• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.284-294
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• 2018

모바일 스마트 장치 배터리의 남은 시간 예측에 통계적 기법이 많이 사용되고 있다. 그러나 특정 통계 기법만을 사용한 기존 연구들의 결과만으로는, 통계적 기법이 배터리의 남은 시간 예측에 적합한지가 판단하기 어렵다. 이에 본 논문에서는 스마트 장치 배터리의 남은 시간 예측에 적용 가능한 다양한 통계 기법들의 성능을 평가하였다. 평가에 사용된 통계 예측 기법은 단순 및 이동 평균, 선형 회귀, 다변수 적응 회귀, 자기 회귀, 다항식 회귀, 이중 및 삼중 지수평활 기법이다. 분석 결과는, 향후 통계적 기법을 배터리 남은 사용 시간 예측에 적용하려는 IT 엔지니어에게 중요한 자료로 활용될 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.536-545
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• 2020

모바일 스마트 장치 배터리의 잔여 시간을 예측하기 위해 범용 통계적 회귀 기법을 적용한 경우, 배터리 잔량별 배터리 사용 시간의 편차가 커질수록 범용 통계적 회귀 기법의 예측 정확도가 낮아진다. 따라서 범용 통계적 회귀 기법의 예측 정확도를 향상시키기 위해서는 배터리 잔량별 배터리 사용 시간의 편차가 큰 원 측정 데이터를 가공 처리하여 정제된 데이터로 변환시키는 작업이 필요하다. 이에 본 논문에서는 원 측정 데이터를 정제된 데이터로 가공 처리하는 데이터 전처리 프레임워크를 제안하였다. 제안한 프레임워크를 통해 가공 처리하여 정제된 데이터를 범용 통계적 회귀 기법에 적용한 결과, 범용 통계적 회귀 기법의 예측 정확도가 향상됨을 확인하였다.

• 천문학회보
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• 제37권2호
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• pp.129.1-129.1
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• 2012

서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)과 인공신경망 모형(Neural Network, NN)을 사용하여 태양 양성자 현상(Solar proton event, SPE)의 플럭스 세기를 예측해 보았다. 이번 연구에서는 1976년부터 2011년까지 10MeV이상의 에너지를 가진 입자가 10개 cm-1 sec-1 ster -1 이상 입사할 경우를 태양 양성자 현상으로 정의한 NOAA의 태양 고에너지 입자 리스트와 GOE위성의 X-ray 플레어 데이터를 사용하였다. 여기에서 C, M, X 등급의 플레어와 관련있는 178개 이벤트를 모델의 훈련을 위한 데이터(training data) 89개와 예측을 위한 데이터(prediction data) 89개로 구분하였다. 플러스 세기의 예측을 위하여, 우리는 로그 플레어 세기, 플레어 발생위치, Rise time(플레어 시작시간부터 최대값까지의 시간)을 모델 입력인자로 사용하였다. 그 결과 예측된 로그 플럭스 세기와 관측된 로그 플럭스 세기 사이의 상관계수는 SVM과 NN에서 각각 0.32와 0.39의 값을 얻었다. 또한 두 값 사이의 평균 제곱근 오차(Root mean square error)는 SVM에서 1.17, NN에서는 0.82로 나왔다. 예측된 플럭스 세기와 관측된 플럭스 세기의 차이를 계산해 본 결과, 오차 범위가 1이하인 경우가 SVM에서는 약 68%이고 NN에서는 약 80%의 분포를 보였다. 이러한 결과로부터 우리는 NN모델이 SVM모델보다 플럭스 세기를 잘 예측하는 것을 알 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권11A호
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• pp.1709-1716
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• 2000

ATM 스위치에서 입력 트래픽의 링크 이용의 불확실성과 입력 트래픽에 대한 예측 오류 등으로 인한 폭주가 발생될 가능성을 완전히 배제할 수 없기 때문에 스위치내부에서 폭주 발생을 억제할 수 있는 방법이모새되어야 한다.본 논문에서는 스위치 내부 링크의 대역 사용량을 측정하여 폭주 및 트래픽 제어를 수행하고 링크 이용률을 최대화하기 위한대역 할당 알고리즘을 제안한다. 폭주가 발생한 링크에 대하여 짧은 시간 내에 폭주를 해결하고 폭주가 발생하지 않은 링크에서는 사용하고 남은 여분의 대역을 공평하게 할당함으로서 링크의 이용률을 극대화할 수 있으므로 트래픽 관리를 보다 쉽고 효율적으로 수행할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.449-449
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• 2018

최근 국내 하천과 호수에서 수온상승 및 기후변화로 인한 녹조발생이 빈번하게 나타남에 따라 녹조발생원인과 예측에 대한 중요성이 빠르게 인식되어가고 있다. 이에 본 연구에서는 보 구간의 연직 수온분포를 분석하고, 측정된 수온분포와 유해 남조류 세포수를 바탕으로 수체안정화도와 남조류의 발생을 비교하였다. 낙동강수계의 8개보를 선정하여 2015년 1월부터 2016년 12월까지 주 1회, 수심 1m 간격으로 측정한 수온을 분석했으며, 유해 남조류 세포수는 환경부 조류경보제 및 수질예보제에서 측정한 자료를 사용하였다. 수온 모니터링 분석 결과 2015년과 2016년 모두 5월 이후 수온성층이 형성되었고, 8월에 비교적 강한 수온성층이 형성되는 것으로 나타났다. 특히 칠곡보와 강정고령보에서 상대적으로 뚜렷하게 나타났는데 이는 수심이 깊고 체류시간이 긴 지형적 특성에 의한 것으로 판단된다. 형성된 수온성층은 안정된 상태로 지속되지 않고 주로 강우 시에 상 하층간의 수온구배가 줄어들어 혼합되는 전도현상이 관찰되었다. 수체안정화도 산정 결과 역시 2015년, 2016년 모두 수온성층 결과와 비슷하게 5월에 수체안정화도가 급증하다 9월 이후에 크게 감소하는 경향을 보였으며, index별로 Schmidt stability, Bouyancy Frequency 항목에서 이러한 경향이 뚜렷하게 나타났다. 또한 5월 이후 수체안정화도가 증가하는 시기에 남조류 세포수의 현존량도 증가하는 것으로 관찰되어 남조류의 발생과 수체안정화도의 증가는 시기적으로 일치하는 것으로 나타났다. 수체안정화도와 남조류 세포수와의 상관성은 2016년이 높았으며 그중 강정고령보에서 상관계수가 Schmidt stability는 0.78, Bouyancy frequency는 0.65로 높은 상관성을 나타내었다. 하지만 2015년의 경우 9월 이후 수체안정화도와 수온이 감소하였지만 남조류 세포수는 증가하여 경향이 일치하지 않는 것으로 나타났는데, 이는 저수온성의 남조류가 우점했기 때문인 것으로 판단된다. 향후 조류 발생 및 예측 등을 효과적으로 재현하는데 있어 자료로 활용하기 위해서는 지속적인 수질 모니터링 및 기상인자 모니터링이 필요할 것으로 판단된다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.39-48
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• 2013

본 연구에서는 신경망을 활용하여 청소년의 컴퓨터 오락추구 행동을 설명하는 예측모형을 조사하고자 하였다. 이를 위해 한국청소년 패널 조사(KYPS)의 중 2패널의 1차년도 데이터(총 3449명, 남: 1725명, 여: 1724명)를 대상으로 하여 신경망 모형(모형 1)을 구축하였다. 또한 신경망 모형의 성능을 분석하고자 로지스틱 회귀 분석을 실시하고 로지스틱 회귀 분석과의 보다 정확한 비교를 위해 동일한 변수를 입력데이터 값으로 하는 신경망 모형(모형 2)도 구축하여 세 모형의 예측율을 비교하였다. 그 결과, 신경망 모형 1이 가장 높은 분류적중율을 나타냈으며, 이 모형에 따라 성별, 컴퓨터사용시간, 가구월평균소득, 친한친구수, 비행친구수, 개인공부시간, 자기통제력, 사교육시간, 여가시간, 자기신뢰감, 스트레스, 학교적응, 공부고민 등의 변수들로 청소년의 컴퓨터 오락추구 행동을 예측하는 것이 보다 정확하고 효율적임을 제시하였다. 본 연구의 결과는 청소년의 컴퓨터 오락추구 행동을 예측하고 진단하거나 적절하게 조절 대처하는데 사용될 수 있음을 제언한다.

• 동력기계공학회지
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• 제9권3호
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• pp.21-25
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• 2005

디젤분무가 연소실 벽에 충돌할 때의 연료부착특성을 파악하기 위하여 평판에 충돌하는 디젤 분무의 부착특성을 실험적으로 연구하였다. 투명 아크릴판을 이용하여 연료액막과 충돌분무를 동시에 촬영하였고, 충돌분무의 성장에 따른 연료액막의 성장도 함께 측정되었다. 부착된 연료는 연료액막 및 부착액적들로 나누어서 측정할 수 있었으며 그 결과 연료액막 주변에 무수한 연료액적이 부착함을 알 수 있었다. 시간에 따른 부착연료비를 예측하기 위하여 몇 가지 가정이 사용되었다. 그 결과 시간경과에 따른 부착연료비를 충돌거리 10mm, 30mm, 50mm에 대하여 예측할 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.343-345
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• 2010

H.264/AVC는 율-왜곡 계산에 기반한 화면 내 예측과 화면 간 예측을 통하여 높은 압축효율을 나타낸다. 그러나 모든 예측 모드의 율-왜곡 값을 계산하여 하나의 최적의 모드를 구하는 기존의 방법은 높은 계산량을 가지며 부호화에 걸리는 시간을 현저히 증가시킨다. 이러한 높은 계산량을 갖는 모든 예측모드의 율-왜곡 계산을 보완하기 위하여, 본 논문에서는 매크로블록의 움직임 특성 을 고려한 고속 부호화 모드 결정 방법을 제안한다. 각각의 매크로블록을 부호화하기 위해 미리 계산되는 SKIP모드에 대한 율-왜곡 값을 바탕으로 두 가지 문턱 값을 사용하여 움직임의 특성을 판단한다. 움직임의 특성에 따라 매크로블록은 3가지 분류로 나뉘게 되며, 각 분류에 따라 경쟁 모드를 적응적으로 선별하여 최적의 모드를 선택한다. 이러한 움직임 특성을 고려한 선택적 부호화 모드 결정을 통하여 부호화 효율의 큰 손실 없이 계산량을 감소시킴으로서 H.264/AVC의 고속 부호화가 가능한 x.264 대비 MMX를 사용하였을 때 16%, MMX를 사용하지 않았을 때 22%의 속도향상을 가져왔다.

• 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.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.179-179
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• 2022

최근 화두가 되고 있는 환경문제 중 하나로 녹조현상을 꼽을 수 있다. 녹조란 남세균이 대량 증식함으로써 물빛이 녹색으로 변하는 현상으로, 영양염류 및 수온 등 이화학적 요소뿐만 아니라체류시간과 같은 수리학적 요인까지 모두 충족되었을 때 발생한다. 심하면 고밀도의 스컴(scum)을 형성하며 독소와 악취를 동반하기도 한다. 유해 남세균이 생성하는 마이크로시스틴(microcystin, MC)이 함유된 물을 입 또는 코로 섭취시 간을 손상시킨다는 보고가 있으며, 최근 해외에서는 MC가 미세먼지처럼 공기 중에 떠다니다 수변에서 생활하는 사람의 호흡기로 들어가 건강 피해를 줄 수 있다는 연구가 속속 나오고 있다. 본 연구는 우리나라 최초의 수질개선용 댐인 영주댐을 연구 대상으로 삼아 수질 모델링을 구축하고 영주댐 운영에 따른 댐 상·하류 조류 변화를 정량적으로 분석하였다. 조류의 강도를 추정하는데 클로로필-a 농도를 사용하였으며, 분석 도구로는 국립환경과학원이 수질예측 및 평가 시 사용하는 EFDC(Environmental Fluid Dynamics Code) 모형을 활용하였다. 대상 구간의 실제 폭, 하상고 분포 등을 고려하여 수표면 격자망을 구현하였으며, 환경부에서 제공하는 수위 및 DO, TN, T-P, 클로로필-a 등을 활용하여 EFDC 모형의 수리 및 수질 재현성 검토를 하였다. 검·보정된 EFDC 모형으로 영주댐의 방류량 변화 및 댐의 개방과 같은 수리학적 요인을 제어하여 특정 지점의 조류 변화를 분석하였다.