본 연구는 뉴노멀 시대에의 경쟁우위 확보 및 생존을 위한 전략 제시가 필요하다고 판단하고 경영 전략적 대안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 본 연구는 문헌 조사와 기업 CEO 10인의 집중 인터뷰를 통해 코로나19에 의한 뉴노멀과 이로 인해 야기된 경영환경 변화 트렌드 및 대응 전략 유형을 도출한다. 본 연구는 다양한 영역과 분야에서 전개될 수 있는 전략 대안 가운데 기업의 디지털 기반 경영 및 사업 수준의 전략 대안으로 연구 범위를 한정하였다. 기업 수준의 디지털 기반 전략 대안으로는 사업구조 리디자인 전략, 회복탄력성 강화 전략, ESG 경영전략, 디지털 트랜스포메이션 전략을 제시하였다. 사업 수준의 디지털 기반 전략 대안으로는 산업구조 리딩의 디지털전략, 디지털 혁신의 경쟁전략, 개방형 혁신의 플랫폼 전략, 고객 가치 지향 전략을 제시하였다. 본 연구는 디지털 기반의 전략을 보다 체계화하고자 하는 시도였다는 점과 어려운 상황을 슬기롭게 대처해야 하는 기업들의 전략적 대응을 보다 체계적으로 시행하도록 지원할 수 있다는 점에서 기여를 하였다.
International journal of advanced smart convergence
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제10권2호
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pp.37-44
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2021
At the time of entering the super-aged society, the health problem of the elderly is becoming more prominent due to the rapid digital era caused by COVID-19, but the gap between welfare budgets and welfare benefits according to regional characteristics is still not narrowed and there is a significant difference in emergency medical access. In response, this study proposes an ICT-based New Normal Smart Care System (NNSCS) to bridge the gap I n health and medical problems. This is an integrated system model that links the elderly themselves to health care, self-diagnosis, disease prediction and prevention, and emergency medical services. The purpose is to apply location-based technology and motion recognition technology under smartphones and smartwatches (wearable) environments to detect health care and risks, predict and diagnose diseases using health and medical big data, and minimize treatment latency. Through the New Normal Smart Care System (NNSCS), which links health care, prevention, and rapid emergency treatment with easy and simple access to health care for the elderly, it aims to minimize health gaps and solve health problems for the elderly.
Asynchronous digital circuits working in military and space environments are often subject to the adverse effects of radiation faults. In this paper, we propose a new hardening technique against radiation faults. The considered digital system has the structure of DMR (Double Modular Redundancy), in which two sub-systems conduct the same work simultaneously. Based on the output feedback, the proposed scheme diagnoses occurrences of radiation faults and realizes immediate recovery to the normal behavior by overriding parts of memory bits of the faulty sub-system. As a case study, the proposed control scheme is applied to an asynchronous dual ring counter implemented in VHDL code.
In the COVID-19 era, globally, companies in the fashion industry are pursuing new convergence methods through digital technology. Conventional fashion shows have become difficult to run exclusively, instead, the shows are run through a combination of offline and digital arrangements. This paper examines the trends of seven digital fashion show weeks in London, Paris, Milan, New York, Seoul, Shanghai, and Tokyo, and presents strategies applicable in Korea's Seoul Digital Fashion Week. We focused on the digital technology used in the digital fashion weeks fashion brands, and the characteristics of the host cities. The study conducted a literature review and case study through corporate and research report data, and the Fashion Week website. Based on the study results, changes in fashion industry calendars like 'See now, Buy now', seasonless, and unified collections for men and women, expansion of D2C system, the rise of short-form contents, and the expansion to the virtual world space and physical limitations can be cited as changed trends. The study provides insight into the incorporation of the Korean Wave and K-Pop singers, industrial structure change, and the establishment of B2B system in the Seoul digital fashion week. The shift to the digital runway is not only an alternative method to cope with the COVID-19 era but also a new "new normal". Fashion shows are no longer fixed and planned in free spaces. As a venue displaying the creator's personality, digital fashion week is expected advance in the future.
Journal of information and communication convergence engineering
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제4권1호
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pp.36-40
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2006
A new method of digital image analysis technique for medical images of cancer cell is presented. This paper deals with the cancer cell discrimination. The object images were the Thyroid Gland cell images that were diagnosed as normal and abnormal. This paper proposes a new discrimination method based on fuzzy logic algorithm. The focus of this paper is an automatic discrimination of cells into normal and abnormal of medical images by dominant feature parameters method with fuzzy algorithm. As a consequence of using fuzzy logic algorithm, the nucleus were successfully diagnosed as normal and abnormal. As for the experimental result, average recognition rate of 64.66% was obtained by applying single parameter of 16 feature parameters at a time. The discrimination rate of 93.08% was obtained by proposed method.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권12호
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pp.6098-6122
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2018
Cache-based side-channel attacks have achieved more attention along with the development of cloud computing technologies. However, current host-based mitigation methods either provide bad compatibility with current cloud infrastructure, or turn out too application-specific. Besides, they are defending blindly without any knowledge of on-going attacks. In this work, we present CacheSCDefender, a framework that provides a (Virtual Machine Monitor) VMM-based comprehensive defense framework against all levels of cache attacks. In designing CacheSCDefender, we make three key contributions: (1) an attack-aware framework combining our novel dynamic remapping and traditional cache cleansing, which provides a comprehensive defense against all three cases of cache attacks that we identify in this paper; (2) a new defense method called dynamic remapping which is a developed version of random permutation and is able to deal with two cases of cache attacks; (3) formalization and quantification of security improvement and performance overhead of our defense, which can be applicable to other defense methods. We show that CacheSCDefender is practical for deployment in normal virtualized environment, while providing favorable security guarantee for virtual machines.
Although microscopic analysis of tissue slides has been the basis for disease diagnosis for decades, intra- and inter-observer variabilities remain issues to be resolved. The recent introduction of digital scanners has allowed for using deep learning in the analysis of tissue images because many whole slide images (WSIs) are accessible to researchers. In the present study, we investigated the possibility of a deep learning-based, fully automated, computer-aided diagnosis system with WSIs from a stomach adenocarcinoma dataset. Three different convolutional neural network architectures were tested to determine the better architecture for tissue classifier. Each network was trained to classify small tissue patches into normal or tumor. Based on the patch-level classification, tumor probability heatmaps can be overlaid on tissue images. We observed three different tissue patterns, including clear normal, clear tumor and ambiguous cases. We suggest that longer inspection time can be assigned to ambiguous cases compared to clear normal cases, increasing the accuracy and efficiency of histopathologic diagnosis by pre-evaluating the status of the WSIs. When the classifier was tested with completely different WSI dataset, the performance was not optimal because of the different tissue preparation quality. By including a small amount of data from the new dataset for training, the performance for the new dataset was much enhanced. These results indicated that WSI dataset should include tissues prepared from many different preparation conditions to construct a generalized tissue classifier. Thus, multi-national/multi-center dataset should be built for the application of deep learning in the real world medical practice.
Recently, large amount of information in IDS(Intrusion Detection System) can be un manageable and also be mixed with false prediction error. In this paper, we propose a data mining methodology for IDS, which contains uncertainty based on training process and post-processing analysis additionally. Our system is trained to classify the existing attack for misuse detection, to detect the new attack pattern for anomaly detection, and to define border patter between attack and normal pattern. In experimental results show that our approach improve the performance against existing attacks and new attacks,from 0.62 to 0.84 about 35%.
Recently, large amount of information in IDS(Intrusion Detection System) can be un manageable and also be mixed with false prediction error. In this paper, we propose a data mining methodology for IDS, which contains uncertainty based on training process and post-processing analysis additionally. Our system is trained to classify the existing attack for misuse detection, to detect the new attack pattern for anomaly detection, and to define border patter between attack and normal pattern. In experimental results show that our approach improve the performance against existing attacks and new attacks, from 0.62 to 0.84 about 35%.
In dentistry. RadioVisioGraphy was introduced as a first electronic dental x-ray imaging modality in 1989. Thereafter. many types of direct digital radiographic system have been produced in the last decade. They are based either on charge-coupled device(CCD) or on storage phosphor technology. In addition. new types of digital radiographic system using amorphous selenium. image intensifier etc. are under development. Advantages of digital radiographic system are elimination of chemical processing, reduction in radiation dose. image processing, computer storage. electronic transfer of images and so on. Image processing includes image enhancement. image reconstruction. digital subtraction, etc. Especially digital subtraction and reconstruction can be applied in many aspects of clinical practice and research. Electronic transfer of images enables filmless dental hospital and teleradiology/teledentistry system. Since the first image management and communications system(IMACS) for dentomaxillofacial radiology was reported in 1992. IMACS in dental hospital has been increasing. Meanwhile. researches about computer-assisted diagnosis, such as structural analysis of bone trabecular patterns of mandible. feature extraction, automated identification of normal landmarks on cephalometric radiograph and automated image analysis for caries or periodontitis. have been performed actively in the last decade. Further developments in digital radiographic imaging modalities. image transmission system. imaging processing and automated analysis software will change the traditional clinical dental practice in the 21st century.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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