• International journal of advanced smart convergence
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• 제11권1호
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• pp.19-27
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• 2022

Across the world, 'housing' comprises a significant portion of wealth and assets. For this reason, fluctuations in real estate prices are highly sensitive issues to individual households. In Korea, housing prices have steadily increased over the years, and thus many Koreans view the real estate market as an effective channel for their investments. However, if one purchases a real estate property for the purpose of investing, then there are several risks involved when prices begin to fluctuate. The purpose of this study is to design a real estate price 'return rate' prediction model to help mitigate the risks involved with real estate investments and promote reasonable real estate purchases. Various approaches are explored to develop a model capable of predicting real estate prices based on an understanding of the immovability of the real estate market. This study employs the LSTM method, which is based on artificial intelligence and deep learning, to predict real estate prices and validate the model. LSTM networks are based on recurrent neural networks (RNN) but add cell states (which act as a type of conveyer belt) to the hidden states. LSTM networks are able to obtain cell states and hidden states in a recursive manner. Data on the actual trading prices of apartments in autonomous districts between January 2006 and December 2019 are collected from the Actual Trading Price Disclosure System of the Ministry of Land, Infrastructure and Transport (MOLIT). Additionally, basic data on apartments and commercial buildings are collected from the Public Data Portal and Seoul Metropolitan Government's data portal. The collected actual trading price data are scaled to monthly average trading amounts, and each data entry is pre-processed according to address to produce 168 data entries. An LSTM model for return rate prediction is prepared based on a time series dataset where the training period is set as April 2015~August 2017 (29 months), the validation period is set as September 2017~September 2018 (13 months), and the test period is set as December 2018~December 2019 (13 months). The results of the return rate prediction study are as follows. First, the model achieved a prediction similarity level of almost 76%. After collecting time series data and preparing the final prediction model, it was confirmed that 76% of models could be achieved. All in all, the results demonstrate the reliability of the LSTM-based model for return rate prediction.

• 토지주택연구
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• 제13권3호
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• pp.39-55
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• 2022

본 연구에서는 한국노동연구원의 '한국노동패널조사(KLIPS)' 자료를 이용하여 2011년(14차 년도)부터 2020년(23차 년도)까지 총 9개 년도의 신혼가구에 대한 패널자료를 구축하고, 가구의 이질성을 통제한 상관 확률효과 방법론을 적용하여 자가점유여부가 출산에 미치는 영향과 출산이 자가점유여부의 영향을 분석하고, 그 분석 결과를 선행연구에서 시도한 합동(pooled) 축차형 이변량 프로빗(Recursive Bivariate Probit)모형의 추정 결과와 비교하였다. 자가점유의 내생성뿐만 아니라 가구의 이질성을 고려한 모형으로 실증 분석한 결과, 자가점유는 신혼가구의 출산에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 전체 표본을 이용한 경우 자가점유 주택에 거주하는 신혼가구는 주택을 임차하여 거주하는 신혼가구에 비해 출산 확률이 6.2%p 높았으며, 둘째 자녀 출산에 대해서는 5.7%p 높은 것으로 분석되었다. 다만 첫째 자녀 출산에서는 자가점유와 출산변수간의 내생성이 확인되지 않아 확률효과 프로빗 모형으로 분석하였는데 이 경우 자가점유 가구가 임차가구에 비해 출산 확률이 오히려 7.5%p 낮은 것으로 나타났다. 이러한 결과는 자가점유가 출산회수에 따라 출산에 대한 영향력이 차별적으로 나타남을 시사한다. 첫 출산에서는 주택구입으로 인한 부담 등의 부정적 영향이 긍정적 영향보다 높았으며, 다자녀 출산에서는 자가점유가 제공하는 주거안정 등의 긍정적 효과가 부정적 효과보다 크게 나타난 것으로 보인다. 그리고 출산이 자가점유에 미치는 영향을 살펴보면, 출산을 최근 1년 이내에 한 가구가 그렇지 않은 가구에 비해 자가점유 확률이 출산을 최근 1년 이내에 한 가구가 그렇지 않은 가구에 비해 자가점유 확률이 전체표본에서는 4.2%p, 둘째 자녀 출산표본에서는 3.9% 가량 낮은 것으로 나타나 다자녀 출산으로 인한 양육비용 부담은 자가보유를 미루는 데 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권3호
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• pp.321-335
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• 2023

자연하천에서의 유사량 계측은 하천공학적으로 중요한 의미를 가지지만 계측 방법의 비용 문제로 유사량 실측에 어려움이 따른다. 특히 소류사량 계측의 어려움으로 인해 주기적인 유사량 모니터링의 대부분이 부유사 농도 계측에만 제한되어 있는 실정이다. 본 연구에는 자동유량관측소에 설치된 횡방향 도플러 유속계(H-ADCP)의 후방산란값과 부유사 농도의 상관관계를 이용해 실시간으로 부유사 농도를 산정하고 총유사량을 산정하는 서포트벡터회귀 모형을 제안한다. 제안하는 실시간 총유사량 모니터링 시스템은 부유사 농도 모형과 수정 아인슈타인 방법을 모사하는 총유사량 산정 모형으로 구성된다. 각 모형의 매개변수와 입력변수는 K겹 교차검증 기반 격자검색 방법과 재귀적 특징 제거법을 이용해 결정되었다. 교차검증에서 부유사 농도 모형과 총유사량 산정 모형의 R²가 각각 0.885와 0.860으로 유사량-유량 관계곡선에 비해 정확한 것으로 나타났다. 시계열 유사량 관측을 통해 새로 제시되는 실시간 총유사량 관측 시스템이 자연하천에서 발달하는 유사량-유량 이력관계와 미세한 유량 변화에서 나타나는 유사량 변화를 성공적으로 관측할 수 있음을 확인했다. 본 연구에서 제안하는 방법은 마찰경사나 부유사 입도 등의 수리 조건을 가정할 필요 없이 H-ADCP의 원시자료만으로 부유사 농도와 총유사량을 산정할 수 있어 기존 방법에 비해 불확도가 적으며 경제적이다. 본 방법은 H-ADCP가 설치된 유사량 관측소에 광범위하게 적용 가능해 유사량 모니터링의 시간적 해상도를 경제적으로 크게 줄일 수 있을 것으로 기대된다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.104-123
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• 2022

신경망 기반 스타일 전이 기법은 영상의 고차원적 구조적 특징을 반영하여 높은 품질의 스타일 전이 결과를 제공함으로써 최근 크게 주목받고 있다. 본 논문은 이러한 신경망 기반 스타일 전이의 GPU 메모리 제한에 따른 해상도 한계에 대한 문제를 다룬다. 신경망 출력이 가진 제한적 수용장 특징을 바탕으로, 부분 영상 기반의 스타일 전이 손실함수 경사도 연산이 전체 영상을 대상으로 구한 경사도 연산과 동일한 결과를 생성할 수 있을 것으로 기대할 수 있다. 이러한 아이디어를 기반으로, 본 논문에서는, 스타일 전이 손실함수의 각 구성 요소에 대한 경사도 연산 구조를 분석하고, 이를 통해 부분 영상의 생성 및 패딩에 대한 필요조건을 구하고, 전체 영상의 신경망 출력에 좌우되는 경사도 연산 요구 데이터를 확인하여 구조화함으로써 재귀적 초고해상도 스타일 전이 알고리즘을 개발하였다. 제안된 기법은, 사용하는 GPU 메모리가 처리할 수 있는 크기로 초고해상도 입력을 분할하여 스타일 전이를 수행함으로써, GPU 메모리 한계에 따른 해상도 제한을 받지 않으며, 초고해상도 스타일 전이에서만 감상할 수 있는 독특한 세부 영역의 전이 스타일 특징을 제공할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.116-116
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• 2021

자연 하천에서의 부유사 농도 계측은 주로 재래식 채집방식을 활용한 직접계측 방식에 의존하여 비용과 시간이 많이 소요되며 점 계측 방식으로 고해상도의 시공간 자료를 측정하기엔 한계가 존재한다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 최근 위성영상과 드론을 활용하여 촬영된 다분광 혹은 초분광 영상을 통해 고해상도의 부유사 농도 시공간분포를 측정하는 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만, 다른 하천 물리량 계측에 비해 부유사 계측 연구는 하천에 따라 부유사가 비균질적으로 분포하여 원격탐사를 통해 정확하고 전역적인 농도 분포를 재현하기는 어려운 실정이다. 이러한 부유사의 비균질성은 부유사의 입도분포, 광물특성, 침강성 등이 하천에서 다양하게 분포하기 때문이며 이로 인해 부유사는 지역별로 다양한 분광특성을 가지게 된다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 영향을 고려한 전역적인 부유사 농도 예측 모형을 개발하기 위해 실내 실험을 통해 부유사 특성별 고유 분광 라이브러리를 구축하고 실규모 수로에서 다양한 부유사 조건에 대한 초분광 스펙트럼과 부유사 농도를 측정하는 실험을 수행하였다. 실제 부유사 농도는 광학 기반 센서인 LISST-200X와 샘플링을 통한 실험실 분석을 통해 계측되었으며, 초분광 스펙트럼 자료는 초분광 카메라를 통해 촬영한 영상에서 부유사 계측 지점에 대한 픽셀의 스펙트럼을 추출하여 구축하였다. 이렇게 생성된 자료들의 분광 다양성을 주성분 분석(Principle Component Analysis; PCA)를 통해 분석하였으며, 부유사의 입도 분포, 부유사 종류, 수온 등과의 상관관계를 통해 분광 특성과 가장 상관관계가 높은 물리적 인자를 규명하였다. 더불어 구축된 자료를 바탕으로 기계학습 기반 주요 특징 선택 알고리즘인 재귀적 특징 제거법 (Recursive Feature Elimination)과 기계학습기반 회귀 모형인 Support Vector Regression을 결합하여 초분광 영상 기반 부유사 농도 예측 모형을 개발하였으며, 이 결과를 원격탐사 계측 연구에서 일반적으로 사용되어 오던 최적 밴드비 분석 (Optimal Band Ratio Analysis; OBRA) 방법으로 도출된 회귀식과 비교하였다. 그 결과, 기존의 OBRA 기반 방법은 비선형성을 증가시켜도 좁은 영역의 파장대만을 고려하는 한계점으로 인해 부유사의 다양한 분광 특성을 반영하지 못하였으며, 본 연구에서 제시한 기계학습 기반 예측 모형은 420 nm~1000 nm에 걸쳐 폭 넓은 파장대를 고려함과 동시에 높은 정확도를 산출하였다. 최종적으로 개발된 모형을 적용해 다양한 유사 조건에 대한 부유사 시공간 분포를 매핑한 결과, 시공간적으로 고해상도의 부유사 농도 분포를 산출하는 것으로 밝혀졌다.

• 한국노년학
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• 제30권3호
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• pp.1005-1020
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• 2010

본 연구의 목적은 한국 노인 부양가족들이 자신의 부모님을 요양원에 입소시켜야 하는 입장에서, 요양원 입소 전 후 경험하게 되는 오명의 내면세계를 사회문화적 관점에서 확인, 기술 및 이해를 돕고자 하는 것이다. 정보제공자는 가족 내에서의 부양의 어려움으로 요양원에 입소한 노인의 주부양자 가족 총 12명으로 자발적 참여와 동의서 작성으로 선정되었으며, 참여관찰 및 심층면담을 통해 자료를 수집하였다. 자료의 분석은 Spradley의 분류분석 방법을 이용하였다. 연구결과 4개의 문화적 영역과 8개의 범주, 24개의 속성이 도출되었다. 본 연구결과 문화적 중심주제는 <자신의 무능력: 불가피한 현실 적응, 경제적 독립의 어려움, 주체적 자기주장의 어려움>으로 확인되었으며, 기타 문화적 영역은 <모순된 자기인식: 마음과 다른 행동, 가족 간 인식차이>, <의사결정의 자기합리화: 의사결정의 자기위로>, <책임전가: 가족요구와 차이나는 서비스, 관계책임기관의 무성의>로 나타났다. 요양원 입소노인 가족의 오명에 대한 이론적 모형은 노인부양의 과업을 성취하는 과정에서 자신의 무능력으로 인해 지속적으로 모순된 자기인식을 나타내고 의사결정을 자기합리화 시키며 책임전가를 하는 순환적 체계의 사고원형으로 표출되고 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 요양원 입소 노인가족의 오명의 의미를 논의하고 후속 연구를 위한 제언을 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.325-345
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• 2023

본 연구는 온라인 리뷰를 이용하여 고객 만족도를 예측하는 새로운 접근 방식을 제안한다. LDA 주제 모델링과 결합된 RFE-SHAP 기능 선택 방법을 활용하여 고객 만족도에 큰 영향을 미치는 주요 기능을 식별하여 예측 분석을 개선했다. 먼저 Random Forest 알고리즘의 경우, 초기 28개 입력변수에서 14개의 변수를 최적 하위 집합으로 추출했다. 제안된 방법에서 Random Forest 모델의 성과는 84%로 확인 되었으며 변수가 많은 모델에서 흔히 발생하는 과적합을 방지하였다. 또한 품질, 착용감, 내구성 등과 같은 리뷰의 특정 요소들이 패션 산업 내에서 소비자 만족도를 증진시키는 중요한 역할을 한다는 사실을 밝혀냈다. 본 연구는 예측 결과를 설명할 때 선택한 각 기능이 고객 만족도에 어떻게 영향을 미치는지에 대한 자세한 설명을 제공하고 고객이 가장 중요하게 생각하는 측면에 대한 세부적인 보기를 제공한다. 본 연구의 공헌도는 다음과 같다. 첫째, 전자상거래 분석 분야 내에서 예측 모델링을 강화하고 특성 중심적인 접근법을 소개함으로써 방법론을 개선하였다. 이는 고객 만족도 예측의 정확도를 높일 뿐만 아니라 예측 모델에서의 변수 선택에 대한 새로운 접근을 제시한다. 둘째, 특히 의류 부문에서 전자상거래 플랫폼에 구체적인 통찰력을 제공한다. 품질, 사이즈, 내구성 등 고객 리뷰의 어떤 부분이 만족도에 가장 큰 영향을 미치는지 강조함으로써, 기업들이 제품과 서비스를 맞춤화 할 수 있는 전략적 방향을 제시한다. 이러한 목표 지향적인 개선은 고객의 쇼핑 경험을 개선하고, 만족도를 향상시키면서 충성도를 이끌어낼 수 있을 것으로 기대한다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권4호
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• pp.199-207
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• 2024

지역 저수지들은 농업용수 공급의 중요한 수원공으로 가뭄과 같은 극단적 기후 조건을 대비하여 안정적인 저수율 관리가 필수적이다. 저수율 예측은 국지적 강우와 같은 지역적 기후 특성뿐만 아니라 작부시기를 포함하는 계절적 요인 등에 크게 영향을 받기 때문에 적절한 예측 모델을 선정하는 것만큼 입/출력 데이터 간 상관관계 파악이 무엇보다 중요하다. 이에 본 연구에서는 1991년부터 2022년까지의 전라북도 400여 개 저수지의 광범위한 다변량 데이터를 활용하여 각 저수지의 복잡한 수문학·기후학적 환경요인을 포괄적으로 반영한 저수율 예측 모델을 학습 및 검증하고, 각 입력 특성이 저수율 예측 성능에 미치는 영향력을 분석하고자 한다. 신경망 구조에 따른 저수율 예측 성능 개선이 아닌 다변량의 입력 데이터와 예측 성능 간의 상관관계에 초점을 맞추기 위하여 실험에 사용된 예측 모델로 합성곱신경망 또는 순환신경망과 같은 복잡한 형태가 아닌 완전연결계층, 배치정규화, 드롭아웃, 활성화 함수 등의 조합으로 구성된 기본적인 순방향 신경망을 채택하였다. 추가적으로 대부분의 기존 연구에서는 하루 단위의 단기 예측 성능만을 제시하고 있으며 이러한 단기 예측 방식은 10일, 한 달 단위 등 중장기적 예측이 필요한 실무환경에 적합하지 않기 때문에, 본 연구에서는 하루 단위 예측값을 다음 입력으로 사용하는 재귀적 방식을 통해 최대 한 달 뒤 저수율 예측 성능을 측정하였다. 실험을 통해 예측 기간에 따른 성능 변화 양상을 파악하였으며, Ablation study를 바탕으로 예측 모델의 각 입력 특성이 전체 성능에 끼치는 영향을 분석하였다.

• 경영정보학연구
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• 제22권2호
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• pp.43-52
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• 2020

모바일 게임 산업은 빠르게 성장하는 산업으로 이미 놀라운 크기의 시장 규모를 가지고 있다. 이러한 모바일 게임의 산업적 중요성에 따라 점차 구매의도에 대한 연구와 함께 실제 인앱구매 행동에 관한 연구가 요구되고 있다. 따라서 본 논문은 국내 모바일 게임업체에서 제공한 실제 게임 로그 데이터셋을 분석하여 인앱 구매의 핵심 동인을 연구하였다. 구체적으로, 목표 지향적, 습관적, 그리고 사회적 상호작용적 게임플레이의 인앱구매에 대한 영향을 분석하고, 추가적으로 게임플레이와 구매 행동과의 재귀적 관계도 고려하였다. 음이항 회귀분석 분석 결과, 모든 요인들이 당기의 인앱구매에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 일반화 적률법 분석 결과, 이전의 습관적인 게임플레이는 인앱구매에 긍정적인 영향을 미치지만, 이전의 사회적 상호작용적 게임플레이와 이전의 인앱구매는 현재의 인앱구매에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과를 토대로 본 연구는 모바일 게임플레이의 다양한 특성들이 인앱구매에 미치는 영향에 대한 이해를 향상시킬 수 있으며, 나아가 연구자와 실무자에게 의미 있는 통찰력을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국운동역학회지
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• 제12권2호
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• pp.17-32
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• 2002

본 연구는 클럽 샤프트의 대표적인 재질인 그라파이트(graphite)의 유연한(flexible) 클럽 샤프트(club shaft)의 특성에 따라 피험자가 운동학적(kinematics) 요인이 되는 관절의 각변위, 각속도, 각가속도, 클럽헤드의 속도와 가속도와 같은 변인들이 어떻게 적응하는지 비교 분석하여 보다 효율적인 드라이버 선택에 도움을 주며 샤프트 특성에 따른 신체관절의 움직임에 대한 자료를 제시하고자 하였다. 고속 카메라 2대의 속도는 500 fps로 하였고 각 regular,stiff, x-stiff, 자신의 클럽을 포함 각 4개의 클럽을 사용하여 각 클럽당 3번씩 촬영하였으며 목표방향에서 20m이상 벗어나는 경우의 촬영은 다시 촬영하였다. 본 연구에서는 디지타이징(digitizing)을 신체 9개 마커는 강체로 가정된 클럽과 신체분절 모델로 정의하였으며 2 대의 카메라(500fps)로부터 얻은 avi화일을 컴퓨터에 저장하고 자료로부터 Butterworth 6th order recursive digital filter를 사용하여 1차 자료를 smoothing 하고 DLT를 이용하여 3차원 좌표를 구성하도록 한다. 좌표값을 얻기 위하여 kwon3d v3.0을 이용하였다. 본 실험은 피험자 스스로 클럽의 특성에 따라 스윙의 속도를 달리 하기 때문에 스윙의 시간이 달라지며 어느 정도 클럽이 강성에 따라 스윙시간이 빨라지는 결과로 나타났다. 이것은 피험자가 샤프트가 강성(stiffness)에 따라 스윙 속도를 빨리 하게 되는 원인이 되는 것으로 생각된다. 어깨의 각변위는 클럽이 regular의 경우 임팩트에서 각속도를 계속 유지하고 있으며 stiff, x-stiff의 경우에는 어깨의 움직임이 임팩트에서 급격하게 감소되는 것을 알 수 있다. 이것은 팔의 동작과 클럽의 힘을 크게 하기 위한 동작으로 생각된다. 어깨 각속도는 클럽이 stiff할수록 각속도가 큰 감속하는 것으로 나타났다. 손목속도는 regular 클럽의 경우 손목의 감속이 늦게 되고 임팩트에서 손목의 감속이 적게 하는 것으로 나타났으며 stiff와 x-stiff의 클럽에서 임팩트 시에 순간적인 감가속으로 인해 클럽의 속도를 증가시키고 있다. 임팩트 시에 손목의 감가속은 클럽헤드의 임팩트 시 속도를 증가시키는 결과를 보였다. 클럽헤드는 regular 클럽이 임팩트전에는 속도 증가가 커지는 결과와 일치된 결과를 보이고 있다.