• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권8호
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• pp.1809-1818
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• 2010

피부색 영역의 검출을 위한 기존 연구들은 영상의 각 픽셀을 피부에 속하는 픽셀(피부픽셀)과 속하지 않는 픽셀(비피부픽셀)로 나누게 된다. 이때 정확한 피부색 영역을 검출하는 작업은 영상의 조명효과 및 화장에 의한 피부색 변형 등으로 매우 어려운 작업이다. 본 논문에서는 피부 영역 검출을 어렵게 하는 여러 가지 요인을 포함한 영상들로부터 효율적으로 피부영역을 검출하기 위해 계층화된 피부 모델과 컨텍스트 정보를 통합하여 피부 영역 검출의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 먼저, 획득된 영상들로부터 뽑아낸 피부색 색깔 값들의 확률분포를 YCbCr칼라 공간에 만들고, 그 확률 값에 따라 피부(Skin), 피부후보(Skinness), 비피부(Non-skin)의 3계층으로 분류한 3차원 피부색 모델을 만든다. 계층화된 피부색 모델을 이용하여 각 픽셀의 피부색 여부를 결정하고, 피부후보(Skinness)색에 해당하는 경우에는 이웃 화소의 정보를 고려하여 피부색 또는 비 피부색으로 정하게 된다. 제안 방법의 사용으로 피부색이 왜곡 되었거나 피부색과 유사한 객체가 포함된 다양한 영상들에서도 효율적으로 피부 영역을 분할할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.422-427
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• 2010

2004년 이후 정보기술의 성장과 더불어 게임 서비스에 대한 피해 사례가 해 마다 빠르게 증가하고 있는 실정이다. 특히 게임 봇(자동사냥 프로그램)에 대한 피해규모가 가장 크게 조사되고 있으며 이를 방지하기 위한 연구도 활발히 진행되고 있다. 게임 봇은 사용자가 입력하는 키보드나 마우스의 움직임을 대신해 자동으로 게임을 수행하는 프로그램으로 어떠한 사용자의 조작 없이도 게임 속에서의 이득 활동을 무한정 행할 수 있다. 이와 같은 행동은 일반적인 사용자에게 상대적인 불쾌감을 줄 뿐만 아니라 게임의 수명을 단축시키는 등 게임 회사 및 사용자에게 큰 피해를 발생시키고 있어 이를 방지하기 위한 방법이 주목 되고 있다. 기존의 게임 봇 검출 연구들은 단순이 사용자 개인 PC에 설치되어 동작중인 프로그램을 감시하기 때문에 게임 봇 사용자의 조작에 의해 쉽게 피해갈수 있는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 게임 서버측면에서 사람과 게임 봇의 행동을 비교하여 게임 봇 사용자들이 조작이나 회피가 힘든 게임 봇 검출 방법을 제안한다. 제안 방법으로는 게임 봇과 사람의 행동 패턴 차이 모델을 정의하고 나이브 베이지안 분류기를 사용하여 게임 봇을 검출한다.

• 경제분석
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• 제27권4호
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• pp.1-42
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• 2021

우리나라 소비자물가상승률에 대한 예측은 한국은행의 물가안정목표제 운용, 채권시장 참가자의 만기 포트폴리오 최적화, 부동산 시장 및 민간의 소비와 투자 등 경제 전반에 지대한 영향을 미친다. 본 연구는 향후 3년간 우리나라 소비자물가상승률 예측결과를 제시한다. 이를 위해 우선 자기회귀시차(Autoregressive Distributed Lag, ADL) 모형, AR 모형, 소규모 벡터자기회귀(VAR) 모형, 대규모 VAR 모형의 표본외 예측력을 기준으로 모형선택을 실시한다. 물가상승률에는 다수의 잠재적인 예측변수가 존재하기 때문에 12개의 거시변수를 대상으로 ADL 모형에 베이지안 변수선택기법을 도입하고, 예측력 향상을 위한 정밀한 튜닝과정을 고안하고 적용하였다. VAR 모형에는 미네소타 사전분포를 설정하여 차원의 저주 문제를 극복하고자 하였다. 최근 5년을 대상으로 한 장단기 표본외 예측결과, ADL 모형이 점예측과 분포예측 모두에서 여타 경쟁모형에 비해 전반적으로 우월하였다. 예측조합을 통한 예측결과, 우리나라 소비자물가상승률이 2022년 하반기까지는 현재 비슷한 2% 내외의 수준을 유지할 것으로 보이며, 2023년 상반기부터는 1% 내외로 하락할 것으로 전망된다. 80% 신용구간은 예측치의 대략 ±1%p이다.

• Asia Marketing Journal
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• 제11권1호
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• pp.73-92
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• 2009

소비자들은 때로 특정 제품에 대한 정보들을 다른 소비자에게 전달하여 그들의 제품 선택에 영향을 미치는 전달자 역할을 한다. 본 연구는 구전 전달자로서 소비자가 다른 소비자에게 전달하는 제품 정보를 주관적 (긍정적 또는 부정적) 정보와 객관적 정보로 구분하여, 소비자가 어떤 정보를 어떤 경우 더욱 활발히 전달하는 지를 분석하고자 한다. 본 연구는 이를 위해, 소비자의 메시지 전달 행위를 제품 선택과 같이 또 다른 형태의 선택 행위로 보고, 고객의 제품 구매 선택 행위를 연구하는 데 주로 적용되어 온 소비자 선택 모형(consumer choice model)를 이용하여 소비자의 메시지 전파(구전) 활동을 분석하였다. 소비자 선택 모형을 이용하여, 구전 전달자들이 제품에 관한 객관적 정보와 주관적 평가를 언제 더욱 많이 확산 시키는 지를 알아보고, 더 나아가서는 소비자들이 제품 관련 정보를 확산하는 과정에 구전 활동을 더욱 활성화 또는 약화시키는 요인이 무엇인지를 살펴 보았다. 본 연구는 실증 분석 결과를 통해, 구전 전달자의 메시지 확산 행위는 정보를 획득하게 된 경로/원천(source)의 유형에 따라 더욱 활발해 지거나 위축될 수 있다는 점을 발견하였다. 또한, 이러한 구전 활동은 전달하는 제품관련 메시지가 주관적 제품 평가에 관한 것인지 아니면 제품에 대한 객관적 정보인지에 따라 그 정도가 달라진다. 본 연구의 결과가 의미하는 바는, 소비자의 제품에 관한 메시지 확산 활동은 소비자의 구전 메시지 선택 행위에 영향을 미치는 효과적인 커뮤니케이션 계획을 통하여 더욱 확산 또는 위축시킬 수 있다는 점을 보여준다. 본 연구는 기업이 확산되기를 바라는 제품 정보가 구전을 통하여 효과적으로 확산되도록 계획을 수립하는 데 필요한 방법론을 제공하고 있으며, 실증 분석 결과를 기반으로 제품구전의 성공적인 확산을 위한 커뮤니케이션 전략 수립에 필요한 가이드라인을 제공하여 준다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제15권2호
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• pp.173-191
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• 2008

본 연구의 목적은 최근의 서울시 아파트 가격 추세를 동적선형모형에 적합하여 분석하는 것이다. 이를 위하여 국민은행에서 제공하는 "KB 아파트 시세" 자료의 서울시 30평대별 아파트 평당 매매가를 이용하였다. 시점은 2003년 6월 24일부터 2006년 8월 28일까지로 제한하였다. 탐색적 자료분석을 통해 서울시 30평대 아파트 가격의 추세는 크게 두 지역으로 구분되어지는 것을 알 수 있었다. 아파트 가격은 구분된 지역의 공통 추세와 각구별 특성으로 표현될 수 있다고 가정하고, 베이즈적 방법인 MCMC를 이용하여 동적선형모형을 추정하였다.

• 응용통계연구
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• 제22권4호
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• pp.723-733
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• 2009

K-평균 군집분석이 가지는 두 가지 근본적인 어려움은 사전에 미리 군집 수를 정해야 하는 문제와 초기 군집중심에 따라 결과가 달라질 수 있는 문제이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 자동화 K-평균 군집분석 절차를 제안하고, R을 이용하여 구현한 결과를 제공한다. 자동화 K-평균 군집분석에서 제안된 절차는 처음 단계로서 계층적 군집분석을 행한 후 이를 이용하여 군집 수와 초기 군집수를 자동으로 정하고, 다음 단계로 이 결과를 이용하여 K-평균 군집분석을 수행하는 방법을 택하였다. 처음 단계에서 이용된 계층적 군집분석 방법으로는 Ward의 군집분석을 한 후에 Mojena의 규칙을 이용하여 군집 수를 정하는 방법을 택하거나, 모형근거 군집분석방법을 수행한 후에 BIC 값을 이용하여 군집 수를 정하는 방법을 이용하였다. 제안된 자동화 K-평균 군집절차에는 대량자료의 분석에도 용이하게 이용될 수 있도록 반복된 표본추출 방법을 이용하여 군집 수 및 군집 중심을 구하는 절차를 포함하였다. 구현된 R 프로그램은 www.knou.ac.kr/ sskim/autokmeans.r에서 제공하고 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권4호
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• pp.471-476
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• 2004

최근, 사용자에게 가장 필요한 정보를 제공하기 위한 웹 정보 추천 시스템에 대한 연구가 인터넷 쇼핑몰등을 대상으로 활발히 진행되고 있다. 그 중 SOM(Self-Organizing Feature Maps)을 이용한 동적 웹 정보 추천 기법은 빠른 수행 속도와 간편하게 사용할 수 있는 장점이 존재하나, 모형에 대한 설명력 부족 및 최종적으로 구축된 모형에서 출력층의 각 노드가 한 개의 가중치 값들로 고정되는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 단점인 모형에 대한 설명력 부족을 베이지안 추론 기법으로 해결하며, 하이브리드 SOM을 이용하여 최종적으로 구축된 모형에서 출력층의 각 노드가 한 개의 가중치 값들로 고정되는 것이 아니라 가중치가 속하게 되는 분포가 결정되도록 한다. 이러한 하이브리드 SOM을 이용하여 동적 웹 정보 추천 기법을 설계하고 구현하여 기존의 웹 정보 추천 기법과 성능 비교를 수행한 결과, 제안된 기법의 우수함이 입증되었다.

• 지능정보연구
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• 제10권2호
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• pp.79-89
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• 2004

이메일 사용이 보편화됨에 따라 점차 수신되는 메일의 량이 증가하고 있다. 이러한 메일 량의 증가는 사용자로 하여금 이메일을 좀더 효율적으로 분류할 수 있는 방법을 필요하게 한다. 그러나 현재의 이메일 분류는 규칙기반, 베이시안, SVM등을 이용하여 스팸메일을 필터링 하는 이원분류가 주로 연구되고 있다. 이외에도 다원분류에 대한 연구로는 클러스터링을 이용한 방법이 있으나, 이는 단순히 유사도에 의해 메일을 그룹화 하는 수준이다. 본 논문에서는 벡터모델의 유사도를 기반으로 한 자동 카테고리 생성 방법과 동적분류체계 방법을 결합하여 새로운 이메일 자동 분류 방법을 제안했다. 본 논문에서 제안한 방법은 이메일을 자동으로 다원분류하며 대량의 메일도 효율적으로 관리할 수 있다. 또한 메일을 동적으로 재분류 할 수 있게 함으로써 정확율을 높였다.

• 한국경영과학회지
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• 제22권3호
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• pp.209-222
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• 1997

In this paper, we study a bargaining order problem where one buyer sequentially bargains with two sellers whose reservation prices are unknown to the buyer but correlated. Our main question is who the buyer should bargain first with to maximize his expected payoff. This type of problem is widely applicable to business and political situations where one party negotiates with multiple parties sequentially. One of the most important element in a sequential bargaining is "linkage effect" which exists when the aggreement of the previous bargaining affects the outcome of the following bargaining. To examine "linkage effect", we assume that the sellers'objects are similar so that the sellers' reservation prices are correlated. In addition, to consider incomplete information aspect regarding reservation prices, it is assumed that the sellers' reservation prices are unknown to the buyer. That is, we deal with one sided incomplete information case. In our model, there are two stages in each of which the buyer meets one seller. Since we are concerned with the bargaining order, we consider two different bargaining orders. Using game theory, we find a perfect Bayesian equilibrium and compute the buyer's expected payoff for each bargaining order. Finally we identify the advantageous bargaining order for the buyer by comparing the expected payoffs obtained under two different bargaining orders. Our results are as follows: the advantageous bargaining order depends on the prior probability of the seller type. However, in general, the buyer should bargain first with the seller whose object is less valuable to the buyer. The basic reason for our result is that the buyer wants to experiment in the first stage to find out the sellers' reservation prices and in doing so, to minimize the experimental cost and maximize potential gain in case of negotiation failure in the first stage. in the first stage.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.130-135
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• 2004

본 논문에서는 데이터 마이닝을 이용한 단기 전력 부하 예측 시스템의 새로운 설계 기법을 제안한다. 제안된 단기 부하 예측시스템은 Takagj-Sugeno (T-S) 퍼지 모델 기반 예측기와 분류기로 구성된다. 또한, 제안된 T-S 퍼지 모델 기반 분류기는 전반부 가우시안 집합과 후반부 선형화된 베이지안 분류기로 구성된다 분류기의 파라미터들은 주어진 훈련 집합의 통계적 수치로 쉽게 얻어진다. 제안된 T-S 퍼지 모델 기반 예측기는 한 가지 입력에 대한 선형 시계열 예측기의 볼록 조합 형태를 가진다. 후반부 파라미터 추정 문제는 실제 전력 부하와 예측 전력 부하의 놈(norm)을 최소화하는 볼록 최적화 문제로 간주한다. 그 문제는 선형 행렬 부등식으로 설정됨으로써 후반부 파라미터는 추정된다. 전반부 파라미터 추정문제는 선형 시계열 예측기들이 모여진 전체 T-S 퍼지 시스템의 출력과 실제 전력 부하 사이의 에러를 최소화하는 문제이다. 이 문제는 경사치 하향 기법이 적용하여 해결되었다 제안된 기법의 유용성을 검증하기 위해 본 논문은 하루 후 24시간 전력 부하 예측과 하루 후 최고 전력부하를 예측 실험을 제공한다.