IT집중교육

119-교과목수업-집중교육1/2
  • 팀명 : 김옥주조
  • 팀원/멘토: 김희진, 옥정우, 주현수, 조대하
  • 지도교수: 이석원
  • 프로젝트명 : 관객수 및 손익분기점 달성 여부 예측 –영화 메타데이터 기반
  • 개발시연과제
  • 과제요약:  한국 영화산업에서 전략적 투자자는 영화 투자의 20~30%를 차지하고 나머지는 모태펀드로 소기업들 의 자본을 이용한다. 하지만 손익분기점을 넘기지 못하는 영화가 70% 이상 있다는 점에서 영화 투자비 용의 비중이 큰 전략적 투자자에게 있어서 투자 위험요소이다. 이런 위험요소를 사전에 막기위해 영화의 메타데이터를 활용한 영화의 관객수와 손익분기달성 예측을 통해 투자자가 위험요소를 미리 발견할 수 있다는 가설을 세웠다. 이번 프로젝트에서는 관객수 예측을 위한 regression과 손익분기점달성 예측을 위한 classification을 통해 결과를 도출하였다. 실험결과 관객수 예측에서는 낮은 coefficient를 보여주었지만, 손익분기달성 예측에서는 낮은 False Positive로 손익분기점을 넘길 영화에 대해서는 신뢰성있는 예측을 보여주었다. 

120-교과목수업-집중교육1/2
  • 팀명 : 서울에차러리랏다
  • 팀원/멘토: 서지수, 공정환, 윤병철, 최진영
  • 지도교수: 이석원
  • 프로젝트명 : 서울에차러리랏다
  • 개발시연과제
  • 과제요약:  한국 사회에서 자영업자의 창업과 폐업은 수가 점점 늘어나면서 사회문제로도 이어지고 있다. 수 많은 사람들이 스스로 창업을 하면서, 자영업의 길로 들어서고 있지만 결과는 그들이 생각하고 있는 것과는 많이 다르다. 자영업에서 가장 중요한 요소 중 하나는 상점의 입지를 잘 선정하는 것인데, 프랜차이즈가 아닌 개인이 자영업을 창업하면서 입지를 잘 선정하기 위해 조사하는 것은 쉽지 않다. 이 논문에서는 개 인 자영업자들이 입지 선정을 하는 과정에서 빅 데이터 분석을 적용하여 최적의 입지를 선정해 주는 것 을 목적으로 한다. 이를 위해 서울시에 기존 상점들의 수, 유동인구 등을 기반으로 현재 위치하고 있는 상권과 해당 상권 내의 요식업 업종 별로 위험도를 분석한다. 해당 분석 결과를 바탕으로 사용자에게 위 험도의 지수를 제공한다.


121-교과목수업-집중교육1/2
  • 팀명 : 폭력없조
  • 팀원/멘토: 윤진수,곽규리,김영균,고광표
  • 지도교수: 이석원
  • 프로젝트명 : 빅데이터 분석을 통한 폭력 예측 및 예방 시스템
  • 개발시연과제
  • 과제요약:  국가와 많은 사람의 노력에도 불구하고 학교 폭력 실태는 줄어들고 있지 않다. 이런 학교 폭력이 줄어들지 않는 이유는 학교 폭력 요인을 제대로 파악하지 못하고 있으며 이로 인해 제대로 된 해결책을 도출할 수 없기 때문이다. 본 연구에서는 데이터 과학 측면에서 서 문제의 원인을 파악함으로써 학교 폭력을 예방할 수 있는 방안을 제안한다. 이번 연구에서 데이터 분석을 통해 학교폭력과 연관되어 있지만 숨겨져 있던 중요한 요인을 찾는 그 중요한 요인을 바탕으로 학교 폭력 가해 학생을 예측하는 것이 목표이다. 또 중요한 요소를 찾은 후 그 요소들로 설문조사를 실시해 설문조사를 한 학생에 대한 폭력 가해 가능성을 보여줘 교육자가 학생을 지도함에 있어 활용할 수 있는 지표로 활용할 수 있다.

122-교과목수업-집중교육1/2
  • 팀명 : 뚝배기 스쿼드
  • 팀원/멘토: 김현준, 정진선, 이관호, 이원찬
  • 지도교수: 이석원
  • 프로젝트명 : 기상에 따른 감기위험도 예측 분석
  • 개발시연과제
  • 과제요약:  개인에게 여러 증상으로 피해를 주는 감기에 걸리고 싶어하는 사람은 없지만 감기를 피할 방법 또한 없었다. 즉, 지금까지는 감기의 위험도를 대표하는 지표가 없어서 대비가 불가능했다. 이에 본 논문에서 는 기상요소와 감기환자의 수를 기반으로 감기의 위험도를 예측하는 방법을 제안한다. 이를 위해, 다양 한 기상요소와 감기 환자의 수를 함께 분석하고, 연관된 상관관계를 찾는다. 분석 결과를 바탕으로 기상 에 대한 감기 위험도를 사용자에게 제공한다. 마지막으로 제안한 방법의 타당성을 검증해본다.


123-교과목수업-집중교육1/2
  • 팀명 : Nupdoong
  • 팀원/멘토: 기석범, 박주원, 박준민, 이가영
  • 지도교수: 이석원
  • 프로젝트명 : 인스타그램에서의 감정분석과 음악추천을 위한 온톨로지 접근법 사용
  • 개발시연과제
  • 과제요약:  최근 들어 SNS 상에서 사용자의 감정에 기반한 연구가 많이 이루어 지고 있다. 하지만 감정 분석에 이어 그 감정을 어떻게 효과적으로 표현할 지에 대한 연구는 미비하다. 이에, 우리는 SNS 중 하나인 인스타그램에서 감정 분석이 가능한 데이터를 파악하고, 감정을 더 효과적으로 표현할 수 있는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 감정 분석을 위해서 우리는 인스타그램의 이미지 데이터를 이용하였고, 이미지 속에서 RGB값을 추출하여 색을 기반으로 감정을 분석하였다. 감정을 표현하는 방식으로는 감정과 일치하는 음악을 선정하여 제공해주는 방식을 선택하였다.

124-교과목수업-집중교육1/2
  • 팀명 : 복숭아학당
  • 팀원/멘토: 소현영, 양재원, 이환범, 유상혁
  • 지도교수: 이석원
  • 프로젝트명 : Data Analysis for Soccer Club Management
  • 개발시연과제
  • 과제요약:  이 프로젝트에서는 K-리그의 적자문제를 해결하고 구단의 효율적인 운영을 위해서 선수들의 능력치 Data를 이용해 R과 WeKa를 통한 데이터의 상관관계 분석 및 Tensorflow를 이용한 기계 학습 기법으로 구단 및 감독에게 팀의 경기력 향상을 위한 지표 제시 및 선수의 능력에 따른 적정 연봉을 제시함으로써 구단의 효율적인 운영 방법을 제안한다.
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