본 연구는 $\circled1$Cellular Automata(이하 CA)모형을 기반으로 대규모 네트워크에 적용 가능한 보다 현실적인 CA차량모형 구축. $\circled2$구축된 CA차량모형을 이용한 차량 모의실험기의 개발과 개발된 차량 모의실험기를 이용한 단기링크통행시간 예측으로 구성된다. 구축된 CA차량추종모형은 기존의 CA차량추종모형 보다 현실적으로 감속을 통한 정지과정을 설명하면서 거시적 지표인 교통량-밀도-속도관계를 설명하였다. 또한 링크의 유출교통량(Outflow)을 제어하기 위한 차량의 링크전이모형은 기존의 차량 링크전이모형에 비하여 보다 안정된 대기차량을 형성하였다. 단기링크통행시간 예측을 위한 차량모의실험기는 대규모 가로망에 적용이 가능하도록 차량묶음(Packet, 이하차량묶음)방식과 링크기반 모의실험방식으로 컴퓨터의 연산 수행속도 및 메모리를 효율적으로 처리할 수 있었으며, 기존의 시계열자료 예측기법에서 고려할 수 없었던 차량의 행태 및 링크 상에서 발생하는 이동류 과포화, 뒷막힘현상 등의 메커니즘을 고려함으로서 기존 시계열자료 예측기법에 비하여 우수한 예측력을 보였다.
본 논문은 연속음 인식과 합성을 위한 운율 경계강도 예측모델을 위해 최근에 널리 사용되고 있는 방법으로 분류·회귀트리라 불리우는 CART(Classification And Regression Tree) 와 OC1(Oblique Classifier1)을 적용한다. 운율 경계강도 수준을 4로 하고 문법적인 특징으로는 트리구조 방법으로 결정된 오른쪽 가지의 수식의 깊이(Rd)와 link grammar 방법으로 결정된 연결거리(To_Right)를 tri_gram모형과 결합하여 CART와 OC1에 적용해 각각 운율 경계강도를 예측, 비교한다. 실험을 통하여 OC1 방법이 CART 방법에 비해 더 적은 터미널 노드에 더 향상된 예측율을 보임을 확인할 수 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권6호
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pp.1305-1315
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2015
ROC 곡선을 구성하는 한 개의 스코어 변수로 이루어진 분류모형을 확장하여 선형 스코어의 함수인 리스크 스코어를 고려하고, 선형 스코어의 계수를 추정하기 위한 방법으로 AUC를 최대화하는 방법을 사용한다. 이런 AUC 접근방법으로 구한 스코어의 계수 추정량은 로지스틱모형을 이용한 선형 스코어의 모수의 최대가능도 추정량보다 자료가 로지스틱 가정이 맞지 않는 일반적인 상황에서도 좋은 추정 결과를 보인다. 본 연구에서는 다항범주로 분류되어 현실적인 판별 및 예측 상황을 고려하여 AUC 접근방법을 확장한 VUS와 HUM 접근방법을 제안한다. 연결함수로는 로짓, complementary log-log와 로짓을 변형한 함수의 세 종류와 그리고 다양한 분류점의 분포인 경우에 대하여도 모의실험을 실시하였다. 본 논문에서는 다항범주 판별결과에 대하여 VUS와 HUM 접근방법도 AUC 접근방법과 유사하게 다양한 연결함수에 대하여 로지스틱모형 추정방법보다 동등하거나 더 나은 모수추정 결과를 보이는 것을 확인하였다.
The detection of corporate failures is a subject that has been particularly amenable to cross-sectional financial ratio analysis. In most of firms, however, the financial data are available over past years. Because of this, a model utilizing these longitudinal data could provide useful information on the prediction of bankruptcy. To correctly reflect the longitudinal and firm-specific data, the generalized linear model with assuming the first order AR(autoregressive) process is proposed. The method is motivated by the clinical research that several characteristics are measured repeatedly from individual over the time. The model is compared with several other predictive models to evaluate the performance. By using the financial data from manufacturing corporations in the Korea Stock Exchange (KSE) list, we will discuss some experiences learned from the procedure of sampling scheme, variable transformation, imputation, variable selection, and model evaluation. Finally, implications of the model with repeated measurement and future direction of research will be discussed.
DC electrolytic capacitor is widely used in the power converter including PWM inverter, switching power supply and PFC Boost converter system because of its large capacitance, small size and low cost. In this paper, basic characteristics of DC electrolytic capacitor vs. frequency is presented and the real-time estimation scheme of ESR and capacitance based on the bandpass filtering is adopted to the single phase boost converter of uninterruptible power supply to diagnose its split dc-link capacitors. The feasibility of this real-time failure prediction monitoring system is verified by the computer simulation of the 5[kW] singe phase PFC half-bridge boost converter.
본 논문에서는 주행 경로의 소요 시간 예측의 정확도를 높이기 위해 인공 신경망을 사용하여 링크 속도로부터 각 차로 별 속도를 예측하는 방법을 제시하였다. 링크를 통과하는 차량의 소요시간은 해당 링크 끝의 교차로에서 직진하거나 우회전하거나 좌회전하는 방향에 따라 링크를 지나가는 소요 시간이 다르게 관찰된다. 따라서, 차량의 진행 방향에 따라 속도를 예측하는 것이 필요하다. 대구광역시 국채보상로의 공평네거리와 이를 중심으로 인접한 4개 교차로에서 측정한 데이터를 정제하여 학습과 검증에 필요한 데이터를 구성하였고, 5개의 신경망 모델을 사용하였다. 또한 예측 결과의 오류 분석을 수행하여 연구 목적에 적합한 신경망을 실험적으로 선별하였다. 실험 결과, 각 차로 별 소요 시간 예측에 대한 오차가 직진 차로는 17.4%, 우회전 차로는 4.4%, 좌회전 차로는 3.9% 감소하였다. 이 결과는 링크 하나의 분석 결과로 경로 전체를 대상으로 한다면 효과는 더욱 커질 것으로 예상한다.
본 논문에서는 MAC 계층 이하에 존재하는 링크 계층 재전송 기법과 잘 부합할 수 있는 새로운 무선 패킷 스케줄링 알고리즘인 WFQ-R (Wireless Fair Queueing with Retransmission) 알고리즘을 제안한다. WFQ-R 알고리즘에서 링크 계층 재전송에 의해 사용된 자원은 재전송을 수행한 플로우(flow)가 다른 플로우들에게 미리 차용한 자원으로 취급한다. 즉 MAC 계층 이하의 재전송 과정에서 패킷 스케줄러의 허락 없이 사용되어진 자원을 재전송을 수행한 플로우에게 책임 지움으로써 WFQ-R 알고리즘은 무선 공평성(fairness)을 획득할 수 있게 된다. 본 논문에서는 실험을 통하여 WFQ-R 알고리즘기 공평성을 유지함과 동시에 시스템 성능을 최대화 함을 보인다. 또 플로우 구분성(seperation)과 보상성(compensation)도 획득할 수 있음도 보인다.
본 연구는 공동연구성과를 고려하여 링크 분석 및 학습을 통해 기대효과가 높은 논문의 공저자 협업관계를 예측하는 방법론을 제시한다. 기존의 공저자 관계는 높은 정확도로 예측됨에도 불구하고 예측된 관계가 얼마나 좋은 관계인지 고려하지 않는 한계점을 보이고 있다. 따라서 본 연구에서는 위의 문제를 해결하기 위해 기대성과에 도움이 되는 공저자 관계 예측 방법을 다음과 같이 3가지 단계로 제안한다. (1) 서지정보 이종 그래프(Heterogeneous graph)를 구축하여 공동연구성과를 측정한다. (2) 공동연구성과를 기반으로 링크를 분석 및 학습한다. (3) 기대성과가 높을 것으로 전망되는 링크를 예측한다. 공동연구성과를 고려한 본 연구는 예측된 공저자 관계에 신뢰도를 높일 수 있을 것으로 기대한다.
A man model can be used as an effective tool to design ergonomically sound products and workplaces, and subsequently evaluate them properly. For a man model to be truly useful, it must be integrated with a posture prediction model which should be capable of representing the human arm reach posture in the context of equipments and workspaces. Since the human movement possesses redundant degrees of freedom, accurate representation or prediction of human movement was known to be a difficult problem. To solve this redundancy problem, a psychophysical cost function was suggested in this study which defines a cost value for each joint movement angle. The psychophysical cost function developed integrates the psychophysical discomfort of joints and the joint range availability concept which has been used for redundant arm manipulation in robotics to predict the arm reach posture. To properly predict an arm reach posture, an arm reach posture prediction model was then developed in which a posture configuration that provides the minimum total cost is chosen. The predictivity of the psychophysical cost function was compared with that of the biomechanical cost function which is based on the minimization of joint torque. Here, the human body is regarded as a two-dimensional multi-link system which consists of four links ; trunk, upper arm, lower arm and hand. Real reach postures were photographed from the subjects and were compared to the postures predicted by the model. Results showed that the postures predicted by the psychophysical cost function closely simulated human reach postures and the predictivity was more accurate than that by the biomechanical cost function.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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