• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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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.

• 응용통계연구
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• 제31권4호
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• pp.447-461
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• 2018

국내 영화 산업 매출은 매년 증가하고 있다. 극장은 영화의 1차 판매 경로이며, 극장을 이용하는 관객 수는 부가판권에 영향을 준다. 따라서 극장을 이용하는 관객의 수는 영화 산업 매출에 직결되는 중요한 요소이다. 본 논문에서 특정일의 관객 수를 예측하기 위하여 다중선형회귀모형과 Bass 모형을 결합한 Hybrid 모형을 고려한다. 두 모형을 결합함으로써 회귀분석의 예측값을 Bass 모형의 예측값으로 보정하였다. 분석에는 개봉일이 모두 다른 세 영화를 이용하였다. All subset regression 방법을 이용해 모든 가능한 조합을 생성하고 5중 교차검증(5-fold cross validation)을 통해 5번 모형을 추정한다. 이 때 제곱근평균오차가 가장 작은 모형으로 예측값을 구한 뒤 Bass 모형의 예측값과 결합해 최종 예측값을 구하게 된다. 과거데이터가 존재할수록 Bass 모형의 가중치는 증가하면서 예측값에 보정효과를 준다는 것을 확인할 수 있었다.

• 플랜트 저널
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• 제15권1호
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• pp.31-37
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• 2019

본 연구에서는 지역난방시스템 열수요 예측의 정확도 향상을 위하여 판교지역을 대상으로 지역난방 수요예측 주요인자 중 열수요 실적을 기존의 열원시설 열공급정보 대신 변경된 사용자시설 열판매정보로 적용하여 혹한기를 포함한 5개월 동안의 수요를 예측하고 실적값을 기준으로 기존 방식과 정확도를 비교하였다. 열수요가 피크를 이루는 혹한기 1주일(2018.01.08.~01.14) 동안 실적값을 기준으로 기존 및 변경방식 예측값의 시간대별 차이를 비교한 결과 상대오차가 7%에서 3%로 감소되었으며, 2017년 10월부터 2018년 2월까지 5개월에 걸친 일일 누적 열수요에 있어서도 실적값 대비 기존 및 변경 방식 예측값의 상대오차는 각각 9%와 4%로 변경방식의 상대오차가 감소하였다. 또한, 열수요 특성이 차별화되는 주말의 경우에도 예측값의 상대오차는 기존 방식 10%에서 변경 방식 5%로 일관성 있게 감소함을 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제1호
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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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2002년도 춘계종합학술대회
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• pp.305-309
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• 2002

본 논문에서 제안하는 양식 경영 자동화의 표준안은 개인의 경험과 주관적인 판단에 의하여 비합리적 운영 되오고 있는 양식장의 경영 표준안을 제시하는데 그 의의가 있으며 특히 실제 양식장들이 전통적으로일지를 기록하고 있다는 것에 기초하여 제작되었다. 특히 제안하는 표준안은 1차 기본 모델로 개발되었던 황금어장 S/W를 기초로 하였으며 양식장 관리일지 기입만으로 모든 통계자료와 경영상태 판매시점 예측이 가능하다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 추계학술대회
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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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.2232-2240
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• 2015

최근 빅데이터 분야에서는 고객의 흥미가 높은 상품이나 과거 구매 내역 등 기존 보유한 데이터를 수집 및 재가공하여 사용자의 거래성향을 분석(상품 추천, 판매 예측 등)하는데 활용하려는 추세이다. 기존 사용자의 성향 관련 연구들은 조사시기와 대상의 범위가 한정적이며 세부 상품에 대한 예측이 어렵고, 실시간성이 없기 때문에 트렌드에 적절한 빠른 판매 전략을 도입하기가 어려운 단점이 존재한다. 본 논문은 기계학습 알고리즘 응용하여 사용자의 거래성향 분석에 활용한다. 기계학습 알고리즘 응용 결과 세부 상품별 추론할 수 있는 다양한 지표를 추출할 수 있음을 증명하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.552-560
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• 2021

새로운 미술품 유통방식의 발달로 미술품의 미적 효용을 넘어 투자재로서 바라보는 시각이 활성화되고 있다. 미술품의 가격은 주식이나 채권 등과 달리 객관적 요소와 주관적 요소들이 모두 반영되어 결정되는 이질적 특성이 있기 때문에 가격 예측에 있어서 그 불확실성이 높다. 본 연구에서는 LSTM(장단기 기억) 순환신경망 딥러닝 모형을 활용하여 낙찰총액 순위 1위부터 10위까지의 한국 작가의 회화 작품을 대상으로 작가의 특성, 작품의 물리적 특성, 판매적 특성 등을 입력으로 하여 경매 낙찰가의 예측을 시도하였다. 연구 결과, 모델에 의한 예측 가격과 실제 낙찰 가격의 차이를 설명하는 RMSE 값이 0.064 수준이었으며 작가별로는 이대원 작가의 예측력이 가장 높았고, 이중섭 작가의 예측력이 가장 낮았다. 투자재로서 미술품 시장이 더욱 활성화되고 경매 낙찰 가격의 예측 수요가 높아지면서 본 연구의 결과가 활용될 수 있을 것이다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제18권2호
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• pp.21-28
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• 2024

최근 뉴스페이스 시대라고 불릴 만큼 우주 산업 분야는 점점 커져가고 있으며, 초소형 위성의 중요성도 또한 커지는 추세이다. 초소형 위성은 주로 COTS 부품을 사용하며 우주급 부품에 비해 낮은 신뢰도를 가지고 있지만 개발 기간, 비용, 성능 측면에서 장점을 가지고 있어 사용성이 확대되고 있다. COTS(Commercial Off-The-Shelf)는 상용으로 판매되는 제품을 가리키며, 이는 특정 조직이나 프로젝트에서 직접 제작하는 대신 시장에서 구입하여 사용되는 것을 의미한다. 위성은 발사되는 순간부터 수리가 불가능 하기 때문에 신뢰도 예측의 중요성은 크게 작용한다. 근래에는 신뢰도 예측 시 부품에 대한 인자 뿐만 아니라 시스템 level에서의 신뢰도를 예측하는 것이 더 중요하게 적용되고 있다. 따라서 본 연구에서는 신뢰도 예측 규격인 MIL-HDBK-217F와 업데이트된 RiAC-HDBK-217Plus와 FIDES를 비교해 본다. 그리고 FIDES 예측 기준에서 다양한 산업 분야에 적용될 수 있도록 구성한 제조업체의 품질 보증 요소를 세분화하여 우주 산업에 적합한 점수가 반영될 수 있도록 하였다.