• 한국연초학회지
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• 제35권1호
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• pp.1-6
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• 2013

Near InfraRed Spectroscopy(NIRS) is a quick and accurate analytical method to measure multiple components in tobacco manufacturing process. This study was carried out to develop calibration equation of near infrared spectroscopy for the prediction of the amount of chemical components and hot water solubles(HWS) of reconstituted tobacco leaf. Calibration samples of reconstituted tobacco leaf were collected from every lot produced during one year. The calibration equation was formulated as modified partial least square regression method (MPLS) by analyzing laboratory actual values and mathematically pre-treated spectra. The accuracy of the acquired equation was confirmed with the standard error of prediction(SEP) of chemical components in reconstituted tobacco leaf samples, indicated as coefficient of determination($R^2$) and prediction error of sample unacquainted, followed by the verification of model equation of laboratory actual values and these predicted results. As a result of monitoring, the standard error of prediction(SEP) were 0.25 % for total sugar, 0.03 % for nicotine, 0.03 % for chlorine, 0.16 % for nitrate, and 0.38 % for hot water solubles. The coefficient of determination($R^2$) were 0.98 for total sugar, 0.97 for nicotine, 0.96 for chlorine, 0.98 for nitrate and 0.92 for hot water solubles. Therefore, the NIRS calibration equation can be applicable and reliable for determination of chemical components of reconstituted tobacco leaf, and NIRS analytical method could be used as a rapid and accurate quality control method.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제25권6호
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• pp.587-599
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• 2013

본 연구에서는 EC4의 내화설계 관점에서 표준화재하의 무피복 콘크리트충전강관기둥의 내화성능을 해석적으로 예측하는 개선된 방안을 제시하고자 하였다. Lawson 등이 제안한 콘크리트충전강관기둥에 대한 단면온도평가식의 한계를 분석하고, 기존 실험결과와 유한요소 열전달해석을 바탕으로 콘크리트충전강관기둥의 단면온도분포 예측식을 새로이 제안하였다. 본 연구에서 제안한 온도분포 예측식과 EC4의 내화설계법을 이용하여 예측한 콘크리트충전강관기둥의 축강도는 기존 설계법과 비교하여 더욱 정확하고 설계목적에 합당하다고 판단된다. 본 연구의 결과는 무피복 콘크리트충전강관기둥의 내화설계 및 성능평가에 매우 편리하게 활용될 수 있다.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제31권6호
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• pp.8-22
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• 2011

Investigations on modeling methods of a CFD wind resource prediction program, WindSim for a ccurate predictions of wind speeds were performed with the field measurements. Meteorological Masts having heights of 40m and 50m were installed at two different sites in complex terrain. The wind speeds and direction were monitored from sensors installed on the masts and recorded for one year. Modeling parameters of WindSim input variables for accurate predictions of wind speeds were investigated by performing cross predictions of wind speeds at the masts using the measured data. Four parameters that most affect the wind speed prediction in WindSim including the size of a topographical map, cell sizes in x and y direction, height distribution factors, and the roughness lengths were studied to find out more suitable input parameters for better wind speed predictions. The parameters were then applied to WindSim to predict the wind speed of another location in complex terrain in Korea for validation. The predicted annual wind speeds were compared with the averaged measured data for one year from meteorological masts installed for this study, and the errors were within 6.9%. The results of the proposed practical study are believed to be very useful to give guidelines to wind engineers for more accurate prediction results and time-saving in predicting wind speed of complex terrain that will be used to predict annual energy production of a virtual wind farm in complex terrain.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권2호
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• pp.57-64
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• 2021

자율주행차 시대가 도래하면서 ECU (Electronic Control Unit)는 점차 고도화되고 있고, 이에 따라 차량에서 정확한 데이터를 추출하고 분석하려는 연구가 다양하게 시도되어 왔다. 그러나 ECU는 차량 제조사별로 상이한 프로토콜을 가지고 있어 상용 단말기로는 정확한 데이터 추출과 분석이 어렵다. 본 연구에서는 정확한 차량 데이터를 추출하기 위하여 전용 펌웨어를 개발하여 차량의 2019년 1월부터 2월의 실제 주행데이터 53,580건의 데이터를 추출하였으며, 20회가 넘는 실제 도로 주행을 통해서 데이터의 정확도를 검증하였다. 이러한 데이터를 바탕으로 실시간 연료 소비량 예측 모델의 정확도를 높이기 위하여 스태킹 앙상블 기법을 이용하였다. 본 연구에서는 베이스 모델로 Ridge, Lasso, XGBoost, LightGBM이 사용되고 메타 모델은 Ridge가 사용되었으며, 예측 성능은 MAE 0.011, RMSE 0.017로 최적의 결과를 보였다.

• 대한치과교정학회지
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• 제37권1호통권120호
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• pp.16-28
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• 2007

본 연구는 청소년의 교정 치료 시 중요한 교정 환자의 성장 평가 및 잔여 성장량 예측 방법을 개발하기 위하여 시행되었다. 이를 위하여 한국인의 전국적 표본 자료 중에서 $2\;{\sim}\;20$세 남자 4,893명, 여자 4,987명의 키 자료를 이용하여 성별 연령별 키에 대한 성장 곡선을 3차 스플라인 함수(NCSF)로 구현하였다. 이후 성장 예측 알고리즘을 개발하고 이를 임의로 선택된 200명의 종단 성장 자료를 이용하여 검증하였다. 검증에는 최종 키 예측 정확성과 검증 표본의 모든 연령에 대한 키 예측 오차 분석 및 NCSF 성장 곡선의 적합성 검사가 포함되었다. 그 결과 NCSF 성장 곡선은 기준 성장 곡선을 표현하는데 매우 적합한 것으로 나타났으며 최종 키 예측 정확성도 높았다. 또한 예측 정확성은 남자 보다 여자가 유의하게 높았다. 이러한 결과에도 불구하고 검증 표본의 모든 연령에 대한 키 예측 오차의 양상이 독립성과 정규성이 부족한 단점도 나타났다. 결론적으로 본 연구 결과 도출된 NCSF 성장 곡선을 이용한 성장 예측 방법의 높은 정확성에도 불구하고 개인의 종단 성장에 좀 더 적합한 성장 모형의 개발이 필요할 것으로 생각되었다.

• 방송공학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.756-764
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• 2012

HEVC의 화면내 예측은 AIP와 화면내 평할화를 사용하여 예측 화소의 값을 결정하는데, 최종적으로 예측 화소값은 참조 화소들 사이에서 1차 방정식의 형태를 가지고 계산된다. 이는 참조 화소들의 값의 차이가 큰 경우 성능을 기대하기 어렵다. 본 논문에서는 현재 HEVC의 화면내 예측에서 사용되는 1차 함수 형태의 보간 방법 외에 DCT-IF 및 3차 함수를 사용하는 적응적 예측 방법을 제안한다. 2개 이상의 참조 화소들의 주파수 성분을 이용하는 DCT-IF를 사용하고, 또한 3차 함수의 형태를 이용하여 보간하므로 기존의 1차 함수를 이용하는 것보다 예측 화소값을 정확하게 결정한다. 3차함수는 1차함수보다 기울기가 더 크다. 따라서, 3차 함수는 예측 단위내의 에지에서 활용되어진다. HM6.0에서 부호화 시간은 3%, 복호화 시간은 1%의 증가를 보였고, 평균 BD-rate가 휘도 신호 Y에서 0.4%, 색차 신호 U, V에서 0.3%, 0.3% 감소되었다. 이를 통해 DCT-IF와 3차 함수, 그리고 기존의 방법을 적응적으로 사용할 경우 부호화 성능이 향상됨을 알 수 있다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제31권10호
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• pp.1670-1676
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• 2018

Objective: This study was conducted to enable on-line prediction of primal and commercial cut weights in Korean slaughter pigs by AutoFom III, which non-invasively scans pig carcasses early after slaughter using ultrasonic sensors. Methods: A total of 162 Landrace, Yorkshire, and Duroc (LYD) pigs and 154 LYD pigs representing the yearly Korean slaughter distribution were included in the calibration and validation dataset, respectively. Partial least squares (PLS) models were developed for prediction of the weight of deboned shoulder blade, shoulder picnic, belly, loin, and ham. In addition, AutoFom III's ability to predict the weight of the commercial cuts of spare rib, jowl, false lean, back rib, diaphragm, and tenderloin was investigated. Each cut was manually prepared by local butchers and then recorded. Results: The cross-validated prediction accuracy ($R^2cv$) of the calibration models for deboned shoulder blade, shoulder picnic, loin, belly, and ham ranged from 0.77 to 0.86. The $R^2cv$ for tenderloin, spare rib, diaphragm, false lean, jowl, and back rib ranged from 0.34 to 0.62. Because the $R^2cv$ of the latter commercial cuts were less than 0.65, AutoFom III was less accurate for the prediction of those cuts. The root mean squares error of cross validation calibration (RMSECV) model was comparable to the root mean squares error of prediction (RMSEP), although the RMSECV was numerically higher than RMSEP for the deboned shoulder blade and belly. Conclusion: AutoFom III predicts the weight of deboned shoulder blade, shoulder picnic, loin, belly, and ham with high accuracy, and is a suitable process analytical tool for sorting pork primals in Korea. However, AutoFom III's prediction of smaller commercial Korean cuts is less accurate, which may be attributed to the lack of anatomical reference points and the lack of a good correlation between the scanned area of the carcass and those traits.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권6호
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• pp.205-220
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• 2018

소프트웨어 결함 예측은 결함이 자주 발생하는 모듈에 집중함으로써 소프트웨어 품질 보증 활동에 귀중한 프로젝트 리소스를 효과적으로 할당하는 데 도움이 될 수 있다. 회사 내에서 수집 된 충분한 기록 데이터를 사용하여 정확한 결함 발생 가능성이 높은 모듈 예측에 대해 WPDP (프로젝트 내 결함 예측)를 사용할 수 있다. 회사가 과거 데이터를 유지하지 못한 경우 CPDP (Cross-Project Defect Prediction) 메커니즘을 기반으로 오류를 예측하는 분류기를 만드는 것이 도움이 될 수 있다. CPDP는 다른 조직에서 수집 한 다른 프로젝트 데이터를 사용하여 분류기를 작성하기 때문에 정확한 분류기를 만드는데 가장 큰 장애물은 소스와 대상 프로젝트 간의 서로 다른 분포이다. 이 문제의 해결을 위해 효과적인 유사도 측정 기술을 식별하는 것이 중요하므로, 본 논문에서는 다양한 유사도 측정 기술을 CPDP 모델에 적용하여 성능을 비교한다. 유사도 가중치의 유효성을 평가하고, 통계적 유의성 검정 및 효과 크기 검정을 통해 결과를 검증한다. 실험 결과, k-Nearest Neighbor (k-NN), LOcal Correlation Integral (LOCI) 및 Range 방법이 유사도 측정 기술 중 상위 3 개에 속했고, 이들을 사용하는 CPDP 예측 성능이 WPDP의 성능과 유사하였다.

• 한국항공운항학회지
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• 제8권1호
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• pp.83-95
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• 2000

Lift, drag, pitching moment, what we call longitudinal aerodynamic coefficient, effects airplanes directly, so the method to find the accurate result quickly is an important factor from the beginning of the aircraft design. There are different ways to find aerodynamic coefficient such as empirical methods, numerical analysis methods, wind tunnel tests, and finally through an actual flight tests, but choosing the best methods depends on the due date or the cost. The accuracy varies on each design level, but all this methods have relationship to complement and balance each other, so by combining proper methods, the best result can be obtained. At this paper, empirical methods and numerical analysis method were experimented, compared, and reviewed to find the availability of each method and by combining two methods accurate result was obtained. So, we applied this methods to predict the aerodynamic coefficient on cruise configuration aircraft, and was able to obtain more accurate result on the low speed longitudinal aerodynamic coefficient. Also by watching there result, we are able to predict the errors before the actual wind tunnel test.

• ETRI Journal
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• 제34권3호
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• pp.410-420
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• 2012

A series of reversible watermarking technologies have been proposed to increase embedding capacity and the quality of the watermarked image simultaneously. The major skills include difference expansion, histogram shifting, and optimizing embedding order. In this paper, an accurate predictor is proposed to enhance the difference expansion. An efficient sorter is also suggested to find a more desirable embedding order. The payload is differently distributed into two sub-images, split like a chessboard pattern, for better watermarked image quality. Simulation results of the accurate prediction and sorter based on the payload balancing method yield generally better performance over previous methods. The gap is wide, in particular, in low payload for natural images. The peak signal-to-noise ratio improvement is around 2 dB in low payload ranges.