• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제2권7호
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• pp.997-1014
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• 2001

본 논문에서는, H.263 부호화기에 있어, 비제한 움직임 벡터(Unrestricted Motion Vector, UMV)모드와 기본 예측 모드(Default Prediction Mode)의 동적 선택을 위한 방법을 제안한다. 여기서, 움직임 보상된 영상과의 오차와 움직임 벡터의 크기를 이용하였다. 제안된 전략에서, UMV 모드는 모션 벡터의 크기와 움직임 보상된 영상의 오차에 따라 동적으로 적용된다. 이러한 전략은 UMV나 DPM을 고정적으로 전체 영상에 적용한 결과에 비해 화질 면에서 개선할 점을 제공한다. UMV 모드가 고정적으로 적용된 경우에 비해 움직임 추정 시 탐색 점의 수를 크게 줄일 수 있다. 제안된 방법은 카메라의 이동을 갖는 보다 긴 영상 신호에 대해 보다 효과적으로 적용될 수 있다.

• 가족자원경영과 정책
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• 제22권1호
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• pp.63-78
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• 2018

This study examined the insolvency of debtors using multiple-indicator approaches and compared the outcomes across income levels with the 2016 'Household Financial and Welfare Survey'. This study used (1) the total debt to total assets ratio (DTA), (2) the total debt service ratio (DSR), and (3) the Household Default Risk Index (HDRI) recently developed by the Bank of Korea. Households in the lowest income quintile were more likely to be insolvent than any other income group. Demographics, such as age and gender of the household head, and most of the financial variables significantly increased the likelihood of insolvency based on the DTA. The number of household members and job status increased the likelihood of insolvency based on the DSR. Also, age, gender of the household head, and most of the financial variables increased the likelihood of household insolvency based on the HDRI after controlling for other demographics and financial variables.

• 가족자원경영과 정책
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• 제23권2호
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• pp.99-115
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• 2019

This study examined the insolvency likelihood of young debtors from the 2018 Household Financial and Welfare Survey. This study used the Household Default Risk Index (HDRI), which considers the ratio of total debt to total assets (DTA), and a total debt service ratio (DSR) to examine the insolvency level of debtors. The descriptive analyses showed no difference in frequency of households with a high probability of insolvency between those less than 35 years of age and those over 35 years of age. However, the median HDRI value for those less than 35 years of age was higher than those over 35 years of age. The multivariate analyses indicated that educational expenses for young Korean debtors was a factor that increased their probability of insolvency, while income was the only variable that decreased their insolvency likelihood.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권5호
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• pp.94-102
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• 1998

In this paper, we proposed a dynamic selection scheme of advnaced prediction mode(DAPM), which reduces computational cost and improves coding efficiency. We can select the mode between default prediction mode (DPM) and advanced prediction mode (APM) according to motion componenets in a frame dynamically. For this purpose, we defined error distribution of motion estimation (EDME) as sum of absolute difference(SAD) for each searching points. This distribution region is divided to four subregions. We calculate minimum values in each subregions and then, we determine whether block motion estimation is performed or not depending on the results. As a result, we reduced computational complexity to 30% without degradation of image quality compared to fixed APM(FAPM) by selecting DPM for linear movement.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제19권4호
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• pp.228-233
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• 2021

In this study, we analyze the credit information (loan, delinquency information, etc.) of individual business owners to generate voluminous training data to establish a bankruptcy prediction model through a partial synthetic training technique. Furthermore, we evaluate the prediction performance of the newly generated data compared to the actual data. When using conditional tabular generative adversarial networks (CTGAN)-based training data generated by the experimental results (a logistic regression task), the recall is improved by 1.75 times compared to that obtained using the actual data. The probability that both the actual and generated data are sampled over an identical distribution is verified to be much higher than 80%. Providing artificial intelligence training data through data synthesis in the fields of credit rating and default risk prediction of individual businesses, which have not been relatively active in research, promotes further in-depth research efforts focused on utilizing such methods.

• 전자공학회논문지CI
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• 제42권6호
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• pp.63-74
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• 2005

전자상거래에서 최근 대부분의 개인화된 추천 시스템들은 협력적 필터링 기술을 적용하고 있다. 이 방법은 사용자의 성향에 맞는 아이템을 예측하고 추천하기 위하여 비슷한 선호도를 가지는 사용자들간의 유사도 가중치를 계산한다. 이때 일반적으로 피어슨 상관계수를 많이 사용한다. 그러나 이 방법은 두 사용자가 공통으로 선호도를 평가한 아이템들이 있을 때만 상관관계를 계산할 수 있으므로 예측의 정확도는 떨어진다. 사용자 유사도 가중치는 사용자의 성향에 맞는 아이템을 예측하는 경우 뿐만 아니라 개인화된 추천 시스템의 성능에 영향을 미칠 수 있다. 본 논문에서는 정보검색 분야의 벡터 유사도, 엔트로피, 역 사용자 빈도, 기본 선호도 평가를 적용하여 유사도 가중치 공식에 대해서 살펴보고, 추천 시스템의 예측 정확도 향상에 대해서도 실험을 통해 확인해 보았다. 실험 결과는 엔트로피를 이용한 유사도 가중치에 기본 선호도 평가를 결합하는 방법이 가장 성능이 우수함을 알 수 있다.

• 한국도시환경학회지
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• 제18권4호
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• pp.401-408
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• 2018

하수처리 공정모델링 소프트웨어인 EQPS(Effluent Quality Prediction System, Dynamita, France)를 적용하여 A하수처리시설 생물반응조 설계의 적합성을 분석하였다. A하수처리장은 친수용수 수준의 목표수질을 준수하기 위하여 이차침전지 유출수 설계농도를 총질소와 총인, 각 10 mg/L, 1.8 mg/L로 설정하여 설계하였다. 4-Stage BNR 공정인 반응조의 체류시간은 총 9.6시간으로 전무산소조 0.5, 혐기조 1.0, 무산소조 2.9, 호기조 5.2시간이었다. 동절기 공정모델링 결과 친수용수 수준의 목표수질을 만족하기 위하여 혐기조의 체류시간을 0.2시간 늘렸고 당초 설계조건이던 외부탄소원 비상시 주입을 상시적으로 주입해야 하는 것으로 조사되었다. 모델링 결과의 왜곡을 배제하기 위하여 소프트웨어 제조사가 제시한 one step nitrification denitrification 모델의 Default 계수를 사용하였다. 공정모델링은 대체적으로 최적의 상태를 제시하기 때문에 생물반응조 여유율을 고려하면 4-Stage BNR의 체류시간은 9.8시간보다 증가시켜야 한다. 하수처리장 설계단계에서 공정 모델링의 정확한 사용은 하수처리장 건설 후 처리성능과 효율의 안정성을 담보할 수 있는 방법이므로 설계단계에서 철저한 평가가 필요하다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권4호
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• pp.9-15
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• 2024

Tree-based algorithms have been the dominant methods used build a prediction model for tabular data. This also includes personal credit data. However, they are limited to compatibility with categorical and numerical data only, and also do not capture information of the relationship between other features. In this work, we proposed an ensemble model using the Transformer architecture that includes text features and harness the self-attention mechanism to tackle the feature relationships limitation. We describe a text formatter module, that converts the original tabular data into sentence data that is fed into FinBERT along with other text features. Furthermore, we employed FT-Transformer that train with the original tabular data. We evaluate this multi-modal approach with two popular tree-based algorithms known as, Random Forest and Extreme Gradient Boosting, XGBoost and TabTransformer. Our proposed method shows superior Default Recall, F1 score and AUC results across two public data sets. Our results are significant for financial institutions to reduce the risk of financial loss regarding defaulters.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제7권2호
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• pp.141-146
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• 2020

Cine-Hangeul is a program that can predict the running time of a movie based on the screenplay before production. This paper seeks to verify the prediction reporting function of Cine-Hangeul, which is the standard Korean screenplay format. Moreover, this paper presents a method to increase the accuracy of the Cine-Hangeul reporting function. The objective of this paper is to offer a correction method based on scientific evidence because the current Cine-Hangeul reporting function has many errors. The verification process for five scenarios and movies confirmed that the default setting value of Cine- Hangeul's screening time prediction reporting was many errors. Cine-Hangeul analyzes the amount of textual information to predict the time of the scene and the time of the dialogue and helps predict the total time of the movie. Therefore, if a certain amount of text information is not available, the accuracy is unreliable. The current Cine-Hangeul prediction report confirms that the efficiency is high when the scenario volume is about 90 to 100 pages. As a result, prediction of screening time by Cine-Hangeul, a Korean scenario standard format program, confirmed the verification that it could secure the same level of reliability as the actual screening time by correcting the reporting settings. This verification also affirms that when applying about 50 percent of the basic set of screening time reporting, it is almost identical to the screening time.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2002년도 춘계공동학술대회
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• pp.1059-1065
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• 2002

주가자료를 활용한 부도예측모형인 KMV EDF 모형을 기반으로 일별주가자료와 기업재무자료를 이용하여, 모형에 필요한 적절한 모수를 찾고 모델링을 하였으며, 적절성을 검증했다. 그리고, 기존의 연구에 따라 월평균주가자료를 이용한 경우, 모형에 왜곡이 가해질 수 있다는 점을 지적했다. 또한, 민감도 분석을 통하여 본 모형의 부도예측값에 미치는 주요한 검증하고, 실용적으로 사용할 수 있는 간단한 민감도분석 Tool을 설계하였다.