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인물 중심 TV 드라마 프로파일링에 의한 소셜 네트워크 분석
김지섭(Jiseob Kim),김병희(Byoung-Hee Kim),장병탁(Byoung-Tak Zhang) 한국정보과학회 2011 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.38 No.2B
TV 드라마 프로파일링은 검색 측면에서나 추천 측면에서 필수적인 정보 요소이다. 그러나 사람이 방대한 드라마 에피소드들에 대해 내용을 직접 분석하는 것은 비효율적이며 자세한 정보를 담기가 어렵다. 하지만 드라마가 특정 등장인물 위주로 내용이 전개됨을 이용하면 얼굴 인식 화자인식 등의 최신 기계 학습 기술을 도입하여 인물 중심 프로파일을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 기존의 인식 알고리즘으로 프로파일을 생성하는 파이프라인을 제시하고 도출된 프로파일을 이용하여 등장인물간의 소셜 네트워크를 에피소드의 진행에 따라 분석한다. 실험 결과 각 에피소드의 주제에 따라 변화하는 인물간 관계를 확인할 수 있었다.
주택금융정책의 거시 경제적 효과: 일반균형모형 분석을 중심으로
김지섭 ( Jiseob Kim ) 연세대학교 경제연구소 2019 延世經濟硏究 Vol.26 No.1
본 논문은 가계부채 관련 정책 및 주택금융 환경의 변화가 주요 가계금융 지표, 주택가격, 가계후생 등에 미치는 효과를 동태적 확률균형모형을 통해 분석한다. 두 가지 정책 환경 변화를 고려한다. 첫째, LTV(Loan-to-value) 비율 상한 규제를 완화할 경우, 주택가격 및 주택임대료는 상승하고 가계부채는 증가한다. 주거비용의 상승으로 인해 경제 전반의 후생은 감소하지만, LTV 비율 규제완화를 지지하는 가구가 전체 가구의 절반 이상을 차지한다. 둘째, 차환 및 신규 대출이 제한될 경우, 주택수요의 감소와 함께 주택가격 및 주택임대료가 하락하고 가계부채는 감소한다. 주거비용의 감소는 경제 전반의 후생을 증가시키지만, 이러한 거시금융환경의 변화를 지지하는 가구는 전체 가구의 절반 이하다. This paper quantitatively examines how household debt and housing finance policies impact household-finance moments, house prices, and household welfare. I consider two policy changes: the loan-to-value (LTV) ratio and the refinance policies. First, when the LTV policy is relaxed, the house price, the rent price, and the household debt simultaneously increase. As the price of the housing service increases, household welfare declines. However, more than half of population supports such policy changes. Second, when households cannot easily refinance the mortgage, the house price, the rent price, and the household debt simultaneously decline. Though the decrease in housing service costs increases aggregate household welfare, less than half of population supports such policy changes.
김지섭(Jiseob Kim) 한국경제연구학회 2018 한국경제연구 Vol.36 No.3
본 논문은 기대여명의 증가가 가계부채와 자산 증감에 미치는 효과를 2006년 가계자산조사, 2010~2014년 가계금융⋅복지조사, 통계청 완전생명표를 기반으로 분석한다. 사람들은 기대여명이 증가할 때 자신의 평생 소비를 평탄화하기 위해 자산을 축적할 동기가 발생한다. 실증분석에서도 이론의 방향성과 일치하게 기대여명의 증가는 평균적으로 가계자산 및 순자산을 증가시킨다. 그러나 가계부채에 대해서는 통계적으로 유의미한 효과를 미치지 않는다. 아울러, 기대여명의 증가는 젊은 계층보다는 중⋅고령층의 가계자산 보유 비율을 높이는 효과가 있다. This paper examines how changes in life expectancy affect household debt and asset accumulation by using the 2006 Household Income and Expenditure Survey, 2010~2014 Survey of Household Finances and Living Conditions, and Life Tables from Statistics Korea. In theory, people would like to increase their net asset to smooth life-time consumption as their life expectancy increases. Consistent with the theoretical direction, an increase in life expectancy leads to an increase in household (net) asset, while it does not impact on household debt. In addition, an increase in life expectancy increases the household asset held by senior households, rather than that by young households.
현대 딥러닝 네트워크의 과신뢰 문제 및 캘리브레이션 기법 연구
김지영(Ji Young Kim),김승년(Seungnyun Kim),김지섭(Jiseob Kim),김진홍(Jinhong Kim),김상태(Sangtae Kim),Khoa Anh Ngo,심병효(Byonghyo Shim) 한국통신학회 2022 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2022 No.2
딥러닝(deep learning) 모델이 사용하는 학습 데이터와 시험 데이터의 도메인(domain)은 일반적으로 같다. 그러나 현실세계(real world)에서는 데이터 수집에 한계가 있으므로 모델은 모든 도메인의 데이터를 학습할 수 없다. 따라서 모델은 학습 데이터와 동일한 도메인의 시험 데이터(familiar data)는 물론, 학습 때 보지 못했던 도메인의 시험 데이터(unfamiliar data)에도 강인해야 하며, 신뢰도 추정이 올바르게 이루어져야 한다. 본 연구진은 familiar/unfamiliar 상황에서의 성별분류(gender recognition) 실험을 진행하고, T-SNE을 분석하였다.
DietAdviser : 스마트폰 상에서의 개인 건강 관리 어플리케이션
임병권(Byoung-Kwon Lim),김지섭(Jiseob Kim),유준희(JunHee Yoo),장병탁(Byoung-Tak Zhang) 한국정보과학회 2012 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.18 No.6
전 시대를 통틀어 건강은 인류에게 중요한 문제이다. 특히 사회와 경제가 안정되어 있는 나라일수록 건강에 대한 관심이 높은데, 그것은 우리나라도 예외가 아니다. 실제로 우리나라의 국민의료비 규모는 성장을 거듭하고 있다. 이러한 상황에서 체중 관리는 건강과 직접적으로 관련되고 많은 사람들이 신경을 쓰는 부분이다. 이에 맞춰 많은 체중 관리용 스마트폰 어플리케이션이 개발되고 있다. 하지만 대부분의 어플리케이션은 그저 사용자의 입력을 기록하고 보여줄 뿐 사용자에게 적절한 식단과 운동을 추천하지 못한다. 그리하여 본 연구진에서는 자동화 되어 사용자가 손쉽게 이용할 수 있고, 사용자의 성향에 맞춰 개인화된 정보를 추천할 수 있는 체중 관리 어플리케이션인 DietAdviser를 개발하였다. DietAdviser는 스마트폰 센서를 이용하여 사용자의 데이터를 자동으로 수집하며 저장된 데이터를 바탕으로 사용자의 식성에 맞는 식단을 추천한다. 체중 조절에는 많은 시간과 노력이 필요하지만, 사용자들은 이 DietAdviser를 이용하여 체중 조절에 필요한 시간과 노력을 절약할 수 있다. Health is important for everyone. In particular, people in advanced countries are more concerned about health. It's a fact that South Korea's medical expenses are growing up. In this situation, diet is essential problem in health and many people are not free of worry about diet. There are many diet applications to meet many people's expectations. But, a lot of applications only log and show user's input. They can't recommend proper exercise and menu. So, our team develop DietAdviser that person can easily use and be recommended personalized menu and exercise. DietAdviser automatically log user's information using smartphone's sensors and recommend personalized menu using logged information. Diet needs a lot of time and effort, but DietAdviser users can save time and effort.