• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.403-405
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• 1999

실시간 시스템에서 프로그램의 실행시간을 예측하는 것은 중요한 일이다. 기존의 언어에서는 실행시간은 예측하기에 힘든 요소들이 있다. Timing-C는 이러한 요소를 제거하고 사용자로부터 시간 제약을 입력받을 수 있도록 하였다. Timing-C언어를 이용하여 실시간 프로그램밍을 하기 위해 작성한 프로그램이 시간제약을 준수하고 있는지 알기 위해 시간 분석 도구가 필요하다. 시간 분석 도구는 작성된 프로그램의 실행시간을 제한하여 사용자에게예측된 결과를 알려주는 도구이다. 개발자는 이러한 도구를 이용하여 작성하고 있는 프로그램의 수행시간을 더욱 정확하게 예측할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.177-179
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• 2011

최근 표준화가 진행되고 있는 HEVC는 H.264/AVC의 기본 구조를 유지하면서 각 부호화기의 성능을 향상시키는 방향으로 진행되고 있다. 기존의 H.264/AVC는 화면 간 예측에서 예측 정보를 보내지 않고 복호화가 가능한 SKIP 모드와 예측 정보를 보내주는 화면 간 예측 모드들을 사용한다. 그런데 SKIP 모드는 율-왜곡 측면에서 극단적인 특성을 갖기 때문에 SKIP 모드와 다른 화면 간 예측 모드들 사이에 넓은 율-왜곡 파라미터 간격이 존재하며, 이는 화질 저하의 원인이 된다. 본 논문에서는 HEVC에서도 동일한 문제점이 존재하는지 분석하기 위해 SKIP 모드와 화면 간 예측 모드들의 율-왜곡 파라미터에 대한 분석을 수행하였다. 분석 결과를 바탕으로 HEVC에서도 부호화 효율을 향상시키기 위하여 새로운 화면 간 예측 모드가 필요함을 보였다.

• The Journal of Engineering Geology
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• v.26 no.3
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• pp.403-411
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• 2016

A three-dimensional finite element analysis was conducted to analyze the predictable distances of a fault zone by using longitudinal displacement on tunnel face, trend line, L/C ratio, and C/C₀ ratio at tunnel crown. The analysis used 28 numerical models with various fault attitudes. As a result, those faults that have drives with dip could be predicted earliest in L/C and C/C₀ ratio analysis. And those faults that have drives against dip could be predicted earliest in L/C ratio and longitudinal displacement analysis. In addition, the fault zone ahead of tunnel was predicted in most models by using longitudinal displacement, trend line, L/C ratio, and C/C₀ ratio. However, the longitudinal displacement among these methods may be most usefully predict a fault zone since it is displacements can be measured immediately after tunnel excavation.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.28 no.2
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• pp.69-76
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• 2024

The rheological properties of fresh concrete significantly influence its manufacturing and performance. However, the diversification of newly developed mixtures and manufacturing techniques has made it challenging to accurately predict these properties using traditional empirical methods. This study introduces a multiscale rheological property prediction model designed to quantitatively anticipate the rheological characteristics from nano-scale interparticle interactions, such as those among cement particles, to micro-scale behaviors, such as those involving fine aggregates. The Yield Stress Model (YODEL), the Chateau-Ovarlez-Trung equation, and the Krieger-Dougherty equation were utilized to predict the yield stress for cement paste and mortar, as well as the plastic viscosity. Initially, predictions were made for the paste scale, using the water-cement ratio (W/C) of the cement paste. These predictions then served as a basis for further forecasting of the rheological properties at the mortar scale, incorporating the same W/C and adding the cement-sand volume ratio (C/S). Lastly, the practicality of the predictive model was assessed by comparing the forecasted outcomes to experimental results obtained from rotational rheometer.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.100-100
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• 2023

단기 강우 예측에는 주로 물리과정 기반 수치예보모델(NWPs, Numerical Prediction Models) 과 레이더 기반 확률론적 방법이 사용되어 왔으며, 최근에는 머신러닝을 이용한 레이더 기반 강우예측 모델이 단기 강우 예측에 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인하여 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 머신러닝 기반 모델은 예측 선행시간 증가 시 성능이 크게 저하되며, 또한 대기의 물리적 과정을 고려하지 않는 Black-box 모델이라는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 머신러닝 기반 blending 기법을 통해 물리과정 기반 수치예보모델인 Weather Research and Forecasting (WRF)와 최신 머신러닝 기법 (cGAN, conditional Generative Adversarial Network) 기반 모델을 결합한 Hybrid 강우예측모델을 개발하고자 하였다. cGAN 기반 모델 개발을 위해 1시간 단위 1km 공간해상도의 레이더 반사도, WRF 모델로부터 산출된 기상 자료(온도, 풍속 등), 유역관련 정보(DEM, 토지피복 등)를 입력 자료로 사용하여 모델을 학습하였으며, 모델을 통해 물리 정보 및 머신러닝 기반 강우 예측을 생성하였다. 이렇게 생성된cGAN 기반 모델 결과와 WRF 예측 결과를 결합하는 머신러닝 기반 blending 기법을 통해Hybrid 강우예측 결과를 최종적으로 도출하였다. 본 연구에서는 Hybrid 강우예측 모델의 성능을 평가하기 위해 수도권 및 안동댐 유역에서 발생한 호우 사례를 기반으로 최대 선행시간 6시간까지 모델 예측 결과를 분석하였다. 이를 통해 물리과정 기반 모델과 머신러닝 기반 모델을 결합하는 Hybrid 기법을 적용하여 높은 정확도와 신뢰도를 가지는 고해상도 강수 예측 자료를 생성할 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.475-478
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• 2011

율-왜곡 최적화 기법을 통한 화면내 예측 모드 결정 방법은 부호화 효율이 높지만 복잡도가 크다. 본 논문에서는 H.264/AVC의 율-왜곡 값의 특성을 분석하여 율-왜곡 최적화 기법에 사용되는 예측 모드의 후보를 줄임으로써 보다 빠른 휘도 화면내 $4{\times}4$ 예측 모드 결정 방법을 제안한다. 제안된 방법은 균일한 차분 블록값을 가지는 예측 모드와 균일하지 않은 차분 블록값을 가지는 예측 모드의 통계적 분석을 통해 부호화 속도를 향상시킨다. H.264/AVC의 참조 소프트웨어 JM 14.2와 비교하여 0.04[dB]라는 무시할 수 있는 PSNR의 손실을 가지면서도 0.3[%]의 비트율 절약과 19.6[%]의 부호화 속도 향상을 가져왔다.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.9 no.4
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• pp.1-17
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• 2004

We guarantee the significance of the provided prediction model and predicted figures from the experts consulting group and we product the prediction figures of the domestic e-commerce market size in future by business subjects, BtoB, BtoG and BtoC. Besides, we do predict by the high raked 6 merchandises in the case of BtoC market size prediction. We use the KNSO(Korea National Statistical Office) BtoB, BtoG and BtoC data to ensure the significance of data.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.773-775
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• 2015

복잡한 그리드 컴퓨팅 환경에서 수행한 잡의 성패율을 낮추는 것은 그리드 환경의 효율성과 선순환을 위한 필수적인 요건이다. 본 논문에서는 데이터마이닝의 대표적인 방법인 결정트리의 C4.5 알고리즘을 이용하여 WLCG에서 수행한 CMS 잡 모니터링 결과에 대한 오류를 예측하는 모델을 설계하고 구현하였다. 제안한 예측 모델은, 1) CMS 대시보드에서 모니터링 결과 데이터를 추출하여 오라클 테이블에 로딩한다. 2) 결정트리인 C4.5 알고리즘을 기반으로 Oracle Data Miner에서 예측 모델링을 수행한다. 3) C4.5의 파라미터를 조절하여 적절한 예측결과 값을 도용한다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.17 no.1
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• pp.28-35
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• 2016

The in-situ thermal response test for the design of a ground heat exchanger of geothermal heat pumps have difficulty in predicting the outlet temperature according to the variation of conditions due to the expense and time. This paper suggests a 3-D CFD analysis method to predict the heat transfer performance of vertical type ground heat exchanger, which is mostly used in national, and the outlet temperature and the slope of two in-situ thermal response tests were compared to test the proposed CFD reliability. The results of CFD analysis showed that the outlet temperature was predicted to within $0.5^{\circ}C$ of the actual value and the slope was predicted to within 1.6%. The reliability of the CFD analysis method was confirmed using this process, and the outlet temperature prediction of the two in-situ thermal response tests was obtained by changing ${\pm}20%$ of the flow rate and the effective thermal conductivity conditions, respectively. The results of CFD analysis showed that the outlet temperature of Case 1 was 28.0 (-20%) and $29.6^{\circ}C$ (+20%) for the flow rate variation and $29.6^{\circ}C$ (-20%) and $28.0^{\circ}C$ (+20%) for the effective thermal conductivity variation, and the outlet temperature of Case 2 was 28.4 (-20%) and $29.8^{\circ}C$ (+20%) for the flow rate variation and $29.7^{\circ}C$(-20%) and $28.4^{\circ}C$(+20%) for the effective thermal conductivity variation.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.55-56
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• 2009

내장형 프로세서에 대한 기능요구사항이 날로 증가함에 따라 데이터 처리량을 늘리기 위한 많은 연구들이 지속되어 왔으며, 그중 파이프라인의 컨트롤 해저드로 인한 성능저하를 최소화하기 위한 분기 예측 기법이 다양한 방식으로 제안되어 왔다. 본 논문에서는 분기예측 방법으로서 구현이 간단하고 분기 예측률이 높은 BTB 방식을 32비트 프로세서에 적용하고, 해당 프로세서를 사용하는 SoC 플랫폼을 구성하여 분기예측기법 사용으로 인한 성능향상을 측정하고, 0.18um ASIC 공정을 적용하여 SoC 플랫폼을 구현한 결과를 제시한다.