이번 연구는 실제 기업 자료를 기반으로 고객보상 프로그램이 고객 유지(retention)에 미치는 영향을 살펴보았다. 특히 고객보상 프로그램의 효과를 보다 명확히 확인하기 위해 유사실험설계(quasi-experimental design)를 사용하였다. 그리고 1년이 넘는 장기적인 시간 프레임 속에서 고객보상 프로그램의 도입 시점을 전후로 소비자 집단을 구분하고 이들 집단의 비교를 통해 고객보상 프로그램의 효과를 파악하였다. 이러한 연구 설계를 고려한 이유는 종적 자료를 사용한 선행 연구들이 고객보상 프로그램의 도입 시점 이후부터 가입 고객과 비가입 고객을 대상으로 프로그램의 효과를 측정하였기 때문에 자기선택오류(self-selection bias)의 가능성이 존재하였기 때문이다. 이번 연구는 고객보상 프로그램의 도입 시점을 전후로 두 집단을 비교하기 위해 자료를 특정 시점을 기준으로 절단(censoring)하였다. 생존분석(survival analysis)은 다른 분석기법에 비해 불완전한 자료가 포함되더라도 분석이 상대적으로 용이하므로 이번 연구의 분석방법으로 선택하였다. 분석 결과 고객보상 프로그램을 실시하기 전에는 소비자들의 거래기간이 평균 179일이었으나 고객보상 프로그램을 도입한 이후에는 227일로 약 50일 정도 더 늘어났다. 이러한 차이는 통계적으로 유의한 것으로 나타나 연구 가설을 지지하였다. 또한 콕스 비례위험모형을 사용하여 고객보상 프로그램과 영향 변수들의 상호작용효과를 확인한 결과 기존고객들은 고객보상 프로그램이 도입된 후 신규고객들에 비해 회사와의 거래기간이 유의하게 증가한 것으로 나타났으며 긍정적인 서비스(예: 30일 이내 입회)를 경험한 고객들도 회사와의 거래기간이 유의하게 증가하는 것으로 나타났다. 한편 부정적인 서비스(예: 30일 이후 입회)를 경험한 고객이라 하더라도 고객보상 프로그램을 도입한 이후에는 회사와의 거래기간이 증가하였다. 이번 연구에서 나타난 결과들을 정리하면 고객보상 프로그램은 고객과 긍정적인 관계를 형성하는 데 기여할 뿐만 아니라 이탈 장벽까지 구축해 줌으로써 기업의 경쟁력을 강화시키는 수단으로서의 가치가 있다고 생각할 수 있다.
본 논문은 완전한 규격의 비디오 디코더를 구현하는 것이 아니라 하드웨어의 메모리를 절반으로 줄인 비디오 디코더에 관한 것이다. 우선 프레임 메모리를 수평 방향으로 1/2 만큼 축소시키는 방법을 제시하고, 다음으로 이렇게 축소되어 저장된 프레임 메모리를 움직임 보상을 하기 위해 다시 Interpolation하는 방법을 제시한다. 이 때 여러 방법의 모의 실험을 통해 추출된 영상의 특징들을 이용하여 메모리를 줄였을 때 나타나는 화질의 열화와 에러의 누적을 최소화하는 적응적인 알고리즘을 제시하고, 컴퓨터 모의 실험을 통해 기존에 사용하던 방법과 비교하여 제안된 알고리즘의 성능을 검증하고 결론을 맺는다.
윈도우즈 95와 같은 멀티미디어 환경 하에서 개인 신분 확인을 위한 방법은 비밀번호를 키보드로 입력받는 것이었으나, 본 논문에서는 음성을 이용하는 방법으로 기존의 방법이 기준패턴의 시간에 따라 변하는 특성을 보상하지 못한다는 단점을 보완하는 방법이다. 즉, 이를 위해 음성신호의 특징인 기본주파수와 제1포만트의 비율을 이용하여 기준패턴을 형성화하는 방법에 관한 것이다. 제안한 방법으로 실험한 결과, 98%의 전체 인식율을 얻게 되었고, 윈도우즈 환경에서 비밀번호 사용 대신 음성 사용에 대한 가능성을 보여 주었다.
본고는 보상훈련 기간 중 일본 동북대학 응용정보학 연구센타에서 수행한 연구 결과를 기술한 것이다. 음소 단위에 의한 한국어의 대용량 단어인식을 위한 기초연구로서, 그 기본이 되는 단모음을 대상으로 포먼트 주파수에 의한 음운간의 특징 및 발성자간의 개인성의 분산을 살펴보고 Battacharyya 거리를 구하여 음운간의 식별의 곤란성을 도출하였다. 또한, Karbunen-Loeve변환 및 Bayes결정에 의한 인식 그리고 spectral local peak에 의한 인식등의 실험에 의해 효과적인 인식 방법에 관하여 고찰하였다
.
본 논문에서는 한국어 연결숫자인식에 있어서 모델간의 변별력 향상을 통해 인식률을 높이기 위하여 음향학적 파라메터(Acousticparameter)를 사용하는 짓을 제안한다. 제안된 방법은 음성학적 지식에 근거하여 적절한 주파수 대역별 에너지의 비의 로그값을 추가적인 특징파라메터로 사용한다. 실험결과, 제안된 방법을 사용함으로써 기본 인식시스템에 비해 오류율이 최고 $46\%$ 정도 감소됨을 확인할 수 있었다. 그리고 채널보상 기술을 함께 적용함으로써 $69\%$ 정도의 오류율 감소를 얻었다.
본 논문에서는 얼굴 영상의 변화를 보상할 수 있는 전처리 과정으로서 기하학적 특징에 기반한 순수 얼굴 영역 검출 기법을 도입하고 후처리 과정으로 간단한 정합 기법을 사용한 얼굴 인식 기법을 제안한다. 실험결과를 보면 제안한 기법은 PCA와 LDA 기법에 비해 영상의 변화에 민감하지 않고 높은 인식률을 가진다.
기존의 아날로그 점호각 제어방법은 op-amp, 저항 및 커패시터 등을 사용하였기 때문에 아날로그 회로의 특성상 온도와 소자의 경년변화에 따라 파라메타 값이 변동하며 전원전압의 노이즈에 민감하게 반응하는 단점이 있었다. 따라서 본 논문에서는 디지털 사이리스터 점호회로를 이용하여 기존의 아날로그 점호회로 장점인 선형특성, 그리고 전원전압 노이즈 온도 및 갱년변화에 의한 수동소자의 변동에 강인한 특징을 갖는다. 또한 디지털 시스템의 장점인 연산기능을 이용하여 전원전압의 불평형 발생시 디지털 시스템의 특징인 연산기능을 이용하여 전원전압의 불평형을 검지하고 보상알고리즘을 도입하여 언제나 리플이 없는 출력전압을 만들어내어 사이리스터 전력변환 시스템의 안정적인 운전이 가능하게 할 수 있는 장점이 있다.
본 논문에서는 통계적 특징을 이용하여 CoG의 양 불량을 판단하기 위한 시각 검사 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 허프 변환을 이용하여 입력 영상의 회전 오차를 보상한 후 투영 기법을 이용하여 검사 영역을 추출한다. 그런 다음 검사 영역으로부터 패드 영역을 추출하고, 추출된 패드 영역에 대한 통계적 특징을 분석하여 최종적인 검사 결과를 도출하였다.
본 논문에서는 인간과 컴퓨터 사이의 상호작용을 하는 방법중의 하나인 제스처를 인식할 때 필요한 정확한 손 검출 방법을 제안한다. 이를 위해 기존의 다수의 손 영상들 가장 잘 표현하면서도 효과적으로 압축할 수 있는 PCA를 이용해서 특징 벡터를 추출한다. 이어서 특징 벡터간의 Mahalanobis distance를 이용한 분류기에 가중치를 적용하여 사용한다. 또한 시간에 따른 연속적인 영상에서 검출된 이전 영상의 중심점의 위치와 중심점의 motion vector를 이용해서 손이 검출되지 않은 영상의 검출 성능을 보상한다.
본 논문은 의용소방대의 의용소방대원과 자원봉사센터에 등록된 자원봉사자의 활동만족도에 미치는 영향을 비교 및 분석하려는 목적으로 수행되었다. 이를 위해 세종특별자치시라는 한정된 범위를 적용하고 의용소방대의 의용소방대원 112명과 자원봉사센터에 등록된 자원봉사자 277명을 대상으로 설문을 실시하였다. 설문지는 인구사회학적특징을 통제변인으로, 참여동기, 대인관계, 인정 및 보상을 독립변인으로, 그리고 활동만족도를 종속변인으로 구성하였다. 설문으로 조사된 자료는 SPSS 20.0 win 프로그램을 활용하여 분석하였다. 설문 분석결과, 참여동기, 대인관계, 인정 및 보상 요인은 의용소방대원과 자원봉사자의 활동만족도에 유의확률 0.05 이하에서 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 의용소방대원은 참여동기>인정 및 보상>대인관계의 순서로, 그리고 자원봉사자는 참여동기>대인관계>인정 및 보상의 순서로 활동만족도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구 결과를 바탕으로 의용소방대원의 활동만족도를 향상시키기 위한 정책적 제언은 다음과 같다. 의용소방대원과 사회복지 분야의 자원봉사자가 느끼는 활동만족도는 서로 다른 영향 요인에서 비롯된다. 따라서 의용소방대의 활성화를 위한 정책은 사회복지 분야의 활성화 정책과는 근본적으로 차이가 있어야 하다. 특히, 참여동기, 대인관계, 인정 및 보상 요인 중 참여동기와 인정 및 보상 요인을 향상시킬 수 있는 정책이 먼저 기획되고 실행되어야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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