• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제27권11호
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• pp.899-907
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• 2000

슈퍼스칼라 프로세서의 성능을 향상시키기 위해서는 데이터 종속성에 의한 장애를 제거해야 한다. 최근 여러 논문들은 이러한 데이터 종속성을 제거하기 위해서 명령어의 결과 값을 예상하는 메커니즘을 제안하였다. 이러한 예상 메커니즘 중 여러 예측기를 혼합해서 사용하는 하이브리드 방법은 각 하나의 예측기만을 사용하는 방법보다 더 좋은 성능을 얻을 수 있다. 그러나 그러한 하이브리드 예측기는 명령어를 중복해서 저장하여 많은 하드웨으 크기를 요구한다. 본 논문에서는 여러 예측기의 장점을 이용하여 높은 성능을 얻을 수 있는 새로운 하이브리드 예측 메커니즘을 제안한다. 또한 예상이 자주 틀리는 명령어를 동적으로 찾아내어 예상하지 않음으로서 잘못 예상시 발생하는 misprediction 페널티를 낮추고 예상 정확도를 높인다. 시뮬레이션 결과 SPECint95 벤치마크프로그램에 대해 제안한 하이브리드 예측기에서 예측율은 평균 79%에서 90%로 향상하였고, misprediction rate는 평균 12%에서 2%로 낮추었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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• pp.544-549
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• 2000

슈퍼스칼라 프로세서의 성능을 향상시키기 위해서는 데이터 종속성에 의한 장애를 제거해야 한다. 최근 여러 논문들은 이러한 데이터 종속성을 제거하기 위해서 명령의 결과 값을 예상하는 메커니즘이 연구되고 있다. 결과 값 예상 메커니즘 중 여러 예측기를 하이브리드해서 사용하는 방법은 각각 하나의 예측기만을 사용하는 방법보다 더 좋은 성능을 얻을 수 있다. 그러나 종전의 하이브리드 예측기는 명령어를 중복해서 저장하여 많은 하드웨어 크기를 요구한다. 본 논문에서는 여러 예측기의 장점을 이용하여 높은 성능을 얻을 수 있는 새로운 하이브리드 예측 메커니즘을 제안한다. 또한 예상하기 어려운 명령어를 동적으로 찾아내어 예상하지 않음으로서 잘못 예상한 misprediction 페널티를 줄이고 예상 정확도를 높인다. 시뮬레이션 결과 SPECint95 벤치마크 프로그램에 대해 제안한 하이브리드 예측기에서 예측율은 평균 79%에서 90%로 향상하였고, misprediction rate는 평균 12%에서 2%로 낮추었다

• 한국음향학회지
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• 제37권4호
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• pp.163-173
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• 2018

본 논문에서는 비행 중 비행체 표면에 작용하는 음향하중 예측을 수행하였다. 비행 중 음향하중은 비행체 표면의 압력 변동에 의해 발생한다. 기존의 비행 중 음향하중 예측방법은 반경험적 방법으로 이론과 실험 결과를 기반으로 도출한 경험식을 활용한다. 하지만 경험식의 입력 값으로 사용되는 비행체 주변 유동특성 및 경계층 파라미터를 매번 실험을 통해 얻는 것에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 전산유체해석(Computational Fluid Dynamics, CFD) 결과를 반경험적 방법과 혼합하는 하이브리드 방법을 이용하여 비행 중 비행체에 작용하는 음향하중을 예측하였다. Cone-cylinder-flare 형상 비행체에 대해 아음속, 천음속, 초음속, 최대동압도달(Maximum dynamic pressure, Max-q) 시점의 비행 환경에 대한 음향하중 예측을 수행하였다. 하이브리드 방법 적용 시 전산유체해석결과를 기반으로 한 경계층 끝단 영역 판단 방법에 대해 비교하였고 여러 연구자에 의해 제시된 경험식에 따른 음향하중 예측결과를 비교하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.347-350
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• 2002

본 논문은 협업에 의한 추천 방법과 내용에 의한 추천 방법을 혼합한 하이브리드 추천 방법을 제시한다. 일반적으로 '영화'정보와 같이 아이템에 대한 설명이 부족하거나 실제 영화의 내용과는 차이가 있는 컨텐츠의 경우에는 '주연', '감독', '줄거리'와 같이 실제 아이템의 내용이 아닌 부수적인 정보를 통해 평가값을 예측하는 방법보다 협업에 의한 평가값의 예측을 통해 더 낳은 추천을 제공할 수 있다. 이에 따라 본 연구는 내용에 기반한 추천방법에 의존하지 않고 사용자의 유사 선호 경향이 있는 타 사용자의 평가값들을 사용하여 추천하며, 협업에 의해 추천될 수 없는 아이템들에 대해 내용기반 추천 방법을 사용하는 하이브리드 컨텐츠 추천 시스템을 설계, 구현하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.27-27
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• 2017

신뢰성 있는 수개월 선행시간의 댐 유입량 예측은 가뭄 상황으로 진입하는 시점에서 효율적인 댐 운영을 위해 필수적이다. 최근 기후변화로 인한 강수량의 경년 및 계절 내 변동성이 증가됨에 따라서 기존의 과거 통계치를 이용한 댐 운영 의사결정은 많은 도전을 받고 있다. 최근 엘리뇨-남방진동(ENSO) 등의 전구기후지수와 지역수문기후와의 원격상관성을 활용하여 수개월 이후에 대한 수문조건을 통계적으로 예측하기 위한 연구가 시도되고 있다. 또한 매월 제공되는 역학적 예측모형으로부터 생산된 월단위 예측정보를 유량예측을 위한 유역모형에 활용하기 위하여 편이보정 및 상세화 기법이 개발되어 활용되고 있다. 본 연구에서는 댐 유입량 예측을 위해 SWAT 모형을 선정하였고 최장 6개월 선행 강수량 및 기온의 예측을 위해서 하이브리드 계절예측 시스템을 활용하였다. 이 시스템은 전지구역학적 예측모형의 자료를 편이보정을 거쳐 직접적으로 사용하는 단순 편이보정(Simple Bias Correction, SBC) 방법에 회귀모형을 이용하여 통계적인 방법으로 예측자료를 생산하는 전구기후지수 기반의 Climate Index Regression (CIR), 실시간 재분석자료 기반의 Observation-based Moving Window Regression (MWR-Obs), 역학적 예측모형의 예측자료 기반의 Moving Window Regression (MWR) 방법을 통합하여 사용하고 있다. 충주댐을 대상으로 우선 관측자료를 이용하여 SWAT 모형을 검 보정한 후, 관측기간에 대하여 하이브리드 시스템에 의한 예측 기상자료를 적용하여 모의된 댐 유입량과 관측 유입량과의 비교를 통해 예측성을 평가하였다. 본 연구는 다양한 기후정보를 활용하여 댐 유입량 예측에 있어서 예측성을 높이고자 시도되었으며, 도출된 결과는 향후 충주댐 운영에 유용한 정보를 제공할 수 있는 것으로 판단된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권3C호
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• pp.241-248
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• 2007

예측(predictive) 이미지 코딩에서는 최소 자승법을 기반으로 하는 적응적인 예측기가 에지 주변에 있는 픽셀(pixel)의 예측 결과를 향상시키는데 효과적인 방법으로 알려져있다. 본 논문에서는 가중치 윤곽선 검출기 (weighted edge detector)를 이용한 하이브리드 보간 알고리듬(hybrid interpolation algorithm)을 제안한다 전체적인 계산의 복잡도를 감소시키기 위해서 2차원 선형 보긴(bilinear interpolation)과 에지 방향성을 이용한 보간(edge directed interpolation) 알고리듬을 선택적으로 적용시키는 하이브리드 접근방법을 이용한다. 이런 접근 방법을 2차원 선형 보간 알고리듬과 에지 방향성을 이용한 보간 알고리듬을 적용했을 경우와 비교하기 위해서 PSNR과 SSIM 측정값을 이용하여 객관적이고 주관적인 영상의 화질 비교는 제안한 알고리듬이 비슷한 성능을 나타냄을 보여준다. 또한 제안하는 가중치 윤곽선 검출기를 이용한 하이브리드 보간 알고리듬은 정규화된 CPU 수행 시간을 에지 방향성을 이용한 보간 알고리듬과 비교하면 최대 20배의 복잡도 감소 효과를 얻을 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.307-307
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• 2022

최근 기후변화와 댐 상류 토지이용 변화 등과 같은 다양한 원인에 의해 댐 유입량의 변동성이 증가하면서 댐 관리 및 운영조작 의사 결정에 어려움이 발생하고 있다. 따라서 이러한 댐 유입량의 변동 특성을 반영하여 댐 유입량을 정확하고 효율적으로 예측할 수 있는 방안이 필요한 실정이다. 머신러닝 기술이 발전하면서 Auto-ML(Automated Machine Learning)이 다양한 분야에서 활용되고 있다. Auto-ML은 데이터 전처리, 최적 알고리즘 선택, 하이퍼파라미터 튜닝, 모델 학습 및 평가 등의 모든 과정을 자동화하는 기술이다. 그러나 아직까지 수문 분야에서 댐 유입량을 예측하기 위한 모델을 개발하는데 있어서 Auto-ML을 활용한 사례는 부족하고, 특히 댐 유입량의 예측 정확성을 확보하기 위해 High-inflow and low-inflow 의 변동 특성을 고려한 하이브리드 결합 방식을 통해 Auto-ML 기반 앙상블 모델을 개발하고 평가한 연구는 없다. 본 연구에서는 Auto-ML의 패키지 중 Auto-sklearn을 통해 홍수기, 비홍수기 유입량 변동 특성을 반영한 하이브리드 앙상블 댐 유입량 예측 모델을 개발하였다. 소양강댐을 대상으로 적용한 결과, 하이브리드 Auto-sklearn 앙상블 모델의 댐 유입량 예측 성능은 R² 0.868, RMSE 66.23 m³/s, MAE 16.45 m³/s로 단일 Auto-sklearn을 통해 구축 된 앙상블 모델보다 전반적으로 우수한 것으로 나타났다. 특히 FDC (Flow Duration Curve)의 저수기, 갈수기 구간에서 두 모델의 유입량 예측 경향은 큰 차이를 보였으며, 하이브리드 Auto-sklearn 모델의 예측 값이 관측 값과 더욱 유사한 것으로 나타났다. 이는 홍수기, 비홍수기 구간에 대한 앙상블 모델이 독립적으로 구축되는 과정에서 각 모델에 대한 하이퍼파라미터가 최적화되었기 때문이라 판단된다. 향후 본 연구의 방법론은 보다 정확한 댐 유입량 예측 자료를 생성하기 위한 방안 수립뿐만 아니라 다양한 분야의 불균형한 데이터셋을 이용한 앙상블 모델을 구축하는데도 유용하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.210-211
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• 2019

배터리의 안정적인 운영과 관리를 위해서 배터리의 SOH 예측은 매우 중요한 과제이다. 본 논문에서는 배터리 팩의 SOH를 예측하기 위한 ARIMA-Kalman 기반의 최적화된 하이브리드 방법을 소개한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.31-34
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• 1998

본 논문에서는 하이브리드 구조를 가지는 자기구성 퍼지제어기를 제안한다. 제안한 방법은 FARMA 제어기에 비해 다음과 같은 장점을 가진다. 하이브리드 구조를 자기구성 퍼지논리 제어기에 도입하므로써 예측출력값을 구할 때 까지의 입축력정보의 부재로 인한 나쁜 응답성능을 개선할 수 있다. 또한 이 방법은 Yager의 t-norm을 이용하여 계산상의 복잡성을 피하고 규칙들의 가중치를 구하기 위해 필요한 Dmax선정의 어려움을 해결한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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• pp.319-322
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• 2006

오늘날 분산 컴퓨팅 환경에서 운용되는 시스템이 증가됨에 따라 시스템의 관리작업은 고수준의 자동화를 요구하고 있다. 이에 따라 시스템 관리방식은 전통적인 관리자 중심에서 시스템 스스로가 자신의 문제를 인식하고 상황을 분석하여 해결하는 자율 컴퓨팅 방식으로 변화하고 있으며, 현재 이에 대한 연구가 많은 연구기관에서 다양한 방법으로 이루어 지고 있다. 그러나 이러한 대부분의 연구에서 자율 컴퓨팅의 한 요소인 자가 치유는 문제가 발생한 이후의 치유에 주로 초점이 맞추어져 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 시스템 스스로가 동작환경을 인식하고 에러의 발생을 예측하기 위한 예측 모델을 필요로 하게 된다. 따라서, 본 논문에서는 자율 컴퓨팅환경에서 자가 치유를 지원하는 4 가지 예측 모델 설계 방법을 제안하며, 본 예측 모델을 ID3 알고리즘, 퍼지추론, 퍼지뉴럴네트워크 그리고 베이지안 네트워크가 각 시스템 상황에 맞추어 적절하게 사용되는 하이브리드 방식이며, 이를 통해 보다 정확하고, 신속한 에러 예측이 가능해진다. 우리는 제안 모델을 평가하기 위해 본 예측 모델을 자가 치유 시스템에 적용하여 기존 연구와 예측 효율을 비교하였으며, 그 결과를 통해 제안 모델의 유효성을 증명하였다.