"예측알고리즘"의 검색결과 입니다.

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"예측알고리즘" 검색결과 61-80 / 4,826건

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H.264/AVC의 인터 예측 부호화를 위한 고속 율왜곡 최적화 알고리즘 (Fast Rate Distortion Optimization Algorithm for Inter Predictive Coding of H.264/AVC)

다. 본 논문은 움직임 추정을 위해 이미 계산된 비용을 이용해 율왜곡 최적화의 비용을 예측하여 적응적으로 율왜곡 최적화를 생략하는 고속 율왜곡 최적화 알고리즘을 제안한다. 모의 실험 ... H.264/AVC에서 다양한 블록 모드에서 최적 블록 모드를 결정하기 위해 율왜곡 최적화 알고리즘이 사용되고 있다. 이는 비트율을 개선시키고 있으나 계산량을 크게 증가시키고 있 ... 결과는 제안된 알고리즘이 평균적으로 율왜곡 최적화에 의해 생성된 비트율과 화질을 거의 유지시키면서 율왜곡 최적화에 의해 발생하는 추가적인 계산량을 CIF와 QCIF에서 각각 69

논문 | 7페이지 | 무료 | 등록일 2025.03.02 | 수정일 2025.03.06

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기상 예보를 이용한 머신러닝 알고리즘 기반 태양광 발전량 예측 기법 (A Solar Power Prediction Scheme Based on Machine Learning Algorithm from Weather Forecasts)

지점에서의 발전량을 제공함에 있어서 해당 지점의 과거 발전량과 기상 데이터에 기반하여 머신 러닝 모델을 훈련하여 최적의 알고리즘을 찾아내고 기상 예보에 따라 미래의 발전량을 예측 ... 태양광 에너지는 스마트그리드 시스템에서 신재생에너지로서 중요한 위치를 차지하고 있는데 기상 상황에 따라 발전량의 차이가 큰 편이다. 따라서 기상 상황에 따른 정확한 발전량의 예측 ... 은 스마트 그리드의 신뢰성과 운영의 효율성을 향상시킬 수 있다. 이 정확한 발전량 예측 문제를 해결하기 위해 본 논문은 특정 지점의 발전량 예측을 자동화하는 기법을 제안한다. 특정

논문 | 7페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.18 | 수정일 2025.05.10

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사용할 변수의 예측에 사용되는 반복적 알고리즘의 계산순서 재정렬을 통한 수행 속도 개선 (Improvement of Iterative Algorithm for Live Variable Analysis based on Computation Reordering)

LVA를 수행하는 알고리즘은 반복적 정보흐름분석(Iterative Data Flow Analysis - DFA) 프레임워크에 따라 프로그램 전체를 반복적으로 스캔하면서 진행 ... 되어진다. Zephyr[1] 컴파일러의 경우 이와 같은 반복적 알고리즘으로 LVA를 수행하는 시간이 전체 컴파일 시간에서 약 7%를 차지하고 있다.기존 LVA 알고리즘은 여러 가지 ... 로 개선할 점들이 있다. LVA를 수행하는 기존의 반복적 알고리즘은 알고리즘의 특성상 방문하지 않아도 되는 basic block들에 대한 방문이 잦고, 살아있는 변수들의 집합을 점차

논문 | 13페이지 | 무료 | 등록일 2025.02.28 | 수정일 2025.03.06

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함수열 회귀모형과 딥러닝 알고리즘을 이용한 노지채소의 수확량 예측 (Yield prediction of field vegetables using functional regression model and deep learning algorithm)

나 마늘 같은 노지 채소들의 성장상태를 수시로 확인하여 사전에 수확량을 정확히 예측하는 방법들을 개발하여 생산된 농산물의 수요와 공급을 적절히 조절함과 동시에 경제성이 극대화될 수 있

논문 | 14페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.18 | 수정일 2025.05.10

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인공 신경망 회귀 모델을 활용한 인버터 기반 태양광 발전량 예측 알고리즘 (Inverter-Based Solar Power Prediction Algorithm Using Artificial Neural Network Regression Model)

했을 때 보다 안정되었고, 상관관계 분석 결과를 반영하여 다변량 변수 중 상관성이 높은 변수만을 활용하여 태양광 발전량 예측 알고리즘을 개선하였다. This paper is a s ... 본 논문은 전라남도에서 측정한 태양광 발전 데이터를 기반으로 발전량 예측값을 도출하기 위한 연구이다. 발전량 측정을 위해 인버터에서 직류, 교류, 환경데이터와 같은 다변량 변수 ... 시간대의 발전량에 미치는 영향을 해석할 수 있도록 하였다. 태양광 발전량 예측을 위해 딥러닝 모형인 ANN(Artificial Neural Network) 모형을 이용하여 발전량

논문 | 6페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.18 | 수정일 2025.05.10

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면역요법 및 표적치료에 대한 환자 반응 예측을 위한 AI 기반 알고리즘

[보고서 제목: 면역요법 및 표적치료에 대한 환자 반응 예측을 위한 AI 기반 알고리즘]서론:면역요법과 표적치료는 종양 치료에 있어서 혁신적인 방법으로 각광받고 있으며, 많 ... 의 발전으로 AI가 면역요법과 표적치료에 대한 환자의 반응을 예측하는데 활용될 수 있습니다. 본 보고서에서는 AI 기반 알고리즘을 통해 면역요법 및 표적치료에 대한 환자 반응 예측 ... 에 긍정적인 반응을 보이지는 않으며, 환자들의 반응 예측은 어려운 도전적인 문제입니다.AI가 면역요법과 표적치료에서의 역할과 장점:가. 예측 모델 구축: AI 기반 알고리즘은 환자

리포트 | 2페이지 | 1,000원 | 등록일 2023.07.22

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Charlson 동반질환의 ICD-10 알고리즘 예측력 비교연구 (Comparative Study on Three Algorithms of the ICD-10 Charlson Comorbidity Index with Myocardial Infarction Patients)

Objectives: To compare the performance of three International Statistical Classification of Diseases, 10th Revision translations of the Charlson comor..

논문 | 8페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.19 | 수정일 2025.05.10

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딥러닝 기반의 연기 확산거리 예측을 위한 알고리즘 개발 기초연구 (Fundamental Study on Algorithm Development for Prediction of Smoke Spread Distance Based on Deep Learning)

까지 연기가 확산 되기 전에 연기 확산거리를 예측하는 것이 목적이다. 다음과 같은 절차에 따라 제안 알고리즘을 검토하였다. 첫 번째 단계로, 딥러닝 기반 객체 검출 알고리즘인 ... 의 좌표값을 통해 연기 확산거리를 추정하였으며 이를 시계열 예측 알고리즘인 LSTM(Long Short-Term Memory)에 적용하여 학습을 진행하였다. 그 결과, 화재시뮬레이션 ... 본 연구는 화재진압 및 피난활동을 지원하는 딥러닝 기반의 알고리즘 개발에 관한 기초 연구로 선박 화재 시 연기감지기가 작동하기 전에 검출된 연기 데이터를 분석 및 활용하여 원격지

논문 | 7페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.16 | 수정일 2025.05.10

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고해상도 강우자료와 딥러닝 알고리즘을 활용한 수위 변동성 예측 (Utilizing deep learning algorithm and high-resolution precipitation product to predict water level variability)

를 알고리즘의 입력자료로 적용하여 지상 데이터의 한계를 보완하고자 한다. CMORPH 데이터와 LSTM 알고리즘을 결합한 모형의 수위 예측 결과는 평균 CC가 0.98, RMSE ... 기후변화로 인한 집중호우의 발생으로 홍수 피해가 심각해지고 있다. 하천의 수위 변동성을 예측하고 신속한 홍수 예·경보를 위해 물리적 기반의 수문 모형이 활용됐다. 최근에는 수문 ... 데이터 간의 비선형적인 관계를 기반으로 머신러닝, 딥러닝 알고리즘을 활용한 수문 모의가 주목받고 있다. 본 연구에서는 Long Short-Term Memory (LSTM) 알고리즘

논문 | 9페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.17 | 수정일 2025.05.10

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지역적 유사성을 이용한 픽셀 값 예측 기법에 기초한 가역 데이터 은닉 알고리즘 (Reversible Data Embedding Algorithm based on Pixel Value Prediction Scheme using Local Similarity in Image)

하게 예측하여 예측 이미지를 생성하였고, 생성된 예측 이미지와 원본 커버 이미지를 사용하여 차분 시퀀스를 생성한 후, 히스토그램 쉬프트 기법을 적용하여 기밀데이터가 은닉된 스테

논문 | 9페이지 | 무료 | 등록일 2025.03.12 | 수정일 2025.03.28

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영상 복잡도와 다양한 매칭 스캔을 이용한 고속 전영역 움직임 예측 알고리즘 (A Fast Full-Search Motion Estimation Algorithm using Adaptive Matching Scans based on Image Complexity)

은 예측 화질의 저하 없이 기존의 PDE(partial distortion elimination) 알고리즘을 이용한 전영역 탐색 방법에 비해 30%의 계산량을 줄였으며, MPEG-2 ... 논문에서는 기존의 전영역 탐색 방식의 계산량을 현저히 줄임과 동시에 동일한 예측 화질을 얻기 위해, 기준 블록의 복잡도 순서와 정방형 서브블럭을 가지고 복잡한 영역 세분화를 통한 ... 고속 블록 매칭(block matching) 알고리즘을 제안하였다. 매칭 에러가 기준 블록 기울기 크기에 비례한다는 것을 이용하여 종래의 순차적인 매칭 스캔(matching sc

논문 | 7페이지 | 무료 | 등록일 2025.02.28 | 수정일 2025.03.06

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압전 센서를 이용한 태권도 발차기 충격력 예측 알고리즘 개발 (A Development of the Impulse-Predicting Algorithm of Taekwondo Kicking Motion Using the Piezoelectricity Sensor)

The purpose of this study was to develop a main algorithm of the IT Taekwondo mitt that can quantitatively analyze the intensity of the kicking motion..

논문 | 8페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.20 | 수정일 2025.05.11

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Kriging 보간법 기반 작업자 피폭방사선량 예측평가 알고리즘 개발 (Development of Worker Radiation Dose Prediction and Assessment Algorithm Based on Kriging Interpolation Method)

In the emergency situations at nuclear power plants, the radiation dose of emergency workers shouldbe analyzed to optimize their radiation dose. Howev..

논문 | 7페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.18 | 수정일 2025.05.10

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노후건축물 에너지자립률 향상을 위한 태양광 발전량 예측 알고리즘 개발 (Prediction Algorithm of Solar Energy Generation for Improving Energy Self-Sufficiency in Aged Buildings)

본 연구는 건물의 위치 정보만으로 태양광 발전을 예측할 수 있는 알고리즘을 개발하여 노후건축물을 대상으로 건물에너지 효율성 향상을 위한 그린리모델링 기대효과 및 건물에너지 자립 ... 률 향상을 목표로 한다. 이를위해, 기존 문헌에서의 태양광 발전 모델과 천공청명도 및 직산분리 방정식 등을 다중 회귀분석식으로 결합한 예측 알고리즘을 개발하고, 테스트베드를 활용 ... 한 실증실험 데이터와의 검증을 통해 예측 알고리즘의 신뢰성을 검증하였다. 예측 알고리즘의 신뢰성 검증결과, 회귀식의 설명력을 나타내는 R2 값의 범위가 하절기(6월-8월) 기준0.80

논문 | 12페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.18 | 수정일 2025.05.10

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안개시 도시고속도로 통행속도 중장기 예측 알고리즘 개발 (Development of a Mid-/Long-term Prediction Algorithm for Traffic Speed Under Foggy Weather Conditions)

지능형 교통체계 시스템으로 인해 보다 신뢰성 있는 교통자료의 취득이 용이해졌으며, 실시간 통행시간 예측을 통한 경로정보 제공 및 중장기 통행시간 예측 등의 정보제공 서비스의 활용 ... 하였으며, 분석결과를 기반으로 하여 안개 시 통행속도 중장기 예측전략을 개발하였다. 서울시 교통정보센터에서 수집된 2009-2013년 올림픽대로 링크 속도자료와 83건의 안개 발생 ... kph의 속도가 감소하는 것으로 나타났다. 통행속도 중장기 예측은 과거 패턴 개수를 다양한 범위로 적용하여 분석한 결과, 평균 절대적 백분율 오차(MAPE: Mean

논문 | 12페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.21 | 수정일 2025.05.13

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한국 초등학교 3학년 아동의 행복감 예측을 위한 머신러닝 알고리즘의 적용 (Application of Machine Learning Algorithm to Predict Happiness of Elementary 3rd Graders in Korea)

본 연구의 목적은 머신러닝 알고리즘을 사용하여 아동의 행복감을 예측하기 위한 것이다. 2017년에 실시된 한국아동패널 10차 데이터의 초등학교 3학년 아동 1,476명의 자료 ... 를 활용하였다. 아동의 행복감을 예측하는 모델로는 로지스틱 회귀 모델, 라쏘 로지스틱 회귀 모델, 랜덤포레스트 모델, 그레디언트-부스팅 의사결정나무 모델의 4가지 머신러닝 알고리즘 ... 을 사용하였고 민감도, 특이도, 정확도, AUC를 비교하였다. 분석 결과, 머신러닝 모델의 예측력은 네 가지 모델 모두 AUC가 .91로 우수하였다. 아동의 행복감을 예측하는 가장

논문 | 16페이지 | 무료 | 등록일 2025.03.12 | 수정일 2025.03.28

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결정 트리 기반 알고리즘을 활용한 해체폐기물 발생량 예측모델 개발 (Development of an Predictive Model via Decision Tree-Based Algorithms for Forecasting Demolition Waste Generation)

Tree), RF(Random Forest) 및 GBM(Gradient Boost Machine) 알고리즘을 적용하여 해체폐기물 발생량 예측모델을 개발하였다. 이를 위해 각 ... .1806kg m-2)과의 오차는 각각 8.82%, 7.38% 및 8.90%로 나타나 DT 기반 알고리즘을 사용하는 ML 모델은 해체폐기물 발생량 예측에 우수한 성능 결과를 보여주 ... 폐기물 발생의 많은 부분을 차지하는 해체폐기물의 관리는 매우 중요한 문제이다. 따라서 많은 연구자들은 폐기물 발생량 예측을 위해 다양한 기계학습 모델 개발을 통해 폐기물 발생량

논문 | 9페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.18 | 수정일 2025.05.10

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빅데이터 분석방법을 활용한 제조업 혁신성과예측 방법에 대한 연구 : 딥 러닝 알고리즘을 중심으로 (Forecasting Innovation Performance via Deep Learning Algorithm : A Case of Korean Manufacturing Industry)

기술혁신에는 본질적인 어려움이 따르는데, 이는 상당부분 기술이 지닌 불확실성에 기인한다. 따라서 혁신과정에서 불확실성에 따른 위험을 감소시키기 위한 예측 방법론은 정량적 분야 ... 와 정성적 분야모두에서 제시되어 왔다. 한편 최근 빅 데이터와 인공지능에 큰 관심이 이어지며 특히 알파고의 알고리즘 중 하나인 딥 러닝이 뛰어난 성능을 보이고 있다. 이에 본 연구 ... 는 혁신성과 예측에 있어 딥 러닝을이용한 방법론을 접목하여 연구를 진행하였다. 모델 구축 및 학습에 있어 KIS 2016 데이터를 이용하였으며, 투입 요인으로는 정보 원천의 사용도와

논문 | 20페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.17 | 수정일 2025.05.10

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시계열 분석 딥러닝 알고리즘을 적용한 낙동강 하굿둑 염분 예측 (Prediction of Salinity of Nakdong River Estuary Using Deep Learning Algorithm (LSTM) for Time Series Analysis)

를 위한 신속한 의사결정을 위해 본 연구에서는 딥러닝 알고리즘 Long Short-Term Memory(LSTM)을 적용하여 낙동대교(하굿둑 상류 약 5 km)지점의 염분 예측 ... 의 수리학적 특성을 고려한 최적모델을 구축하였다. 예측정확도는 결정계수(R-squred)와 RMSE(root mean square error) 이용하여 통계분석을 실시 ... 하였으며. Sequence length 가 12일 때 R-squred 0.997, RMSE 0.122로 가장 정도가 높았으며, 선행 예측시간은 12시간 간격까지 R -squred 0 .93 이상

논문 | 7페이지 | 무료 | 등록일 2025.03.13 | 수정일 2025.03.28

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입력 데이터 해상도에 따른 심층학습 알고리즘의 기상 변수 예측 정확도 평가 (Assessing the Accuracy of Deep Learning Algorithms in Predicting Weather Variables According to Input Data Resolution)

We evaluated the performance of deep learning algorithms predicting air temperature in different time steps. Three different data sets were compiled a..

논문 | 6페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.12 | 수정일 2025.05.09

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