• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2021.11a
• /
• pp.1156-1159
• /
• 2021

수도권을 중심으로 한 부동산 가격 상승이 지속적으로 진행되고 있다. 한국은행에서는 기준금리 인상으로 과열된 부동산 시장의 안정을 바라고 있다. 하지만 기준금리 인상이 부동산 시장에 미치는 영향이 크지 않다고 보는 시각도 많다. 이에 본 논문에서는 머신러닝과 딥러닝을 이용하여 서울 지역의 부동산 매매지수를 예측하고 기준금리를 추가 변수로 이용하여 결과를 비교하였다. 실험 결과 선형적으로 증가 중인 시장 특성상 전통적 모델인 선형회귀가 우수한 성능을 보였으며, 기준 금리를 변수로 추가한 경우 예측력이 근소하게 증가하였으나 그 영향은 크지 않음을 볼 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2021.11a
• /
• pp.548-550
• /
• 2021

각 정보시스템에서 생산되는 주택과 관련된 통계 데이터는 정교한 예측과 판단이 요구되는 주택시장에서 매우 중요한 역할을 한다. 현재 정보시스템의 데이터를 기반으로 주택통합DB와 주택통합 플랫폼을 개발하고 있으며, 추후 주택시장의 합리적이고 과학적인 정책을 수립할 수 있는 기반이 될 것이다. 따라서 본 연구에서는 건축행정시스템(세움터)와 주택공급통계정보시스템(HIS)를 대상으로 정보시스템 고도화 현황을 알아보고 개선방안을 제시한 예시를 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2022.11a
• /
• pp.273-274
• /
• 2022

본 논문에서는 제주지역의 전기자동차 충전 로그를 분석하여 일일 충전회수, 충전시간, 최대 동시 충전수 등의 데이터를 추출한다. 이 요소들에 의해 전기자동차 충전 수요, 전력량, 전력 등의 흐름을 파악할 수 있으며 전반적인 수요는 계절적 요인, 즉 휴가철 혹은 태풍 등의 영향을 받는다. 전력 수요는 아직 제주도 전체적인 전력소비에 비해 1.3 % 정도인 것을 파악되고 있으며 추후 태양발전과 같은 신재생 에너지와의 결합이나 광고 등의 비즈니스 모델 개발에 근거자료로 활용할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2022.11a
• /
• pp.513-515
• /
• 2022

본 연구는 범죄를 발생시키는데 관련된 여러가지 요인들을 기반으로 범죄 예측 모델을 생성하고 설명 가능 인공지능 기술을 적용하여 인천 광역시를 대상으로 범죄 발생에 영향을 미치는 요인들을 분석하였다. 범죄 예측 모델 생성을 위해 XG Boost 알고리즘을 적용하였으며, 설명 가능 인공지능 기술로는 Shapley Additive exPlanations (SHAP)을 사용하였다. 기존 관련 사례들을 참고하여 범죄 예측에 사용된 변수를 선정하였고 변수에 대한 데이터는 공공 데이터를 수집하였다. 실험 결과 성매매단속 현황과 청소년 실종 가출 신고 현황이 범죄 발생에 큰 영향을 미치는 주요 요인으로 나타났다. 제안하는 모델은 범죄 발생 지역, 요인들을 미리 예측하여 제시함으로써 범죄 예방에 사용되는 인력자원, 물적자원 등을 용이하게 쓸 수 있도록 활용할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2022.11a
• /
• pp.368-370
• /
• 2022

WHO 산하의 국제암연구소는 2013 년부터 미세먼지를 1 급 발암 물질로 분류하고 있으며 미세먼지 노출에 대한 질병 발생의 심각성은 점점 수면 위로 드러나고 있는 추세다. 본 연구에서는 국민건강보험공단의 진료 내역 정보 데이터와 2015 년부터 2021 년까지의 미세먼지 및 초미세먼지 월 평균 농도 데이터를 이용하여 미세먼지 및 초미세먼지 농도와 순환기계와 호흡기계 질병 간의 상관 관계를 보이고, 연관성있는 질병을 찾아내었다. 이를 위해 시계열분석, 상관분석, 빈도분석을 시행하였으며 실험 결과 호흡기질환에서는 급성 부비동염, 코의 농양 등의 질병과 순환기질환에서는 상세불명의 원발성 고혈압, 폐색전증이 상관관계가 높은 질병으로 판명되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.459-460
• /
• 2023

기존의 추천시스템은 상품간 혹은 사용자 간의 유사도를 기반으로 작동한다. 하지만 이는 사용자가 유사한 상품 추천 속에 갇히게 되는 필터 버블의 문제와 추천시스템의 고질적인 문제인 데이터 희소성 문제를 피할 수 없게 된다. 따라서 본 연구에서는 사용자의 취향과 체형 정보를 반영하여 사용자의 평점을 예측하는 협업 필터링 기반 딥러닝 추천과 상품간 비유사성을 고려하여 사용자의 평점을 예측하는 내용 기반 추천을 혼합한 하이브리드 추천 모델을 구축하여 기존 추천시스템의 문제점을 해결하였다. 모델의 성능평가를 위해 인터넷 의류 쇼핑몰을 대상으로 유사한 이미지를 활용한 하이브리드 추천 모델과 NDCG 값을 비교하였고 유사도가 낮은 이미지를 활용한 모델이 더 우수한 성능을 보였다. 이는 다른 제품과는 달리 소비자가 의류를 구매할 경우 이미 구매한 상품과 유사한 상품보다는 유사하지 않은 상품을 구매할 가능성이 크다는 것을 보여준다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2023.11a
• /
• pp.1196-1197
• /
• 2023

본 연구는 초개인화된 마케팅 카피 생성을 위해 생성 AI 를 활용하여 고객 맞춤형 카피 생성 모델을 제안한다. 이벤트 데이터를 학습한 생성 AI 를 통해 배너용 카피를 자동으로 생성하였으며, 고객 페르소나 정보를 더해 고객별 초개인화된 문구 및 문체로 변경하도록 하였다. 이러한 개인 맞춤형 카피 및 문구와 문체의 적용은 기업의 마케팅 효율과 고객 만족도 향상에 기여할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2008.05a
• /
• pp.1011-1012
• /
• 2008

본 논문은 차량 텔레매틱스 시스템에서 중요한 응용중의 하나인 다중 목적지 방문을 위한 경로 결정방식을 구현하기 위하여 Lin-Kernighan 휴리스틱을 텔레매틱스 시스템에 결합하는 방법에 대해 기술하고 다중 목적지 결정 서버를 구현한다. 서버는 클라이언트는 로드 네트워크에 대한 자료구조를 공유하고 있으며 클라이언트가 목적지 리스트를 요청하면 1) 서버가 $A^*$ 기법에 의해 각 목적지간의 비용을 계산하고 2) Lin-Kernighan 프로그램의 인자로 변환하여 3) 경로 결정 모듈을 수행시킨다. 이 경로의 순서는 클라이언트에게 정해진 메시지 포맷에 의해 전달되며 클라이언트는 각 인접한 목적지간에 $A^*$ 기법에 의해 실제 도로 네트워크 상에서의 경로를 결정하여 사용자에게 제공한다. 성능측정 결과 방문지 수가 많더라도 수초 이내에 경로를 결정할 수 있으며 그 정확성도 거의 100%에 근접한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2024.05a
• /
• pp.563-564
• /
• 2024

부동산시장은 경제의 중심 요소 중 하나로, 거래량과 가격 변동 등이 직접적인 영향을 미친다. 특히, 부동산시장은 경제 지표 외에도 정책이나 심리에 따라 변동하는 경향이 있어 심리적 요인의 변화와 분석에 대한 요구가 지속된다. 본 연구는 소비자 심리지수(CCSI)와 부동산시장 소비심리지수(REI) 간 상관관계를 분석하여 부동산시장의 건정성 유지 및 효율성 향상에 기여하고자 한다. 본 연구에서는 선형 회귀분석 및 상관분석을 통해 소비자 심리지수와 부동산시장 소비심리지수 간 연관성 연구를 진행했다. 경제적 상황 및 소비자 심리 변화가 부동산시장 소비심리지수에 영향을 미친다는 것을 보여주며, 이는 부동산시장의 예측과 전략 수립에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
• /
• v.2 no.8
• /
• pp.335-342
• /
• 2013

Nowadays, the traffic type and behavior are extremely diverse due to the growth of network speed and the appearance of various services on Internet. For efficient network operation and management, the importance of application-level traffic identification is more and more increasing in the area of traffic analysis. In recent years traffic identification methodology using statistical features of traffic flow has been broadly studied. However, there are several problems to be considered in the identification methodology base on statistical features of flow to improve the analysis accuracy. In this paper, we recognize these problems by analyzing the ground-truth traffic and propose the solution of these problems. The four problems considered in this paper are the distance measurement of features, the selection of the representative value of features, the abnormal behavior of TCP sessions, and the weight assignment to the feature. The proposed solutions were verified by showing the performance improvement through experiments in campus network.