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기계학습 알고리즘을 이용한 교통사고 심각도 예측 모델에 관한 연구
박세영(Seyoung Park),송영훈(Younghun Song),김광오(Gwangoh Kim),한결아(GyeolA Han),조석헌(Seokheon Cho) 한국통신학회 2024 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2024 No.6
This study aims to propose a predictive model for the severity of traffic accidents based on external environmental factors, which can perform a role to reduce the number of casualties and accident rates. Data collected from traffic accidents occurring in England from 2021 to 2022 were utilized to provide a traffic accidents severity prediction model. The severity of traffic accidents included in the dataset can lead to a multi-class classification prediction model with the three labels. Moreover, since the severity of most traffic accidents is classified as slight, the dataset exhibits characteristics of imbalanced data. Four artificial intelligence algorithms, such as Adaptive Boosting, Gradient Boosting Tree, K-Nearest Neighbors, and Random Forest, were employed for predicting the severity of traffic accidents. The performance analysis of our prediction models presented that the Random Forest algorithmbased model shows the highest accuracy. However, due to the limitation of imbalanced datasets, the other performance metrics, such as Macro Recall, Macro Precision, and Macro F1-measure, for the Random Forest algorithm-based model showed lower performance compared to accuracy.
대학생의 좌절된 소속감, 삶의 의미, 자살사고의 관계: 외향성에 의한 조절된 매개효과
박세영(Seyoung Park),이승연(Seung-yeon Lee) 한국발달지원학회 2021 발달지원연구 Vol.10 No.3
본 연구는 COVID-19 이후 청년층의 자살률 증가를 설명하기 위해, 사회적 거리두기 등으로 인해 대인 간 상호작용이 제한된 현실에 주목하였다. 이에 대학생의 좌절된 소속감과 자살사고의 관계에서 삶의 의미가 매개하는 구체적 기제를 외향성이 조절하는지 확인하고자 하였다. 대학생 425명의 온라인 자기보고식 설문자료로 조절된 매개모형을 검증한 결과, 외향성은 좌절된 소속감과 자살사고의 관계는 조절하지 못하였으나, 좌절된 소속감과 삶의 의미의 관계를 조절하였다. 또한 외향성에 의한 조절된 매개효과가 유의하였는데, 외향성 수준이 높을수록 좌절된 소속감을 경험하였을 때 삶의 의미 저하를 더 크게 지각하여 자살사고에 더욱 취약해질 수 있음이 드러났다. 본 연구는 개인의 안녕감에 기여하는 것으로 알려진 외향성이 좌절된 소속감의 부정적 영향으로부터 개인을 보호하지 못할 수도 있음을 밝혔다는 의의를 지닌다. To explain the reason of the rise in suicides of early adults after COVID-19, this study focused on the reality that face-to-face interaction has been limited. This study examined whether the relationship among thwarted belongingness, meaning in life, suicidal ideation of college students is moderated by the level of extraversion. For this purpose, online survey data of 425 college students in Korea were analyzed. Although extraversion did not moderate the relationship between thwarted belongingness and suicidal ideation, it moderated the relationship between thwarted belongingness and meaning in life. Also the moderated mediating effect of extraversion was significant. In other words, extraverted students who experience thwarted belongingness might perceive a bigger decrease in meaning in life, which makes them more vulnerable to suicidal ideation. This finding is of note in that it showed extraversion which has been known to contribute to one’s well-being might not be able to protect individuals from the negative effect of thwarted belongingness.
유비쿼터스 스마트 홈을 위한 위치와 모션인식 기반의 실시간 휴먼 트랙커
박세영(Seyoung Park),신동규(Dongkyoo Shin),신동일(Dongil Shin),Nguyen Quoc Cuong 한국정보과학회 2008 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.35 No.1
유비쿼터스 스마트 홈(ubiquitous smart home)은 인간과 홈의 컨텍스트(context) 정보를 이용하여 인간에게 자동적인 홈 서비스(Home service)를 제공해줄 수 있는 미래의 환경이다. 인간의 위치와 모션은 유비쿼터스 스마트 홈에서 굉장히 중요한 컨텍스트이다. 본 논문은 유비쿼터스 스마트 홈에서 인간의 위치와 모션을 예측할 수 있는 실시간 휴먼 트랙커(tracker)를 연구하였다. 실시간 휴먼 트랙커를 위해 우리는 4개의 네트워크 카메라를 사용하였다. 본 논문에서는 실시간 휴먼 트랙커의 구조를 설명하고, 인간의 위치와 모션을 자동적으로 예측 및 판단하는 알고리즘을 제안하였다. 인간 위치를 위해서 3개의 배경이미지를 이용하였다(이미지1: 빈 방, 이미지2: 가구 및 가전, 이미지3: 이미지 2와 거주자를 포함). 실시간 휴먼 트랙커는 3개의 이미지를 비교하여 각 이미지로부터 추출되는 특징 값을 결정하고, 이들 특징 값을 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 각각의 모션을 예측하였다. 3개의 배경 이미지를 이용한 인간 위치 인식실험은 평균 0.037 초가 소요 되었다. SVM을 이용한 모션 인식 요소에서, 우리는 각 동작에 대하여 1000번씩 측정했고, 모든 모션의 정확도 평균은 86.5%의 정확도를 보였다. The ubiquitous smart home is the home of the future that takes advantage of context information from the human and the home environment and provides an automatic home service for the human. Human location and motion are the most important contexts in the ubiquitous smart home. We present a real-time human tracker that predicts human location and motion for the ubiquitous smart home. We used four network cameras for real-time human tracking. This paper explains the real-time human tracker's architecture, and presents an algorithm with the details of two functions (prediction of human location and motion) in the real-time human tracker. The human location uses three kinds of background images (IMAGE1: empty room image, IMAGE2:image with furniture and home appliances in the home, IMAGE3: image with IMAGE2 and the human). The real-time human tracker decides whether the human is included with which furniture (or home appliance) through an analysis of three images, and predicts human motion using a support vector machine. A performance experiment of the human's location, which uses three images, took an average of 0.037 seconds. The SVM's feature of human's motion recognition is decided from pixel number by array line of the moving object. We evaluated each motion 1000 times. The average accuracy of all the motions was found to be 86.5%.
경기주기와 베이지안 학습(Bayesian learning) 기법을 고려한 개인의 자산관리 연구
박세영(Seyoung Park),이현탁(Hyun-Tak Lee),이유나(Yuna Rhee),장봉규(Bong-Gyu Jang) 한국경영과학회 2014 한국경영과학회지 Vol.39 No.2
This paper studies optimal consumption and investment behaviors of an individual when risky asset returns and her income are affected by the business cycle. The investor considers the incomplete information risk of unobservable macroeconomic conditions and updates her belief of expected risky asset returns through Bayesian learning. We find that the optimal investment strategy, certainty equivalent wealth, and portfolio hedging demand significantly depend on the belief about the macroeconomic conditions.
스마트 기기를 활용한 온라인 토론학습에서 모달리티가 학습자의 상호작용경험에 미치는 영향
박세영(Seyoung Park),신동희(Dong-Hee Shin),김태양(Tae-Yang Kim),신재은(Jae-Eun Shin) 한국콘텐츠학회 2015 한국콘텐츠학회논문지 Vol.15 No.2
본 연구에서는 스마트폰, 태블릿 PC를 활용한 스마트러닝 환경에서 기기의 유형 및 모달리티(modality) 가 학습자의 주관적인 상호작용경험에 미치는 영향을 실험연구를 통해 검증하였다. 분석 결과, 모달리티는 사회적 실재감 및 학습자의 상호작용경험(상호작용경험 평가, 다른 학습자에 대한 태도)에 유의미하게 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 스마트 기기 유형의 경우 사회적 실재감 및 학습자의 상호작용경험에 직접적으로 미치는 영향은 없었으나, 모달리티가 사회적 실재감 및 학습자의 상호작용경험에 영향을 미칠 때 조절변인으로서 상호작용효과를 가지는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 다양한 기기를 활용한 스마트러닝 환경에서 사회적 실재감 및 학습자 간 상호작용을 증진시킬 수 있는 학습 환경의 설계 원리를 제시한다는 측면에서 시사점을 가진다. Along with the rapid diffusion of smart devices, smart learning has been taking place as a main pedagogy in education. Under these drastic changing circumstances, social presence and interaction between learners have been highlighted as key factors in educational research. In this light of rising importance, this study examined the effects of modality and smart device on users perceived social presence and interaction experience in a smart learning environment. It conducted 2(text based interface vs. audio/video based interface) by 2(smartphone vs. tablet PC) between-subjects experiment. 80 participants were systematically recruited and randomly assigned to four conditions. The findings showed that social presence was higher in audio/video based interface condition than in text based interface condition. Modality also had a positive effect on learner’s interaction experience. On the other hand, the effect of smart device is found to be statistically insignificant. Instead, interaction effect existed between modality and device on social presence. The result of this study suggests that the modality and characteristics of device should be considered seriously when designing interface of smart learning contents. The findings in this study provide future studies with heuristic implications by highlighting users perceived cognition and experience.