본 논문에서는 영상을 분할하고, 분할된 영상의 로컬 히스토그램을 이용하여 저조도 환경의 블랙박스 영상 향상 방법을 제안한다. 기존 블랙박스 영상은 저조도 환경에서 촬영되기 때문에 향상 기법을 적용 시 과도한 향상 효과가 발생하는 단점이 있다. 제안 알고리즘은 3단계 과정으로 구성된다. 1단계는 입력 영상을 ($N{\times}M$)개 조각으로 분할하고, 분할된 부분 영상과 인접한 부분 영상을 그룹 영상으로 묶어 구분한다. 2단계는 구분된 그룹 영상을 각각의 로컬 히스토그램을 이용하여 명암 향상 처리를 수행한다. 3단계는 명암 향상 처리된 각각의 그룹 영상의 특성을 반영한 전달 함수를 이용하여 전체 영상을 재구성한다. 알고리즘 검증을 위하여 지하 주차장과 야간 운행 영상을 저조도 환경 영상으로 사용하였다. 제안 알고리즘은 다양한 저조도 환경의 블랙박스 영상을 향상시켜 차량 운행 환경 정보 획득에 유리한 영상을 제공할 수 있다.
전관 방송 시스템에서 장비 노후화나 건물 공사 시 작업자의 실수 등의 원인으로 고장이 발생한 경우 방송이 불가능 하게 된다. 본 연구에서는 이러한 상황에서도 방송 할 수 있는 시스템을 설계하였다. 방송 서비스는 메인 방송 장치를 사용하여 작동하며, 로컬 방송 장치는 로컬 지역에서만 별도로 작동한다. 메인 방송 장치가 작동 불가능하게 되면, 메인 컨트롤러에 의해 백업 된 데이터에 기초하여 로컬 방송 장치 중에서 가장 우선순위가 높은 장치를 활성화시킨다. 본 논문은 기존의 비상 방송 장치 이중화 방법보다 개선 된 방법을 제안한다. 기존 방식은 정상 상태에서 대기 장비를 사용할 수 없었으나 제안 된 방법에서는 대기 장비를 정상 상태에서 로컬 방송 장비로 사용할 수 있다. 이 방식은 값 비싼 장치의 중복 구성으로 인한 자원 낭비를 최소화하면서 안정적인 시스템의 운영이 가능하다.
웹사이트 이용이 증가하면서, 패스워드들을 암호화하여 데이터베이스에 저장 관리해주는 패스워드 매니저의 사용이 증가하고 있다. 브라우저 기반 패스워드 매니저와 로컬 기반 패스워드 매니저는 암호화된 데이터베이스를 로컬 컴퓨터에 저장한다. 웹 기반 패스워드 매니저는 암호화된 데이터베이스를 클라우드 서버에 저장하지만 사용자는 클라우드 서버에 접속하는데 사용하는 마스터 패스워드를 로컬 컴퓨터에 저장할 수 있다. 공격자가 사용자의 컴퓨터에서 패스워드 데이터베이스를 훔쳐 복호화에 성공한다면, 사용자의 모든 패스워드들이 노출되는 심각한 문제가 있다. 본 논문에서는 로컬 컴퓨터에 저장된 패스워드 저장소의 보안 취약점을 분석하는 절차를 제시하고, 패스워드 저장소를 공격하는 시나리오를 제시하며, 공격 프로그램을 개발하여 패스워드 저장소를 공격함으로써 패스워드 저장소의 보안 취약점을 확인한다.
최근 지역사회가 직면한 문제를 해결하기 위하여 지역주민의 참여, 지역사회 이해관계자들의 네트워크, 그리고 이들의 파트너십에 주목하고 있다. 이는 지역사회문제 해결기제로서 로컬거버넌스의 특성을 활용한 것이다. 이에 본 연구는 광주 푸른길 사례를 중심으로 지역사회복지 관점에서 로컬거버넌스 특성 분석을 시도하였다. 지역사회 문제해결에 있어 지역주민의 참여는 스스로 문제해결에 참여하고 지역사회 구성원과 소통을 통해 더 나은 해결방안을 찾아나감으로써 주민역량을 강화시킨다. 무엇보다 지역주민 참여의 질을 높이기 위해서는 지방정부의 복지정책 입안사항 및 지역사회복지계획 수립과정에 적극적으로 참여하는 등 지방정부와 지역주민간의 네트워킹 및 연대의 방안을 모색해 나가야 한다. 광주 푸른길은 지역사회 구성원들이 삶의 질 향상을 위해서 공동의 연대감을 갖고 사회적 상호작용을 통해 지역사회 내의 문제를 함께 해결하면서 지역사회에서의 공공선에 대한 가치를 실현한 지역사회복지의 사례라고 할 수 있다.
최근 이중 언어 임베딩(bilingual word embedding) 관련 연구들이 각광을 받고 있다. 그러나 한국어와 특정 언어로 구성된 병렬(parallel-aligned) 말뭉치로 이중 언어 워드 임베딩을 하는 연구는 질이 높은 많은 양의 말뭉치를 구하기 어려우므로 활발히 이루어지지 않고 있다. 특히, 특정 영역에 사용할 수 있는 로컬 이중 언어 워드 임베딩(local bilingual word embedding)의 경우는 상대적으로 더 희소하다. 또한 이중 언어 워드 임베딩을 하는 경우 번역 쌍이 단어의 개수에서 일대일 대응을 이루지 못하는 경우가 많다. 본 논문에서는 로컬 워드 임베딩을 위해 한국어-영어로 구성된 한국 법률 단락 868,163개를 크롤링(crawling)하여 임베딩을 하였고 3가지 연결 전략을 제안하였다. 본 전략은 앞서 언급한 불규칙적 대응 문제를 해결하고 단락 정렬 말뭉치에서 번역 쌍의 질을 향상시켰으며 베이스라인인 글로벌 워드 임베딩(global bilingual word embedding)과 비교하였을 때 2배의 성능을 확인하였다.
최근 우리나라는 외화획득용 원료 등 구매제도에 대해 전자화를 도입하게 되었다. 정부는 구매확인서의 전자화를 위해서 2011년에 대외무역관리규정을 개정하였다. 또한, 외화획득용 원료 등 구매제도에는 구매확인서에 이어 2012년에 내국신용장도 전자화하였다. 이는 우리나라 전자무역이 로컬거래 절차의 전자화를 추진하게 되는 것이다. 본 연구에서는 외화획득용 물품관리제도에 대한 선행적 고찰과 대외무역관리규정의 개정을 통한 구매확인서 전자발급의 의무화 및 한국은행 무역금융 취급세칙의 개정으로 내국신용장의 전자개설 의무화에 따른 이론적, 법적 고찰과 로컬거래 절차의 전자화의 추진인로컬거래 통합관리시스템의 구축에 있어 법적, 실무적 문제점과 대응방안을 분석하였다.
본 연구의 목적은 말레이시아의 쿠알라룸프 지역에 거주하는 308명의 로컬 커피숍 고객을 대상으로 서비스 스케이프가 그들의 감정, 만족도, 향후 행동의도에 미치는 영향을 분석한 것이다. 말레이시아의 수도이자 최대 도시인 쿠알라룸프는 각종 프랜차이즈 커피숍뿐만 아니라, 로컬 커피숍이 매우 많이 성황 중에 있다. 하지만 로컬 커피숍에 대한 연구가 거의 전무한 실정에서, 본 연구는 매우 의미있고 중요한 시사점을 주는 것이라고 할 수 있다. 본 연구는 카페 고객이 느끼는 서비스 스케이프의 3가지 요소들이 고객의 감정에 미치는 영향, 고객의 감정이 만족도와 향후 행동의도에 미치는 영향, 그리고 만족도가 향후 행동의도에 미치는 영향을 연구하였다. 서비스 스케이프 요소들 중에서 music과 layout accessibility가 고객감정에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. Facility aesthetics는 고객감정에 긍정적인 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 고객의 감정은 만족도와 향후 행동의도에 긍정적인 영향을 미치며, 고객만족 또한 향후 행동의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 말레이시아 수도인 쿠알라룸프 지역에 향후 진출하려는 커피숍 관련 사업체들에게 의미심장한 결과를 제시하는 점이 많은 중요한 연구라고 할 수 있다.
본 논문은 가상화 기술에서 클라이언트 기반의 데스크톱 가상화에 필요한 기술 요소를 찾아내고 로컬 컴퓨팅 환경에서 보다 편리하고 안정된 클라이언트 가상화 기술을 제안하였다. 유저 레벨 가상화와 VMWare를 로딩하여 처리 익스플로우 유틸리티를 실행시킨 후 각 프로세스의 Private 바이트를 비교해보면 VMWare에서는 30.1MB의 메모리 용량이 사용되었고, 유저 레벨 가상화 프로세스에서는 16.6MB의 메모리 용량이 사용되어짐을 알 수 있었다.클라이언트 가상화를 이용한 가상화 사용자 영역과 로컬 컴퓨팅 환경에서 응용 프로그램을 실행시킨 후 CPU 사용율을 비교한 결과 큰 차이가 없음을 알 수 있었다. 이러한 결과는 가상화된 사용자 영역에서 로컬 컴퓨팅 환경의 성능 저하를 최소화 하여 사용자가 필요한 기능을 효율적으로 사용할 수 있음을 알 수 있었다.
코로나 19 자영업자비상대책위원회가 발표한 자료에 따르면 지난 2년 동안 코로나19로 인한 소상공인 매출의 95.6%가 감소했으며, 방역을 위한 사회적 거리두기로 인해 피해는 더욱 커졌다. 하지만 최근 사회적 거리두기 지침이 전부 해제되고 상권이 활기를 띠면서 서울시는 코로나19의 장기화로 한계에 부딪혀 폐업하였던 소상공인이나 예비 창업자를 위해 안정적으로 사업을 재기할 수 있도록 로컬브랜드 상권 육성사업을 추진하고 있다. 따라서 본 연구는 서울시 로컬브랜드 상권 육성사업의 대상으로 선정된 골목상권 5곳 중 창업자에게 적합한 골목상권을 추천하는 모델을 설계했다. 이 연구의 서울시 로컬브랜드 골목상권 추천시스템은 Xgboost를 이용한 인구관점 모델과 Decision tree를 이용한 상권특징 모델을 합쳐 해당 상권의 주요 인구 연령대와 주요 업종을 추천한다.
본 연구는 지역자원 기반 창업 프로젝트를 활성화하기 위해 프로그램 기획, 협의, 홍보, 모집, 운영, 지원, 성과측정의 일련 과정을 분석하여 가이드를 제안하고자 한다. 로컬브랜드에 관심이 높은 예비창업가들에게 어떤 방법과 내용으로 접근하는 것이 효과적인지 대해 실증적인 사례연구로서 가치를 전달할 것이다. 유튜브, 인스타그램, 포털 등 로컬창업 관심 커뮤니티 100곳을 선정 후 주제별로 분류한 뒤, 각 채널별 적합한 메시지 특성을 도출했다. 원본을 포함해 총 7개의 유형별로 메시지를 작성 및 배포 후 관심도에 따른 전환율을 측정했다. 4주 간 약 57,000회 이상의 조회, 13% 전환율, 100여 명의 지원자를 모집하였는데, 어떤 메시지 유형별로 반응이 높았는지 정성적, 정량적 평가를 할 수 있었다. 이러한 성과를 기반으로 초기 창업가의 인식과 창업생태계 지형도 파악뿐만 아니라 주요 정책적 시사점을 도출했다. 아울러 지역사회와 중간지원조직, 지역혁신센터와의 협력이 창업성공의 중요한 요소라는 점도 더했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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