• ETRI Journal
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• 제30권2호
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• pp.227-237
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• 2008

In this paper, an algorithm that provides absolute and proportional differentiation of packet delays is proposed with the objective of enhancing quality of service in future packet networks. It features an adaptive scheme that adjusts the target delay for every time slot to compensate the deviation from the target delay, which is caused by prediction error on the traffic to arrive at the next time slot. It predicts the traffic to arrive at the beginning of a time slot and measures the actual arrived traffic at the end of the time slot. The difference between them is utilized by the delay control operation for the next time slot to offset it. Because the proposed algorithm compensates the prediction error continuously, it shows superior adaptability to bursty traffic and exponential traffic. Through simulations we demonstrate that the algorithm meets the quantitative delay bounds and is robust to traffic fluctuation in comparison with the conventional non-adaptive mechanism. The algorithm is implemented with VHDL on a Xilinx Spartan XC3S1500 FPGA, and the performance is verified under the test board based on the XPC860P CPU.

• 전자공학회논문지SC
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• 제41권4호
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• pp.13-20
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• 2004

본 논문에서는 표적 추적에 널리 사용되는 다중 가설 추적(MHT: Multiple Hypothesis Tracking) 알고리듬의 추적 성능을 예측할 수 있는 방법을 제시한다. MHT 알고리듬은 최적의 베이시안 필터로서, 측정된 데이터를 기초로 가능한 가설들을 구성하고, 각 가설들의 확률을 구하게 된다. 모든 측정치들은 관심 있는 실제 표적에서 기인할 수 있을 뿐만 아니라, 새로운 표적이거나 표적이외의 거짓에서 발생할 수도 있다는 사건을 고려하고 있기 때문에 다른 여러 추적 필터에 비해 MHT 알고리듬은 우수한 추적성능을 가지고 있다고 알려져 있다. 측정 데이터와 무관하게 추적기의 성능을 표현하기 위해서 HYCA(Hybrid Conditional Average)방법을 이용하여 MHT 알고리듬에서 발생하는 모든 가설 확률의 기대 값을 구한 후, 이를 이용하여 성능을 예측하는 방법을 제시한다. 수치실험을 통하여 이 논문에서 제시한 성능 예측이 타당함을 보인다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.1-9
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• 2011

일반화된 PF 스케줄링을 사용하는 무선이동 네트워크는 스케줄링 변수를 조정하여 동적인 무선 자원 할당을 가능케 한다. 기존의 확률론적 접근 방법으로는 일반적인 환경에서 네트워크의 용량을 예측하는 데에는 한계가 있다. 더욱이 그 한계는 요구되는 네트워크 용량을 얻도록 하는 스케줄링 변수를 효율적으로 찾을 수 없게 한다. 본 논문은 결정론적 접근 방법을 사용하여 네트워크의 용량을 예측하는 알고리즘을 유도한다. 얻어진 용량 예측 알고리즘을 이용하여 요구되는 용량에 따른 스케줄링 변수 설정을 효과적으로 할 수 있는 용량 조정 알고리즘과 용량 교환 알고리즘 제안한다. IEEE 802.16m 시스템 기반 의 시스템 레벨 시뮬레이션을 통해 제안된 용량 예측 알고리즘과 용량 교환 알고리즘의 성능을 확인한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권9C호
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• pp.1330-1336
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• 2004

본 논문에서는 동영상 부호화 기의 성능을 개선하기 위한 최소 자송 기반 적응 움직임 벡터 예측 알고리즘을 제안 하고자 한다. 적응 움직임 벡터 예측 방식은 동영상 움직임 벡터의 국부 통계적인 특성의 돌연한 변화로 특정지어 진다는 것을 바탕으로 최소 자승(Least Squared) 기반의 선형 움직임의 계수들을 통계적 특성에 따라 최적화하는 방식이지만 상기 방식은 애우 높은 계산 량을 요구하는 단정을 지니고 있다. 본 논문에서는 공간적인 움직임 변화 방향성을 가지는 최소 자승 최적화를 기반으로 움직임 예측기의 계수를 적응적으로 조절하여 움직임 예측 오류뿐만 아니라 계산 량도 감소시키는 방식에 대해 기술한다. 실험을 통해 제안된 방식의 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2022년도 가을 학술논문 발표대회
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• pp.223-224
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• 2022

The occurrence of defect, one of the major risk elements, gives rise to construction delays and additional costs. Although construction companies generally prefer to use a method of identifying and classifying the causes of defects, a system for predicting the rise of defects becomes important matter to reduce this harmful issue. However, the currently used methods are kinds of reactive systems that are focused on the defects which occurred already, and there are few studies on the occurrence of defects with prediction systems. This paper is about preliminary study on the development of judgemental algorithm that informs us whether additional works related to defect issue are needed or not. Among machine learning techniques, deep neural network was utilized as prediction model which is a major component of algorithm. It is the most suitable model to be applied to the algorithm when there are 8 hidden layers and the average number of nodes in each hidden layer is 70. Ultimately, the algorithm can identify and defects that may arise in later and contribute to minimize defect frequency.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권11호
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• pp.4102-4111
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• 2023

In order to better perform thermal hydraulic calculation and analysis of supercritical water reactor, based on the experimental data of supercritical water, the model training and predictive analysis of the heat transfer coefficient of supercritical water were carried out by using the support vector machine (SVM) algorithm. The changes in the prediction accuracy of the supercritical water heat transfer coefficient are analyzed by the changes of the regularization penalty parameter C, the slack variable epsilon and the Gaussian kernel function parameter gamma. The predicted value of the SVM model obtained after parameter optimization and the actual experimental test data are analyzed for data verification. The research results show that: the normalization of the data has a great influence on the prediction results. The slack variable has a relatively small influence on the accuracy change range of the predicted heat transfer coefficient. The change of gamma has the greatest impact on the accuracy of the heat transfer coefficient. Compared with the calculation results of traditional empirical formula methods, the trained algorithm model using SVM has smaller average error and standard deviations. Using the SVM trained algorithm model, the heat transfer coefficient of supercritical water can be effectively predicted and analyzed.

• 정보처리학회논문지A
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• 제11A권3호
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• pp.163-172
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• 2004

멀티미디어 응용프로그램의 데이터는 주소 간격이 일정한 스트리밍 패턴으로 참조되는 특성이 있다. 이러한 특성을 선인출방법에 적용하여 멀티미디어 응용프로그램의 수행속도를 향상시킬 수 있다. 참조예측표에 의한 선인출방법은 메모리 참조명령어의 과거 기록을 이용하여 규칙적으로 참조되는 메모리주소를 예측한다. 이 논문은 참조예측표를 사용하는 하드웨어 기반의 규칙 선인출방법에서 효율적인 참조예측표 운영방법을 제안한다. 참조예측표에 입력되는 메모리 참조명령어는 스칼라데이터 참조명령어와 스트리밍데이터 참조명령어로 구성된다. 스칼라데이터 참조명령어는 선인출에 사용되지 않으므로 스칼라데이터 참조명령어를 우선적으로 교체함으로서, 참조예측표를 효과적으로 사용할 수 있다. 이방법은 기존 FIFO 방법과 비교할 때, 선인출에 사용되는 스트리밍데이터 참조명령어를 참조예측표에 더 오래 유지함으로써, 선인출 성능이 향상된다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제20권12호
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• pp.1287-1296
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• 2009

채널의 상태가 시간에 따라 수시로 변하는 전송 환경에서 수신된 신호에 대한 잡음 비를 추정하는 것이 중요하다. 대부분의 SNR 추정기는 MF(Matched Filter) 후 수신된 샘플로 추정이 이루어진다. 하지만 이런 기법들은 무선 통신에서 채널의 상태에 민감한 특성을 갖는다. 하지만 수신기의 front-end에서 모아진 데이터들을 이용하는 선형 예측(LP: Linear Prediction) 기법을 기반으로 하는 신호 대 잡음 비 추정 알고리즘은 이에 비해 안정된 성능을 보인다. 본 논문에서는 LP 기반의 SNR 추정기를 소개하고, 기존의 LP 기법 기반으로 하는 SNR 추정 알고리즘의 계산 복잡도를 줄이기 위한 새로운 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 Linear Prediction 오차를 구하는 과정에서 순방향 오차와 그 conjugate 값을 이용하여 SNR 추정 과정을 보다 간단하게 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권9호
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• pp.177-182
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• 2015

북미시장에서 국내 가전업체의 브랜드 및 제품 인지도는 크게 성장했으며 북미 소비자들에게 국내 기업의 제품은 성능이 좋고 혁신적인 기술 제품으로 인식되고 있다. 또한 에너지 절약을 원하는 소비자가 늘어나면서 국내 가전제품의 에너지 절약 측면에서 우수성이 부각됨에 따라 시장점유율이 상승으로 이어지고 있다. 최근 스마트폰과 모바일 기기 시장 확대 및 스마트 그리드 기술 발달의 영향으로 가전제품 시장에도 스마트 열풍이 거세게 몰아치고 있는데, 국내 기업들은 가전제품과 결합된 다양한 부가기능을 통해 소비자 편의를 제공함에 따라 지속적인 제품개발을 하고 있다. 본 연구에서는 지속적인 경쟁우위를 유지하기 위한 방안으로 국내 A사의 북미시장에서의 TV 판매 데이터를 이용하여 북미시장에서의 가전제품 판매예측을 위한 융합모델을 개발하고자 한다. 본 연구에서는 인공신경망과 유전자 알고리즘 기반의 융합모델을 이용한 가전제품의 판매예측을 수행하기로 한다. 추가적으로 본 연구에서는 제안한 융합모델과 기존의 예측모델과의 비교분석을 통해 제안한 융합모델의 우수성을 입증하기로 한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권6A호
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• pp.550-557
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• 2007

인과 관계에 대한 직관적인 개념으로 Bayesian Networks 알고리즘이나 트리 구조 추측 알고리즘 그리고 유전자 알고리즘을 사용하여 다양한 구조의 상황을 예측을 하게 된다. 하지만 이런 예측 알고리즘들을 상황인지 서비스 구현에 적용하기에는 실제 구현의 어려움과 실시간 환경에서 트레이닝 데이터 처리에서 오는 시간 지연 문제 등이 발생하게 된다. 이 때문에 특정 목적의 상황인지 시스템에서 이 알고리즘들이 어느 정도의 예측 정확도와 신뢰도를 가지고 상황 정보에 부합하는지 미지수이다. 따라서 본 논문에서는 기존의 예측 알고리즘과는 다른 접근 방식을 통해, 사용자의 습관이나 행동양식을 데이터베이스로 만들어 이를 고려함으로써 상황인지 시스템의 상황 정보와 부합되는 Flexible Window 기법을 이용한 위치 예측 알고리즘을 제안한다. 제안된 Flexible Window 기법을 이용한 위치 예측 알고리즘은 동일한 실험 조건 아래, Fixed Window 기법을 이용한 위치 예측 알고리즘보다 평균적으로 5.10% 더 우수한 성능을 보인다. 이 방식은 기하급수적으로 늘어나는 상황 정보를 감안했을 때 알고리즘 수행 시 처리 시간의 감소와 예측 정확도를 향상 시킬 수 있다.