The resource-based view (RBV) explains that the competitive advantage is mainly based on the resources which have strategic characteristics. Therefore, finding, developing and maintaining strategically valuable resources has been one of main research topics and a starting point in the corporate strategy structure in RBV. In this regards, attempts to recognize strategically valuable resources have been one of crucial issues in RBV researches. Especially, Barney's VRIO has been widely used as a practical tool for finding strategically valuable resources. However, empirical studies on VRIO framework's effectiveness have not been sufficiently implemented, and there has been no proven relation among the components of the VRIO so far. This is mainly because the concepts or definitions on core components of the VRIO - Value, Rareness, Inimitability, and Organization - are too comprehensively explained and measurements of each component cannot be easily quantified. Considering these, this paper presents empirical results of the relation between VRIO components and competitive advantage, and tests effectiveness of VRIO Framework with utilizing sufficient technology evaluation cases and financial statements of 2,252 technology based SMEs in Korea. As a result, the components of the VRIO have a positive influence on competitive advantage. The attributes of strategic resources - Value, Rareness, and Inimitability - have a statistically meaningful positive effect on organization, while organization has a positive effect on the competitive advantage serving as a parameter between the attributes of strategic resources and competitive advantage.
In this work, we propose ZF-buffer algorithm in order to accelerate the intersection test of ray-tracing algorithm. ZF-buffer is used in the preprocessing of ray-tracing and records the pointer that points to a parent face of a depth value(z value) of an object determined in Z-buffer. As a result, the face which intersects with the first ray can be determined easily by using the pointer stored in F-buffer. Though ZF-buffer and vista-buffer resemble each other, the difference between the two methods is that what ZF-buffer records is not bounding volume but the pointer of a displayable face. We applied the ZF-buffer algorithm for the first ray to Utah teapot which consists of 9216 polygons. By comparing the elapse time of our method with vista-buffer algorithm, we can acquire improvement in speed that it is 3 times faster than vista-buffer algorithm. We expanded our algorithm to the second ray.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.11
no.2
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pp.87-92
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2022
Image-based application testing proposes an application testing method via image structure comparison. This test method allows testing on various devices without relying on various types of device operating systems or GUI. Traditional studies required the creation of a tester for each variant in the existing case, because it differs from the correct image for operating system changes, screen animation execution, and resolution changes. The study determined that the screen is the same for variations. The tester compares the underlying structure of the objects in the two images and extracts the regions in which the differences exist in the images, and compares image similarity as characteristic points of the Faster D2-Net. The development of the Faster D2-Net reduced the number of operations and spatial losses compared to the D2-Net, making it suitable for extracting features from application images and reducing test performance time.
Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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1997.11a
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pp.315-321
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1997
본 논문에서는 임의의 부울함수(Boolean function)에 대한 진리표나 출력 시퀀스로부터 논리곱의 배타적 합(exclusive-or sum of products; ESOP)형의 부울함수를 구성하는 알고리듬을 제안한다. 기존에 알려진 카르노맵이나 Quine HcClusky법에 의하여 구해지는 부울함수는 논리곱의 합(sum of product; SOP) 형으로 주어지며 이들 수식은 부정(NOT)논리를 포함하는 경우가 있다. 제안된 알고리듬에 의하여 구해지는 부울함수는 구조적인 등가성을 판별하는데 편리하므로 해쉬함수용 부울함수의 개발에 이용될 수 있다.
본 논문에서는 비구조적인 의사결정문제를 효과적으로 해결하기 위하여 감독학습 인공신경망 모형과 비감독학습 인공신경망 모형을 결합한 하이브리드 인공신경망 모형인 HYNEN(HYbrid NEural Network) 모형을 제안한다. HYNEN모형은 주어진 자료를 클러스터화 하는 CNN(Clustering Neural Network)과 최종적인 출력을 제공하는 ONN(Output Neural Network)의 2단계로 구성되어 있다. 먼저 CNN에서는 주어진 자료로부터 적정한 퍼지규칙을 찾기 위하여 클러스터를 구성한다. 그리고 이러한 클러스터를 지식베이스로하여 ONN에서 최종적인 의사결정을 한다. CNN에서는 SOFM(Self Organizing Feature Map)과 LVQ(Learning Vector Quantization)를 클러스터를 만든 후 역전파학습 인공신경망 모형으로 이를 학습한다. ONN에서는 역전파학습 인공신경망 모형을 이용하여 각 클러스터의 내용을 학습한다. 제안된 HYNEN 모형을 우리나라 기업의 도산자료에 적용하여 그 결과를 다변량 판별분석법(MDA:Multivariate Discriminant Analysis)과 ACLS(Analog Concept Learning System) 퍼지 ARTMAP 그리고 기존의 역전파학습 인공신경망에 의한 실험결과와 비교하였다.
일반적인 CAD/CAM 시스템을 이용해서 생성한 NC-code는 오류의 가능성의 항시 내포되어 있으므로, 실 가공하기 전에 NC-code의 불량 여부를 검사할 필요가 있다. 본 논문에서는 Z-map 형태의 계산모형을 이용한 모의가공의 계산방법을 볼엔드밀, 평엔드밀, 라운드엔드밀에 대해서 도식적으로 설명하였다. 또, 모의가공 된 형상만으로 NC-code의 불량 여부를 검사하는 자체적인 검사방법과 모의가공 된 형상과 설계형상을 비교해서 불량여부를 판별하는 비교 검사방법을 제시하였다. Z-am 모델을 모의가공과 가공형상의 검증에 사용하면, 빠른 속도로 실제가공 상황을 재현 할 수 있고 육안 검증을 포함한 다양한 수치적 검증이 가능하다. 또, 간단한 데이터 구조이므로 필요한 앨고리즘을 효율적이고, 로버스트하게 구현할 수 있다.
This article deal with petrotectonic setting and petrogenesis from petrography and chemical analyses of the Cretaceous volcanic and intrusive rocks in the Cheolwon basin. The volcanic rocks are composed of basalts in Gungpyeong Formation, Geumhaksan Andesite, and rhyolitic rocks (Dongmakgol Tuff, Rhyolite and Jijangbong Tuff), and intrusive rocks, Bojangsan Andesite, granite porphyry and dikes. According to petrochemistry, these rocks represent medium-K to high-K basalt, andesite and rhyolite series that belong to calc-alkaline series, and generally show linear compositional variations of major and trace elements with increase in $SiO_2$ contents, on many Harker diagrams. The incompatible and rare earth elements are characterized by high enrichments than MORB, and gradually high LREE/HREE fractionation and sharp Eu negative anomaly with late strata, on spider diagram and REE pattern. Some trace elements exhibit a continental arc of various volcanic arcs or orogenic suites among destructive plate margins on tectonic discriminant diagrams. These petrochemical data suggest that the basalts may have originated from basaltic calc-alkaline magma of continental arc that produced from a partial melt of upper mantle by supplying some aqueous fluids from a oceanic crust slab under the subduction environment. The andesites and rhyolites may have been evolved from the basaltic magma with fractional crystallization with contamination of some crustal materials. Each volcanic rock may have been respectively erupted from the chamber that differentiated magmas rose sequentially into shallower levels equivalenced at their densities.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.20
no.4
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pp.205-211
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2019
Steganalysis is a technique that aims to detect and recover data hidden by steganography. Steganalytic methods detect hidden data by analyzing visual and statistical distortions caused during data embedding. However, for recovering the hidden data, they need to know which steganographic methods the hidden data has been embedded by. Therefore, we propose a hierarchical convolutional neural network (CNN) structure that identifies a steganographic method applied to an input image through multi-level classification. We trained four base CNNs (each is a binary classifier that determines whether or not a steganographic method has been applied to an input image or which of two different steganographic methods has been applied to an input image) and connected them hierarchically. Experimental results demonstrate that the proposed hierarchical CNN structure can identify four different steganographic methods (LSB, PVD, WOW, and UNIWARD) with an accuracy of 79%.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.41
no.11
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pp.743-748
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2017
For diseases that are difficult to detect by conventional imaging techniques, the development of a diagnostic method that allows sensors to be inserted into the human body to aid the diagnosis of local spots of the target tissue, is highly desirable. In particular, it is extremely difficult to determine whether vulnerable plaque can later develop into atherosclerosis using only imaging techniques. However, vulnerable plaques are expected to have slightly different mechanical properties than healthy tissue. In this study, we aim to develop a piezoelectric cantilever-type sensor that can be inserted into the human body and can detect the local mechanical properties of the target tissue. A piezoelectric polymer composite based on $BaTiO_3$ nanoparticles was optimized for fabrication of a piezoelectric cantilever. Next, a micro-cone tip was fabricated at the end of the piezoelectric cantilever by thermal drawing. Finally, stiffness of biological tissue samples was measured with the piezoelectric cantilever sensor for verifying its functionality.
This paper proposes a new class of image restoration on the Ising modeled binary 'Takbon' image by the flexible line-fitting ICM(Iterated conditional modes) method. Basically 'Takbon' image need be divided into two extreme regions, information and background one due to its stroke combinations. The main idea is the line process, comparing with the conventional ICM approaches which were based on partially rectangular structured point process. For calculating geometrical mechanism, we have defined line-fitting functions at each current pixel array which form the set of linear lines with gradients and lengths. By applying the Bayes' decision to this set, the region of the current pixel is decided as one of the binary levels. In this case, their statistical reiteration for distinct tracking between intra and extra region offers a criterion to decide the attachment at each step. Finally simulations using the binary 'Takbon' image are provided to demonstrate the effectiveness of our new algorithm
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[게시일 2004년 10월 1일]
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