• 제목/요약/키워드: 소리 표현의 식별성

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영화의 선호도 유창성에 영향을 미치는 영화의 처리 유창성 요인에 관한 연구 (The Study on the Factors of film's Processing Fluency Inducing Film's Preference Fluency)

  • 최낙환;임아영
    • Asia Marketing Journal
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    • 제13권4호
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    • pp.29-54
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    • 2012
  • 본 연구는 영화 관람과정에서 이루어지는 관객의 정보처리 용이성과 선호도 유창성의 관계를 살펴보기 위한 것이다. 따라서 본 연구는 영화에 대한 정보처리의 유창성 정도가 영화의 선호도 결정 용이성에 영향을 주다고 가정하고, 선행연구를 토대로 영화의 처리 유창성을 물리적 특성의 식별 용이성인 영화의 지각적 유창성과 표적에 대한 의미 처리 용이성을 의미하는 개념적 유창성으로 구분하였다. 그리고 영화를 구성하는 표현 요소들을 지각적 유창성요인과 개념적 유창성요인으로 구분하여 이들의 영향 관계를 탐색하였다. 본 연구의 결과, 첫째, 영화의 개념적 유창성과 지각적 유창성은 모두 영화의 선호도 유창성에 영향을 주는 것으로 나타났다. 둘째, 소리 표현의 식별성과 배우의 역할 표현 식별성은 영화의 지각적 유창성에 영향을 주지만, 영상 표현의 식별성은 유의하지 않은 것으로 탐색되었다. 마지막으로, 대사 표현의 적합성과 스토리 구성력은 영화의 개념적 유창성에 영향을 주는 것으로 탐색되었다.

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에이전트 기반의 프로세스 관리 환경에 관한 연구 (Agent Based Process Management Environment)

  • 김정아;최승용;최성운
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제13D권5호
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    • pp.691-698
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    • 2006
  • 기업은 지속적인 경쟁 우위를 확보하기 위해 전략을 수립하고 추진하는 과정에서 변화가 심한 시장의 소리를 정확히 수집할 수 있는 역량과 이를 위한 비즈니스 프로세스의 구축 및 관리를 해야 한다. 비즈니스 프로세스의 수립, 운영, 개선, 평가 등 프로세스와 관련된 전 과정에서 업무 규칙과 프로세스를 정의하고 측정하여 기업의 문화에 맞게 프로세스를 정확하고 효율적으로 수행할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 기업에서 수행하는 업무에 대해 규칙과 프로세스를 룰로 정의하여 프로세스의 정확한 수행을 가능하게 하고자 한다. 또한, 프로세스 수행의 주체인 개개인의 역량에 대한 정확한 데이터의 수집과 반영을 통해 프로세스 수행 결과에 대한 결함을 미리 예방할 수 있고 프로세스 개선점을 식별할 수 있는 기반 환경을 제안하였다. 이로써 룰로 표현한 업무 지식과 프로세스를 활용하여 높은 가시성을 확보할 수 있으며 철저한 측정 데이터 기반의 프로세스 개선을 통해 프로세스 중심의 업무 문화(혹은 시스템)를 조직에 정착시키는데 일조할 수 있다.

이차 미분을 이용한 경험적 모드분해법 (Empirical Mode Decomposition using the Second Derivative)

  • 박민수;김동호;오희석
    • 응용통계연구
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    • 제26권2호
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    • pp.335-347
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    • 2013
  • 다양한 분야에서 시그널(signal) 형태로 자료들이 표현된다. 예를 들면 심전도(electrocardiogram)는 심근에서 발생하는 활동 전류를 나타내는데, 심장의 박동에 따라 수축과 이완을 반복하는 과정을 시간에 따른 활동 전류량의 변동으로 나타낸다. 현실세계에서 측정하거나 관찰되는 시그널에는 다양한 형태의 시그널들이 혼합되어 있는 경우가 흔하다. 예를 들어 오케스트라 연주의 아름다운 선율은 고유한 주파수(frequency)를 지닌 악기들의 다양한 소리로 구성되어 있으며, 각기 다른 음조(note)가 하나로 모여 완벽한 하모니를 형성하게 된다. 시그널이 정상인(stationary) 경우에 혼합된 시그널들을 분해하여 분석하는 방법에 대해 현재까지 다양하게 연구되어 왔다. 자료가 비정상(non-stationary)일 경우에는 기존의 방법론들을 적용시키기에는 한계가 있다. 비정상성 자료를 다루기 위해 Huang 등 (1998)은 경험적 모드분해법(empirical mode decomposition)이라는 방법을 제안하였다. 자료에 내포되어 있는 국소적인 파동(oscillation)을 국소 극값들(local extrema)을 식별하여 자료 적응적으로 추출한다. 경험적 모드분해법은 잡음(error)에 의해 자료가 오염되어 있는 경우에는 국소 극값들을 통하여 국소적인 파동을 추정하기 어려우며, 자료의 크기가 커짐에 따라 계산량도 크게 늘어나는 단점 등이 있다. 본 연구에서는 이차 미분을 이용하여 국소적인 파동을 식별하고 추정하는 새로운 방법론을 제시하고자 한다.