본 논문에서는 낮은 SNR을 가지는 적외선 영상에서 강인한 소형 표적 검출을 위해 모폴로지 차 연산을 수행하여 표적 후보 영역을 찾고 화소 라벨링을 통해 후보 영역의 위치를 찾는다. 기존의 모폴로지 연산 기반의 표적 검출 방법들은 적외선 영상에 존재하는 클러터에 취약하다는 단점으로 인해 검출 정확도가 낮다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 후보 영역에서 표적과 배경 잡음을 분류하기 위해 Moravec 알고리즘과 LCM(Local Contrast Measure) 알고리즘을 결합함으로써 표적 향상과 배경 잡음 억제를 동시에 달성한다. 또한, 제안하는 알고리즘은 기존에 실시간 표적 검출을 위해 개발되었던 모폴로지 연산과 가우시안 거리 함수를 이용한 표적 검출 방법의 단일 객체에 제한적인 검출 문제를 해결하여 복수 객체를 효율적으로 검출할 수 있다.

A System can be more Dependable from some types of Threats if the Dependability Level Against the Threat on the System is Increased. However, The Dependability-performance Tradeoff should be Considered because the Increased Dependability may Degrade the Performance of the System. Therefore, it is Efficient to Temporally Increase the Dependability Level to High only when an Threat is Predicted on the System in a Short time while Maintaining the Level in Low or mid in Normal Situations. In this Paper, we Present a Threat Prevention Strategy for a Networked Node by Dynamically Changing the Dependability Level According to the Threat Situation on its Logically/physically Neighboring Nodes. As case Studies, we Employ our Strategy to an Internet Server Against TCP SYN Flood Attacks and to a Checkpoint and Rollback System Against Transient Faults. Our Performance Analysis Shows that our Strategy can Effectively Relieve the Damage of the Failure without Serious Performance Degradation.

가장 간단한 샘플링을 위한 목적으로 SPL (Smoothed Projected Landweber)기법 기반의 움직임 보상 블록 압축센싱 기법이 모든 센싱 프레임들에 대해 분산 압축 비디오 센싱 기술이 적용되는 효과적인 방안으로 연구되어 오고 있다. 그러나 기존의 움직임 보상 블록기반의 압축센싱 기법은 매우 간단하여 복원된 위너-지브 프레임에서 우수한 화질을 제공하지 못하는 한계점이 있다. 본 논문에서는 기존의 움직임 보상 블록기반의 압축센싱 기법을 이용한 위너-지브 프레임에서 우수한 화질을 제공될 수 있도록 알고리즘을 변형한다. 즉, 제안된 알고리즘은 참조 프레임이 연속적인 프레임들에 있어 시간적 상관관계에 기초해서 적응적으로 선택되도록 하는 방법으로 설계된다. 다양한 실험 결과를 통하여 제안한 알고리즘은 기존의 알고리즘에 비해 우수한 화질을 제공할 수 있음을 확인한다.

본 논문에서는 비전 기술을 이용한 의료용 설문지 인식 시스템 개발을 제안한다. 제안한 시스템은 의료 보건 분야의 지역사회 건강조사에서 사용되는 대량의 설문지를 대상으로 정확한 인식 및 효과적 일괄처리를 할 수 있다. 시스템은 설문지 스캐닝, 답안 인식 및 오류 데이터처리, 결과데이터 검증, 이미지 저장 및 DB구축, 설문결과 분석으로 구성되어 있다. 기존의 자동인식을 위한 시스템과 달리 사용하는 설문의 양식에서 자유롭고, 다양한 표기와 오표기를 처리하여 정확한 인식을 가능하게 한다. 제안한 시스템은 실험을 통해 표기에 대한 98.9% 인식률을 확인하였다.

패턴 분석은 신호 및 영상 처리와 텍스트 마이닝 분야에서 가장 중요한 기술 중 하나이다. 이산 푸리에 변환(Discrete Fourier Transform: DFT)은 일반적으로 신호와 영상의 패턴을 분석하는데 사용된다. 본 논문에서는 DFT가 텍스트 패턴 분석에도 적용될 수 있음을 가정하고 문서의 텍스트 패턴이 다른 문서에서도 존재하는지를 탐색하는 표절 문장 탐색에 세계 최초로 적용하였다. 이를 위해 텍스트를 ASCII 코드로 변환하여 신호화하고 복사/붙여넣기, 용어의 재배치 등 단순한 표절 형태의 탐색은 Cross-Correlation(상호상관)을 이용하였다. 또한 유의어를 사용하거나 번역 및 요약 등의 표절 형태를 탐색하기 위해 워드넷(WordNet) 유사도를 사용하였다. 실험을 위해 표절 탐색 분야의 저명한 워크숍인 PAN에서 제공하는 공식적인 데이터 셋(2013 Corpus)을 사용하였으며, 실험 결과 11개의 표절 문장 탐색 기법 중 4번째로 우수한 성능을 보였다.

본 논문에서는 깊이센서 카메라를 이용하여 획득된 깊이영상으로부터 사람의 키를 측정하는 방법을 제안한다. 깊이영상을 이용하면 색상영상에 비해 정확한 키의 측정이 가능하다. 본 논문에서는 수직방향으로 사람의 중앙부를 검출하고, 중앙 위치에서 측정된 키의 값을 누적하는 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존의 방법 보다 성능이 우수한 것을 확인하였다.

본 논문에서는 CPU기반 병렬처리인 OpenMP를 적용하여 헤드라이트의 차종을 판별하기 위한 처리속도를 개선하고, 생산부품의 얼라인먼트를 보정 후 특징을 추출하여 차종을 판단하는 방법을 제안하였다. 제안방법의 세부성능을 분석하기 위해 그레이영상을 이용한 방법 및 라인 검출을 이용한 방법과의 판별성능과 처리속도를 비교 분석하였다. 분석결과, 판별성능의 경우 제안방법과 라인 검출을 이용한 방법이 좋은 성능을 보였지만 처리속도 측면에서 라인검출 방법보다 제안 방법이 더 좋은 성능을 보였다. 처리속도의 경우 그레이 영상을 이용한 방법이 가장 좋은 성능을 보였으나 판별성능 측면에서 제안방법이 그레이 영상을 이용한 방법보다 좋다고 할 수 있다.

본 논문에서는 휴대기기용 DC-DC 부스트 컨버터를 설계하였다. 제안하는 DC-DC 부스트 컨버터는 1MHz의 스위칭 주파수로 구동되며, 인덕터, 출력 커패시터, MOS 트랜지스터 등으로 이루어지는 파워단 부분과 보호회로단, 컨트롤블럭단으로 구성하였다. CMOS magnachip $0.18{\mu}m$ 공정을 이용하여 SPICE 모의실험을 통하여 동작을 확인하였고, 칩을 제작하여 모의실험결과와 비교 분석하였다. 설계된 컨버터는 3.3 V 입력 전압 조건에서 출력전압 4.8 V 가 나타났고, 출력전류 95 mA 로 기존의 25~50 mA보다 큰 출력을 얻었다.

본 연구에서는 적응형혼합유전알고리즘(Adaptive Hybrid Genetic Algorithm: AHGA) 접근법을 이용한 폐쇄루프 공급망(Closed-Loop Supply Chain: CLSC) 모델 최적화를 다루고 있다. CLSC 모델 구축을 위해 공급업체(Part Supplier), 제품제조업체(Product Manufacturer)등으로 구성된 전방향물류(Forward Logistics)와 수집업체(Collection Center), 회복센터(Recovery Center)등으로 구성된 역물류(Reverse Logistics)를 함께 고려하고 있다. 제안된 CLSC 모델은 수리모형(Mathematical Model)으로 표현되며, AHGA접근법을 이용해 이행되어 그 최적해를 구하게 된다. 수치실험에서는 기존연구에서 제안된 몇몇 접근법과 AHGA 접근법을 함께 사용하여 그 수행도를 비교분석하였다.

본 연구는 소상공인기업 및 소기업을 대상으로 기업이 지속적으로 성장하기 위해 필요한 두 핵심요인인 시장지향성과 학습지향성이 기업의 성과에 어떠한 영향을 미치는 지를 실증연구 하였다. 또한 소상공인기업 및 소기업과 같은 작은 기업일수록 구성원들의 조직몰입이 기업의 성과에 많은 영향을 미칠 것으로 판단, 이에 본 연구에서는 연구의 차별화된 요소로 기업의 시장지향성과 학습지향성이 기업의 성과에 미치는 영향에서 조직몰입의 매개효과를 중점적으로 살펴보았다. 연구결과, 작은 기업에서도 시장지향성과 학습지향성은 기업의 성과에 중요한 영향을 있음을 밝혀내었다. 조직몰입이 부분적으로 매개효과를 보이는 것으로도 검증되었다. 결론적으로 작은 기업이 성장하기 위한 전제조건으로 기업이 시장지향성과 학습지향적인 조직을 만들어 나가야 함과 동시에 모든 조직원이 조직에 대한 애착관계를 가질 수 있도록 노력해야 한다는 것을 알 수 있다. 이러한 연구 결과는 창업을 준비하는 개인과 기존의 창업자뿐만 아니라 창업관련 담당자들에게도 기초자료로서 도움을 줄 것으로 예상된다.

본 연구는 긍정심리자본(자기효능감, 낙관주의, 희망, 복원력)이 직무만족을 매개로 조직 동일시와 태만행동에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 이를 통해 긍정심리자본이 어떤 경로를 통해 조직 동일시, 태만행동에 영향을 미치는지를 통합적으로 알아보고자 한다. 부산 소재 금융업을 대상으로 공변량 구조방정식 모형을 통해 실증 분석을 하였다. 실증분석 결과 첫째, 긍정심리자본 중 자기효능감, 희망, 복원력이 직무만족에 정(+)의 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며 그 중에서 희망이 직무만족에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면 낙관주의는 직무만족에 유의적인 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 둘째, 직무만족이 조직 동일시에 정(+)의 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며 셋째, 직무만족이 태만행동에 부(-)의 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 긍정심리자본과 조직 동일시 및 태만행동의 관계에서 직무만족의 매개효과를 살펴본 결과 희망과 태만행동의 관계에서 직무만족의 매개효과를 제외하고 모두 매개효과가 있는 것으로 나타났다. 끝으로 본 연구의 요약 및 시사점, 한계점 그리고 미래 연구방향을 제시하였다.

2007년 사회적기업육성법이 제정된 이후 사회적기업 육성이 본격화되고 있는 현시점에서 사회적 기업의 성공요인이 사회적기업의 성과와 지속가능성에 어떤 영향을 미치는지를 검증하는 데 목적이 있다. 본 연구의 목적을 수행하기 위해 사회적기업의 성공요인을 독립변수로 하고, 성과를 매개변수로 하며, 지속가능성을 종속변수로 하는 연구모형을 설정하였다. 이를 통해 사회적기업의 성과와 지속가능성의 성공요인에 관해 검증하고자 가설을 세웠다. 연구 결과 경제적 성과는 전략, 경영역량, 사업 환경, 사회적기업가정신이 지속가능성에 미치는 영향에 부분 매개하는 것으로 나타났으며, 사회적 성과는 전략, 경영역량, 사회적기업가정신이 지속가능성에 미치는 영향에 부분 매개 하는 것으로 나타났다. 사회적기업의 지속가능성을 위해서는 경제적 성과와 사회적 성과를 동시에 추구할 때 가능하다. 즉, 사회적기업이 지속가능하기 위해서는 전략, 경영역량, 사회적기업가정신이 핵심요인이라 할 수 있다.