본 연구에서는 응답자들의 라이프스타일을 먼저 몇 개의 요인으로 분석 한 후, 도출된 요인들을 다시 군집분류를 하였다. 추출된 군집들에 따라 인터넷 뱅킹 신뢰성과 인지도 그리고 소득수준이 인터넷 뱅킹 이용도에 어떤 차이를 보이는지 분석하였고, 전체 군집에서 나온 결과와 어떤 차이를 보이는지 비교 분석 해보았다. 그 결과 라이프스타일에 따라 4개의 군집이 분류되었으며, 군집1을 '적극적 활동형', 군집 2를 '현실적 가족형', 군집 3을 '전통적 보수형', 군집 4를 '소극적 비활동형'으로 명명하였다. 군집들에 따라 신뢰성, 인지도, 소득수준이 인터넷 뱅킹 이용에 영향을 미치는지에 대한 연구 결과로는 전체군집에서는 소득에만 영향을 받았으나 군집을 세분화하여 세분화된 군집별로 알아본 결과 전체 군집과는 달리 '적극적 활동형'은 신뢰성, '전통적 보수형'과 '소극적 비활동형'은 소득수준, 그리고 현실적 가족형은 아무 영향을 받지 않는 것으로 보아 시장을 세분화 하였을 경우와 세분화 하지 않았을 경우의 연구 결과는 다르다는 결론을 얻어냈으며, 인터넷 뱅킹 활성화에 있어서도 라이프스타일에 따른 고객 세분화는 큰 의미가 있다.
스캔된 인보이스에 특화된 서류 관리 자동화 시스템 구축에있어서 추출된 금전적 데이터의 정확도에대한 엄격한 요구는 인보이스 테이블을 위한 발생적 모델 설계에서 자체 인증 절차를 포함하는 것을 필요로 한다. 가격 = 단가 ${\times}$ 구매수량과 같은 내부적 관계식을 활용한 단순한 인증 절차를 사용하는 것이 전형적 방법론이다. 본 논문에서 는 영상내 테이블 헤더 부분의 탐색과 탐색된 헤더의 컬럼 구분자를 활용하는 개선된 자동 인증 절차를 갖춘 인보이스내 정보 추출 모델을 제안한다.
객관화된 메타정보를 이용하는 검색방법과는 다르게 내용기반 검색에서는 전처리된 데이터가 동일하지 않을 수 있다는 문제점이 있다. 특히 디지털 음악데이터의 경우 인코딩과정을 거칠 때마다 미세하지만 파형의 변화가 생긴다. 이러한 변형은 타임코드를 쉬프트 시켜 동일한 데이터 검색에 어려움을 발생시킨다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 음악의 시작점을 검출 할 수 있는 방법을 제안하였다. 사람이 소리를 인지하는 원리는 공기가 진동하여 청각기관을 자극하기 때문이며 공기의 진동은 파동을 형성한다. 파동을 구성하는 최소파형모형의 존재 여부를 검사하여 음악의 시작점을 검출하였다. 녹음환경 및 디지털 압축 과정으로 음을 구성하는 파형에 노이즈가 포함될 경우 음악의 시작점 검출에 방해 요인이 된다. 노이즈의 영향을 받지 않고 음악의 시작점을 검출하기 위해 노이즈가 포함된 파형의 특징을 분류하고, 이 분류를 예외 조건을 두어 해결하였다. 제안한 방법의 성능을 측정하기 위해 600개의 음원을 실험 하였으며 86%의 일치율을 보였다.
Now we using purpose area rule of city planning code in city planning areas for efficient, economical use of land and increasement of common welfare. Architectural code restrict building purpose after each division of area and this aimed for making more comfortable and convenient living atmosphere in city environment. Through this research we extracted conclusion about purpose area distinction system and restriction of building purpose after examined changes and tendencies of these rules. And the conclusion is the changes of purpose area distinction system issued from 32 kinds of distinctions in 1978, 28, 30, 32 kinds of distinctions in 1992 to 21kinds of distinctions in 1999 are caused by demand of enabling different purposes of programs can exist within one building possible.
본 논문에서는 동물 이미지 분류를 위한 작은 데이터 세트를 기반으로 하는 향상된 딥 러닝 방법을 제안한다. 먼저, CNN을 사용하여 작은 데이터 세트에 대한 훈련 모델을 구축한다. 데이터 증대를 사용하여 훈련 세트의 데이터 샘플을 확장한다. 다음으로, VGG16과 같은 대규모 데이터 세트에서 사전 훈련된 네트워크를 사용하여 작은 데이터 세트의 병목 현상 기능을 추출한다. 그리하여 두 개의 NumPy 파일에 새로운 훈련 데이터 세트 및 테스트 데이터 세트로 저장한다. 마지막으로 완전히 연결된 네트워크를 훈련시킨다.
본 논문에서는 디지털증거 분석을 위해 확보한 증거파일 들로부터 범죄 정황에 해당하는 단어 및 어휘를 추출하여 해당 범죄를 인과관계 분석을 하기 위해 핵심 단서와 원인을 효과적으로 파악하기 위해 필요한 인과정보를 제안한다. 이 정보들은 개체명 인식 및 분류를 할 수 있도록 구성되어 범죄 관계인, 관계인간 관계, 범죄 수법과 범죄관련 정보를 추출하고 유형화하여, 향후 해당 범죄에 대한 인과 분석 기법을 활용한 범죄 예방 분석과 수사에 기여할 수 있도록 도움을 준다.
오늘날 IT 기술력의 발달로 인하여 디지털 코드인 0,1숫자들이 각종 미디어의 소통을 담당하고 있다고 해도 과언이 아닐지도 모른다. 시대적인 흐름에 따라 뉴미디어가 등장하면서 다양한 콘텐츠, 미디어의 등장 및 기존 콘텐츠 및 미디어들 간의 컨버젼스(Convergence)들이 이루 졌으며, 데이터간의 통합 및 경계의 벽이 허울어지는 속도가 급속도로 이루어지고 있다. 이러한 디지털 환경 속에서 새롭게 만들어지고, 사라지는 수많은 데이터의 양들도 디지털 기술력의 발달속도만큼 빠르게 변화되어지고 있다. 따라서 본 논문에서는 3D 애니메이션 리소스에 대한 데이터 관리 및 재활용 그리고 저작권 확보를 위한 효율적인 데이터 구성 요소에 대한 분류 및 방식에 대한 연구를 하는데 그 목적이다.
본 논문의 목적은 항만해상풍력단지 건설을 위한 기술개발 로드 맵을 제시하는 것이다. FGI(Focus Group Interview)와 설문지를 이용한 AHP(Analytical Hierarchy Process) 방법을 적용해서 대/중/소 분류된 건설기술의 가중치를 도출했고, 분류된 건설기술에 대한 우선순위를 근거로 항만해상풍력단지 건설기술 로드 맵이 수립되었다. 기술 로드 맵은 항만해상풍력단지의 분류된 건설기술에 대한 R&D 사업을 달성하기 위한 20년간(2016년부터 2036년 까지)의 일정을 제시하고 있다. 이러한 건설기술 로드 맵은 녹색항만건설산업의 R&D 전략을 수립하기 위한 이정표로 활용될 수 있다.
고성능 디지털 인쇄기기의 대중화와 손쉬운 이미지 편집 프로그램들의 등장으로 인하여 위 변조 범죄가 증가함에 따라 여러 가지 사회적인 문제를 야기하고 있다. 이를 해결하기 위해서 디지털 포렌식 기술이 활발하게 연구되고 있다. 본 논문에서는 디지털 포렌식 기술의 한 분야인 컬러 레이저 인쇄기기 판별기술을 제안한다. 각 제조사마다 인쇄방법이 다르기 때문에 육안으로 판별할 수 없는 미세한 차이가 출력물에 존재한다는 점을 이용하였다. 출력물의 노이즈를 추정하여 이러한 미세한 차이를 분석하였으며, 제안하는 방법에서는 출력물을 스캔한 이미지에 대해 위너필터를 거쳐 노이즈를 제거한 이미지를 차감하여 노이즈를 추출한다. 계산된 노이즈 대해 명암도 동시발생 행렬을 계산하여 특징값들을 추출한 뒤 이를 서포트 벡터 머신 분류기에 적용하여 인쇄기기를 판별하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여 7대 프린터에서 각 371장씩 출력된 총 2,597장 이미지로 실험하였다. 제안한 알고리즘은 컬러 디지털 인쇄기기의 제조사를 판별하는데 있어서 97.6%의 정확률을 보였고, 동일 제조사의 모델을 판별하는데 84.5%의 정확률을 나타냈다.
전 세계적으로 방송사 및 영상 관련 기관들의 비디오 기반 시스템이 디지털로 전환되고 있다. 이송 과정에서 발생하는 디지털 드롭아웃은 콘텐츠의 질을 낮추게 만든다. 게다가 디지털 드롭아웃에 초점이 맞춰진 연구가 매우 미미하며 기존 방법들로 해결하기에는 한계점이 존재한다. 상기 이유로, 우리는 디지털 드롭아웃 블록이 가지는 독특한 패턴들의 주파수 특성을 강조할 수 있도록 이산 코사인 변환 (Discrete Cosine Transform) 계수를 기반으로 하는 새로운 특징표현 방법을 제안한다. 또한, 분류를 위해 특징 벡터를 효율적으로 활용할 수 있는 SVM 기반의 오류블록 분류방법을 활용한다. 더 나아가 이 방법은 기존 방법들의 프레임 간 연속성을 이용해 발생하는 문제점들을 극복하였다. 단독 프레임의 정보만을 이용함으로써 빠른 물체의 존재하에서도 동작이 가능하고, 특정 모델이나 추정이 필요하지 않아 최소의 복잡도 하에 오류 검출이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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