• 제목/요약/키워드: Competitive learning

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Low Lumination Image Enhancement with Transformer based Curve Learning

  • Yulin Cao;Chunyu Li;Guoqing Zhang;Yuhui Zheng
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제18권9호
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    • pp.2626-2641
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    • 2024
  • Images taken in low lamination condition suffer from low contrast and loss of information. Low lumination image enhancement algorithms are required to improve the quality and broaden the applications of such images. In this study, we proposed a new Low lumination image enhancement architecture consisting of a transformer-based curve learning and an encoder-decoder-based texture enhancer. Considering the high effectiveness of curve matching, we constructed a transformer-based network to estimate the learnable curve for pixel mapping. Curve estimation requires global relationships that can be extracted through the transformer framework. To further improve the texture detail, we introduced an encoder-decoder network to extract local features and suppress the noise. Experiments on LOL and SID datasets showed that the proposed method not only has competitive performance compared to state-of-the-art techniques but also has great efficiency.

공급업체의 흡수능력, 지식창출, 지적자본 및 경쟁우위에 관한 연구 (Research on Supplier's Absorptive Capacity, Knowledge Creation, Intellectual Capital and Competitive Advantage)

  • 왕사초;이염남
    • 디지털융복합연구
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    • 제21권3호
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    • pp.1-14
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    • 2023
  • 변기업은 변화하는 환경 속에서 생존하기 위해 다양한 전략으로 경쟁우위를 창출하고자 한다. 이에, 경쟁우위를 창출하는 방법에 대한 연구도 끊임없이 전개되고 있다. 이러한 상황은 기업의 혁신능력을 강화하도록 촉구하며 또한 지식창출의 변화가 매우 중요한 역할이 되었다는 것을 의미한다. 본 연구는 자원기반 관점을 바탕으로 지적자본과 흡수능력 프레임워크가 경쟁우위에 미치는 영향을 살펴보는 것을 목적으로 한다. 이에, 한국 중소기업의 샘플을 통해 지식흡수능력, 지식 창출, 지적 자본 및 내/외부 소스의 경쟁 우위 사이의 연계를 수행하는지 확인해보고자 한다. 이러한 목적을 검증하기 위해 15개 산업에서 106개의 공급업체의 설문이 수집되었다. 연구 모델은 SEM(구조 방정식 모델링)을 채택하고 AMOS 22를 적용하여 분석하였다. 분석 결과, 모든 가설은 채택되었다. 따라서 본 연구는 흡수 능력이 공급업체의 경쟁 우위를 키우는 데 있어 중요한 요소임을 의미한다. 또한, 지적 자본은 공급업체의 지식 재고의 중요한 구성 요소로 간주되어야 하며, 이것이 경쟁력에 대한 흡수 능력 영향을 크게 강화한다는 것을 제시한다. 향후 연구는 연구 모델을 다양한 국제적 환경이나 다국적 기업에서 검증하여 일반화 가능성을 향상시키는 것을 목표로 할 것이다.

중소기업경영자의 긍정적 리더십, 구성원의 긍정적 삶의 태도, 학습조직활동, 직무열의, 조직성과 변인간의 구조적 관계 (Structural Relationships among SEM CEO's Positive Leadership, Members' Positive Life Positions, Learning Organization Activities, Job Engagement, and Organizational Performance)

  • 박수용;최은수
    • 유통과학연구
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    • 제13권12호
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    • pp.113-131
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    • 2015
  • Purpose - In today's era of globalization, the competitive power of enterprises is growing fiercer, calling for organizations to be able to respond flexibly to survive and maintain predominance in competition. In turn, keen competition exists among enterprises for the systematic management of members' knowledge to secure predominance in such competition. Under such circumstances, SMEs must find and utilize positive causes for change that affect organizational performance. The objective of this study is to analyze the structural relationship between four factors known from prior research-a CEO's positive leadership, members' positive life positions, learning organization activities, and job engagement-and organizational performance. Research design, data, and methodology - To achieve this objective, this study established the following four research problems. First, do CEOs' positive leadership, members' positive life positions, learning organization activities, and job engagement affect organizational performance? Second, do CEOs' positive leadership, members' positive life positions, and learning organization activities affect job engagement? Third, do CEOs' positive leadership and members' positive life positions affect learning organization activities? Fourth, does CEOs' positive leadership affect members' positive life positions. Additionally, to achieve the objective of this study, the research model was selected on the basis of a documentary survey of 787 full-time employees at 100 SMEs, which was used to collect related data. Results - The following conclusions were drawn. First, a CEO's positive leadership directly affects members' positive life positions, learning organization activities, and job engagement. Second, positive leadership only indirectly affects organizational performance. That is, positive leadership has an indirect effect on organizational performance given the parameters of members' positive life positions, learning organization activities, and job engagement. Third, members' positive life positions directly affect learning organization activities and job engagement, but indirectly affect organizational performance with learning organization activities and job engagement as parameters. Fourth, learning organization activities directly affect job engagement and organizational performance. Additionally, learning organization activities indirectly affect organizational performance with job engagement as a parameter. Fifth, job engagement directly affects organizational performance. Conclusions - A CEO's positive leadership and members' positive life positions do not directly affect organizational performance but have a positive effect through learning organization activities and job engagement. In particular, CEOs' positive leadership was proven to be the major factor to affect members' positive life positions, learning organization attitudes, and job engagement, and learning organization activities and job engagement were found to be major factors that directly affect organizational performance. Considering these conclusions, the direct effect of a CEO's positive leadership on organizational performance is not statistically significant but seems to affect members' positive life positions, learning organization activities, and job engagement, which ultimately affects organizational performance. In addition, CEOs' positive leadership is an important factor that enhances the factors with the strongest effect on organizational performance-activities of learning organizations and job engagement.

스마트워크 산업 경쟁력 분석 및 육성방안 (The Power Analysis of Smart Work Industry and Increase Plan)

  • 유승엽;노규성
    • 디지털융복합연구
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    • 제9권6호
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    • pp.187-196
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    • 2011
  • 본 연구는 스마트워크 산업 경쟁력 분석과 육성방안을 알아보기 위해, 스마트워크 산업 전문가 117명 대상으로 설문조사 하였으며, 스마트워크 시장성 전망과 국제경쟁력 분석을 하였다. 조사결과 첫째, 클라우드 컴퓨팅 산업에 대한 성장성 인식이 매우 높게 나타났다. 둘째, 스마트워크 산업의 수익성 높은 산업군으로 보안산업, 클라우드 컴퓨팅 산업, 모바일 오피스산업 등이다. 셋째, 스마트워크 산업군중 국제 기술경쟁력 수준이 높은 산업군은 스마트러닝 산업, 모바일 오피스 산업 및 보안산업이다. 끝으로, 정부차원에서 집중 육성해야할 산업은 보안산업, 클라우드 컴퓨팅산업, 스마트워크용 SW 산업, 스마트라닝 산업 등이다. 이러한 결과를 통해 향후 스마트워크 산업들 중 정부 차원의 집중 육성분야를 선정하고 활성화 정책을 마련하는데 이용하고자 한다.

딥 러닝을 이용한 대학생활 및 이수학점에 따른 교원임용 후보자 경쟁시험 합격여부 연구 (A Study on the Competitive Admission of Candidates for Teacher's Employment by Using Deep Learning)

  • 김근호;정종인;김창석;강신천;김의정
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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    • pp.182-185
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    • 2019
  • 최근 고용시장의 불안과 맞물려서 교사 직업에 대한 선호도가 높아짐에 따라 사범대학 및 교육대학의 선호도가 높아지고 있다. 그러나 점차 인구수 감소와 맞물려서 교육부에서 발표되는 임용T.O는 매년 줄어들고 있고 그에 비해 입학학생수 및 재수생숫자는 늘어나 경쟁률은 가파르게 오르고 있는 사정이다. 이로 인하여 사범대학에서는 입학과 동시에 임용시험에 매진하고자하여 대학교가 교원 임용후보자 경쟁시험을 위한 하나의 거대한 학원이 되어가는 분위기이다. 이에 본 연구에서는 학점 및 학생들의 전반적인 학교생활 및 스터디그룹 활용 여부 등을 종합하여 딥 러닝을 이용한 교원임용 후보자 경쟁시험 합격여부의 연관성을 파악하여 사범대학 재학생들에게 학교생활의 청사진을 제시하고자 한다.

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협업적 이러닝 콘텐츠 평판시스템 연구 (A Collaborative Reputation System for e-Learning Content)

  • 조진형;강환수
    • 디지털융복합연구
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    • 제11권2호
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    • pp.235-242
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    • 2013
  • 본 연구에서는 정보원천 신뢰도 이론(source credibility theory)을 기반으로 비개인화된(non-personalized) 추천시스템의 일종인 평판시스템(reputation system)을 위한 평판 순위결정기법을 제안하고, 이러닝 콘텐츠 서비스에 적합한 평판시스템 모형을 제시하였다. 정보원천 신뢰도 요인 중 온라인 구전에 적합한 두 가지 요인(expertise, co-orientation)을 기반으로 사용자 평판정보를 암묵적으로 추출하는 기법을 제안하였다. 즉, 사용자의 과거 이러닝 콘텐츠 평가 정보로부터 사용자의 두 가지 신뢰도 요인을 자동적으로 추출하는 방법을 정의하고, 사용자중 높은 신뢰도를 가진 소수 평가자의 정보만을 가지고 전체 사용자의 콘텐츠 평판정보를 효과적으로 예측할 수 있는 방법을 제안하였다. 콘텐츠 평판정보를 예측하는 단계에 있어, 정보원천 신뢰도 이론이 반영된 수정된 협업 필터링(collaborative filtering) 기법을 적용하였다. 한편, 다양한 평판기법들과의 성능 비교실험을 통해, 제안하는 평판시스템 모형이 명시적인 사용자 평판정보가 부족한 기업대 소비자간(B2C) 이러닝 콘텐츠 전자상거래 사이트에 적합함을 검증하였다.

이산화 과정을 배제한 실수 값 인자 데이터의 고차 패턴 분석을 위한 진화연산 기반 하이퍼네트워크 모델 (Evolutionary Hypernetwork Model for Higher Order Pattern Recognition on Real-valued Feature Data without Discretization)

  • 하정우;장병탁
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제37권2호
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    • pp.120-128
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    • 2010
  • 하이퍼네트워크는 하이퍼그래프의 일반화된 모델로 학습과정에 있어 진화적 개념을 도입한 확률 그래프 기반의 기계학습 알고리즘으로서 최근 들어 여러 다양한 분야에 응용되고 있다. 그러나 하이퍼네트워크 모델은 데이터와 모델을 구성하는 하이퍼에지 간의 동등비교를 기반으로 하는 학습과정의 특성상 데이터를 구성하는 인자들이 범주형인 경우에만 학습 및 모델링이 가능하고 실수 값으로 표현된 데이터를 학습하기 위해서는 이산화 등의 전처리가 선행되어야 한다는 한계점이 있다. 하지만 데이터 전처리에 있어 이산화 하는 과정은 필연적으로 정보손실이 발생할 수밖에 없기 때문에 이는 분류 예측 모델의 성능 저하를 유발하는 원인이 될 수 있다. 이러한 기존 하이퍼네트워크 모델의 한계점을 극복하기 위해 본 연구에서는 별도의 데이터 전처리 과정을 거치지 않고 실수 인자로 구성된 데이터의 패턴 학습이 가능한 개선된 하이퍼네트워크 모델을 제안한다. 여러 실험 결과를 통해 제안한 하이퍼네트워크 모델은 기존 하이퍼네트워크 모델에 비해 실수형 데이터에 대한 학습 및 분류 결과 성능이 향상되었을 뿐 아니라, 다른 여러기계학습 방법들에 비해서도 경쟁력 있는 성능이 나타남을 확인하였다.

셀프리더십, 창의적 인성, 혁신행동 및 학업만족 간의 구조적 관계: 대학조직을 중심으로 (The Relationship among Self-Leadership, Creative Personality and Innovative Behaviour and Study Satisfaction)

  • 최석봉
    • 경영과정보연구
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    • 제31권4호
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    • pp.611-638
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    • 2012
  • 본 연구는 대학생의 혁신행동과 학업만족에 대한 중요성과 이에 대한 선행요인으로 셀프리더십 및 창의적인성에 대한 연구부족을 인식하면서, 셀프리더십, 창의적 인성, 혁신행동 및 학업만족간의 구조적 관계를 실증 분석하였다. 연구목적을 달성하기 위해 본 연구는 서울, 충북, 영남지역의 대학에서 경영학 강좌를 수강하는 1~4학년 학생 176명의 응답을 표본으로 구조방정식을 이용하여 검증하였다. 연구결과, 셀프 리더십은 창의적 인성, 혁신행동과 학업만족에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 창의적 인성은 혁신행동에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으나 학업만족은 혁신행동에 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 이에 따라 창의적 인성은 셀프 리더십과 혁신행동 간의 관계에서 부분매개 역할을 하는 것으로 나타났다. 본 연구는 대학생들의 개인특성 중 셀프 리더십과 창의적 인성이 혁신행동과 학업만족에 영향을 주는 모형을 처음으로 제시하였다. 본 연구는 실무적으로 대학생의 혁신행동과 학업만족의 수준을 제고하기 위해 개인의 특성을 이해하고 배려하는 자율적이고 창의적인 대학조직 환경조성 등이 필요함을 시사한다. 이러한 연구결과를 바탕으로 시사점과 연구의 한계점 및 향후 연구방향이 논의되었다.

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광주·전남지역 중소기업의 기 체결 FTA 활용성과와 학습지향성이 한·중·일 FTA 활용의지에 미치는 영향 (The Effects of Performance and Learning Orientation for the Existing FTA of SMEs in Gwangju and Jeonnam on the Using Intention of a Trilateral FTA among Korea, China and Japan)

  • 송윤아;강지원;이재은
    • 무역학회지
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    • 제41권5호
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    • pp.41-62
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    • 2016
  • 본 연구는 메가 FTA의 중요성이 증가하고 있는 오늘날의 통상환경 하에서 광주·전남지역 중소기업의 기 체결 FTA 활용성과와 FTA 학습지향성이 한·중·일 FTA 활용의지에 미치는 영향을 실증분석 하고 있다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 기 체결 FTA 활용성과는 한·중·일 FTA 활용의지에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, FTA 학습지향성은 한·중·일 FTA 활용의지에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 향후 체결예정인 한·중·일 FTA의 활용의지에 영향을 미칠 수 있는 요인들을 실증분석하고 있다는 점에서 본 연구의 결과들은 향후 한·중·일 FTA 관련 정책 수립 시 의미 있고 유용한 실무적 시사점을 제시할 수 있을 것이다.

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Collaborative Similarity Metric Learning for Semantic Image Annotation and Retrieval

  • Wang, Bin;Liu, Yuncai
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제7권5호
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    • pp.1252-1271
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    • 2013
  • Automatic image annotation has become an increasingly important research topic owing to its key role in image retrieval. Simultaneously, it is highly challenging when facing to large-scale dataset with large variance. Practical approaches generally rely on similarity measures defined over images and multi-label prediction methods. More specifically, those approaches usually 1) leverage similarity measures predefined or learned by optimizing for ranking or annotation, which might be not adaptive enough to datasets; and 2) predict labels separately without taking the correlation of labels into account. In this paper, we propose a method for image annotation through collaborative similarity metric learning from dataset and modeling the label correlation of the dataset. The similarity metric is learned by simultaneously optimizing the 1) image ranking using structural SVM (SSVM), and 2) image annotation using correlated label propagation, with respect to the similarity metric. The learned similarity metric, fully exploiting the available information of datasets, would improve the two collaborative components, ranking and annotation, and sequentially the retrieval system itself. We evaluated the proposed method on Corel5k, Corel30k and EspGame databases. The results for annotation and retrieval show the competitive performance of the proposed method.