• 방송공학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.589-600
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• 2009

본 논문은 초 고화질급(UHD) 영상으로 디지털화 되어 가는 시대에 대응하기 위하여, 현재 우리가 사용하고 있는 최신 코덱의 하나인 H.264 코덱 구조에서 인트라 예측 성능을 향상토록 한 Uni-directional $8{\times}8$ 인트라 예측 기반 코덱을 개발하여 앞으로의 동영상 압축 개발에 기여하고자 한다. Uni-directional $8{\times}8$ 인트라 예측은 $8{\times}8$ 픽셀 단위의 인트라 예측 시 $4{\times}4$ 픽셀 단위로 나누어 같은 인트라 예측방향을 사용하면서 $4{\times}4$ 픽셀 단위로 재구성된 영상을 통하여 예측을 세밀하게 할 수 있게 하는 아이디어를 기반으로 한다. 본 논문에서 제안한 Uni-directional $8{\times}8$ 인트라 예측은 H.264 코덱 구조에서 기존의 $8{\times}8$ 인트라 예측만을 수행한 코딩 결과와 비교할 경우 QCIF, CIF에서 약 7.3% BDBR 성능 향상을 가져오며, 현재의 H.264 코덱 구조에 더하여 적용하였을 경우, 약 1.3% BDBR 성능 향상을 가져왔다. 더 큰 영상 사이즈를 압축하기 위해서는 지금 영상 사이즈에 최적화 된 코덱을 그대로 쓰기보다는 지금보다 더 큰 블록 사이즈를(현재는 $4{\times}4$ 블록 단위가 최소 단위) 기준으로 할 수도 있기 때문에 새로운 코덱기술 개발에 있어 기초 연구가 될 수 있을 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제29권1호
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• pp.69-79
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• 2013

이 논문에서는 저해상도 원격탐사 자료 기반 주제도의 상세화를 목적으로 2단계로 구성된 지구통계학적 통합 기법을 제안하였다. 우선 영역-점 변환 크리깅을 이용하여 저해상도 부가 자료의 상세화를 수행하고, 이 정보는 이후 통합 과정에서 경향 성분으로 이용된다. 그리고 상세화된 부가 자료와 소수의 정밀 관측 자료와의 통합에 가변적 지역 평균 기반 단순 크리깅을 적용한다. 제안 기법은 저해상도 부가 자료의 상세화를 통해 해상도 차이에 따른 정밀 관측 자료와 부가 자료와의 통계적 연관성을 반영할 수 있으며, 정밀 조사 자료와의 통합을 통해 부가 자료의 오류를 보정할 수 있는 장점이 있다. 제안 기법의 적용성 평가를 위해, 지상 관측 강수 자료와 TRMM 자료와의 통합을 이용한 고해상도 강수 주제도 제작 연구를 수행하였다. 실험 결과, 영역-점 변환 크리깅을 통해 원 자료 스케일의 TRMM 강수값을 재생산할 수 있는 다양한 목표 고해상도에서의 상세 정보 추출이 가능하였다. 그리고 이 자료를 정밀 관측 자료와 통합함으로써 정밀 관측 자료만을 이용하는 단변량 공간 예측 기법에 비해 향상된 예측 정확도를 보였다. 따라서 제안 기법은 서로 다른 해상도를 가지는 자료를 대상으로 저해상도 부가 자료의 상세화에 효율적으로 이용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국습지학회지
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• 제21권spc호
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• pp.90-97
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• 2019

최근 연속적인 호우사상으로 인해 홍수가 발생하고 있으며, 이로 인한 재산 및 인명피해가 증가하고 있다. 따라서 본 연구에서는 연속적인 호우사상 발생 사례를 바탕으로 거대강우 시나리오와 거대홍수를 정의하였다. 경안천 유역의 100년 빈도 확률강우사상이 연속적으로 발생한다는 가정하에 거대강우 시나리오를 생성하였으며, 거대홍수량을 산정하기 위하여 SSARR(Streamflow Synthesis and Reservoir Regulation)모형을 이용하였다. 또한, 보다 합리적인 유출해석을 수행하기 위하여 SCE_UA기법을 통해 매개변수를 추정하고, SSR(Sum of Squared of Residual)과 첨두유량 모의에 유리한 WSSR(Weighted Sum of Squared of Residual)의 목적함수를 이용하여 모형의 보정 및 검증을 수행하였다. 이를 통해 적합성 검토를 수행하였다. 그 결과, 경안천 유역의 100년 빈도 강우사상의 연속발생으로 인한 거대홍수량은 4,802㎥/s로 산정되었고, 경안천하천정비기본계획(2011)에서 산정한 100년 빈도 단일 강우사상에 의한 홍수량은 3,810㎥/s으로 산정되었다. 따라서 거대홍수량이 단일 호우사상에 의한 홍수량 보다 약 992㎥/s 만큼 증가하는 것으로 확인되었으며, 이는 향후 거대홍수를 고려할 경우, 경안천 유역의 치수방어대책 수립시 참고자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.372-379
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• 2017

소프트웨어 개발과정동안 소프트웨어 신뢰성 요인은 매우 기본적인 사항이다. 소프트웨어 고장파악을 위한 무한고장 비동질적인 포아송 과정을 이용할 때 고장발생률 혹은 위험함수가 일정하거나 증가 또는 감소하는 속성을 가진다. 본 논문에서는 소프트웨어 신뢰 성능에 관한 효율성을 비교하는 자유도에 의존하는 카이제곱 분포를 적용한 신뢰성 모형을 제안하였다. 효율적인 모형을 평가하기 위하여 평균제곱오차(MSE)와 결정계수($R^2$)를 이용하고 최우추정법과 수치 해석적 방법을 사용하여 모수추정 알고리즘이 수행되었다. 제안하는 카이제곱분포의 자유도를 이용한 신뢰성 모형을 위해 실제 고장 간격 데이터를 사용한 고장 성능 분석이 적용되었다. 고장데이터 분석은 카이제곱분포의 자유도에 근거한 강도함수를 기준으로 비교되었다. 데이터 신뢰성을 확인하기 위하여 라플라스 추세검정이 적용되었다. 본 연구에 제안된 카이제곱분포의 자유도는 다양한 고장현상을 표현 할 수 있기 때문에 (결정계수가 90% 이상), 신뢰성 분야에서 활용 할 수 있는 모형으로 활용 할 수 있다. 이 연구 결과를 적용하면 소프트웨어 개발 설계자에게 다양한 자유도를 적용하여 소프트웨어 고장패턴을 예측함으로서 효율적인 모형을 개발하는데 표준 지침으로 적용 할 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.75-84
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• 2018

본 철도 유지보수 산업의 효율화를 위해서는 핵심부품의 적시 관리를 통한 부품 가동률 향상 및 철도 운행의 안정성 향상이 필요하다. 또한 유지보수 시스템 고속화에 따른 신뢰성 향상과 핵심부품의 유지보수 비용 절감의 두 가지 측면을 모두 만족시키기 위해, 부품 이력관리와 대규모 빅데이터의 자동화된 분석 기술을 활용한 부품 상태 진단 기술 수요가 증가하고 있다. 이 논문에서는 철도차량의 차상 및 지상 장치로부터 발생되는 실시간 빅데이터 수집, 처리, 분석을 위해서 빅데이터 플랫폼 기반의 철도차량 부품의 상태 데이터 관리시스템을 개발하였으며, 이 시스템의 활용으로 철도차량의 부품 상태정보 및 시스템 리소스에 대한 실시간 모니터링이 가능하다. 또한 빅데이터 플랫폼으로부터 수집된 상태 데이터를 기반으로 분산/병렬처리 및 자동화된 부품 고장진단이 가능한 머신러닝 기법을 제안하였다. 실험결과, 분산/병렬처리 기술이 적용된 알고리즘의 실행시간 단축을 아마존 웹서비스의 가상 인스턴스 생성 시스템을 통해 증명하였으며, random forest 머신러닝 기법을 활용한 고장 진단 모델의 베어링 및 차륜 부품에 대한 상태 예측 정확도가 83%임을 확인하였다.

• Steel and Composite Structures
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• 제34권5호
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• pp.743-767
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• 2020

Due to the impressive flexural performance, enhanced compressive strength and more constrained crack propagation, Fibre-reinforced concrete (FRC) have been widely employed in the construction application. Majority of experimental studies have focused on the seismic behavior of FRC columns. Based on the valid experimental data obtained from the previous studies, the current study has evaluated the seismic response and compressive strength of FRC rectangular columns while following hybrid metaheuristic techniques. Due to the non-linearity of seismic data, Adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) has been incorporated with metaheuristic algorithms. 317 different datasets from FRC column tests has been applied as one database in order to determine the most influential factor on the ultimate strengths of FRC rectangular columns subjected to the simulated seismic loading. ANFIS has been used with the incorporation of Particle Swarm Optimization (PSO) and Genetic algorithm (GA). For the analysis of the attained results, Extreme learning machine (ELM) as an authentic prediction method has been concurrently used. The variable selection procedure is to choose the most dominant parameters affecting the ultimate strengths of FRC rectangular columns subjected to simulated seismic loading. Accordingly, the results have shown that ANFIS-PSO has successfully predicted the seismic lateral load with R² = 0.857 and 0.902 for the test and train phase, respectively, nominated as the lateral load prediction estimator. On the other hand, in case of compressive strength prediction, ELM is to predict the compressive strength with R² = 0.657 and 0.862 for test and train phase, respectively. The results have shown that the seismic lateral force trend is more predictable than the compressive strength of FRC rectangular columns, in which the best results belong to the lateral force prediction. Compressive strength prediction has illustrated a significant deviation above 40 Mpa which could be related to the considerable non-linearity and possible empirical shortcomings. Finally, employing ANFIS-GA and ANFIS-PSO techniques to evaluate the seismic response of FRC are a promising reliable approach to be replaced for high cost and time-consuming experimental tests.

• 유통과학연구
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• 제13권11호
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• pp.123-130
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• 2015

Purpose - Due to highly elevated levels of competition, many companies today have to face the problem of decreasing profits even when their actual sales volume is increasing. This is a common phenomenon that is seen occurring among companies that focus heavily on quantitative growth rather than qualitative growth. These two aspects of growth should be well balanced for a company to create a sustainable business model. For supply chain management (SCM) planners, the optimized, quantified flow of resources used to be of major interest for decades. However, this trend is rapidly changing so that managers can put the appropriate balance between sales volume and sales quality, which can be evaluated from the profit margin. Profit optimization is a methodology for companies to use to achieve solutions focused more on profitability than sales volume. In this study, we attempt to provide executional insight for companies considering implementation of the profit optimization system to enhance their business profitability. Research design, data, and methodology - In this study, we present a comprehensive explanation of the subject of profit optimization, including the fundamental concepts, the most common profit optimization logic algorithm -linear programming -the business functional scope of the profit optimization system, major key success factors for implementing the profit optimization system at a business organization, and weekly level detailed business processes to actively manage effective system performance in achieving the goals of the system. Additionally, for the purpose of providing more realistic and practical information, we carefully investigate a profit optimization system implementation case study project fulfilled for company S. The project duration was about eight months, with four full-time system development consultants deployed for the period. To guarantee the project's success, the organization adopted a proven system implementation methodology, supply chain management (SCM) six-sigma. SCM six-sigma was originally developed by a group of talented consultants within Samsung SDS through focused efforts and investment in synthesizing SCM and six-sigma to improve and innovate their SCM operations across the entire Samsung Organization. Results - Profit optimization can enable a company to create sales and production plans focused on more profitable products and customers, resulting in sustainable growth. In this study, we explain the concept of profit optimization and prerequisites for successful implementation of the system. Furthermore, the efficient way of system security administration, one of the hottest topics today, is also addressed. Conclusion - This case study can benefit numerous companies that are eagerly searching for ways to break-through current profitability levels. We cannot guarantee that the decision to deploy the profit optimization system will bring success, but we can guarantee that with the help of our study, companies trying to implement profit optimization systems can minimize various possible risks across various system implementation phases. The actual system implementation case of the profit optimization project at company S introduced here can provide valuable lessons for both business organizations and research communities.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권3호
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• pp.167-179
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• 2002

본 논문에서는 여러 프레임 특징으로 표현되는 분절 특징(segmental feature) 표현 방법을 제안하고, HMM 개념 위에서 음향학적 모델과 그 알고리즘을 개발하여 HMM의 약점으로 지적되는 독립관측 가정을 완화시키고자 한다. 제안된 특징 표현은 단일 프레임 특징이 음성 신호의 시간적 동적 특성 (temporal dynamics)을 제대로 표현하지 못하기 때문에, 여러 프레임을 이용하여 음성 특징을 표현하도록 한다. 분절 특징은 다항식의 회귀 함수(polynomial regression function)에 의하여 관측 벡터의 궤적으로 표현되고, 이 특징을 패턴 분류에 사용하기 위하여 음성 신호의 궤적을 효과적으로 표현하는 분절 HMM(segmental HMM)을 이용한다. SHMM은 상태에서의 관측 확률을 외적 분절 변이와 내적 분절 변이로 세분하며, 외적 분절 변이는 장기적인 변화를, 내적 분절 변이는 단기적인 변화를 나타낸다. 음향학적 모델에서 분절 특성을 고려하기 위하여 외적 분절 변이는 분절의 확률 분포로 표현하고, 내적 분절 변이는 궤적의 추정 오차로 표현하도록 SHMM을 수정한 분절 특징 HMM(SFHMM; segmental-feature HMM)을 제안한다. SFHMM에서는 분절의 관측 확률을 분절 우도와 궤적의 추정 오차의 관계로써 표현하며, 추정오차는 특정 상태에서의 분절의 우도에 대한 가중치로 고려될 수 있다. 제안된 방법의 유효성과 분절 특징의 특성을 살펴보기 위하여 TIMIT 자료를 이용하여 몇 가지 실험을 하였다. 이들 실험 결과에서, 제안된 방법이 기존의 HMM보다 매개 변수가 많더라도, 성능의 향상과 제안된 특징이 유연하고 정보를 많이 가진다는 점에서 의미가 있다고 하겠다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권3호
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• pp.345-354
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• 2005

서브시퀀스 매칭은 데이터 마이닝 분야에서 중요한 연산 중의 하나이다. 기존의 서브시퀀스 매칭 알고리즘들은 하나의 인덱스만을 사용하여 검색을 수행하며, 인덱스를 생성하기 위하여 데이터 시퀀스로부터 추출한 윈도우의 크기와 질의 시퀀스의 길이 간의 차이가 커질수록 검색 성능이 급격히 저하된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 인덱스 보간법에 기반한 새로운 서브시퀀스 매칭 기법을 제안한다. 인덱스 보간법이란 하나 이상의 인덱스를 구축하고 주어진 질의 시퀀스의 길이에 따라 적절한 인덱스를 선택하여 검색을 수행하는 기법이다. 본 논문에서는 먼저 사전 실험을 통하여 서브시퀀스 매칭을 수행하는 데에 있어 질의 시퀀스 길이와 윈도우 크기 간의 차이로 인한 성능의 변화를 관찰하고, 이 관찰을 통하여 물리적 데이터베이스 설계 관점에서 질의 시퀀스의 길이 분포에 따른 검색 비용 공식을 산출한다. 다음에, 윈도우 크기 효과에 의한 성능 저하를 개선하기 위해 인덱스 보간법에 기반한 새로운 검색 기법을 제안한다. 또한, 검색 비용 공식에 기반하여 제안된 검색 기법의 성능을 최적화할 수 있도록 다수의 인덱스를 구성하는 알고리즘을 제시한다. 마지막으로, 실제 데이터와 합성 데이터를 이용한 여러 가지 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 검증한다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제9권1호
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• pp.105-120
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• 2006

제 7차 교육과정은 각 단계의 내용을 제대로 이해하지 못하는 학생들에게 특별보충과정을 이수하게 하고 있으나 체계적인 교육이 뒷받침이 되지 않아 수학부진아는 갈수록 증가하고 있는 추세이다. 특히 연립방정식의 경우는 실생활과 관련이 없이 단순한 문제풀이로만 배우고 있어 학생들의 문제해결력에 부정적인 영향을 미치고 있다. Schoenfeld는 Polya의 문제해결과정을 좀 더 세부적으로 분류 조사하여 문제해결에 필요한 주요 지식과 행동을 묘사하였다. 본 연구는 Schoenfeld의 주장을 바탕으로 문제해결 수행과정을 조사하기위해 2명의 학생을 대상으로 17차시로 단계별로 구성한 연구지도안을 중심으로 학생의 자원, 발견술, 통제, 신념체제를 조사하였다. 자원에서 학생은 정의에 의한 지식과 기초지식이 부족하거나 어려움에 부딪힐 때는 직관적인 지식의 활용비율이 높은 성향을 보였으나 연구가 진행됨에 따라 알고리즘 절차를 실행하기 위한 능력, 발전적이 형태인 일상적인 절차에 대한 사용비율이 높아졌고 발견술, 통제, 신념체계 영역에서도 급진적인 변화를 나타내었다.