특징 선택과 서포트 벡터 머신을 활용한 에너지 절도 검출

이지영,선영규,이승우,김진영,Lee, Jiyoung,Sun, Young-Ghyu,Lee, Seongwoo,Kim, Jin-Young 한국인터넷방송통신학회 2021 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.21 No.5

As the electricity grid systems has been intelligent with the development of ICT technology, power consumption information of users connected to the grid is available to acquired and analyzed for the power utilities. In this paper, the energy theft problem is solved by feature selection methods, which is emerging as the main cause of economic loss in smart grid. The data preprocessing steps of the proposed system consists of five steps. In the feature selection step, features are selected using analysis of variance and mutual information (MI) based method, which are filtering-based feature selection methods. According to the simulation results, the performance of support vector machine classifier is higher than the case of using all the input features of the input data for the case of the MI based feature selection method. 전력 그리드 시스템이 ICT 기술의 발달로 지능화됨에 따라 그리드에 연결된 사용자의 전력 사용량 정보를 획득하고 분석할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 스마트 그리드에서 경제적 손실을 일으키는 주된 원인인 에너지 절도 문제를 특징 선택과 서포트 벡터 머신을 이용해서 해결한다. 본 논문에서 제안하는 시스템의 데이터 전처리 과정은 다섯 단계다. 전처리 단계에서 필터링 기반 특징 선택 방법인 분산 분석 기반 방식과 상호의존정보 기반 방식을 활용해 특징을 선택한다. 시뮬레이션 결과 입력 데이터의 특징을 그대로 이용하는 것보다 상호의존정보 기반 특징 선택을 이용하면 적은 입력 특징을 이용해 서포트 벡터 머신 기반 분류기로부터 더 높은 분류 성능을 얻어 낼 수 있다.

주성분 분석을 이용한 펄스형 전자기장 자극을 통해 DNCB로 유발된 아토피성 피부염의 개선 효과 분석

이지영,김준영,이예린,김고은,이용흠,양세정,Lee, Jiyoung,Kim, Jun-Yong,Lee, Yerin,Kim, Ko Eun,Lee, Yongheum,Yang, Sejung 대한의용생체공학회 2021 의공학회지 Vol.42 No.3

Atopic dermatitis (AD), a chronic inflammatory skin disease, is characterized by itchy and age-dependent lesions. Previous studies have shown that pulsed electromagnetic field (PEMF) significantly improved chronic ulcers and ununited fractures, providing an evidence for the application of PEMF in resolving inflammation caused by AD. This study investigated the anti-inflammatory effect of PEMF on DNCB-induced AD in animal models. Five male hairless mice (6 weeks old) per group were assigned to a normal group, a sham group, and two PEMF groups (15Hz, 75Hz). Mice were treated with 2,4-Dinitrochlorobenzene (DNCB) to induce uniform AD among all groups excluding a normal group. To examine the inflammatory progress and the improvement of AD after the PEMF stimulation, images are taken with various cameras for non-invasive evaluation and the results are expressed using principal component analysis (PCA) for visualization. The results of this study demonstrated that PEMF effectively improved skin lesions without the use of drugs.

마커 제어 워터셰드와 타원 적합기법을 결합한 다중 교모세포종 분할

이지영,정다은,이현우,양세정,Lee, Jiyoung,Jeong, Daeun,Lee, Hyunwoo,Yang, Sejung 대한의용생체공학회 2021 의공학회지 Vol.42 No.4

In order to analyze cell images, accurate segmentation of each cell is indispensable. However, the reality is that accurate cell image segmentation is not easy due to various noises, dense cells, and inconsistent shape of cells. Therefore, in this paper, we propose an algorithm that combines marker-based watershed segmentation and ellipse fitting method for glioblastoma cell segmentation. In the proposed algorithm, in order to solve the over-segmentation problem of the existing watershed method, the marker-based watershed technique is primarily performed through "seeding using local minima". In addition, as a second process, the concave point search using ellipse fitting for final segmentation based on the connection line between the concave points has been performed. To evaluate the performance of the proposed algorithm, we compared three algorithms with other algorithms along with the calculation of segmentation accuracy, and we applied the algorithm to other cell image data to check the generalization and propose a solution.

데이터마이닝과 학습기법을 이용한 부동산가격지수 예측

이지영,유재필,Lee, Jiyoung,Ryu, Jae Pil 한국융합학회 2021 한국융합학회논문지 Vol.12 No.8

4차 산업에 대한 관심이 증폭되면서 데이터를 활용한 과학적 방법론이 발전하고 있지만 부동산 분야에 대한 연구는 데이터 수집의 한계점을 내포하고 있다. 더불어 일반 시장 참여자들의 지식이 확장되면서 정성적인 심리가 부동산 시장에 미치는 영향이 커지고 있다. 때문에 본 연구에서는 기존의 원천 데이터가 아닌 심리적 부분을 반영한 정량 데이터를 텍스트마이닝과 k-meas 알고리즘을 통해 수집하는 방안을 제안하고 수집된 데이터를 바탕으로 인공신경망 학습을 통해 주택 지수의 방향성을 예측하고자 한다. 2012년부터 2019년까지의 데이터를 학습 기간으로 하고 2020년도를 예측 기간으로 설정하여 실험을 진행한 결과, 두 가지 CASE에서 예측 능력이 약 80% 이상으로 우수하였고 주택지수의 상승 구간에서의 예측 강도 또한 우수한 결과를 보였다. 본 연구를 통해서 의사결정에 있어서 부동산 시장 참여자들에게 인공신경망과 같은 과학적 방식의 활용도 증가 및 고전적 방식에서 벗어난 원천 데이터의 대체 데이터 확보 등에 대한 노력이 증진되기를 기대한다. With increasing interest in the 4th industrial revolution, data-driven scientific methodologies have developed. However, there are limitations of data collection in the real estate field of research. In addition, as the public becomes more knowledgeable about the real estate market, the qualitative sentiment comes to play a bigger role in the real estate market. Therefore, we propose a method to collect quantitative data that reflects sentiment using text mining and k-means algorithms, rather than the existing source data, and to predict the direction of housing index through artificial neural network learning based on the collected data. Data from 2012 to 2019 is set as the training period and 2020 as the prediction period. It is expected that this study will contribute to the utilization of scientific methods such as artificial neural networks rather than the use of the classical methodology for real estate market participants in their decision making process.

현대영화 몽타주의 '파편화(fragmentation)' 경향 연구

이지영,LEE, Jiyoung 성균관대학교 트랜스미디어연구소 2017 트랜스- Vol.3 No.-

영화학자 뱅상 아미엘은 자신의 저서 <몽타주의 미학>을 통해 몽타주의 타입을 크게 세 가지로 나누어 소개한다. 서사 몽타주(Montage narratif)와 담론 몽타주(Montage discursif), 대응 몽타주(Montage decorrespondances)가 그 구분법으로, 이 세 가지의 부류는 거의 대부분의 영화들이 속하는 미학적 부류를 포괄하는 개념이 된다. 초기의 영화들은 편집의 본질적이고 기본적인 기능을 추구했는데, 이러한 성향은 시간이 흐를수록 연출자의 목표를 강화하기 위한 방향으로 수정되었다. 이처럼 서사를 결합시키는 '방법론'으로서가 아니라 '목적'을 지향하는 몽타주의 방식을 본고는 표현적 몽타주(Montage expressif)로 지칭하고, 이를 진정한 몽타주의 개념으로 받아들이며 논의를 시작한다. 몽타주 단계에서 표현적 몽타주 작업은 총 세 단계의 결정을 통해서 이뤄진다. 일차적으로 러시 필름 중 필요한 부분만을 선정하는 '선별'의 과정을 거친 후, 이 선택된 필름들을 일정한 순서대로 결합시키는 '결합'의 과정, 그리고 쇼트의 지속 시간을 고려해 장면연결을 결정하는 '연결'이 몽타주의 마지막 단계가 된다. 물론 예외는 있다. 고전적 서사의 픽션 영화가 클로즈업을 사용할 때, 혹은 모델이나 중성적 동물의 오브제를 사용할 때 영화는 관객의 감정을 끌어당기는 '담론 몽타주'나 '서사 몽타주'가 아닌, '대응 몽타주'의 경향을 유도하고, 이는 몽타주의 일반적 의미를 거스르는 측면에서 예외라 할 수 있다. 본 연구는 이처럼 클로즈업이나 대응몽타주가 사용하는 '콜라주'를 통한 연결, 혹은 '불확실한 연관성'을 지닌 작품의 몽타주 경향을 '현대영화의 파편화(fragmentation) 경향'이라 명명하며 이를 분석하려 한다. 현대영화에서 몽타주의 파편화는 영화의 연속적이고 구조적인 속성들을 깨트리고, 영화의 표면에 가시적으로 드러나는 서사(narration)의 구조를 혼동시킨다. 이처럼 클로즈업에서 시작된 몽타주의 파편화의 경향은 현대적 이미지의 확장성에 관한 해답을 줄 수 있으리라 본고는 바라보고 있다. The film scholar Vincent Amiel divides into three types of montage through his book The Aesthetics of Montage ; Montage narratif, Montage discursif, and Montage decorrespondances. These three categories are the concept that encompasses the aesthetic class to which most movies belong. Early films pursued the essential and basic functions of editing, which tend to be modified in the direction of enhancing the director's goals over time. In this way, "Expressive Montage" is one of most important concepts of montage, not as a 'methodology' that combines narrative but as a 'purpose'. In the montage stage, the expressive montage work is done through three steps of decision. The process of 'combining' to combine the selected films in a certain order, after the process of 'selection' which selects only necessary parts of the rush film, and 'connection' to determine the scene connection considering the duration of the shot. The connection is the final stage of the montage. There are exceptions, of course. When fiction films of classical narratives use close-ups, or when using models or objects of neutered animals, the film induces the tendency of a "montage decorrespondances" rather than a "montage narratif" or "montage discursif". This study attempts to analyze the tendency of montage of works with 'uncertain connection' through 'collage' used by close-ups and montage decorrespondances as 'fragmentation tendency of modern films'. The fragmentation of the montage in contemporary film breaks the continuous and structural nature of the film, and confuses the narration structure that is visible on the surface of the film. The tendency of the fragmentation of the montage, which started from this close-up, seems to give an answer to the extensibility of the modern image.

피사계 심도가 서로 다른 영상을 이용한 All-in-focus 영상 생성 알고리즘

이지영(Jiyoung Lee),이세나(Sena Lee),이현우(Hyunwoo Lee),이중빈(Jungbin Lee),장승현(Seunghyun Jang),김태한(Taehan Kim),김기현(Kihean Kim),양세정(Sejung Yang) 대한전자공학회 2020 대한전자공학회 학술대회 Vol.2020 No.8

한국인 표정 검출을 위한 딥 러닝 모델 구조

이지영(Jiyoung Lee),김지호(Jiho Kim),이은아(Euna Lee),이홍철(Hongchul Lee) 한국정보기술학회 2023 한국정보기술학회논문지 Vol.21 No.2

The development of various deep learning techniques have been applied in various applications and achieved excellent performance. On the other hand, deep learning is continuously being used for image sensibility analysis, which can detect users facial expression and provide appropriate feedback and service. However, the data that actually occurs has excessively high resolution, non-consistent features, and includes other objects, which degrades the performance of classification results. Also, facial expressions are influenced by culture and liveliness, but many existing studies consist mostly of Western faces. Therefore, in this study, we propose a deep learning-based pre-processing method that effectively detects face regions even in images with various sizes and backgrounds, and develop a robust deep learning model for detecting various facial expressions of Koreans. In this study, the proposed method achieved a performance of 84.37 in the dataset for Korean emotion recognition.

항공권 온라인 예약 시 브랜드이미지, 가격, 신뢰, 지각된 가치가 구매의도에 미치는 영향

이지영(Lee, Jiyoung) 대한관광경영학회 2018 觀光硏究 Vol.33 No.4

본 연구에서는 항공사 브랜드이미지에 대한 기존 연구와는 달리 점점 확대되어져 가는 온라인 시장에서 항공권 온라인 구매 시 소비자들에게 영향을 미치는 항공사 브랜드이미지, 가격, 신뢰, 지각된 가치가 항공권 구매의도에 미치는 영향을 파악하고자 한다. 이러한 연구를 통해 온라인 시장에서의 항공권 구매의도에 영향을 미칠 수 있는 변수들 간의 관련성에 대한 타당성을 검증하고 인과관계의 결과를 기초로 하여 차후 시사점을 제공하고 마케팅에 활용하도록 하는데 긍정적인 도움을 주고자 한다. 본 연구의 연구방법으로는 우선 브랜드이미지, 가격, 신뢰, 지각된 가치, 구매의도와 관련된 지금까지의 선행연구를 토대로 이론적 연구모형을 제시하고자 하며, 구조방정식모델 (structural equation model) 프로그램 중 하나인 LISREL 8.7을 이용하여 가설검정을 실시하였다. 본 연구에서 제안한 연구가설은 매개효과를 제외한 8개 가설 중에서 7개가 유의한 것으로 검증되었으며, 브랜드이미지, 가격, 신뢰, 지각된 가치는 모두 구매의도에 영향을 미치는 변수들로 확인되었다. 또한 영향을 미치는 요인들 간의 상관관계 역시 높은 것으로 나타나 항공권 온라인 예약판매를 위한 보다 효율적이고 체계적인 전략방안 모색이 필요하다. Unlike previous studies on airline brand image, this study aims to understand the impact of airline brand image, price, trust, and perceived value on airline ticket purchasing intentions in an increasingly growing online market Also, through these studies, intended to verify the validity of the relevance between variables that may affect the intention to purchase tickets in the online market and provide positive help for marketing utilization and future implications based on the results of causal relationships. As a research method of this study, theoretical research model based on previous studies related to brand image, price, trust, perceived value, and purchase intention was presented. And the hypothesis test using LISREL 8.7, one of the structural equation models(SEM) program was conducted. 7 of the eight hypotheses proposed with the exception of mediating effect were proved to be significant, and brand image, price, trust, and perceived value were all identified as variables that affect purchasing intentions. In addition, as the correlation between the factors is also high, it is necessary to find more efficient and systematic strategy for online ticket reservation sale

인공신경망을 이용한 주택가격지수 예측

이지영(Lee Jiyoung),유재필(Jae Pil Ryu) 한국산학기술학회 2021 한국산학기술학회논문지 Vol.22 No.4

부동산의 시장 참여자들에게 부동산 가격에 대한 방향성을 예측하는 것은 의사결정에 있어서 매우 중요하다. 이를 위해 주로 회귀분석, ARIMA, VAR 등의 방법론을 사용하는데 이는 불특정 변수에 의해서 변동하는 자산의 가치를 예측하는데 한계점을 갖는다. 때문에 본 연구에서는 이를 보완하기 위해서 인공신경망 기법을 이용해 부동산 시장에서 유동성이 풍부한 서울 아파트 가격 추이를 예측하고자 한다. 인공신경망 학습을 위해서 총 12개의 거시 및 미시적 변수를 나눠 학습 모형을 설계하는데 거시적 요인은 CASE₁ , 미시적 요인은 CASE₂ 그리고 두 요인을 조합해서 요인을 구성한 CASE₃ 으로 나눠서 실험한다. 그 결과 CASE₁ 과 CASE₂ 는 약 2년 동안 87.5%의 예측을 보이고 CASE₃ 은 95.8%의 예측성과를 보인다. 본 연구는 아파트 가격에 영향을 주는 다양한 요인들을 거시적 및 미시적으로 구분하여 정의하고 미래의 아파트 가격의 방향성을 예측하는데 인공신경망 기법을 제안하고 그 실효성을 분석했다. 따라서 최근 발전하고 있는 학습 기법이 부동산 분야에 다양한 관점으로 적용되어 시장 참여자들의 효율적인 의사결정을 할 수 있기를 기대한다. Real estate market participants need to have a sense of predicting real estate prices in decision-making. Commonly used methodologies, such as regression analysis, ARIMA, and VAR, have limitations in predicting the value of an asset, which fluctuates due to unknown variables. Therefore, to mitigate the limitations, an artificial neural was is used to predict the price trend of apartments in Seoul, the hottest real estate market in South Korea. For artificial neural network learning, the learning model is designed with 12 variables, which are divided into macro and micro factors. The study was conducted in three ways: (Ed note: What is the difference between case 1 and 2? Is case 1 micro factors?)CASE1 with macro factors, CASE2 with macro factors, and CASE3 with the combination of both factors. As a result, CASE1 and CASE2 show 87.5% predictive accuracy during the two-year experiment, and CASE3 shows 95.8%. This study defines various factors affecting apartment prices in macro and microscopic terms. The study also proposes an artificial network technique in predicting the price trend of apartments and analyzes its effectiveness. Therefore, it is expected that the recently developed learning technique can be applied to the real estate industry, enabling more efficient decision-making by market participants.

코로나 시대 대학생활 기대충족에 영향을 미치는 대학교육서비스 요인 탐색 : 학위유형 및 입학시기별

이지영(Jiyoung Lee),이선희(Sunhee Lee),김덕파(Dukpa Kim) 학습자중심교과교육학회 2021 학습자중심교과교육연구 Vol.21 No.16

목적 이 연구는 코로나 시대 학생들이 인지하는 대학교육서비스 요인들의 품질과 입학 전 기대생활에 미치는 영향을 학위유형과 입학시기에 따라 분석함으로써 대학교육 운영과 개선의 방향을 제시하는 데 목적이 있다. 방법 이를 위하여 대학생활 기대충족에 미치는 대학교육서비스 요인으로 학교시설, 수업인프라, 전공교과체계, 교수학습, 행정지원, 비교과 프로그램을 선정하여, 2020년도 2학기 종료시점에 K대학교 재학생 4,630명을 대상으로 설문조사를 실시하고 데이터를 분석하였다. 결과 연구결과 첫째, 대학생의 기대충족에 영향을 미치는 대학교육서비스 요인으로 전공교과체계, 교수학습, 비교과 프로그램, 학교시설, 행정지원, 수업인프라가 유의하였다. 둘째, 학위유형별로 학부생은 모든 요인이, 석사과정생은 전공교과체계, 교수학습, 비교과 프로그램, 학교시설이, 박사과정생은 교수학습, 전공교과체계가 유의하였다. 입학기시별로 신입생은 전공교과체계, 교수학습, 행정지원, 수업인프라가, 상급생은 모든 요인이 유의하였다. 결론 대학생들의 기대충족을 증진하기 위해서는 대학의 본원적 역할인 교육과정에 대한 체계적인 지원이 중요하며, 물리적 환경에 대한 투자와 관리, 학생 특성을 고려한 교육서비스 제공과 지원이 필요하다. Objectives The purpose of this study is to suggest the direction of university education management and improvement by analyzing the relationship between the quality of university education service factors and students’ fulfillment of expectations in the Corona era, by degree and year of entrance group. Methods To this end, school facilities, administrative support, class infrastructure, major curriculum, teaching, and comparative program are selected as potential factors that affect students’ fulfillment of expectations on college life. Survey data, collected from 4,630 enrolled students of K University, are analyzed. Results All selected factors are statistically significant for the fulfillment of expectations on college life in the order of major curriculum, teaching, comparative program, school facilities, administrative support, and instructional infrastructure. When each degree group is separately analyzed, all factors are significant for undergraduates; major curriculum, teaching, comparative program and school facilities are significant for Master s students; and teaching and major curriculum are significant for PhD students. When students who entered in 2020 and prior to 2020 are separately analyzed, only major curriculum, teaching, comparative program and instructional infrastructure are significant for the group of 2020 entrance while all factors are significant for the other group. Conclusions It is important to first improve educational capacity, to manage school facilities, and to provide educational service in consideration of student characteristics.