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권재영,김시내,박은지,송종우,Kwon, Jaeyoung,Kim, Sinae,Park, Eungee,Song, Jongwoo 한국통계학회 2015 응용통계연구 Vol.28 No.5
우리나라는 세계적으로 배달음식 문화가 가장 많이 발달한 나라 중에 하나로 최근에는 일인가구의 증가와 배달앱 시장의 발달과 함께 그 성장 속도 또한 눈부시게 증가하고 있다. 따라서 배달음식 이용에 큰 영향을 미칠 것으로 예상되는 날씨와 날짜별 변수를 고려하여 시간대별 배달음식 이용건수를 예측함으로써 소비자와 생산자 모두에게 이익을 주는 예측모형을 찾고자 한다. 본 연구의 목적은 다양한 데이터마이닝 기법을 이용하여 2014년도 배달음식 통화건수를 예측하는데 있다. 예측에 사용되는 회귀 모형은 선형회귀모형, 랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅, 서포트 벡터 기계, 신경망, 로지스틱 회귀모형으로 총 6가지이다. 고려되는 배달음식 업종은 총 4가지(족발/보쌈정식, 중국음식, 치킨, 피자)로 크게 두 가지 방법을 이용하여 각 업종별 배달음식 이용건수를 예측하였다. 첫 번째 방법은 총 이용건수와 각 업종별 배달음식 이용비율을 곱하여 각 업종별 배달음식 이용건수를 예측하는 것이고, 두 번째 방법은 각 업종별 모형을 세워 각 업종별 배달음식 이용건수를 예측하는 방법이다. 최종적으로 선택된 모형은 방법 1에서는 신경망 모형과 선형회귀모형이며, 방법 2에서는 신경망 모형이었다. 방법 2보다는 방법 1로 구한 결과가 더 예측력이 좋은 것으로 나타났다. Food delivery services are well developed in the Republic of Korea, The increase of one person households and the success of app applications influence delivery services these days. We consider a prediction model for the food delivery service based on weather and dates to predict the number of food delivery services in 2014 using various data mining techniques. We use linear regression, random forest, gradient boosting, support vector machines, neural networks, and logistic regression to find the best prediction model. There are four categories of food delivery services and we consider two methods. For the first method, we estimate the total number of delivery services and the posterior probabilities of each delivery service. For the second method, we use different models for each category and combine them to estimate the total number of delivery services. The neural network and linear regression model perform best in the first method, this is followed by the neural network which is the best for the second method. The result shows that we can estimate the number of deliveries accurately based on dates and weather information.
신기철(Shin Kichul),이승훈(Lee Seunghoon),권재영(Kwon Jaeyoung),장현국(Jang Hyunkook),이희연(Lee Heeyoun) 한국HCI학회 2019 한국HCI학회 학술대회 Vol.2019 No.2
이번 연구는 영상인식과 립모션을 활용하여 농인들의 언어인 수어를 한국어로 번역하여 출력하였습니다. 영상인식을 활용함으로써 사용자의 접근성을 높였고, 립모션을 사용하여 손동작 인식의 정확도를 높였습니다. 뿐만 아니라 기존의 한국어 형태소만을 번역하는 원론적인 번역이 아닌 실제로 농인들의 일상생활에서 자주 쓰이는 수화동작들을 추출하여 번역함으로써 실제 생활에서 사용할 수 있는 실용적인 번역 시스템을 구축하였습니다.
이학준(Hakjun Lee),장성수(Seongsu Jhang),송민철(Minchul Song),송영호(Youngho Song),권재영(Jaeyoung Kwon),남종필(Jongpil Nam),이진성(Jinsung Lee) 한국정보기술학회 2022 Proceedings of KIIT Conference Vol.2022 No.12
4차 산업혁명 시대 속 전통 제조업 공장들이 제조업 기피로 인한 신규인력 부족 문제와 고령화로 인한 숙련공 이탈 문제가 심화되고 있다. 이에 따라 숙련공에 의존도가 높은 제조업 분야에서는 숙련공의 장인기술을 데이터화하여 계승하는 것이 필요하다. 절삭공정의 구성 요소들을 정의하고 연결하는 방법을 제공하기 위해 국제 규격에 맞는 데이터 레퍼런스를 확보하는 기술이 세계적으로 활발하게 연구되고 있으며, 기술 상용화 및 확산을 위한 표준화 작업이 진행되고 있다. 본 논문에서는 숙련도에 영향을 미치는 시각 데이터를 정의하고, 이를 통해 작업자의 암묵지를 디지털 자산화하는 방법을 제안한다. In the era of the 4th industrial revolution, traditional manufacturing factories are facing a problem of shortage of new manpower due to avoidance of manufacturing and the problem of skilled workers leaving due to aging. Accordingly, in the manufacturing field, which is highly dependent on skilled workers, it is necessary to transfer the skills of skilled workers into data. In order to provide a method to define and connect the components of the cutting process, a technology to secure a data reference that meets international standards is being actively researched around the world, and standardization work for technology diffusion and commercialization is in progress. In this paper, we define visual data that affects proficiency and propose a method to digitalize the tacit knowledge of workers through this.