• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.484-486
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• 2022

대체 불가능한 토큰을 의미하는 NFT 는 블록 체인 기반 기술 중 하나로 소유권과 거래 이력이 블록 체인에 기록이 된다는 장점을 지녀 미술 작품 거래에도 활발히 활용되고 있다. 하지만 현재 NFT 작품 거래 시장은 주식거래와 같이 회전율과 거래량을 중점으로 투기성이 짙으며, 작품의 섬네일 이미지만으로 거래 의사를 판단하는 경우가 많다는 문제점이 대두되고 있다. 따라서 작품의 다양한 특성에 대한 고려가 함께 이루어질 필요가 있다. 본 논문은 작품의 다양한 변수를 수집하여 최적의 변수 조합을 찾아내고, 이미지 전이 학습과 생성 알고리즘을 활용해 다양한 변수가 가격에 미치는 영향을 알아보고자 했다. 연구 결과 이미지 만을 활용한 가격 예측은 정확도가 높지 않다는 사실을 확인하였고 작품이 가진 여러 특성을 변수로 한 정형 데이터의 가격 예측 정확도가 더 높은 것을 알 수 있었다. 또한 생성 알고리즘을 통해 새로운 특성 조합의 작품들을 만들었고 가격을 수치 예측해보았다. 이를 실제 작가의 작품의 가격과 가격의 변동 추이를 대조해 작가의 작품 판매 가격 평균치 이상인 작품의 특성을 확인할 수 있었다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.31 no.4
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• pp.447-461
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• 2018

Domestic film industry sales are increasing every year. Theaters are the primary sales channels for movies and the number of audiences using the theater affects additional selling rights. Therefore, the number of audiences using the theater is an important factor directly linked to movie industry sales. In this paper we consider a hybrid model that combines a multiple linear regression model and the Bass model to predict the audience numbers for a specific day. By combining the two models, the predictive value of the regression analysis was corrected to that of the Bass model. In the analysis, three films with different release dates were used. All subset regression method is used to generate all possible combinations and 5-fold cross validation to estimate the model 5 times. In this case, the predicted value is obtained from the model with the smallest root mean square error and then combined with the predicted value of the Bass model to obtain the final predicted value. With the existence of past data, it was confirmed that the weight of the Bass model increases and the compensation is added to the predicted value.

• Plant Journal
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• v.15 no.1
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• pp.31-37
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• 2019

In this study, to improve the accuracy of forecast of heat demand in the district heating system, this study applied heat demand performance among the main factors of district heating demand forecast in Pankyo area as the heat sales information of the user facility instead of existing heat source facility heat supply information, and compared the existing method with the accuracy based on the actual value. As a result of comparing the difference of the forecasts values of the existing and changed methods based on the performance values over the one week (2018.01.08 ~ 01.14) during the hot water peak, the relative error decreased from 7% to 3% The relative error between the existing and revised forecasts was 9% and 4%, respectively, for the five-month cumulative heat demand from February to February 2018, Also, in case of the weekend where the demand of heat is differentiated, the relative error of the forecasts value is consistently reduced from 10% to 5%.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.04a
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• pp.323-326
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• 2005

실세계에서 일어나는 문제는 매우 복잡하고 다양하기 때문에 예측하기가 어렵고 다양한 상황들이 발생한다. 특히, 소비자의 구매에 따르는 행동을 분석하고 소비자의 다양한 기호를 예측하기 위해서는 구매자의 심리적 요인과 내적 요인이 많은 영향을 미치게 된다. 이러한 요인들은 직접적인 정보 처리가 어렵기 때문에 정보의 불확실성을 취급하는 기술이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 상품 구매에 따르는 소비자의 구매행동 패턴을 분석하기 위해 판매자의 노하우와 소비자의 구매의식을 조사하여 이 데이터를 바탕으로 베이지안 네트워크를 구성하고 구매패턴을 분류하는 방법을 제안하였다. 특히, 베이지안 네트워크를 이용하여 불필요한 속성을 가진 데이터를 제거한 후 코호넨의 SOM을 이용하여 소비자의 구매 패턴을 분류하도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2002.05a
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• pp.305-309
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• 2002

In this paper, we present a standard S/W solution for nursery administration. This S/W would substitute for classical nonscientific nursery management that has depended on personal experience and intuition. Especially, the suggest S/W based on its early model(Hwangkum-a-jang) is designed to operate on its daily diary writing. It means every statistical data and information for a sales can be calculated by self analyzing function just by keeping a diary.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.11a
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• pp.211-213
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• 2014

최근 4K 이상의 초고해상도 동영상 콘텐츠가 제작되고 있고 그에 따라 많은 기업이 UHD TV 제품을 제작 판매 하고 있다. 따라서 이에 대응할 수 있는 새로운 코덱이 필요하고 그를 위해 HEVC가 개발되었다. 그러나 아직 HEVC의 부호화 효율을 위한 scalable 부호화 방식이 개발 중이다. 초고해상도 비디오 콘텐츠를 다양한 단말기에서 사용할 수 있도록 하기 위해서는 scalable 부호화 방식이 연구개발 되어야 한다. 본 논문에서는 HEVC 이전 버전 코덱인 H.264/AVC를 기반으로 한 scalable 부호화 방식 중 공간적 scalability에 대해 설명하고 여러 방법으로 간단하게 적용시켜 scalable 부호화 방식의 효율의 성능을 예측 평가해 본다. 이 방식은 dowm-sampling한 영상을 HEVC로 부호화하고 이를 up-sampling한 영상과 원영상의 차영상을 HEVC로 부호화하여 전송하는 방식이다. 여기서는 이 방식의 결과를 토대로 이 방식의 문제점을 지적하고 이를 토대로 한 향후의 연구방향을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.64-66
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• 2006

의류산업은 소비자의 구매 욕구를 예측하여 제품을 개발하는 경우가 빈번하며, 예측이 잘못될때는 즉 소비자들이 특정제품을 외면하는 경우 할인판매를 통해 제품을 처리해야 하는 문제점을 안고 있다. 반면에 신속대응 시스템은 소비자의 욕구를 지속적으로 관찰하여 신속하게 제품개발 및 생산일정을 수립함으로서 불필요한 재고가 쌓이는 경우를 사전에 방지할 수 있게 한다. 소비자의 욕구는 POS 시스템에서 창출되는 자료를 통해 수집 분석되고 이런 소비자의 선호도는 네트워크를 통해 실시간으로 관련 제조업자에게 제공되어 제조업자들이 소비자의 선호도에 부합하는 제품을 개발, 생산, 제공할 수 있도록 해준다. 본 연구에서는 신속대응 시스템의 주요한 목표인 신기술의 접목을 통하여 의류제품의 기획, 구매, 생산, 유통과정 상의 재고 수준의 절감 및 과정 소요기간의 단축, 의류제조업자와 소매업자간의 보다 나은 협조체계의 개발, 소비자의 욕구에 적절히 대응하는 시스템을 학생들에게 교육할 수 있는 프로그램을 개발하였는데 신속대응 시스템에 대한 교육용 프로그램을 설계 및 구현하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.19 no.10
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• pp.2232-2240
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• 2015

Recently in the field of Big Data, there is a trend of collecting and reprocessing the existing data such as products having high interest of customers and past purchase details to be utilized for the analysis of transaction propensity of users(product recommendations, sales forecasts, etc). Studies related to the propensity of previous users has limitations on its range of subjects and investigation timing and difficult to make predictions on detailed products with lack of real-time thus there exists difficult disadvantages of introducing appropriate and quick sales strategy against the trend. This paper utilizes the machine learning algorithm application to analyze the transaction propensity of users. As a result of applying the machine learning algorithm, it has demonstrated that various indicators which can be deduced by detailed product were able to be extracted.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.21 no.6
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• pp.552-560
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• 2021

With the recent development of the art distribution system, interest in art investment is increasing rather than seeing art as an object of aesthetic utility. Unlike stocks and bonds, the price of artworks has a heterogeneous characteristic that is determined by reflecting both objective and subjective factors, so the uncertainty in price prediction is high. In this study, we used LSTM Recurrent Neural Network deep learning model to predict the auction winning price by inputting the artist, physical and sales charateristics of the Korean artist. According to the result, the RMSE value, which explains the difference between the predicted and actual price by model, was 0.064. Painter Lee Dae Won had the highest predictive power, and Lee Joong Seop had the lowest. The results suggest the art market becomes more active as investment goods and demand for auction winning price increases.

• Journal of Aerospace System Engineering
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• v.18 no.2
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• pp.21-28
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• 2024

In light of the rapid development of the space industry, there has been increased attention on small satellites. These satellites rely on components that are considered to have lower reliability compared to larger-scale satellites. As a result, predicting reliability becomes even more crucial in this context. Therefore, this study aims to compare three reliability prediction techniques: MIL-HDBK-217F, RiAC-HDBK-217Plus, and FIDES. The goal is to determine a suitable reliability standard specifically for nano-satellites. Furthermore, we have refined the quality assurance factors of the manufacturing company. These factors have been adjusted to be applicable across various industrial sectors, with a particular focus on the selected FIDES prediction standard. This approach ensures that the scoring system accurately reflects the suitability for the aerospace industry. Finally, by implementing this refined system, we confirm the impact of the manufacturer's quality assurance level on the total failure rate.