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딥러닝과 머신러닝을 이용한 아파트 실거래가 예측 (Apartment Price Prediction Using Deep Learning and Machine Learning)

  • 김학현;유환규;오하영
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제12권2호
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    • pp.59-76
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    • 2023
  • 코로나 시대 이후 아파트 가격 상승은 비상식적이었다. 이러한 불확실한 부동산 시장에서 가격 예측 연구는 매우 중요하다. 본 논문에서는 다양한 부동산 사이트에서 자료 수집 및 크롤링을 통해 2015년부터 2020년까지 87만개의 방대한 데이터셋을 구축하고 다양한 아파트 정보와 경제지표 등 가능한 많은 변수를 모은 뒤 미래 아파트 매매실거래가격을 예측하는 모델을 만든다. 해당 연구는 먼저 다중 공선성 문제를 변수 제거 및 결합으로 해결하였다. 이후 의미있는 독립변수들을 뽑아내는 전진선택법(Forward Selection), 후진소거법(Backward Elimination), 단계적선택법(Stepwise Selection), L1 Regularization, 주성분분석(PCA) 총 5개의 변수 선택 알고리즘을 사용했다. 또한 심층신경망(DNN), XGBoost, CatBoost, Linear Regression 총 4개의 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 이용해 하이퍼파라미터 최적화 후 모델을 학습시키고 모형간 예측력을 비교하였다. 추가 실험에서는 DNN의 node와 layer 수를 바꿔가면서 실험을 진행하여 가장 적절한 node와 layer 수를 찾고자 하였다. 결론적으로 가장 성능이 우수한 모델로 2021년의 아파트 매매실거래가격을 예측한 후 실제 2021년 데이터와 비교한 결과 훌륭한 성과를 보였다. 이를 통해 머신러닝과 딥러닝은 다양한 경제 상황 속에서 투자자들이 주택을 구매할 때 올바른 판단을 할 수 있도록 도움을 줄 수 있을 것이라 확신한다.

네트워크 분석을 통한 정부 R&D 사업 유사연구영역 분석

  • 정재웅;한유리;강인제;최산;정재연;박현우;전승표
    • 한국기술혁신학회:학술대회논문집
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    • 한국기술혁신학회 2017년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.559-570
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    • 2017
  • 우리나라는 과거부터 현재까지 미래 성장동력 육성을 목표로 정부주도하에 국가 R&D 투자를 점진적으로 늘려왔다. 그 결과, 최근에는 GDP 대비 연구개발비 비중이 세계 최고 수준에 이르렀다. 이렇게 연구개발 예산의 양적인 확대와 함께 연구개발 예산의 효율적 활용은 더욱 중요한 과학기술 분야의 정책적 이슈로 부각되고 있다. 연구개발 예산의 효율적인 집행을 위해서는 R&D 사업의 유사 중복성의 검토가 필수적이지만, 대부분의 유사 중복성 검토는 전문가의 직관적인 판단에 근거하여 이루어져왔다. 하지만, 전문가의 직관에만 의지한 판단은 때로는 불명확하거나 잘못된 결과를 가져올 수도 있다. 따라서, 본 연구에서는 네트워크 분석을 통해 정부 R&D 사업의 유사 중복성을 체계적으로 검토하기 위한 데이터기반의 방법론을 제안하여 전문가의 직관에 의한 유사 중복성 검토를 보완할 수 있는 가능성을 모색하고자 한다. 먼저, 본 연구에서는 정부 R&D사업 유사영역의 전체적인 구조 및 형태와 국가과학기술연구회 소속 25개 정부출연연구기관 R&D사업의 유사영역의 전반적인 형태를 시각화하여 유사영역을 파악하고 직관적인 판단과 선택을 할 수 있는 의사결정 정보를 제공하는데 초점을 두었다. 이를 위해, NTIS의 2015년 데이터를 사용하여 과제 키워드 기반으로 동시단어출현 분석을 수행하였다. 본 분석을 통해 25개 기관의 세부적인 유사연구영역 형태를 제시하였으며, 국내의 과학기술정책적 또는 과학기술학적인 현상들을 시각화하였다. 그 결과, 국내 출연연 R&D사업이 기관별 고유영역이 확고히 보이는 Mode 1적인 형태와 사회경제적인 맥락과 필요 및 유망성을 따르고, 다학제적, 적용중심적이며 과제별로 다양한 과제수행기관들이 과제들을 동시에 수행하는 Mode 2적인 형태가 출연연의 R&D사업 내에 공존하고 있음을 확인하였다.

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주택매매가격 영향요인의 비선형적 효과 분석 (An Analysis of Non-linear Effects of Impact Factors on Housing Price)

  • 장영재
    • Journal of the Korean Data Analysis Society
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    • 제20권6호
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    • pp.2953-2966
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    • 2018
  • 주택가격은 거시경제상황을 나타내는 다양한 변수들과 밀접한 관계를 지니고 있다. 다수의 선행연구에서는 경제상황 변화 하에서의 주택가격 행태나 여러 변수들과의 관계성에 초점을 맞추고 있다. 본 논문에서는 선행연구를 참고하되 데이터에 근거한 새로운 시각의 실증분석을 실시하고자 하였다. 주택가격에 미치는 잠재적 영향요인들 중 정책금리에 초점을 맞추고 금리충격에 대한 여타 주요 변수들의 비선형적 반응 행태를 분석하였다. 데이터마이닝 기법 중 하나인 랜덤 포레스트 알고리즘을 이용하여 선행연구에서 제시되었던 거시경제변수들의 변수 중요도 점수를 산출하였다. 이 과정을 통해 변수를 선택한 뒤, 비선형성을 포착할 수 있는 모형을 사용하여 충격반응을 산출하였다. 동 모형에 따르면 주택가격의 경우에 있어서 금리 인상 시에만 충격반응이 유의미하게 나타났다. 특히 기존 전통적 VAR(vector autoregression) 방법론에서 포착하지 못한 비선형적 특징에 기인하여 금리 인상 충격의 크기가 커질 경우 그 효과가 정률적으로만 증가하는 것이 아니라 그 이상 증폭될 수 있다는 분석 결과를 얻었다. 이러한 파급효과의 비선형성, 비대칭성은 정책 수단으로서의 금리를 보다 신중한 시각에서 접근해야 함을 의미한다고 하겠다.

평면 데이터 분포에 영향을 끼치는 점 분포의 부분집합 추출 방법 - 소규모 소매점포의 매출자료를 이용한 상권 및 경쟁력 분석기법을 사례로 - (A Method for the Extraction of a Subset of Points from a Large Set of Points Affecting the Distribution of Surface Data - A Case Study of Market Area and Competitive Power Analysis by Sales Data of Micro Scale Retail Stores -)

  • 이정은;사다히로 유키오
    • 한국지리정보학회지
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    • 제9권1호
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    • pp.1-12
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    • 2006
  • 공간분석에서는 사용되는 공간데이터 종류에 따라, 각각의 특징있는 분석법을 요구하므로, 다양한 접근법을 필요로 한다. 특히, 두 종류의 상이한 공간데이터 집합이 공존하는 경우, 어느 한 공간객체의 분포에 영향을 끼치는 다른 공간객체 집합에 대한 부분집합을 추출하여, 공간객체간의 관계성을 규명할 수가 있다. 지리정보시스템 등의 공간객체 분석기술의 발달로, 시각적으로도 간단히 공간객체간의 관계성을 파악할 수 있으나, 데이터의 양이 방대해지는 추세에서는, 지리정보시스템 (geographical information system)상에서 시각화된 공간객체 정보만으로는 서로 다른 공간객체간의 분포에서 상호관계성을 정량적으로 분석하기 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 정량적 기준을 통해, 서로 다른 두 공간객체 간의 관계성 분석을 주목적으로 한다. 모델화된 정량적 기준의 평가를 위해 분석에 사용되는 실제 데이터는, 소규모 소매점포의 매출데이터를 사례로 들기로 한다. 데이터 수집에 제한이 있다는 특수환경으로 인해, 본 연구에서 사용되는 모델은 로짓모델을 기반으로 한 미지파라미터 추정이 가능하도록 구성되어있다. 제안된 모델을 사용하여, 대상점포의 매출분포에 큰 영향을 끼치는 것으로 판단되는 경쟁점포를 일련의 경쟁점포 집합에서 추출하며, 그 결과의 타당성을 검증하도록 한다.

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개선된 패치 매칭을 이용한 깊이 영상 기반 렌더링의 홀 채움 방법 (Hole-Filling Method for Depth-Image-Based Rendering for which Modified-Patch Matching is Used)

  • 조재형;송원석;최혁
    • 정보과학회 논문지
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    • 제44권2호
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    • pp.186-194
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    • 2017
  • 깊이 영상 기반 렌더링은 깊이 정보를 활용하여 가상 시점의 영상을 생성하는 기술로 다양한 3차원 영상시스템에서 필요로 하는 기술이다. 깊이 영상 기반 렌더링에서 가장 어려운 과제는 가상 시점 영상에서 새롭게 드러나는 부분을 채우는 과정이다. 영상 인페인팅은 이 과정에서 보편적으로 활용되는 방법이다. 본 논문에서는 홀을 채우는 과정에서 발생하는 오류를 줄이고 자연스럽게 채우는 방법을 제안한다. 먼저 색상 영상의 정보와 깊이 정보를 활용하여 지역적으로 적응적 패치 크기를 선택하도록 하였다. 또한 패치 간 유사도에 따라 홀을 채우는 방법을 한 번에 채우는 경우와 부분적으로 채우는 경우로 구분하였다. 이를 통해 오류의 발생을 줄이고 깊이 영상 기반 렌더링에서 가장 큰 문제가 되는 오류의 전파를 억제하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존의 방법보다 시각적으로 자연스러운 가상 시점 영상을 생성하는 것을 확인하였다.

패킷화 이산 웨이블릿 변환을 이용한 영상의 효율적인 암호화 기법 (Efficient Encryption Technique of Image using Packetized Discrete Wavelet Transform)

  • 서영호;최의선;김동욱
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제17권3호
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    • pp.603-611
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    • 2013
  • 본 논문에서는 이산 웨이블릿 패킷 변환을 이용하여 디지털 시네마와 같은 영상의 중요 성분을 추적하고 암호화하는 새로운 방법을 제안한다. 공간과 주파수 영역에서 영상의 특성을 분석하여 영상을 다루는데 필요한 정보를 얻는다. 얻어진 정보들을 종합하여 웨이블릿 변환과 부대역의 패킷화를 이용한 암호화 방법을 제안한다. 웨이블릿 변환의 레벨과 에너지 값을 선택함으로써 다양한 강도로 암호화가 가능하다. 암호화 효과를 수치 및 시각적으로 분석하여 최적의 파라미터를 제시한다. 따라서 별도의 분석과정 없이 본 논문에서 제시된 파라미터를 이용하여 효율적으로 암호화를 수행할 수 있다. 실험결과를 살펴보면 전체 데이터 중에서 단지 0.18%의 데이터만을 암호화하더라도 객체를 분간할 수 없다. 부대역의 패킷화 정보와 암호화 시 이용한 키를 전체 암호키로 이용할 수 있다.

공간 정보를 가지는 데이터셋의 준자동 융합 기법 (Semi-automatic Data Fusion Method for Spatial Datasets)

  • 윤종찬;김한준
    • 한국전자거래학회지
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    • 제26권4호
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    • pp.1-13
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    • 2021
  • 빅데이터 관련 기술이 발달함에 따라 이전에는 처리할 수 없었던 방대한 규모의 데이터를 처리할 수 있게 되었다. 이에 따라 데이터 선정 및 융합 자동화 프로세스 구축은 빅데이터 기반 서비스 구현에 있어 선택이 아닌 필수인 시대가 되었다. 본 논문은 공간 정보를 담고 있는 데이터셋을 융합하여 유의미한 새로운 정보를 생성하기 위한 준자동화 기법을 제안한다. 우선 Node2Vec 모델을 활용하여 주어진 데이터셋의 키워드를 이용해 데이터셋의 임베딩 벡터를 생성한다. 생성된 각 임베딩 벡터를 이용해 코사인 유사도를 계산하여 데이터셋 간의 시멘틱 유사도를 구한다. 이후 사람이 개입하여 그 시멘틱 유사도가 상대적으로 높은 데이터셋 쌍 중에서 공간 정보를 가진 데이터셋을 선별하고, 데이터셋 쌍을 융합하여 시각화한다. 이러한 일련의 준자동 융합 프로세스를 통해 단일 데이터셋으로부터는 얻을 수 없는 유의미한 융합정보를 생성할 수 있음을 보인다.

음식을 활용한 중국인 관광객 유치전략 (A Strategy for Attracting Chinese Food Tourists)

  • 도경록;박덕병
    • 농촌지도와개발
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    • 제20권4호
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    • pp.1079-1103
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    • 2013
  • 본 연구는 음식관광과 관련된 중국인 관광객들의 다양한 특성을 분석함으로써 향후 농촌관광의 발전을 위한 중국인 음식관광객의 유치방안을 제안하고자 구성되었다. 음식관광과 관련된 주요한 특성으로는 음식관광의 동기, 음식행동, 선택속성, 정보수집의 경로, 농촌에서의 선호음식 등이 조사되었다. 농촌을 방문한 중국인관광객을 대상으로 하는 설문조사의 결과, 중국인 관광객을은 평상시와 다른 새로운 음식에 대한 요구로 음식관광에 참여하는 것으로 나타났으며, 방문지역의 음식을 먹는 것이 의미있는 행동으로 간주하고 있는 것으로 나타났다. 그 외 음식의 선택에 있어서는 음식의 맛, 신선도, 위생상태 등이 주요한 결정요인으로 분석되었다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구는 중국인 음식관광객의 유치를 위해 1)지역색이 잘 나타나는 음식상품의 개발, 2)지역농산물과 육류를 바탕으로 하는 다양한 메뉴의 서비스와 간편한 아침식사의 제공, 3) 높은 수준의 음식신선도와 위생 및 청결상태의 유지, 4) 음식의 시각적, 후각적 요소 및 장식에 대한 연구개발 등을 주요한 유치방안으로 제안하고 있다.

대역확산방법을 이용한 웨이블릿 기반의 비디오 워터마킹 (A Video Watermarking Based on Wavelet Transform Using Spread Spectrum Technique)

  • 김승진;김태수;이건일
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제42권5호
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    • pp.11-18
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    • 2005
  • 본 논문에서는 영상의 에너지 분포에 따른 통계적 특성과 대역확산방법 (direct sequence spread spectrum)을 이용한 웨이블릿 기반의 비디오 워터마킹(watermarking) 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 원 비디오를 공간 영역에서 움직임의 다소에 따라 분류된 움직임이 큰 영역과 움직임이 적은 영역을 공간계차측정 (spatial difference metric)방법에 의해 나누어진 장면 (scene) 단위로 각각 3차원 DWT와 2차원 DWT를 수행하여 3 레벨 및 2 레벨로 각각 분해한다. 비가시성과 견고성을 만족시키기 위해 기저대역을 제외한 레벨 3 및 레벨 2에서 부대역 계수값의 표준편차를 이용하여 문턱값을 정하고 워터마크가 삽입될 계수를 각각 선택한다. 그리고 워터마크(watermark)는 시각적인 정보를 가진 이진 영상으로 임의 교환 (random permutation) 후 대역확산방법을 이용하여 비디오 워터마크로 대체되어 선택된 계수에 삽입된다. 제안한 방법의 성능 평가를 위한 모의실험 결과에서 기존의 방법보다 비가시성 및 견고성이 우수함을 확인하였다.

고레에다 히로카즈 감독 영화의 공간 연구 (A Study on Space in the Moveis of Hirokazu Koreeda)

  • 황우현
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제18권12호
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    • pp.343-363
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    • 2018
  • 고전적인 영화의 서사는 제한된 시간 안에 집중할 수 있는 이야기를 전달하려다보니 현실의 복잡다단한 면모를 보여주기 힘들다. 영화의 서사가 위기를 맞이한 시대에 고레에다 히로카즈 감독의 방법론에 관심을 가져볼 필요가 있다. 편향된 결론에 이르기 쉬운 감정이입보다는 공정한 가치평가를 통한 재발견에 무게를 둔 감독은 극적인 이야기보다는 일상적인 공간에 더 집중한다. 두 개의 극단적인 공간을 선택하되 두 공간의 경계공간을 배경으로 삼아 두 공간에 대한 가치평가를 계속 변경하며 다양한 면모를 드러냄으로써 일방향적인 선택에 익숙한 관객을 가치중립의 위치로 옮겨놓는 방법론이다. 철저히 디자인 된 시각 정보를 통해 공간을 제시하던 초기의 방법론이 자신이 거부한 고전적인 영화 서사의 일방향성에서 벗어나지 못한 것이라 판단한 고레에다 히로카즈 감독은, 추상적이고 관념적인 공간이 경험을 통해 친밀하고 구체적인 장소로 변화하는 장소화의 과정을 보여주는 방법론을 택한다.