• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.31 no.11C
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• pp.1058-1065
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• 2006

In this paper, we propose a new motion vector coding algorithm suitable for MPEG-4 Part 10 video coding standard. In the proposed algorithm, the amount of the motion for a given video sequence is Predicted by using a characteristic of the motion vector distribution for the neighboring blocks as well as the MB_type, which is the syntax element in the standard. And one of the independent coding and the combined coding methods is adaptively employed to compress the motion vector difference. Simulation results show that the proposed algorithm outperforms the conventional methods without additional memory and calculations.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.1
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• pp.61-70
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• 2004

It is difficult to find an appropriate web site because exponentially growing web contains millions of web documents. Personalization of web search can be realized by recommending proper web sites using user profile but more efficient method is needed for estimating preference because user's evaluation on web contents presents many aspects of his characteristics. As user profile has a property of non-linearity, estimation by classifier is needed and combination of classifiers is necessary to anticipate diverse properties. Structure adaptive self-organizing map (SASOM) that is suitable for Pattern classification and visualization is an enhanced model of SOM and might be useful for web mining. Fuzzy integral is a combination method using classifiers' relevance that is defined subjectively. In this paper, estimation of user profile is conducted by using ensemble of SASOM's teamed independently based on fuzzy integral and evaluated by Syskill ＆ Webert UCI benchmark data. Experimental results show that the proposed method performs better than previous naive Bayes classifier as well as voting of SASOM's.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.29 no.5B
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• pp.498-507
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• 2004

The fast and Precise service for the users request is the most important in the World Wide Web. However, the lest service is difficult due to the rapid increase of the Internet users recently. The Shared Web Caching (SWC) is one of the methods solving this problem. The performance of SWC is highly depend on the hit rate and the hit rate is effected by the memory size, processing speed of the server, load balancing and so on. The conventional load balancing is usually based on the state history of system, but the prediction of the state of the system can be used for the load balancing that will further improve the hit rate. In this study, a Hot Spot Prediction Method (HSPM) has been suggested to improve the throughputs of the proxy. The predicted hot spots, which is the item most frequently requested, should be predicted beforehand. The result show that the suggested method is better than the consistent hashing in the point of the load balancing and the hit rate.

• Korean Chemical Engineering Research
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• v.59 no.3
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• pp.393-398
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• 2021

In order to optimize the performance of a lithium-ion battery, a performance prediction modeling technique that considers various degradation factors is required. In this work, mathematical modeling was carried-out to predict the change in discharging behavior and cycle life, taking into account the cycle aging of lithium-ion batteries. In order to validate the modeling, a cycling test was performed at the charge/discharge rate of 0.25C, and discharging behavior was measured through RPT (Reference Performance Test) performed at 30 cycle intervals. The accuracy of cycle life prediction was improved by considering the break-in mechanism, one of the phenomena occurring in the BOL (beginning of life), in the model for predicting the cycle life of lithium-ion batteries. The predicted change in cycle life based on the model was in good agreement with the experimental results.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.370-370
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• 2021

태풍으로 인한 피해를 줄이기 위해 경로, 강도 및 폭풍해일의 사전 예측은 매우 중요하다. 이중, 태풍의 경로와는 달리 강도 및 폭풍해일의 예측에 있어서 바람장은 수치 모델의 초기 입력값으로 요구되기 때문에 정확한 바람장 정보는 필수적이다. 대기 바람장 예측 방법은 크게 해석적 모델링, 라디오존데 측정과 위성 사진을 통한 산출로 구분할 수 있다. Holland의 해석적 모델링은 비교적 적은 입력값이 필요하지만 정확도가 낮고, 라디오존데 측정은 정확도가 높지만 점 측정에 가깝기 때문에 이차원 바람장을 산출하기에 한계가 있다. 위성 사진을 통한 바람장 산출은 위성기술의 고도화로 관측 채널 수 및 시공간 해상도가 크게 증가하고 있기 때문에 다양한 기법들이 개발되고 있다. 본 연구에서는 생성적 적대 신경망 (Generative Adversarial Network, GAN)을 통해 일련의 연속된 과거 적외 채널 위성 사진 흐름의 패턴을 학습시켜 미래 위성 사진을 예측하고, 예측된 연속적인 위성 사진들의 교차상관 (cross-correlation)을 통해 바람장을 산출하였다. GAN을 적용함에 있어 2011년부터 2019년까지 한반도 근방에 접근했던 태풍 중에 4등급 이상인 68개의 태풍의 한 시간 간격으로 촬영된 총 15,683개의 위성 사진을 학습시켜 생성된 이미지들은 실측 위성 사진들과 매우 유사한 것으로 나타났다. 또한, 생성된 이미지들의 교차상관으로 얻어진 바람장 벡터들의 풍향, 풍속, 벡터 일관성 및 수치 모델과의 비교를 통해 각각의 벡터들의 품질 계수를 구하고 정확도가 높은 벡터들만 결과에 포함하였다. 마지막으로 국내 6개의 라디오존데 관측점에서의 실측 벡터와의 비교를 통해 본 연구 결과의 실효성을 검증하였다. 본 연구에서 확장하여, 이와 같이 AI 기법과 이미지 교차상관 기법을 사용하여 얻어진 바람장으로부터 태풍 강도예측에 필요한 요소인 태풍의 눈의 위치, 최고 속도와 태풍 반경을 직접적으로 산출할 수 있고. 이러한 위성 사진을 기반으로 한 바람장은 단순화된 해석적 바람장을 대체하여 폭풍 해일 모델링의 예측 성능 개선에 기여할 것으로 보여진다.

• Journal of Korean Society of Steel Construction
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• v.26 no.4
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• pp.323-334
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• 2014

In this paper, experimental program and associated numerical study were carried out to evaluate the fire resistance of unprotected concrete-filled rectangular steel tubular (CFT) columns subjected to the standard fire. The key testing parameters included the length effect, the load ratio, and the sectional dimensions of the CFT columns. Temperature distribution and axial deformation of the CFT column specimens were measured and analyzed. Rather early local buckling of steel tubes was observed in all the specimens. This caused subsequent load transfer from steel tube to concrete, and eventually triggered concrete crushing, or complete loss of the load bearing capacity of the column. This implies that the limit state of local buckling as well as overall flexural buckling should be incorporated in fire design procedure. As expected, the fire resistance time of specimen with higher load ratio consistently lessened. The prediction of fire resistance time of unprotected CFT columns based on the limiting steel temperature in current design codes or the formula proposed by previous studies is slightly conservative compared to the fire test results available. To establish the finite element analysis model that can be used to predict the thermal and structural behaviour of unprotected CFT columns in fire, the fully coupled thermal-stress analysis was also tried by using the commercial code ABAQUS. The numerical results showed a reasonable global correlation with the experimental results.

• Journal of Life Science
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• v.33 no.6
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• pp.490-497
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• 2023

Pregnant women may need to take medications to treat preexisting diseases or diseases that develop during pregnancy. However, some drugs may be fetotoxic and lead to, for example, teratogenicity and growth retardation. Predicting the fetotoxicity of drugs is thus important for the health of the mother and fetus. The fetotoxicity of many drugs has not been established because various challenges hinder the ability of researchers to determine their fetotoxicity. The need exists for in silico-based fetotoxicity assessment models, as they can modernize the testing paradigm, improve predictability, and reduce the use of animals and the costs of fetotoxicity testing. In this study, we collected data on the fetotoxicity of drugs and constructed fetotoxicity prediction models based on various machine learning algorithms. We optimized the models for more precise predictions by tuning the hyperparameters. We then performed quantitative performance evaluations. The results indicated that the constructed machine learning-based models had high performance (AUROC >0.85, AUPR >0.9) in fetotoxicity prediction. We also analyzed the feature importance of our model's predictions, which could be leveraged to identify the specific features of drugs that are strongly associated with fetotoxicity. The proposed model can be used to prescreen drugs and drug candidates at a lower cost and in less time. It provides a predictive score for fetotoxicity risk, which may be beneficial in the design of studies on fetotoxicity in human pregnancy.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.11a
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• pp.225-227
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• 2019

최근 다양한 개인방송 플랫폼에 의해 엄청난 양의 콘텐츠가 업로드 되고 있으며 그 중 축구와 야구와 같은 스포츠 영상이 차지하는 비율이 상당하다. 방송사에서는 시청자들이 편의를 위해 경기 영상 중 흥미를 끌거나 또는 중요한 장면을 모아 하이라이트 영상을 만들어 제공하는데, 이는 시간과 비용이 많이 소요되는 문제가 있다. 이에 본 논문에서는 스포츠 영상에서 자동으로 하이라이트를 예측하는 모델을 제안하다. 우리의 모델은 오디오와 이미지 정보를 함께 사용하며, 영상의 단기적 전후관계와 중장기적 흐름을 동시에 파악하는 모델을 제시한다. 또한 좋은 특징벡터를 추출하기 위해 GAN을 결합하는 방법을 설명한다. 제안하는 모델들을 야구 경기 영상을 이용하여 평가한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.06a
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• pp.262-263
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• 2014

현재 MPEG 에서 Royalty-Free 비디오 코덱인 Type-1 표준으로 진행중인 IVC(Internet Video Coding)에서는 저지연 모드(LD: Low-Delay) 부호화 구조에서 비참조 P 프레임 부호화 기법을 적응적으로 사용하여 부호화 이득을 얻고 있다. 비참조 P 프레임 기법은 P 프레임의 타입을 지정하여 고정된 부호화 구조의 비참조 P 프레임을 적용하고 있으나, ITM(IVC Test Model) 9.0 에 구현된 부호화 구조는 다중참조 프레임(MRF: Multiple Reference Frame)을 사용할 때 시간적 예측 거리가 먼 참조 프레임을 먼저 예측하는 단점이 있다. 본 논문에서는 다중참조 프레임에서 기존의 P 프레임 타입 설정을 변경하여 비참조 P 프레임의 부호화 구조를 개선하였다. 실험결과 제안 기법은 시퀀스에 따른 큰 성능 저하 없이 기존 기법 대비 0.6% 정도의 추가적인 비트율 감소로 얻음으로써 비참조 P 프레임 기법이 ITM 9.0 대비 7.9% 정도의 비트율 감소를 얻음을 확인하였다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2007.11a
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• pp.616-620
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• 2007

전자상거래에서 사용되고 있는 추천시스템은 사용자들의 프로파일과 이들의 정보를 바탕으로 사용자가 선호할 만한 아이템을 추천한다. 추천시스템에서 널리 사용되고 있는 협력적 필터링 방식은 사용자들 사이의 선호도 평가치를 비교하여 유사 사용자를 선택하고, 아이템에 대한 유사 사용자의 선호도 평가치를 기반으로 하여 추천하고자 하는 아이템에 대한 사용자의 선호도를 예측하는 것이다. 하지만 사용자의 선호도가 적은 데이터로 인한 희소성 문제는 추천시스템의 성능을 저해하는 요인으로 작용하고 있다. 이러한 희소성의 문제는 선호도 평가 자료에 나타난 아이템들의 총수에 비하여 사용자가 선호한 아이템의 수가 아주 적기 때문에 발생하며, 새로운 사용자의 경우에는 아이템에 대한 선호도 평가치가 없어 유사 사용자를 선택할 수가 없어 나타나며 심한 경우에는 아이템을 전혀 추천할 수 없게 된다. 이리할 추천 시스템의 희소성문제를 해결차기 위한 방법은 희소성이 높은 데이터들에 대한 희소성을 감소시키는 것이다. 따라서 본 논문에서는 아이템에 대한 희소성을 조사하여 협력적 필터링에서 희소성 아이템이 MAE에 미치는 영향을 분석하였다. 그리고 희소성 문제를 완화하여 예측 정확도를 높이기 위한 방법으로 선호도가 적은 아이템에 대해 희소성을 최소화하는 연구와 이에 따라 희소성과 MAE의 값을 개선하는 방법을 제안한다.