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오지훈(Jihun Oh),반유석(Yuseok Ban),이인재(Injae Lee),안충현(Chunghyun Ahn),이상윤(Sangyoun Lee) 한국통신학회 2014 韓國通信學會論文誌 Vol.39 No.2(통신이론)
본 논문은 결정 트리(Decision tree) 구조를 기반으로 한 표정 인식 방법을 제안한다. ASM(Active Shape Model)과 LBP(Local Binary Pattern)를 통해, 표정 영상들의 국소 특징들을 추출한다. 국소 특징들로부터 표정들을 잘 분류할 수 있는 판별 특징(Discriminant feature)들을 추출하고, 그 판별 특징들은 모든 조합의 각 두 가지 표정들을 분류시킨다. 분류를 통해 얻어진 정인식의 합을 통해, 정인식 최대화 기반 국소 영역과 표정 조합을 결정한다. 이 가지 분류들을 종합하여, 결정 트리를 생성한다. 이 결정 트리 기반 표정 인식률은 약 84.7%로, 결정 트리를 고려하지 않은 방법보다, 더 좋은 인식 성능을 보였다. This paper proposes the method of facial expression recognition based on decision tree structure. In the image of facial expression, ASM(Active Shape Model) and LBP(Local Binary Pattern) make the local features of a facial expressions extracted. The discriminant features gotten from local features make the two facial expressions of all combination classified. Through the sum of true related to classification, the combination of facial expression and local region are decided. The integration of branch classifications generates decision tree. The facial expression recognition based on decision tree shows better recognition performance than the method which doesn"t use that.
오지훈(Jihun Oh),김정섭(Jeongseob Kim) 한국주택학회 2017 한국주택학회 학술대회 발표논문집 Vol.2017 No.2
헤도닉 모형은 재화에 내재되어 있는 특성을 통해 가격을 추정하는 모형으로 주택시장분석에 널리 사용되어 왔다. 그러나 헤도닉 모형을 사용한 많은 연구들이 선형회귀분석을 추정기법으로 활용하면서 선형적합이 가지는 여러 한계점이 나타났다. 대표적으로 설명변수의 영향력이 비선형적으로 나타나는 경우, 선형회귀모형 상에서는 이러한 비선형적 관계를 포착하기 어렵다. 이에 따라 설명변수를 조작하는 방식으로 변수들의 비선형적 영향력을 통제하고 선형적합에 따른 편의성을 줄이고자 하는 노력들이 이어졌다. 그러나 이러한 방식은 데이터 자체에 기반한 방식이라기보다는 경험적 사실에 더 중점을 두고 있다는 점에서 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 머신러닝 기법 중 하나인 MARS(Multivariate Adaptive Regression Spline)를 활용하여 주택 특성들이 가격에 반영되는 양상을 보다 객관적으로 분석할 수 있는 헤도닉 모형을 제시하고자 한다. MARS는 관측치의 분포에 따라 비선형적으로 회귀식을 추정하는 기법으로, 주택가격 결정요인들의 변곡점(inflection point)을 포착할 수 있다는 점이 장점이다. 분석은 2014~2016년 사이 서울시에서 거래된 개별 아파트 자료를 대상으로 한다. 종속변수는 아파트 실거래가를, 독립변수는 아파트의 물리적 특성을 위주로 구축하였다. 분석 결과, MARS는 기존의 선형회귀분석 기반의 주택가격 추정모형과 비교하여 설명력이 보다 우수한 것으로 나타났다. 또한 아파트 물리적 특성 변수들의 비선형적 영향력이 나타나는 지점, 대표적으로 경과년도의 경우 시간이 지나면서 가격이 감소하다가 재건축 수요로 인해 가격이 다시 증가하는 지점을 변곡점을 통해 발견할 수 있었다.
부동산 뉴스와 주택경기의 동적 관계에 대한 고찰 : 언론보도논조지수 개발을 중심으로
서정석(Seo, Jungseok),오지훈(Oh, Jihun),김정섭(Kim, Jeongseob) 한국지역개발학회 2021 韓國地域開發學會誌 Vol.33 No.1
It is well known that news can affect the psychological factor and sustain the housing bubble by framing specific information about the housing market. The news reports about real estate market could affect an expectation of housing consumers which is one of the significant factors to explain housing market trends. To explore the relationship among housing market news, consumers sentiment, and market trends, we develop a Media Tone Index based on housing news articles collected from the online portal site. We apply text-mining techniques to quantify the tones of news articles related to the housing market. Then, we conduct time-series analysis such as Autoregressive Distributed Lag and Error Correction (ARDL-EC) models to analyze the dynamic relationship between the Media Tone Index and housing market trends in South Korea. As a result, we identify similar time-series trends between the Media Tone index and consumers sentiment. Moreover, when the housing market was on a downtrend, news articles tone tended to become positive. The relationship between the Media Tone Index and other housing market variables identified in this study could provide a better understanding of housing market dynamics both in the short- and long-term.
머신러닝 기반 아파트 주동형상 자동 판별 모형 개발 및 적용 - 주동형상에 따른 아파트 개발 특성분석을 중심으로 -
한상욱 ( Sanguk Han ),서정석 ( Jungseok Seo ),( Sri Utami Purwaningati ),오지훈 ( Jihun Oh ),김정섭 ( Jeongseob Kim ) 한국지리정보학회 2023 한국지리정보학회지 Vol.26 No.2
본 연구의 목적은 GIS와 머신러닝 알고리즘을 활용하여 아파트 단지의 주동형상을 자동으로 판별해주는 모형을 개발하고, 이를 주동형상과 단지특성 관의 관계 분석에 적용하는 것이다. 지리정보데이터를 사용하여 아파트단지별 주동 데이터베이스를 구축하고 랜덤포레스트 알고리즘을 활용하여 단지 내 개별동을 형태에 따라 판상형, 탑상협, 혼합형으로 분류하였다. 또한, 아파트단지별 주동형상별 비중과 개발밀도, 층수 등 단지특성 정보간의 관계를 분석하여 부동산 분야 지리정보응용 가능성을 제안하였다. 본 연구는 인공지능 기반 건축물 유형 분류와 관련한 기초연구로서 다양한 공간분석 및 부동산 분석에 활용될 것으로 예상한다. This study aims to develop a model that can automatically identify the rooftop shape of apartment buildings using GIS and machine learning algorithms, and apply it to analyze the relationship between rooftop shape and characteristics of apartment complexes. A database of rooftop data for each building in an apartment complex was constructed using geospatial data, and individual buildings within each complex were classified into flat type, tower type, and mixed types using the random forest algorithm. In addition, the relationship between the proportion of rooftop shapes, development density, height, and other characteristics of apartment complexes was analyzed to propose the potential application of geospatial information in the real estate field. This study is expected to serve as a basic research on AI-based building type classification and to be utilized in various spatial and real estate analyses.
저비용 태양 에너지 전환 소자를 위한 균열 기반 박막 분리 기술
김수민(Soo Min Kim),김준희(Junhee Kim),송희은(Hee-eun Song),이용환(Yonghwan Lee),오지훈(Jihun Oh) 한국세라믹학회 2020 세라미스트 Vol.23 No.4
Recently, there has been an increasing demand for environmentally friendly renewable energy as an alternative to fossil fuels. Among the renewable energy sources, electrical/chemical energy converted by solar energy is considered a realistic alternative. However, it has been difficult to spread the solar energy conversion systems due to its high-cost compare to the conventional fossil fuel based energy system. In the photovoltaic module system, the crystalline silicon substrate used as solar light-absorbing materials is accounted for ~40% of the total manufacture cost, therefore the cost-reduction of the light-absorbing materials is one of the main research topics. In this review, we introduce a crack-assisted layer transfer technology for a cost-effective silicon substrate which enables demonstration of sub 50 μm-thick silicon without material loss in the process. The crack-assisted layer transfer approach does not require expensive processing equipment and enables the production of multiple thin films from the same donor substrate. This article also presents cost-effective and efficient solar energy conversion devices such as solar cells and photoelectrochemical cells using the ultra-thin silicon