본 연구는 일본 해안경관 형성 프로세스를 크게 해안경관의 인식단계, 형성이념의 설정단계, 구체적 해안경관형성단계로 구분하여 각 단계별 특성을 도출하고, 국내 해안의 잠재된 매력을 발견하여, 친환경적이고 매력적인 국내해안경관 창출을 위한 구체적 가이드라인 작성의 기초자료로 활용하는데 궁극적 목적이 있다.
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.
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.
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