본 논문은 순이익의 시계열 속성을 조사하고, 순이익의 시계열이 랜덤워크 모형과 일치하는지를 단위근 검증방식을 사용하여 조사하며, 시계열 속성에 근거하여 도출된 예측모형과 흔히 사용되어 온 랜덤워크 모형의 예측능력을 비교하여 선행연구에서 사용되고 있는 랜덤워크 모형에 실증적 타당성을 제시하는 것을 주목적으로 하고 있다. 본 연구는 한국신용평가주식회사의 데이터 베이스에 1980년부터 1996년까지 17년간 자료가 연속적으로 포함되어 있는 금융기업을 제외한 모든 기업(272개)을 표본으로 사용하고 있다. 표본기업의 순이익 시계열에 가장 적합한 과정은 랜덤워크나 AR(1) 또는 AR(2) 모형이다. 또한 본 논문은 대부분의 기업에 때해 순이익이 랜덤워크 과정을 따른다는 가설을 기각할 수 없음을 보였다. 이들 상이한 모형의 표본외 예측력(out-of-sample predictive ability)을 비교한 결과 상수항을 포함한 랜덤워크 모형이 가장 작은 평균 절대 예측오차(mean absolute forecast error)를 갖는 것으로 나타나고 있다. 본 연구는 기존의 연구가 순이익 시계열의 불안정성(nonstationarity) 문제를 무시하거나 명시적으로 다루고 있지 않은 것과는 달리 단위근 검증(unit root test)을 통해 연간 순이익이 대체로 불안정하다는 것을 보였으며, 또한 상이한 모형의 표본외 예측능력을 비교한 결과 선행연구에서 사용하여 온 랜덤워크 모형의 우월성에 대한 실증적 증거를 제공하였다는 데 의의가 있다.
최근 물 순환의 급격한 변동을 수반하는 기후변화, 지속적인 인구증가, 인구집중화에 따른 문제들로 물관리에 관한 내용들이 연구되고 있다. 인구집중화가 된 곳에는 물관리 시스템에 관한 연구가 많이 이루어지고 있으나, 극지, 오지등 사람들의 왕래가 어려운 곳에서는 물관리가 힘든 실정이다. 특히 이러한 곳에서 수자원 관리를 하려면 전기가 필요하지만 이러한 곳에 전력공급 시스템 인프라를 구축하는데에는 많은 비용이 들기 때문에 오지에는 물관리가 어렵다. 따라서 본 연구에서는 이러한 오지에서 신재생에너지를 이용하여 전기를 공급하는 방안을 제안하고자 한다. 신재생에너지 중 최근 가장 이슈가 되고 있는 태양을 이용한 방식을 연구할 예정이며, 태양열을 이용하여 전기를 발전해 오지에서도 전기를 사용하여 물 관리 시스템을 사용할 수 있는 태양열 발전 시스템을 이용하여 ESS의 원료로 사용하는 시스템의 기초 구현 방안을 제시하였다.
본 연구에서는 강릉에 소재한 자동차 기어 전문생산업체인 E사의 창고관리에 바-코드시스템을 구축한 사례를 다룬다. 개발된 시스템은 판매관리, 생산관리, 자재관리, 자료관리를 통합한 통합생산관리시스템에 연계되어 운영되도록 설계되었다. 바-코드 시스템의 도입으로 참고에서 입출고 활동이 발생될 때마다 그 처리는 5자리의 위치코드를 포함하는 13자리의 바-코드와 자재수량 입력에 의해 신속하고 정확하게 수행된다. 결론적으로 통합생산관리시스템과 연계된 자동창고관리시스템은 창고에서의 실제수량과 장부상의 수량를 자동적으로 일치시켜 주게 되었으며, 이것은 또한 실시간으로 자재수량의 파악을 가능하게 해 주었다.
본 논문에서는 출입국자 관리의 효율성과 체계적인 출입국 관리를 위하여 여권 코드를 자동으로 인식하고 위조 여권을 판별할 수 있는 지능형 여권 인식 및 얼굴 인증 시스템을 제안하였다. 제안된 지능형 여권 인식 시스템은 여권 영상에서 경계선 검출 및 수평 최소값 필터 등을 적용하여 코드의 문자열 영역을 추출하고 기울어진 각도를 보정하였다. 검출된 코드 문자열의 인식을 위해 새로운 ART 알고리즘을 제안하여 적용하였고 휴리스틱 방법을 이용하여 인식 결과를 보정한 후 이 인식 결과를 바탕으로 여권 소지자의 사진 및 관련 정보를 여권 데이터베이스에서 추출하였다. 여권에서 추출된 출입국자의 사진 및 얼굴과 데이터베이스에 저장된 사진 및 얼굴과의 유사도 측정을 통하여 여권 사진의 위조 여부를 판단하였다. 따라서 본 논문에서는 여권 코드의 자동인식과, DB에 저장된 사진 정보를 바탕으로 얼굴 사진 영역의 인중을 통하여 위조 여권을 판별할 수 있는 지능형 출입국 관리 시스템을 제안하였다.
본 논문에서는 출입국자 관리의 효율성과 제계적인 출입국 관리를 위하여 여권 코드를 자동으로 인식하고 위조 여권을 판별할 수 있는 여권 인식 및 얼굴 인증 방법을 제안한다. 여권 이미지가 기울어진 상태로 스캔되어 획득되어질 경우 개별 코드 인식과 얼굴 인증에 많은 영향을 미칠 수도 있으므로 기울기 보정은 문자 분할 및 인식, 얼굴 인증에 있어 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 여권 영상을 스미어링한 후, 추출된 문자열 중에서 가장 긴 문자열을 선택하고 이 문자열의 좌측과 우측 부분의 두께 중심을 연결하는 직선과 수평선과의 기울기를 이용하여 여권 영상에 대한 각도 보정을 수행한다. 여권 모드 추출은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 여권 코드의 문자열 영역을 추출하고, 추출된 여권 코드 문자열 영역에 대해 반복 이지화 방법을 적용하여 코드의 문자열 영역을 이진화한다. 이진화된 문자열 영역에 대해 CDM 마스크를 적용하여 문자열의 코드들을 복원하고 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 추출된 개별 코드 인식은 개선된 RBF 네트워크를 제안하여 적용한다. 제안된 RBF 네트워크는 퍼지 논리 접속 연산자를 이용하여 경계변수를 통적으로 조정하는 개선된 퍼지 ART 알고리즘을 제안하여 RBF 네트워크의 중간층으로 적용한다. 얼굴 인증을 위해서는 얼굴 인증에 가장 보편적으로 사용되는 PCA 알고리즘을 적용한다. PCA 알고리즘은 고차원의 벡터를 저 차원의 벡터로 감량하여 전체 입력 영상들의 직교적인 공분산행렬을 계산한 후 그것의 고유 값에 따라 각 영상의 고유벡터를 구하므로 PCA 알고리즘을 적용하여 얼굴의 고유 벡터를 구한 후 특징 벡터를 추출한다. 따라서 여권 영상에서 획득되어진 얼굴 영상의 특징벡터와 데이터베이스에 있는 얼굴 영상의 특징벡터와의 거리 값을 계산하여 사진 위조 여부를 판별한다. 제안된 여권 인식 및 얼굴 인증 방법의 성능을 평가를 위하여 원본 여권에서 얼굴 부분을 위조한 여권과 기울어진 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권의 코드 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
현재 우리나라 낙농업은 사양관리, 축사관리, 기록관리 등에서 많은 변화가 일어나고 있다. 이들 변화의 대부분은 낙농에 마이크로 컴퓨터 기술을 응용함과 최근에 사양관리를 위한 전자장비의 개발에 의하여 이루어지고 있다. 특히 우리는 가축당의 노동력과 축산에서의 중노동의 절감, 가축의 생산성의 향상, 그리고 보다 나은 작업환경과 의사결정을 위한 시스템의 개발이 절실히 필요하다. 또한 가축의 사료급여, 급수, 건강관리 번식, 축사의 환기 및 열 관리 등을 자동으로 관리 할 수 있는 계측 시스템과 관리 컴퓨터와 온라인(on-line)화 할 수 있는 시스템의 개발도 필요하다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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