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인기 연구 키워드 :
인기 활용 키워드 :
딥러닝을 이용한 영화 흥행 예측과 주요 변수의 선택 연구 : 다변량 시계열 데이터 중심으로
변준형
김지호
최영진
이홍철
2020년
활용도 Analysis
논문 Analysis
연구자 Analysis
활용도 Analysis
논문 Analysis
연구자 Analysis
변준형
김지호
최영진
이홍철
연구자명
연구자명
연구자명
활용도
공유도
영향력
연구자정보
저자
변준형
발표논문(1)
발표논문 보기→
공동연구자(3)
김지호
1건
이홍철
1건
최영진
1건
유사연구자 (20)
※활용도순 상위 20명
김두환
1건
김선웅
1건
김영식
1건
김예진
1건
김재범
1건
김재승
1건
김준원
2건
김지율
1건
김태우
1건
남혜진(Nam, Hye jin)
1건
류승형
1건
류종득
2건
박지훈
1건
손승우(Son, Seungwoo)
1건
유선길
1건
유진은(Yoo, Jin Eun)
1건
이현숙(Hyun Sook Yi)
1건
차상육(Cha, Sang-Yook)
2건
하의륜
1건
한부모가족지원팀
1건
공동연구/유사연구
변준형
'변준형'의 연구자 점유율
논문점유율 요약
동일주제 총논문수
주제별 연구자 총논문수
연구자점유율(주제별 연구자점유율의 평균)
4,386
17
23.7%
자세히
연구자 점유율
주제
주제별 논문수
주제별 연구자논문수
주제별 연구자점유율
주제어
Box-office Prediction
2
1
50.0%
Fully Convolutional Neural ...
2
1
50.0%
Multivariate Time Series C ...
2
1
50.0%
다변량 시계열 데이터 분류
2
1
50.0%
박스 오피스 예측
2
1
50.0%
잔차 네트워크
2
1
50.0%
주요 변수 선택
2
1
50.0%
완전 합성곱 신경망
4
1
25.0%
Residual Network
9
1
11.1%
영화흥행예측
12
1
8.3%
Multi-Layer Perceptron
28
1
3.6%
다층퍼셉트론
34
1
2.9%
Feature Selection
92
1
1.1%
Random Forest
199
1
0.5%
랜덤 포레스트
271
1
0.4%
Deep Learning
1,788
1
0.1%
딥 러닝
1,935
1
0.1%
계
4,386
17
* 주제로 분류 되지 않은 논문건수
0
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연구주제 Time-line
'변준형'
의 발표논문(1)
딥러닝을 이용한 영화 흥행 예측과 주요 변수의 선택 연구 : 다변량 시계열 데이터 중심으로
김지호
최영진
이홍철
변준형
한국컴퓨터정보학회
[2020]