• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2012년도 추계 학술논문 발표대회
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• pp.111-112
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• 2012

Korean government is planning to supply a half million public and permanent rental houses from 2013 to 2018 for settlement of non-homeowners. It is requested an objective criterion to appropriate the budget for the rental houses construction project cost. In this study, construction cost indices, which reflect the inflation trend of construction resources, were explorated to suggest a effective methodology for the construction cost estimation of therental houses. We figured out the future construction cost indices using several scientific methods, and seven estimated indices values were shown. It is required an additional research to select the proper value among the analyzed indices.

• 대기
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• 제15권1호
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• pp.35-46
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• 2005

Today, the outreach of National Meteorological Service such as PC cluster based Numerical Weather Prediction (NWP) technique is vigorous in the world wide. In this regard, WMO (World Meteorological Organization) asked KMA (Korea Meteorological Administration) to formulate a regional project, which cover most of RA II members, using similar technical system with KMA's. In that sense, Meteorological Research Institute (METRI) in KMA developed Mongolian NWP System (MNWPS) based on PC cluster and transferred the technology to Weather Service Center in Mongolia. The hybrid parallel algorithm and channel bonding technique were adopted to cut cost and showed 41% faster performance than single MPI (Message Passing Interface) approach. The cluster technique of Beowulf type was also adopted for convenient management and saving resources. The Linux based free operating system provide very cost effective solution for operating multi-nodes. Additionally, the GNU software provide many tools, utilities and applications for construction and management of a cluster. A flash flood event happened in Mongolia (2 September 2003) was selected for test run, and MNWPS successfully simulated the event with initial and boundary condition from Global Data Assimilation and Prediction System (GDAPS) of KMA. Now, the cluster based NWP System in Mongolia has been operated for local prediction around the region and provided various auxiliary charts.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권9호
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• pp.4087-4107
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• 2016

The current cloud computing paradigm is still vulnerable to a significant number of system failures. The increasing demand for fault tolerance and resilience in a cost-effective and device-independent manner is a primary reason for creating an effective means to address system dependability and availability concerns. This paper focuses on online failure prediction for cloud computing systems using system runtime data, which is different from traditional tolerance techniques that require an in-depth knowledge of underlying mechanisms. A 'failure prediction' approach, based on Cloud Theory (CT) and the Hidden Markov Model (HMM), is proposed that extends the HMM by training with CT. In the approach, the parameter ω is defined as the correlations between various indices and failures, taking into account multiple runtime indices in cloud computing systems. Furthermore, the approach uses multiple dimensions to describe failure prediction in detail by extending parameters of the HMM. The likelihood and membership degree computing algorithms in the CT are used, instead of traditional algorithms in HMM, to reduce computing overhead in the model training phase. Finally, the results from simulations show that the proposed approach provides very accurate results at low computational cost. It can obtain an optimal tradeoff between 'failure prediction' performance and computing overhead.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.872-883
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• 2011

H.264/AVC의 확장 표준으로 제정된 SVC는 향상 계층에서 압축 효율을 높이기 위해 인트라 예측과 인터 예측뿐만 아니라 계층 간 예측을 추가로 수행한다. 그로 인해 부호화 계산량이 더욱 증가되는 문제점이 있다. 본 논문은 SVC 공간적 향상 계층에서 계산량을 효과적으로 감소시키는 빠른 인트라 부호화를 위한 효율적인 모드 결정 방법을 제안한다. 제안 방법은 크게 2단계로 이루어진다. 1단계에서는 Intra_BL 모드의 RD 값을 이웃 매크로블록의 최적 RD 값과 비교하고 이웃 매크로블록의 최적 예측 모드와 유사한 특성을 이용하여 Intra_BL 모드를 미리 결정한다. 2단계에서는 기본 계층과 향상 계층의 인트라 예측 모드의 상관성을 이용하여 인트라 예측의 후보 모드를 선택적으로 줄임으로써 전체 부호화 시간을 감소시킨다. 실험결과, 제안하는 방법은 JSVM 9.16보다 전체 부호화 시간을 48.15~56.32% 감소하면서 화질의 변화는 거의 없었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권1호
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• pp.41-48
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• 2012

적조란 유해조류의 일시적인 대 번식으로 바다를 적색으로 변화시키며 양식장의 어패류를 집단 폐사 시킬 뿐 아니라 연안환경 및 바다 생태계에 악영향을 미치는 자연 현상이다. 적조에 의한 양식어업의 피해는 매년 발생하고 있으며 매년 적조방제에 많은 비용을 소비하고 있다. 이 때문에 적조 발생을 미리 예측할 수 있으면 적조에 대한 피해 및 방재 비용을 최소화 시킬수 있다. 본 논문은 앙상블 학습은 이용한 적조발생 예측 방법을 제안한다. 제안방법은 앙상블 학습의 bagging과 boosting 방법을 이용하여서 적조를 예측의 성능을 향상시킨다. 실험결과 제안방법은 단일 분류기에 비하여서 더 좋은 적조 발생 예측 성능을 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.1037-1039
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• 2002

가전산업과 연계하여 유도가열 기술을 응용한 대표적인 시스템으로 IH압력밥솥을 예로 들 수 있다. 유도가열 코일에서 고주파 자속의 의해 발생된 와전류가 결합된 밥솥을 가열하기 때문에 유도가열 코일에는 고주파 손실을 줄이기 위해 Litz wire가 사용된다 이에 본 논문은 특히 IH압력밥솥에 사용되는 Litz wire를 선정하는 데 있어 중요한 요소가 되는 소선경, 가닥수별 AC DC 저항 및 손실계산 그리고 Cost 예측 방법을 제안한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제34권4호
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• pp.1299-1306
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• 2014

최근 들어 교통사고 예방 및 교통지체 해소는 물론 도로이용자 교통편의를 제공하는 목적으로 회전교차로 설치공사가 많이 발주되고 있다. 그러나 회전교차로 공사에 대한 개략적인 공사비를 예측하는 기준이나 단가가 정립되어 있지 않을 뿐만 아니라, 회전교차로 공사 초기 단계에서의 공사비 예측에 관한 체계적인 연구가 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 현재 제주도내에 설치된 회전교차로를 중심으로 공사현장의 여건을 고려한 공사 초기단계에서 회전교차로공사 개략공사비 산정 모델을 제시하고자 하였다. 본 연구에서는 제주도내 25개 회전교차로공사의 설계자료를 바탕으로 회귀분석을 통해 개략공사비 회귀방정식을 도출하였으며, 매우 예측의 정확도가 높은 것으로 분석되었다. 도출된 회귀방정식에 대해서 검증한 결과 회귀방정식을 통한 추정금액과 설계금액과의 오차율이 2.3%, 3.7%, 5.8%의 차이를 보임으로써 매우 예측의 정확도가 높은 것으로 분석되었다.

• 교육시설 논문지
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• 제25권6호
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• pp.35-44
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• 2018

The purpose of this study is to predict more accurate construction costs and to support efficient decision making in the planning and design stages of smart education facilities. The higher the error in the projected cost, the more risk a project manager takes. If the manager can predict a more accurate construction cost in the early stages of a project, he/she can secure a decision period and support a more rational decision. During the planning and design stages, there is a limited amount of variables that can be selected for the estimating model. Moreover, since the number of completed smart schools is limited, there is little data. In this study, various artificial intelligence models were used to accurately predict the construction cost in the planning and design phase with limited variables and lack of performance data. A theoretical study on an artificial neural network and deep learning was carried out. As the artificial neural network has frequent problems of overfitting, it is found that there is a problem in practical application. In order to overcome the problem, this study suggests that the improved models of Deep Neural Network and Deep Belief Network are more effective in making accurate predictions. Deep Neural Network (DNN) and Deep Belief Network (DBN) models were constructed for the prediction of construction cost. Average Error Rate and Root Mean Square Error (RMSE) were calculated to compare the error and accuracy of those models. This study proposes a cost prediction model that can be used practically in the planning and design stages.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제3권4호
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• pp.509-523
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• 2005

We are developing a novel framework, PRIDE (PRediction In Dynamic Environments), to perform moving object prediction (MOP) for autonomous ground vehicles. The underlying concept is based upon a multi-resolutional, hierarchical approach which incorporates multiple prediction algorithms into a single, unifying framework. The lower levels of the framework utilize estimation-theoretic short-term predictions while the upper levels utilize a probabilistic prediction approach based on situation recognition with an underlying cost model. The estimation-theoretic short-term prediction is via an extended Kalman filter-based algorithm using sensor data to predict the future location of moving objects with an associated confidence measure. The proposed estimation-theoretic approach does not incorporate a priori knowledge such as road networks and traffic signage and assumes uninfluenced constant trajectory and is thus suited for short-term prediction in both on-road and off-road driving. In this article, we analyze the complementary role played by vehicle kinematic models in such short-term prediction of moving objects. In particular, the importance of vehicle process models and their effect on predicting the positions and orientations of moving objects for autonomous ground vehicle navigation are examined. We present results using field data obtained from different autonomous ground vehicles operating in outdoor environments.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권10호
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• pp.2676-2685
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• 1998

본 논문에서는 파이프라인 프로세서의 분기 명령어 처리 성능 향상을 목적으로, BTB의 미스율을 줄이고 분기 예측의 정확도를 개선하기 위해 victim cache를 활용한 2-단계 BTB 구조를 제안한다. 2-단계 BTB는 기존의 BTB에 작은 크기의 victim BTB를 추가한 구조로, 적은 비용으로 BTB 미스율을 개선하고, 동적 예측(dynamic prediction)과 정적 예측 (static prediction)이 함께 사용되는 기존의 통합 분기 예측(Hybrid Branch Prediction) 구조의 예측 정확도를 높이도록 운영된다. 본 논문에서 제안된 2-단계 BTB에 의한 성능 개선을 4개 벤치마크 프로그램에 대한 trace-driven 시뮬레이션을 통해 검증한 결과, 기존의 BTB에 비해 2.5∼8.5%의 비용 증가로 BTB 미스율이 26.5% 개선되고, 기존의 gshare에 비해 64%의 비용 증가로 예측 정확도는 26.75% 개선되었다.