• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.23 no.4
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• pp.79-84
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• 2023

Apache Spark, which provides the fastest processing speed among recent distributed and parallel processing technologies, provides real-time functions and machine learning functions. Although official documentation guides for these functions are provided, a method for fusion of functions to predict a specific value in real time is not provided. Therefore, in this paper, we conducted a study to predict the value of data in real time by fusion of these functions. The overall configuration is collected by downloading stock price data provided by the Python programming language. And it creates a model of regression analysis through the machine learning function, and predicts the adjusted closing price among the stock price data in real time by fusing the real-time streaming function with the machine learning function.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.120-120
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• 2019

국내에서는 예측 불가능한 재난으로 인한 침수 피해 발생사례가 증가하였다. 따라서 침수 피해 예측이 더욱 중요해지고 있는 실정이다. 기존에는 주로 수치모형을 통한 침수예측을 하였고, 정보통신기술도 발달해왔지만 아직까지 수치모의에 많은 시간이 소요되기 때문에 침수 피해의 실시간 예측이 힘든 상황이다. 이에 국립재난안전연구원(2017)에서 침수예측을 위한 보간 모델인 SIND(Scientific Interpolation for Natural Disaster) Model을 개발하였다. 이는 보간을 이용한 모델이기 때문에 그동안 사용해왔던 물리 모형보다 간단하다. 그러나 정확한 값이 아닌 보간을 이용한 모델이기 때문에 정확도를 검토할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 Mapping분야에서 사용하는 CRITIC(CRiteria Importance Through Intercriteria Correlation) 기법을 활용하여 지도의 정확도 검토를 수행하였다. CRITIC은 형상기준, 위치기준, 면적기준을 이용하여 형상유사도를 산정하는 방법이며, 이 기법을 활용하여 국가가 제공한 침수예상도(국립해양조사원, 2010)와 SIND모델 결과 지도를 비교하였다. 형상기준은 지도의 형상을 나타내는 형상지수를 비교하고, 위치기준은 지도의 무게중심의 일치정도, 면적기준은 형상 면적을 비교하는 것이다. 지도는 총 300여개의 매칭 객체 쌍을 가지고 수행하였고, 위험도 등급은 Grade 1부터 Grade 5 까지 분류하여 나타내었다. 연구 대상지역은 ${{\bigcirc}{\bigcirc}}$시이다. 그 결과, 형상유사도는 약 200여개의 매체쌍이 0.80 이상의 값을 나타냈고, 나머지 매체 쌍은 0.75이하의 값을 나타내었다. 위험도 등급이 낮을수록 형상유사도 값은 크게 나타나고, 위험도 등급이 높을수록 형상유사도 값이 작게 나타나는 경향을 보였다. 이는 위험도 등급이 높은 곳의 경우, 해안선의 복잡한 지형형태 때문으로 판단된다. Mapping 분야에서 형상유사도 적합성 기준이 0.75이므로 결과는 60%이상이 정확하다고 판단할 수 있다. 따라서 본 연구에서 검토를 수행했던 간단한 방정식을 이용한 SIND 모델은 정확하다고 판단할 수 있다. 다만, 복잡한 지형과 현재 고려되고 있는 영향인자 외에 다양한 구조물 등을 고려한다면 형상유사도가 향상될 것이라 기대된다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.10 no.7
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• pp.257-262
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• 2021

Accidents caused by black ice occur frequently every winter, and the fatality rate is very high compared to other traffic accidents. Therefore, a systematic method is needed to predict the black ice formation before accidents. In this paper, we proposed a black ice prediction model based on heterogenous and multi-type data. To this end, 12,574,630 cases of 46 types of land, infrastructure, transport public data and meteorological public data were collected. Subsequently, the data cleansing process including missing value detection and normalization was followed by the establishment of approximately 600,000 refined datasets. We analyzed the correlation of 42 factors collected to predict the occurrence of black ice by selecting only 21 factors that have a valid effect on black ice prediction. The prediction model developed through this will eventually be used to derive the route-specific black ice risk index, which will be utilized as a preliminary study for black ice warning alart services.

• Phonetics and Speech Sciences
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• v.15 no.4
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• pp.1-10
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• 2023

This study investigated the relative effectiveness of letter-based versus syllable-based measures of speech rate and articulation rate in predicting the articulation score, prosody fluency, and rating sum using "English speech data of Koreans for education" from AI Hub. We extracted and analyzed 900 utterances from the training data, including three balanced age groups (13, 19, and 26 years old). The study built three models that best predicted the pronunciation assessment scores using linear mixed-effects regression and compared the predicted scores with the actual scores from the validation data (n=180). The correlation coefficients between them were also calculated. The findings revealed that syllable-based measures of speech and articulation rates were more effective than letter-based measures in all three pronunciation assessment categories. The correlation coefficients between the predicted and actual scores ranged from .65 to .68, indicating the models' good predictive power. However, it remains inconclusive whether speech rate or articulation rate is more effective.

• The Proceedings of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.3 no.2
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• pp.56-62
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• 1989

자연채광에 관한 에너지 해석을 하기 위해서는 주광조도를 예측하여야 하며, 주광조도를 예측하기 위해서는 천공상태를 추정할 수 있어야만 한다. 즉, 천공상태의 최저상태나 최소설계기준을 추정할 수 있어야만 자연채광에 의한 에너지 절약을 해석할 수가 있다. 천공상태를 추정하는데에는 CIE에서 개발한 정적 천공모델이 많이 이용되어 왔다. 그러나 천공은 정적광원이 아니라 시간에 따라 동적으로 변하고 있음으로 자연채광설계에서 에너지의 영향을 평가하기 위해서는 보다 융통성이 있는 천공모델이 요구된다. 따라서 이 논문은 그동안 동적천공을 나타낼 수 있도록 개발된 비표준천공의 추정방법, 동적 천공상태의 추정방법, 주광조도와 천공휘도의 추정방법, 주광의 유용성 평가방법 등을 비교분석함으로써, 앞으로 우리나라 기후상태에 적합한 자연채광용 천공모델을 개발하는데 기초자료화하였다.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.17 no.2
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• pp.51-57
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• 2001

지하수위의 상승에 따른 간극수압의 증가는 사면의 불안정을 야기할 수 있다. 그러나 모델링 오차, 계측오차, 모델변수의 불확실성 등과 같은 오차로 인하여 사면에서의 지하수위 변동을 예측하는 것은 매우 어렵다. 이러한 불확실성을 극복하고 지하수위 변동을 평가하기 위한 최적의 모델변수를 구하기 위하여 역해석 기법이 사용되고 있다. 본 논문에서는 사면에서의 지하수위 변동을 예측하기 위하여 포화대에서의 지하수 흐름과 불포화대에서의 지하수 흐름을 동시에 고려할 수 있는 수치해석 모델과 변수예측기법을 적용하였다. 따라서, 본 논문에서는 포화투수계수($K_{s}$ ), 포화흡인력($\psi$$_{e}$) 및 불포화 투수계수의 함수에 사용되는 경험적인 상수(b)를 주요 매개변수로 선정하여 역해석을 실시하였다. 그리고, 역해석 기법 가운데 Maximum Likelihood(MK), Maximum-A-Posterior(MAP) 및 Extended Bayesian Method(EBM)에 대하여 비교연구를 실시하였다. 위의 세가지 방법 가운데 EBM은 가상의 변수(Hyperparameter) $\beta$를 도입함으로써 현장계측치와 사전정보를 가장 잘 조화시키는 방법으로 다른 ML, MAP 보다 탁월한 방법인 것을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.168-171
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• 2020

초저지연성을 요구하는 5G 네트워크 환경에서 기기의 핸드오버를 능동적으로 조절하는 시스템의 중요성이 대두되고 있으며, 특히 핸드오버 시 기기의 이동성을 예측하는 것은 필수적이다. 딥러닝 모델의 일종인 생성적 적대 신경망은 두 신경망 사이의 경쟁 구도를 이용하여 두 신경망의 성능을 모두 높이는 목적으로 사용된다. 본 논문에서는 주로 데이터 생성 모델로 사용되는 생성적 적대 신경망을 이용하여 무선 네트워크 환경에서 기기의 이동성을 예측하는 시스템을 개발하였다. 이를 통해 실제 모바일 네트워크 환경에 적용되었을 경우 핸드오버 속도를 높이도록 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.493-495
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• 2008

캐시 에너지의 소비 전력을 줄이기 위해 필터 캐시가 제안되었다. 필터 캐시의 사용으로 인해 많은 전력 사용 감소 효과를 가져왔으나, 상대적으로 시스템 성능도 더불어 감소하게 되었다. 필터 캐시의 사용으로 인한 성능 감소를 최소화하기 위해서, 본 논문에서는 기존에 제안된 주요 필터 캐시 예측 모델들을 소개하며, 각각의 방식에 있어서의 핵심 특징 및 해당 방식의 문제점을 분석한다. 이를 바탕으로 본 논문에서는 모드 선택 비트를 활용하는 개선된 형태의 새로운 필터 캐시 예측기 모델을 제안한다. 제안된 방식은 MSB라 불리는 참조 비트를 고안하여, 이를 기존의 필터캐시와 BTB에 새롭게 활용한다. 실험 결과, 제안된 방식은 기존 방식 대비, 전력 소모량 시간 지연면에서 평균 5%의 성능 향상을 가져 왔다.

• Magazine of the Korea Institute for Structural Maintenance and Inspection
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• v.16 no.1
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• pp.90-101
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• 2012

최근 일본의 설계규정(설계기준 내 재료모델)은 전 세계에서 수집된 실험 결과들을 바탕으로 개발된 것으로, 세계 최고 수준의 예측 방법으로 알려져 있다. 그럼에도 불구하고 장기간 관측된 실제 교량의 처짐은 예측결과와 많은 차이를 나타내고 있다. 이 논문에서는 콘크리트의 시간의 존적 거동에 대한 일본 설계규정의 주요 변천 과정을 소개하고, 실제 장기거동과 예측결과가 큰 차이를 보이는 원인에 대한 논의가 이루어질 것이다. 또한 내구성이 높고 경제적인 콘크리트 구조물 건설을 위한 앞으로의 연구방향이 제시될 것이다.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 1997.10a
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• pp.302-307
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• 1997

철도는 평탄부, 고가부 및 성토부.절토부 등의 다양한 지형구조에 걸쳐서 뻗어 있으며, 지금까지는 평탄부와 고가부를 대상으로 하여 철도소음의 전파예측에 대한 검토를 해왔다. 본 연구에서는 유한 임피던스의 흡음성 Wedge 구조를 갖는 성토부 선로의 주행열차를 대상으로 소음전파 예측모델의 작성 및 소음전파 측정을 통하여 성토 선로구조에서의 철도소음 전파예측에 대하여 검토하였다.