• Journal of Korea Spatial Information System Society
• /
• v.9 no.1
• /
• pp.1-13
• /
• 2007

The necessity of future index is increasing to predict the future location of moving objects promptly for various location-based services. A representative research topic related to future index is the probability trajectory prediction technique that improves reliability using the past trajectory information of moving objects in the road network environment. However, the prediction performance of this technique is lowered by the heavy load of extensive future trajectory search in long-range future queries, and its index maintenance cost is high due to the frequent update of future trajectory. Thus, this paper proposes the Probability Cell Trajectory-Tree (PCT-Tree), a cell-based future indexing technique for efficient long-range future location prediction. The PCT-Tree reduces the size of index by rebuilding the probability of extensive past trajectories in the unit of cell, and improves the prediction performance of long-range future queries. In addition, it predicts reliable future trajectories using information on past trajectories and, by doing so, minimizes the cost of communication resulting from errors in future trajectory prediction and the cost of index rebuilding for updating future trajectories. Through experiment, we proved the superiority of the PCT-Tree over existing indexing techniques in the performance of long-range future queries.

• Journal of Intelligence and Information Systems
• /
• v.29 no.2
• /
• pp.241-265
• /
• 2023

A corporate insolvency prediction model serves as a vital tool for objectively monitoring the financial condition of companies. It enables timely warnings, facilitates responsive actions, and supports the formulation of effective management strategies to mitigate bankruptcy risks and enhance performance. Investors and financial institutions utilize default prediction models to minimize financial losses. As the interest in utilizing artificial intelligence (AI) technology for corporate insolvency prediction grows, extensive research has been conducted in this domain. However, there is an increasing demand for explainable AI models in corporate insolvency prediction, emphasizing interpretability and reliability. The SHAP (SHapley Additive exPlanations) technique has gained significant popularity and has demonstrated strong performance in various applications. Nonetheless, it has limitations such as computational cost, processing time, and scalability concerns based on the number of variables. This study introduces a novel approach to variable selection that reduces the number of variables by averaging SHAP values from bootstrapped data subsets instead of using the entire dataset. This technique aims to improve computational efficiency while maintaining excellent predictive performance. To obtain classification results, we aim to train random forest, XGBoost, and C5.0 models using carefully selected variables with high interpretability. The classification accuracy of the ensemble model, generated through soft voting as the goal of high-performance model design, is compared with the individual models. The study leverages data from 1,698 Korean light industrial companies and employs bootstrapping to create distinct data groups. Logistic Regression is employed to calculate SHAP values for each data group, and their averages are computed to derive the final SHAP values. The proposed model enhances interpretability and aims to achieve superior predictive performance.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
• /
• v.17 no.5
• /
• pp.51-56
• /
• 1998

문장내 휴지구간의 위치와 길이는 합성음의 자연성을 결정짓는 주요 운율 파라미터 중 하나이다. 본 연구에서는 한국어 음성합성기의 합성음 생성에서 자연성 개선을 위해서 문장내 끊어읽기 위치 및 길이를 추정하기 위한 방법을 제안한다. 먼저 실제 발화에서 끊어 읽기가 발생하는 요인을 검토하였다. 그리고 이들 요인에 부합하여 텍스트에 4단계의 끊어 읽기를 표기함으로써 다량의 데이터를 확보하고 이를 이용한 NN 학습 결과와 HMM 추정 기의 성능을 비교 검토한다. 현재까지의 결과로는 NN 학습의 경우 끊어읽기 없는 경우와 긴 끊어읽기의 추정에서는 우수한 예측능력을 보이지만 짧은 끊어읽기, 중간 끊어읽기의 경 우는 HMM의 성능이 우수한 것으로 판명되었다. 전반적인 성능에서는 HMM이 우수하며 끊어읽기 종류에 따라 추정오차가 10∼25%로서 안정적인 결과를 얻었으며 TTS에의 활용 가능성을 보였다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
• /
• v.21 no.5
• /
• pp.463-468
• /
• 1997

잔류응력이 부품의 성능에 미치는 영향에 대해 많은 연구가 되어져왔고, 이를 성능개선에 효과적으로 응용하는 많은 방법들이 소개되었다. 또한, 부품의 가공성, 변형 등에 대한 잔류응력의 영향을 정량적 또는 정성적으로 해석하는 연구가 지속되어져 왔을 뿐 아니라, 복합재료 내에서의 잔류응력과 그의 영향에 대해서도 활발한 연구가 계속되고 있다. 이처럼 잔류응력의 분야는 그의 측정, 응용 및 구조물내의 역할 등에 대한 연구의 잠재성이 큰 분야이다. 잔류응력이 부품의 성능에 미치는 영향에 대한 정확한 예측과 효율적 응용을 위해서는 잔류응력을 비파괴적으로, 정량적으로 정확히 그리고 부품 전체에 걸쳐 현장에서 신속히 측정할수 있는 방법이 절실히 요구되어지고 있지만 아직 이러한 방법은 존재하지 않는다. 여기에 대한 연구가 이루어지고 방법이 개발되어질 수 있다면 이는 대단히 획기적인 연구가 될 것이다. Neutron diffraction technique이 이에 가장 근접한 방법이 되겠으나 현장에서의 신속한 측정에는 아직 매우 미흡하다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
• /
• 1995.06a
• /
• pp.216-220
• /
• 1995

음성 신호처리분야의 기반을 이루고 잇는 선형예측기법으로 성대폐쇄구간 분석이 가능해질 경우 특히 음성합성가 부호화 시스템의 상당한 성능개선을 기대할 수 있기 때문에 최근 관련 분야에서 높은 신뢰도를 갖는 GCI 검출 알고리즘 개발에 많은 관심을 보이고 있다. 성대폐쇄구간 검출에서 가장 중요한 것은 성대폐쇄시점에 관한 정보이며, 본 논문에서는 이에 대응될 수 있는 정보인 epoch를 음성신호에서 직접 추출할 수 있는 기법을 제안하였다. 제안된 방법은 프레임 단위별 평균 피치를 참조하여 저역통과된 유성음 신호에서 3구간 영교차점별 평균진폭 변동율에 의해 pseudo-epoch를 검출한다. 대역 통과된 유성음 신호를 이용하여 pseudo-epoch 부근에 존재하는 보다 정밀한 실제 epoch을 최종적으로 결정하였다. 제안된 방법은 단계적으로 epoch가 존재할 수 있는 연역을 좁혀 나아가면서 처리하므로 검출오차를 줄일 수 있었고, 시간영역에서 처리되어 계산량이 적으므로 고속 처리가 가능하였다. 성능평가를 위해 처리결과를 EGG 신호와 비교한 결과 약 2샘플 정도의 오차만을 갖는 우수한 성능을 나타내었다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
• /
• v.37 no.2
• /
• pp.209-214
• /
• 2009

The simulation software for predicting the performance of a wind turbine generator system (WTGS) is validated using the field measured data obtained from the idling test run of a dual rotor wind turbine recently developed and installed in Korea. Both steady-state and transient responses at low and high wind conditions are compared with the theoretically predicted ones from the simulation software WINSIM.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2020.10a
• /
• pp.98-102
• /
• 2020

의존 구문 분석은 입력된 문장 내의 어절 간의 의존 관계를 예측하기 위한 자연어처리 태스크이다. 최근에는 BERT와 같은 사전학습 모델기반의 의존 구문 분석 모델이 높은 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 추가적인 성능 개선을 위해 ALBERT, ELECTRA 언어 모델을 형태소 분석과 BPE를 적용해 학습한 후, 인코딩 과정에 사용하였다. 또한 의존소 어절과 지배소 어절의 특징을 specific하게 추상화 하기 위해 두 개의 트랜스포머 인코더 스택을 추가한 의존 구문 분석 모델을 제안한다. 실험결과 제안한 모델이 세종 코퍼스에 대해 UAS 94.77 LAS 94.06의 성능을 보였다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2024.05a
• /
• pp.707-708
• /
• 2024

최근 디지털 헬스케어 기술과 서비스가 널리 활용되면서 의료 인공지능 성능 향상에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나 양성 데이터 대비 질병 데이터가 희소하여 학습 과정에서 과적합이 발생하거나 질병 예측 모델의 성능이 떨어진다는 한계가 있다. 본 논문에서는 데이터가 균질하지 않은 상황에서 생성형 인공지능 모델을 사용하여 합성 데이터를 생성하는 방안을 제안한다. 실험 결과에 따르면, 종래 방법 대비 제안한 방법의 정확도가 약 5.8% 향상되었고, 재현율이 약 21% 개선되었다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
• /
• v.52 no.10
• /
• pp.33-46
• /
• 2015

In this paper, we predicts the analog and digital circuit performance of FinFETs that are scaled down following the ITRS(International technology roadmap for semiconductors). For accurate prediction of the circuit performance of scaled down devices, accurate parasitic resistance and capacitance analytical models are developed and their accuracies are within 2 % compared to 3D TCAD simulation results. The parasitic capacitance models are developed using conformal mapping, and the parasitic resistance models are enhanced to include the fin extension length($L_{ext}$) with respect to the default parasitic resistance model of BSIM-CMG. A new algorithm is developed to fit the DC characteristics of BSIM-CMG to the reference DC data. The proposed capacitance and resistance models are implemented inside BSIM-CMG to replace the default parasitic model, and SPICE simulations are performed to predict circuit performances such as $f_T$, $f_{MAX}$, ring oscillators and common source amplifier. Using the proposed parasitic capacitance and resistance model, the device and circuit performances are quantitatively predicted down to 5 nm FinFET transistors. As the FinFET technology scales, due to the improvement in both DC characteristics and the parasitic elements, the circuit performance will improve.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
• /
• v.17 no.6
• /
• pp.700-707
• /
• 2016

Recently, ammunition malfunctions of the 40mm grenade were reported during live fire training. When 72 40mm grenades were fired by the army, 11 duds were encountered. The dud ammunition rate was approximately 15%. Because ammunition is used a long time after its manufacture, it is necessary to ensure its performance after long-term storage. In this study, we attempted to decrease the dud ammunition rate of 40mm grenade (K200) fuzes through quality improvement. First, it was determined by the detonator performance test that abnormal explosions occurred due to the degradation of the detonator as a result of its aging characteristics. Second, we improved the fuze quality of the 40mm grenade. Third, we tested its shelf life to estimate its life expectancy. The shelf life of the 40mm grenade fuze obtained using the Arrhenius equation was 6.5 years for the existing grenade fuze and 45.5 years for the improved grenade fuze. This showed that the shelf life of the improved grenade was increased approximately 7 times. Therefore, the improved 40mm grenade fuze contributes to the quality improvement of the 40mm grenade by decreasing the dud ammunition rate during long term storage.