인구가 감소하고 있는 농어촌의 지역경제를 살림과 동시에 지역 소멸을 예방하고, 정착 지역 탐색에 많은 시간을 할애하는 귀농희망자들을 위해 도움을 줄 수 있는 데이터베이스를 설계하고 구축하였다. 사용자는 이 데이터베이스를 활용하여 사용자가 원하는 조건에 맞는 상위 5개 지역을 추천받을 수 있다. 정부와 기업이 귀농 지역 추천 데이터베이스를 활용하여 귀농을 희망하는 사람들의 행태를 알아보면 농촌 지역과 지방 소도시 지역 개발 및 활성화를 긍정적으로 예상할 수 있고, 이러한 관심이 결과적으로는 우리나라의 국토 균형발전에 큰 도움이 될 것이다.
외국어 능력이 현대 사회에서 요구하는 필수적인 요소 중에 하나이다. 본 논문에서는 기존의 외국어 능력을 평가하는 능력 시험이 아닌 언어심리학적 관점으로 외국어 능력을 평가하는 방법을 제안한다. 외국어를 처리하는데 있어서 외국어를 모국어를 바꾸는 언어인지 과정이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 언어 인지 능력을 측정하는 Reading LDT, Listening LDT, Verbal Span, Yes-No task(Semantic), Same-Different task실험을 제안한다. 해당 과제들은 각각 피험자의 읽기, 듣기, 기억, 의미적 결정, 변환 능력을 측정하는 과제이다.
글로벌시대가 시작되면서 많은 사람들이 외국인과 소통하는 일이 많아졌다. 해외에 있는 사람들과 소통하기 위해 많은 사람들이 요금이 부과되지 않는 모바일 메신저를 사용한다. 하지만 많은 모바일 메신저에서는 번역기능을 제공하지 않는다. 본 연구는 다국적 언어 소통을 위한 번역이 가능한 모바일 메신저를 제공한다. 외부 번역 naver papagoAPI 와 firebase의 인증, 실시간 데이터베이스를 이용하는 안드로이드 기반 자동 번역 채팅 앱과 연결하여 자동 번역 채팅 서비스를 구현하였다. 본 논문의 애플리케이션은 기존에 번역기나 챗봇을 사용해야 했던 불편함은 낮추고 외국어 채팅의 자유도를 높여주는 결과가 나타난다. 이를 통해 자연스러운 외국어 채팅이 가능하도록 하여 서로 다른 언어를 사용하는 사람들과 언어에 상관없이 자유로운 의사소통을 가능하도록 한다.
본 연구는 코로나로 인하여 외국인들도 한국을 방문율이 낮아지고 성형 수술 가격 및 부작용 등 부정적인 측면으로 인해 사람들이 성형 수술을 하기에 꺼리는 상황 속에서 성형 수술을 하는 사람들의 조건, 성형 수술을 하는 이유, 성형 수술 부위, 성형 수술의 부위별 가격을 분석하여 결과를 제시하였다. 성형 수술에 대해 부정적인 견해를 보이는 사람들에게 성형 수술에 대한 견해를 긍정적으로 바꾸고자 한다. 이외에도 한국의 성형 수술이 발전하기 위해서는 한국 외에도 외국의 다양한 수술과 연계 방안 탐색 필요성을 느꼈고 데이터셋, 사이트 외에도 유튜브를 통한 영상 정보를 지속적으로 업그레이드 시켜서 성형 수술의 접근성과 우수성을 알릴 수 있는 기회를 모색한다면 국내뿐만 아니라 세계적으로 한국의 성형 수술에 대해 많은 관심을 보일 것이라고 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 다층 퍼셉트론을 활용하여 League of Legends 게임의 승패를 예측하는 Deep Neural Network 프로그램을 설계하는 방법을 제안한다. 연구 방법으로 한국 서버의 챌린저 리그에서 행해진 약 26000 경기 데이터 셋을 분석하여, 경기 도중 15분 데이터 중 드래곤 처치 수, 챔피언 레벨, 정령, 타워 처치 수가 게임 결과에 유의미한 영향을 끼치는 것을 확인하였다. 모델 설계는 softmax 함수보다 sigmoid 함수를 사용했을 때 더 높은 정확도를 얻을 수 있었다. 실제 LOL의 프로 게임 16경기를 예측한 결과 93.75%의 정확도를 도출했다. 게임 평균시간이 34분인 것을 고려하였을 때, 게임 중반 정도에 게임의 승패를 예측할 수 있음이 증명되었다. 본 논문에서 설계한 이 프로그램은 전 세계 E-sports 프로리그의 승패예측과 프로팀의 유용한 훈련지표로 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 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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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