. And another data is that of a remote sensing make periodic overpasses at a fixed interval such as radar. The problem of optimally combining data from surface rain gauge data and remote sensed data is considered. In order to combining remote sensed data with Automatic Weather Station (AWS), we use optimal weighting method, which is similar to the method of [2]. They had suggested optimal weights that minimized value of the mean square error. In this paper, optimal weight is evaluated for the cases such as Changma, summer Monsoon, Typhoon and orographic rain.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.43-49
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• 2020

본 논문은 입력 영상 데이터를 블록 적응적으로 Context Tree Weighting을 사용하여 산술 부호 기반의 무손실 영상 압축 방법을 제안한다. CTW 기법은 입력 데이터를 비트 단위로 예측 및 압축을 하는 특성을 가진다. 또한, CTW 기법은 미지의 모델 및 파라미터에 대해서도 효율적인 압축을 한다는 점에서 장점을 보여준다. 본 연구에서는 무손실 압축이 필요한 항공 및 위성 사진을 옵션 정보에 따라 분할한 다음 각각 CTW 기반의 산술 부호기를 적용하여 압축의 효율을 증대하고자 한다. 항공 및 위성 사진은 영상 내 정보의 가치가 높으므로 무손실 압축이 불가피하다. 또한, 영상 크기가 일반적인 영상에 비해 크기 때문에 고압축 역시 필요하다. 기존의 무손실 압축 기법으로는 대용량의 중요 영상을 압축하는 데에 어려움이 존재한다. 이러한 이유로, 본 논문에서는 분할하지 않은 영상을 압축할 때 보다 제안하는 방법을 통해 영상을 압축했을 때 더 높은 압축률을 보여주기 위한 실험을 제공한다. 실험을 통해 기존의 무손실 압축 기법을 사용하여 압축을 진행했을 때 보다 CTW 기법을 이용하여 분할한 영상을 압축했을 때의 압축률이 더 높음을 확인할 수 있다.

• 한국광학회지
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• 제9권6호
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• pp.417-422
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• 1998

쌍안정 TN LCD를 매트릭스 어드레싱 구동을 할 때 패널 파라미터와 구동 파형을 최적화하는 방법을 제시하였다. 쌍안정 TN 액정 셀에서 데이터 전압이 광 수위칭 특성에 미치는 영향을 측정하였고 이를 이론적으로 모델링 하였다. 스위칭에 데이터 전압이 미치는 영향을 고려하기 위해 시간의 함수로써 weighting 함수를 도입하였다. Weighting 함수를 알아내면 최소의 데이터 펄스폭을 계산함으로써 멀티플렉싱 구동을 위한 최대의 구동 라인 수를 계산할 수 있다. 또한 패널 파라미터(예, d/p)를 변화 시키면서 테스트 셀을 구동하면 고속 동작을 위한 파라미터를 최적화할 수 있다. 이로부터 이론적 예측과 실험 결과가 잘 일치하는 것을 확인하였다.