본 논문에서는 딥러닝을 활용하여 KBO (Korea Baseball Organization)의 다음 시즌 플레이오프 진출 확률을 예측하는 Deep Neural Network (DNN) 시스템을 설계하고 구현하는 방법을 제안한다. 연구 방법으로 KBO 각 시즌별 데이터를 1999년도 데이터부터 수집하여 분석한 결과, 각 시즌 데이터 중 경기당 평균 득점, 타자 OPS, 투수 WHIP 등이 시즌 결과에 유의미한 영향을 끼치는 것을 확인하였다. 모델 설계는 linear, softmax 함수를 사용하는 것보다 relu, tanh, sigmoid 함수를 사용했을 때 더 높은 정확도를 얻을 수 있었다. 실제 2022 시즌 결과를 예측한 결과 88%의 정확도를 도출했다. 폭투의 수, 피홈런 등 가중치가 높은 변수의 값이 우수할 경우 시즌 결과가 좋게 나온다는 것이 증명되었다. 본 논문에서 설계한 이 시스템은 KBO 구단만이 아닌 모든 야구단에서 선수단을 구성하는데 활용 가능하다고 사료된다.
본 논문에서는 CNN(Convolutional Neural Network)을 활용하여 자율주행 자동차가 각 국가별 교통 규칙 및 도로 표시를 이해하고 정확한 주행을 할 수 있도록, Deep Neural Network 시스템을 설계하고 구현하는 방법을 제안한다. 연구 방법으로는 한국도로교통공단(koroad)에서 제공하는 교통안전표지 일람표 이미지를 학습하여, 차량이 자율주행을 하기 위해 요구되는 표지판을 인식할 수 있도록 하였다. 본 논문에서 설계한 학습 시스템으로 도로교통표지판의 인식에 성공했으며, 이를 통해 자율주행차량이 표지판을 인식할 수 있으며, 시각장애인 및 고령운전자를 위한 지원 역시 가능하다고 사료된다.
본 논문에서는 합성곱 신경망이 적용된 네트워크를 활용해 전이 학습의 과정을 거친 멸종위기종 철새들의 이미지를 분류하는 시스템의 설계과정과 결과를 제시한다. 연구 방법으로 한국 영랑호를 찾아오는 멸종위기종, 천연기념물인 철새들의 이미지를 학습시켜 "가창오리", "노랑부리백로", "물총새" 이 세 종의 철새들을 매우 정확하게 분류하는 것을 확인하였다. 데이터 예비학습과정에서 train data의 개수를 40개로 진행했을때 약 92%의 정확도를 확인 후, train data의 이미지 개수를 50장으로 늘려 더 높은 정확도를 얻을 수 있었다. 이 시스템은 한국을 방문하는 멸종위기종 철새들을 무분별하게 포획하지 않도록 철새 이미지 분류시 활용 가능하다고 사료된다.
본 논문에서는 Scikit-learn 패키지의 LinearRegression 모델과 Keras 딥러닝 모델을 활용하여 수도권 도시 환경 요인에 따른 범죄 발생 건수를 예측 모델을 제안한다. 연구 방법으로 범죄 발생과 유의미한 관계가 있다고 파악되는 수도권의 각 자치구 별 데이터셋을 분석하여, CCTV, 파출소, 가로등의 수가 범죄 발생에 유의미한 영향을 끼치는 것을 확인하였다. 독립 변수들 간에 Scale을 줄이고자 정규화를 진행했고, 종속변수의 정규성 확보를 위해 로그변환을 취했다. 손실 함수는 회귀문제에서 사용되는 'relu'함수를 사용했고 모델의 성능을 확인할 수 있는 지표로 MSE(Mean Squared Error)를 사용해 모델을 구성하였다. 본 논문에서 설계한 이 프로그램은 범죄 발생율이 높은 지역구에 경찰 인력의 추가적 배치, 안전 시설 확충 등 실무적 조치를 취함에 있어 근거를 제공할 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 불특정 다수를 대상으로 한 범죄가 증가하면서 높아지고 있는 사회 불안을 해소하기 위해 서울시 10개 구를 선정하여 해당 구의 치안 강화를 위한 유용한 정보를 추출했다. 그리고 이를 데이터베이스화하여 다각적인 방면에서 분석하고 추가 대응 방안을 제시하였다. 서울지방경찰청의 2022년 치안 통계와 통계청의 2020년 사회조사 결과에 따르면 전체적으로 사회가 범죄에 대한 불안에 떨고 있음을 확인할 수 있었다. 안전서비스 설치와 범죄 발생 사이의 상관관계를 파악하고 범죄 발생에 미치는 요인들을 발견하여 추가적인 대응 방안을 설계한다면 우리 사회의 범죄 발생에 대한 불안을 해소할 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 경기 변동에 따라 대중들의 소비가 민감한 사업군을 도출해내고, 서울시 열린데이터 광장의 소비데이터를 분석하여 해당 기업의 경영 전략을 제시하는데 목적이 있다. 2023년 물가지수(CPI)는 8월 3.4%, 9월 3.7%, 10월 3.8%로 유례없는 상승 추이를 보이고 있다. 또한, KDI(한국개발연구원)는 2024년 소비는 고물가 기조로 인하여 상품소비의 부진이 지속되어 기업 매출이 전년(1.9%)과 유사하게 1.8% 증가하는데 그칠 전망이라고 예측하였다. 이렇게 대중들의 소비가 줄어들고 있는 경기 상황에서 기업이 손실을 막기 위해 취할 수 있는 대응 전략을 수립하는데 이 연구가 도움이 되리라고 사료된다.
본 연구는 한국 경기도 화재데이터를 통한 화재 취약 지역 식별과 소방 용수 시설의 충분성 분석을 통한 지역 안정성 향상을 목표로 하였다. 이를 통해, 정확한 화재 대응 및 예방을 위한 정책 제안과 소방 시설 개선 방안을 모색하고 지역사회의 안전성을 향상시키고자 한다. 연구 결과, 경기도는 캠페인을 통한 시민의 화재민감성 증가를 유도해야한다. 또한. 소방 용수 시설 현황을 분석하기 위해 안전 점수를 산출한 결과, 각 시의 소방용수시설의 절대적 부족은 확인되지 않았다. 따라서, 국가 지방 정부는 화재 발생률을 낮추기 위해 의용 소방대를 확대하고, 화재 민감성 증진을 위한 캠페인을 시행해야한다고 사료된다.
This study investigated children's spatial skills and short term memory ability based on their practice with computer games. The 40 four-year-old and 40 six-year-old subjects were divided by experimental and control groups. Spatial skills of children were assessed by visual speed, mental rotation, and spatial visualization tasks. Short term memory was measured with a digit span task. Results showed that computer game practice enhanced children's memory ability and spatial skills. Even 4-year-olds performed better on mental rotation and spatial visualization tasks after practice. The treatment effect was significant for visual speed of 6-year-olds, short term memory ability and mental rotation of 4-year-olds, and spatial visualization of both 4- and 6-year-olds.
The purpose of this study was to investigate whether the experience of computer programming in Logo geometry advances the development of young children's concepts and/or representation of Euclidian spatial relations, particularly their concepts of the vertical-horizontal. Papert's claim of the positive effects of Logo programming experiences on young children's cognitive development was tested using the Piagetian Water Level Test (PWLT), the Free Hand Drawing Test (FHDT), and the Computer Drawing Test (CDT). Forty-four subjects were drawn from 2nd graders attending a public elementary school in Ithaca. The subjects were divided into 2 groups: a treatment group (TG) with Logo training for 10 weeks and a control group (CG) without Logo training. Our results showed that TG did not make any significant improvement on PWLT. In contrast, TG outperformed CG on FHDT. We suggested several possible explanations for this contradiction.
This paper is proposed a watermarking technique for copyright protection of multimedia contents. We proposed adaptive watermark detection algorithm using stochastic perceptual model and statistical decision method in DMWT(discrete multi wavelet transform) domain. The stochastic perceptual model calculates NVF(noise visibility function) based on statistical characteristic in the DMWT. Watermark detection algorithm used the likelihood ratio depend on Bayes' decision theory by reliable detection measure and Neyman-Pearson criterion. To reduce visual artifact of image, in this paper, adaptively decide the embedding number of watermark based on DMWT, and then the watermark embedding strength differently at edge and texture region and flat region embedded when watermark embedding minimize distortion of image. In experiment results, the proposed statistical decision method based on multiwavelet domain could decide watermark detection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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