• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.707-710
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• 2004

In the case of terrestrial DMB(Digital Multimedia Broadcasting) system that offers mobile multimedia broadcasting services, transmission error must be considered. Although DMB transmission system provides the error protection functions of convolution coding and Reed-Solomon (204,188,t=8) coding, additional error resilience video coding methods are needed to satisfy the requirement of BER lower than $10^{-8}$. In this thesis, we propose and evaluate effective error resilience coding schemes using the MPEG-4 redundant slice for MPEG-4 video services in the DMB environment. In this scheme, we analyze the drift error caused by transmission error based on the random noise concept and the redundant slice selection algorithm that selects the most influential slice in the view of the drift error increment.

• 한국수자원학회논문집
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• 제32권1호
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• pp.61-70
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• 1999

자연하천에 유입된 오염물질의 확산거동을 해석하기 위하여 통계학적인 개념을 이용하여 오염물질 입자의 운동을 묘사하는 2차원 Random-Walk 모형을 개발하였다. 개발된 모형을 검정한 결과, 고정격자의 개수를 증가시키거나 각각의 고정격자 내에 포함된 입자개수의 평균값을 증가시키면 해의 정밀도가 증가하는 것으로 나타났다. 본 모형의 현장 적용성을 검토하기 위하여 캐나다에 위치한 Grand River에서 수행된 정상상태의 색소실험 결과와 본 모형에 의한 계산결과를 비교하였다. 그 결과 본 모형은 단면과 곡률이 불규칙하게 변하는 자연하천에서의 횡확산을 정확하게 모의하는 것으로 나타났다.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권2호
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• pp.75-84
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• 2019

이 연구의 목적은 random forest 를 활용하여 기상요소만을 이용하여 우리나라 전체의 벼 평균수량을 예측하는데 있다. Random forest 는 예측에 사용되는 각 predictor variable 을 분리할 수 있는데 이를 통해 분리된 시계열 상의 추세가 비정상적인 증가형태를 보였다. 이는 결국 예측능력의 저하로 이어지기 때문에 이를 제거할 필요가 있고 본 연구에서는 이동 평균을 이용하여 제거한 후 예측을 하였다. 1991 년부터 2005 년까지의 기상자료와 수량자료를 학습에 사용하였고 2006 년부터 2015 년까지의 자료들을 검증용으로 사용하였다. 학습자료에 대해서는 상당히 정확한 예측 능력을 보여주었으나 검증 자료에서는 그렇지 못하였다. 그 이유를 분석하기 위해 학습 자료와 검증자료에 대해서 각각 변수 중요도를 산출하여 비교한 결과 두 자료 간에 월별 기상 자료에 대한 중요도가 변동되었음을 발견하였다. 이러하 차이가 발생한 이유는 학습자료와 검증 자료에서의 전국적으로 표준이앙기가 이동하여 벼의 생육기간 자체가 변하였기 때문이다. 따라서, 정확한 예측을 위해서는 지역별 파종기 또는 이앙기에 대한 자료가 필요하며 단순히 기상 자료만을 활용한 예측은 어려운 것으로 생긱된다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.56-61
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• 1998

The velocity measurement error in the velocity-aided SDINS on the maneuvering vehicle is unavoidable and degrades the performance of the SDINS. The characteristics of the velocity measurement error can be modeled as a random bias. This paper proposes a new method for estimating the velocity measurement error in the SDINS. The generalized likelihood ratio test is used for detecting the error and a modified separate-bias Kalman filter in the feedback configuration is suggested for estimating the magnitude of the velocity measurement error.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제48권4호
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• pp.428-433
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• 1999

The errors of IMU(Inertial Measurement Unit) can be divided into deterministic and random errors. Since the required accuracy of the IMU is very high, the errors must be compensated by using an accurate error mode. In this paper, we present a method to get a more accurate error model in a laboratory test. This was done by considering the setting misalignment in the laboratory test in the IMU error model. We considered here the IMU which consits of DTG(dynamically tuned gyroscope) and pendulum type accelerometer. First, it was shown that the estimation result from the model which does not contain the setting misalignment gives considerable estimation error at the validation test. Second, a new model considering the setting misalignment was derived. Finally, by validation test using the estimation results from new model the validity of it was proved.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2493-2495
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• 2001

Burst Error Channel의 에러 정정 기술로써 Reed-Solomon Product Code(RSPC)가 광범위하게 사용되고 있다. 그러나 Random Error Channel과는 달리 Burst Error Channel 상에서 RSPC의 에러 정정 평가 방법에는 많은 어려움이 있다. 우리는 이번 논문에서 Burst Error Channel 상에서 RSPC의 Error Correction Capability의 확률적인 계산 방법을 기술하려 한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제16권4호
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• pp.723-730
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• 2009

시계열의 결측값은 미지의 모수로 취급될 수 있으며 최대우도방법 또는 확률변수방법에 의해 추정할 수 있으며 또한 주어진 자료 하에서 미지의 값에 대한 조건부기대치로 예측할 수 있다. 이 연구의 주된 목적은 불완전한 자료에 대해 ARMA 모형을 적용하여 두 가지 추정방법인 최대우도추정방법과 확률변수방법을 이용해 결측값을 대체하는 방법을 비교하는데 있다. 사례분석을 위해 한국질병관리본부에서 전산보고 하고 있는 전염병 자료 중에서 2001${\sim}$2006년 동안의 월별 Mumps 자료를 이용하여 앞의 두 가지 추정방법을 예측오차제곱합(SSF)을 구하여 비교한다.

• 정보저장시스템학회:학술대회논문집
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• 정보저장시스템학회 2005년도 추계학술대회 논문집
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• pp.119-123
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• 2005

We report the random pattern characteristics of the super resolution near field structure(Super-RENS) write once read-many(WORM) disc at a blue laser optical system(laser wavelength 405nm, numerical aperture 0.85) and the Super-RENS read only memory(ROM) disc at a blue laser optical system(laser wavelength 659nm, numerical aperture 0.65). We used the WORM disc of which carrier-to-noise ratio (CNR) of 75nm is 47dB and ROM disc of which carrier-to-noise ratio (CNR) of 173nm is 45dB. We controlled the equalization (EQ) characteristics and used advanced partial-response maximum likelihood (PRML) technique. We obtained bit error rate (bER) of 10-3 level at 50GB WORM disc and bite error rate of 10-4 level at 50GB level ROM disc. This result shows high feasibility of Super-RENS technology for practical use.

• 정보저장시스템학회논문집
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• 제2권1호
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• pp.38-42
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• 2006

We report the random pattern characteristics of the super resolution near field structure(Super-RENS) write once read-many(WORM) disc at a blue laser optical system(laser wavelength 405nm, numerical aperture 0.85) and the Super-RENS read only memory(ROM) disc at a blue laser optical system(laser wavelength 659nm, numerical aperture 0.65). We used the WORM disc of which carrier-to-noise ratio(CNR) of 75nm is 47dB and ROM disc of which carrier-to-noise ratio(CNR) of 173nm is 45dB. We controlled the equalization(EQ) characteristics and used advanced partial-response maximum likelihood(PRML) technique. We obtained bit error rate(bER) of 10-3 level at 50GB WORM disc and bite error rate of 10-4 level at 50GB level ROM disc. This result shows high feasibility of Super-RENS technology for practical use.

• Geomechanics and Engineering
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• 제32권3호
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• pp.271-291
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• 2023

Settlement estimation in cohesion materials is a crucial topic to tackle because of the complexity of the cohesion soil texture, which could be solved roughly by substituted solutions. The goal of this research was to implement recently developed machine learning features as effective methods to predict settlement (S_m) of shallow foundations over cohesion soil properties. These models include hybridized support vector regression (SVR), random forests (RF), and coot optimization algorithm (COM), and black widow optimization algorithm (BWOA). The results indicate that all created systems accurately simulated the S_m, with an R² of better than 0.979 and 0.9765 for the train and test data phases, respectively. This indicates extraordinary efficiency and a good correlation between the experimental and simulated S_m. The model's results outperformed those of ANFIS - PSO, and COM - RF findings were much outstanding to those of the literature. By analyzing established designs utilizing different analysis aspects, such as various error criteria, Taylor diagrams, uncertainty analyses, and error distribution, it was feasible to arrive at the final result that the recommended COM - RF was the outperformed approach in the forecasting process of S_m of shallow foundation, while other techniques were also reliable.