본 연구에서는 온라인 뉴스와 뉴스댓글로 부터 형성된 기업평판이 그 기업의 수익성과 어떠한 관계가 있는지를 알아보고자 하였다. 본 연구에서는 연구문제를 해결하기 위해 현대자동차, 신세계백화점, SK텔레콤, 아모레퍼시픽 네 기업을 대상으로 빅데이터 분석을 실시하였다. 연구 결과, 기업에 따라 온라인 뉴스와 뉴스댓글로 형성된 각각의 기업평판이 수익성에 미치는 영향은 차이가 나타났다. 현대자동차와 아모레퍼시픽과 같이 소비자가 직접 사용하는 제품제조기업인 경우 뉴스댓글로 형성된 기업평판이 더 큰 영향력을 나타났다. 또한 신세계백화점은 온라인 뉴스로 형성된 기업 평판의 영향력이 더 크게 나타났다. 반면 SK텔레콤은 수익성에 영향을 미치지 않았다. 결과를 바탕으로 본 연구는 기업의 평판관리에 있어 온라인 뉴스와 뉴스댓글을 중심으로 기업평판과 수익성 간의 관계를 알아봄으로써 평판관리전략을 수립하는데 기여하고자 한다.
SNS의 등장으로 인터넷 이용자들이 온라인에 남기는 텍스트의 양이 방대해지고 그 중요성이 강조되고있다. 특히 네이버의 영화 탭에서 볼 수 있는 영화 평점이나 리뷰는 실제로 관객들이 영화를 보기 전 해당 영화를 볼 것인지 결정하는 데 주요 요인이 되기도 한다. 본 연구는 실제 네이버 영화 리뷰 데이터를 가지고 평점을 예측하는 분석을 수행했다. 영화 리뷰 데이터를 분석하기 위해 평점의 분포를 통해 데이터 특성을 살펴보았고, 텍스트의 의미를 분석하기 위해 형태소 분석을 통한 한국어 자연어처리를 수행했다. 또한 평점 예측에 활용할 모델 선택을 위해 2-Class와 multi-Class 문제들에 대해 머신러닝과 딥러닝, 회귀와 분류 분석을 비교했으며, 오분류의 원인을 영화 리뷰 데이터 특성과 연관시켜 서술했다.
이미징 기술은 매질 자체의 구조특성 뿐만 아니라 유체의 유동특성을 분석하기 위해 공극규모, 코어규모, 그리고 중급규모에서 다양하게 활용되고 있다. 본 기술보고에서는 코어규모에서 유동실험과 이미징기술을 연계하여 균질매질, 균열매질, 그리고 불균질매질에서의 이산화탄소($CO_2$) 유동 특성과 함께 $CO_2$ 주입시 주입관정 주변에서 발생할 수 있는 염침전 현상, 균질매질과 균열매질에서의 모세관압 평가, 그리고 $CO_2$ 주입이 완료된 이후 나타나는 포획메커니즘 평가 등에 대해 살펴보았다. 이미징기술을 통해 코어내에서 시간에 따른 $CO_2$ 플룸을 이미지화 함으로써 유동특성을 분석할 수 있으며, 특히 균열이 포함된 매질과 불균질한 매질에서의 유동 및 저장특성을 평가할 수 있다.
본 논문에서는 LBP와 HSV 컬러 히스토그램을 이용한 내용 기반 영상 검색 방법을 제안한다. 영상 검색 시스템에서는 텍스트가 아닌 사용자가 원하는 특정한 객체를 포함하는 영상을 질의로 입력하여 원하는 영상을 검색한다. 대부분의 연구에서는 색상, 질감, 모양 등과 같은 전역 특징 값을 이용하여 영상을 검색한다. 이러한 전역 특징 값들은 하늘이나 바닥과 같은 배경이 큰 부분을 차지하는 영상에서는 특징 값의 대부분이 배경에서 추출되어 영상 검색의 성능 저하를 초래한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 컬러를 이용하여 영상의 배경을 고속으로 검출하고 배경의 영향을 줄여 관심 객체의 특징을 강조한다. 제안된 방법에서는 특징 값으로 HSV 컬러 히스토그램과 Local Binary Patterns을 사용한다. 또한, 색의 경계 부분의 패턴을 추출하기 위해 양자화 된 Hue 채널에서 Local Binary Patterns을 추출한다. 제안된 알고리즘의 성능 검증하기 위해, Corel 1000 database를 이용하여 실험한 결과 82% 이상의 높은 검색 정확도를 나타내었다.
We analyzed statistics study in 1695 patients, who had visited to the Dept. of surgery, ophthalmology & otolaryngology Hospital of Downtown Orirental Medicine Kyung Hee University from March, 1996 to July, 1998. The results were as follows. 1. Distribution of ophthalmology, otolaryngology and dermatology classification was $43.48\%\;in\;ophthalmology,\;16.70\%\;in\;rhinology,\;5.72\%\;in\;laryngology,\;17.94\%\;in\;dermatology\;and\;16.17\%$ in otiatrics. 2. Ophthalmology group were $31.93\%$ males and $47.90\%$ females in 10 years old within. In treatment term, opthalmology patients who had treated for 1 month within was $59.70\%$. Strabismus and visual disorder was the most common ophthalmo-disease. 3. Rhinology group were $30.00\%$ males in 10 years old within and $21.56\%$ females in 21-30years old. In treatmentm, rhinology patients who had treated for 1 month within was $53.71\%$. Rhinitis and sinusitis was the most common rhinio-disease. 4. Otiatrics group were $30.54\%$ males in 41-50 years old and $31.78\%$ females in 51-60 years old. In treatment term, otiatries patients who had treated for 1 month within was $53.28\%$. Tinnitus, hearing loss and otitis media was the most common otiatrics-disease. 5. Laryngology group were $29.27\%$ males in 31-40 years old and $28.57\%$ females in 51-60 years old. In treatment term. Laryngology patients who had treated for 1 month within was $91.75\%$ Epipharyngitis and abnormal sensation pharyngolarylgeal region was the most common laryngo-disease. 6. Dermatology group were $39.82\%$ males and $39.79\%$ females in 21-30 years old. In treatment term, dematology patients who had treated for 1 month within was $83.55\%$. Acne and Pruritus was the most common ophthalmo-disease.
본 연구는 비대면 시대의 온·오프라인 통합매장의 서비스 활성화를 위한 사례 연구이다. COVID-19로 인해 리테일 아포칼립스 위기가 심화되었고, 이를 극복하기 위해 오프라인 매장에 온라인 경험을 제공하는 피지털 전략이 주목을 받고 있다. 하지만 국내 유통업체의 대응은 초기단계이며 소비자의 접근성을 향상시키고 오프라인 매장을 활성화하기 위한 전략적 연구가 필요한 실정이다. 기술 발전에 따른 이론적 고찰을 통해 3가지 전략을 확인하였고, 국내외 선행 사례를 조사, 분석하여 4가지 전략으로 정리하였다. 도출된 전략을 유형화하여 결론적으로 3가지 핵심 전략을 제시하였다. 이 연구는 문헌 조사와 사례조사를 토대로 한 연구로서 향후 온·오프라인 통합매장을 활성화하기 위한 전략적 기초자료를 구축하는 데 도움이 될 것으로 기대한다.
개발도상국 및 소규모 지자체는 재정적인 여건이 불리하여 자체 버스정보시스템 도입에 한계가 있다. 하지만, 개발도상국은 열악한 사회 인프라 및 낮은 소득 수준에도 불구하고, 스마트폰의 보급률이 높으며, 온라인 콘텐츠, 소셜 미디어 보급 및 사용률이 매우 높은 실정이다. 스마트폰은 GPS 센서, 카메라 등 위치기반의 정보 수집 및 정보의 제공이 가능하기 때문에 고가의 현장 단말기를 대체할 수 있다. 본 연구는 고가의 현장단말기를 스마트폰으로 대체하고, 센터시스템은 클라우드 서버 기반으로 개발함으로써, 어디에나 적용 가능한 확장형 Open BIS 서비스 제시 및 플랫폼을 개발하고, 비즈니스 모델을 수립하는 것을 목적으로 한다.
트리밍 미디어와 압축 기술의 발전과 인터넷 사용의 확대로 디지털 음악, 비디오, 영상은 인터넷을 이용하여 사용자에게 순간적으로 배포되어질 수 있다. 하지만, 대부분 기존의 디지털 저작권의 관리는 안전하지 못하고 실시간적인 멀티미디어 응용에 의해 야기되는 데이터의 방대한 양의 처리를 빠르게 수행하지 못한다. Scalable video codec (SVC) 은 변화하는 네트워크 대역과 다양한 어플리케이션 목적에 적응 가능한 Spatial, Temporal, SNR 스케일러빌러티를 제공한다. 한편, 많은 멀티미디어 서비스에서 보안성은 인증받지 않은 사용자의 컨텐츠 접근과 분배를 제한하는 중요한 요소이다. 따라서 MPEG4-SVC에 적합한 새로운 암호화 시스템의 구현은 반드시 필요하다. 본 논문에서는 MPEG4-SVC의 스케일러빌러티 특성을 그대로 유지시켜주는 스케일러블 암호화 기술을 제안한다. 기본 레이어에는 선택적 암호화 기법을 적용하여 암호화하고 확장 레이어에는 다양한 Motion Vector Scrambling(MVS)과 인트라 모드 암호화 방법을 적용하였다. 복호화 단계에서는 각 암호화된 레이어마다 다른 암호화 키로 접근이 가능하다. 실험 결과에서 제안된 기술은 암호화 속도가 빠르고 에러에 강한 특성과 추가되는 비트스트림의 크기가 아주 적은 장점이 있다.
본 논문에서는 시간-주파수 영역에서의 이산 마스킹을 이용하여 잡음환경 음성의 음성 명료도를 높이는 방법에 대해 다루고자 한다. 잡음이 섞여 있는 음성신호를 시간-주파수 영역으로 분해하여, 상대적으로 잡음이 많이 섞여 있는 시간-주파수 영역의 신호를 마스크 "0"을 할당하여 제거함으로써 음성명료도를 향상시킬 수 있다. 이러한 이산 마스크를 추정하기 위해서는 각 시간-주파수 영역에서 신호 대 잡음 비를 추정하여 문턱값과 비교해야 하는데, 본 논문에서는 학습 기반의 신호 대 잡음 비 추정방법을 사용하여 문턱값과 비교하여 이산 마스크를 추정한다. 신호 대 잡음 비와 비교하기 위한 문턱값은 모든 주파수 대역에 대해 동일한 값을 이용하는 고정 문턱값 외에도 주파수 대역에 따라 학습 데이터의 분포로부터 최적의 값을 사용하는 최적 문턱값을 제안한다. 제안된 이산 마스크 추정 방법은 잡음 환경 데이터에 적용한 후, 피험자에게 들려주어 음성 명료도를 측정한다.
본 논문에서는 H.26L 동영상 부호화 표준 방식의 블록화 현상 및 링 현상을 효과적으로 제거하여 화질 개선된 영상을 얻기 위한 루프 필터 방식에 대한 제안한다. 기존 동영상 부호화 방식과 다른 형태의 움직임 보상 및 변환 방식을 기반으로 하는 H.26L 동영상 압축 방식의 블록화 현상 및 링 현상의 정도는 부호화 형태, 양자화 크기 및 움직임 정토에 의해 다르게 표현되므로 제안 방식에 서는 상기 정보에 따라 필터 형태 및 필터 계수가 다르게 설정되도록 하였으며, 필터 과정에서 발생할 수 있는 과잉 열화 현상을 줄이기 위한 제약 조건을 투영 연산 과정을 통해 정의하였다. 상기 부가 정보는 부호화부 및 복호화부 과정에서 이용 가능하므로 루프 필터 형태로 이용했으며, 부호화부 및 복호화부의 계산량을 절감하기 위해 알고리즘을 단순화 시켰다. 제안된 방식의 성능을 실험을 통해 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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