• Asia pacific journal of information systems
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• 제30권3호
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• pp.568-589
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• 2020

Recently, Social media has become a concern for businesses, including Small and Medium Enterprises (SMEs). SMEs began to adopt social media to support their performance. To benefit from the application of social media, SMEs must implement the right strategy. This study aims to analyze the factors that influence the use of social media in SMEs. Furthermore, alignment between social media functionalities and strategies and their effect on SME's performance are investigated. A case study is conducted in Gymi, a garment SMEs in East Java, Indonesia. The data collection includes interviews with the owner of SMEs, observations, and document analysis. Data analysis is performed by pattern matching, which matches the patterns from the literature with data from the case study. The results of this study show that cost-effectiveness, interactivity, and compatibility are factors that influence the use of social media in Gymi. The social media used by Gymi are Instagram, Facebook, YouTube, WhatsApp, and LINE. However, the main social media used to support Gymi's functions is Instagram. Gymi has a relatively good social media strategy as it has defined a specific goal, target audience, and channel selection for social media (Instagram). It also has specific resources and policies to handle social media. Gymi monitors and evaluates their social media content activities. These strategies are aligned with the Instagram feature used to support Gymi's function, particularly marketing, sales, customer service, and to some extent, internal operation. The alignment contributes to Gymi's performance measured by the increase in reputation (number of Instagram followers) and sales.

• Korean Journal of Radiology
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• 제23권9호
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• pp.921-930
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• 2022

Objective: To identify epidermal growth factor receptor (EGFR) mutations in lung adenocarcinoma based on ¹⁸F-fluorodeoxyglucose (FDG) PET/CT radiomics and clinical features and to distinguish EGFR exon 19 deletion (19 del) and exon 21 L858R missense (21 L858R) mutations using FDG PET/CT radiomics. Materials and Methods: We retrospectively analyzed 179 patients with lung adenocarcinoma. They were randomly assigned to training (n = 125) and testing (n = 54) cohorts in a 7:3 ratio. A total of 2632 radiomics features were extracted from the tumor region of interest from the PET (1316) and CT (1316) images. Six PET/CT radiomics features that remained after the feature selection step were used to calculate the radiomics model score (rad-score). Subsequently, a combined clinical and radiomics model was constructed based on sex, smoking history, tumor diameter, and rad-score. The performance of the combined model in identifying EGFR mutations was assessed using a receiver operating characteristic (ROC) curve. Furthermore, in a subsample of 99 patients, a PET/CT radiomics model for distinguishing 19 del and 21 L858R EGFR mutational subtypes was established, and its performance was evaluated. Results: The area under the ROC curve (AUROC) and accuracy of the combined clinical and PET/CT radiomics models were 0.882 and 81.6%, respectively, in the training cohort and 0.837 and 74.1%, respectively, in the testing cohort. The AUROC and accuracy of the radiomics model for distinguishing between 19 del and 21 L858R EGFR mutational subtypes were 0.708 and 66.7%, respectively, in the training cohort and 0.652 and 56.7%, respectively, in the testing cohort. Conclusion: The combined clinical and PET/CT radiomics model could identify the EGFR mutational status in lung adenocarcinoma with moderate accuracy. However, distinguishing between EGFR 19 del and 21 L858R mutational subtypes was more challenging using PET/CT radiomics.

• 한국축산식품학회지
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• 제44권2호
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• pp.284-298
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• 2024

Restructured meat (RM) products are gaining importance as an essential component of the meat industry due to consumers' interest in health benefits. RM products imply the binding or holding of meat, meat by-products, and vegetable proteins together to form a meat product with meat's sensory and textural properties. RM products provide consumers with diversified preferences like the intake of low salt, low fat, antioxidants, and high dietary fiber in meat products. From the point of environmental sustainability, RM may aid in combining underutilized products and low-valued meat by adequately utilizing them instead of dumping them as waste material. RM processing technique might also help develop diversified and new hybrid meat products. It is crucial to have more knowledge on the quality issues, selection of binding agents, their optimum proportion, and finally, the ideal processing techniques. It is observed in this study that the most crucial feature of RM could be its healthy products with reduced fat content, which aligns with the preferences of health-conscious consumers who seek low-fat, low-salt, high-fiber options with minimal synthetic additives. This review briefly overviews RM and the factors affecting the quality and shelf life. Moreover, it discusses the recent studies on binding agents in processing RM products. Nonetheless, the recent advancements in processing and market scenarios have been summarized to better understand future research needs. The purpose of this review was to bring light to the ways of sustainable and economical food production.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권5호
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• pp.111-118
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• 2024

In general network-based intrusion detection system is designed to detect malicious behavior directed at a network or its resources. The key goal of this paper is to look at network data and identify whether it is normal traffic data or anomaly traffic data specifically for accounting information systems. In today's world, there are a variety of principles for detecting various forms of network-based intrusion. In this paper, we are using supervised machine learning techniques. Classification models are used to train and validate data. Using these algorithms we are training the system using a training dataset then we use this trained system to detect intrusion from the testing dataset. In our proposed method, we will detect whether the network data is normal or an anomaly. Using this method we can avoid unauthorized activity on the network and systems under that network. The Decision Tree and K-Nearest Neighbor are applied to the proposed model to classify abnormal to normal behaviors of network traffic data. In addition to that, Logistic Regression Classifier and Support Vector Classification algorithms are used in our model to support proposed concepts. Furthermore, a feature selection method is used to collect valuable information from the dataset to enhance the efficiency of the proposed approach. Random Forest machine learning algorithm is used, which assists the system to identify crucial aspects and focus on them rather than all the features them. The experimental findings revealed that the suggested method for network intrusion detection has a neglected false alarm rate, with the accuracy of the result expected to be between 95% and 100%. As a result of the high precision rate, this concept can be used to detect network data intrusion and prevent vulnerabilities on the network.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권33호
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• pp.363-382
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• 2013

TV 방송 프로그램에서의 '타이포그래피'는 10여 년 전만해도 단순히 영상의 이해나 정보 전달을 위한 보조 역할에 불과했지만, '키네틱 타이포그래피(Kinetic Typography)'라는 새로운 형태의 타이포그래피 방식을 사용하여 방송제작에 중요한 구성요소로 자리 잡았다. 더 나아가 비주얼로서의 기능과 예술 표현의 수단이 되었으며, 특히 이러한 키네틱 타이포그래피는 TV 예능 프로그램에서 자주 접할 수 있다. 본 논문에서는 TV 예능 프로그램 중에서도 시청률이 높게 나타난 <1박2일>, <런닝맨>, <무한도전> 세 프로그램을 전개방식, 위치, 자막의도, 표현기법, 색상, 서체 등 여섯 가지로 나누어 분석하여 키네틱 타이포그래피의 활용 요소와 디자인적 요소를 알아보고자 한다. 키네틱 타이포그래피의 활용 요소인 전개방식에서는 Cut에서 시작해 Cut으로 끝나는 기법이 주를 이루지만, 그 외의 기법은 <무한도전>의 경우 Z축인 줌인(Zoom-In), 줌아웃(Zoom-Out), <1박2일>은 X축인 펜(Pan), <런닝맨>은 Y축인 틸트(Tilt)를 주로 사용하여 대화와 상황표현을 나타냈다. 타이포그래피의 디자인적 요소를 나타내는 표현기법, 색상, 서체에서는 큰 공통점을 제외한 나머지 요소는 각 프로그램의 개성에 따라서 다르게 나타났다. 이와 같은 분석을 토대로 도출되는 결과는 앞으로 TV 예능 프로그램의 발전과 방송매체 관계자들에게 앞으로 나아갈 키네틱 타이포그래피의 활용방안을 제시해 본다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권3호
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• pp.11-22
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• 2010

본 논문은 컨텍스트 기반의 지능형 영상 감시 시스템 구현에 관한 연구로써 기존 연구의 시공간적 제약성 및 실시간 처리가 어려운 단점을 보완하여 초당 30 프레임으로 이루어져 있는 저해상도 동영상(320*240)을 대상으로 다양한 환경에서 실시간 처리가 가능한 움직임 검출 및 장면 분석 알고리즘을 제안하고 이를 이용해 동영상 감시 시스템을 구축한다. 먼저 장면 분석을 수행하기 위한 전처리 과정인 움직임 검출 알고리즘에서는 연속된 프레임 중 의미 없는 유사 프레임과 배경을 제거하고 움직임 영역만을 검출하기 위해 웨이브렛 변환과 에지 히스토그램을 이용하여 샷의 경계를 검출한다. 다음으로 키프레임 선정 파라미터에 의해 샷 경계 내 대표 키프레임을 선정하며, 에지 히스토그램 및 수학적 형태론을 이용하여 움직임 영역만을 검출한다. 장면 분석 알고리즘에서는 검출된 객체의 수직 수평 비율과 질량 중심을 통해 재구성된 허프 변환 후의 각도를 이용해 독립 객체 분석을 수행하며, '서다, 걷다, 눕다, 앉다'의 4가지 기본 상황 정보를 정의한다. 또한 각 상황의 연결 상태 추정을 통해 일반 상황 및 위급 상황으로 구성되는 단순 상황 모델을 정의함으로써 장면 분석을 수행하며, 제안된 알고리즘의 실시간 처리 가능성을 확인하기 위해 시스템을 구성한다. 제안된 시스템은 저해상도 영상을 대상으로 인식률 면에서 평균 92.5%의 성능을 보였으며, 처리속도는 프레임 당 평균 0.74초로 실시간 처리가 가능함을 확인하였다.

• 벤처창업연구
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• 제10권2호
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• pp.27-42
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• 2015

벤처기업에 관한 기존의 연구들은 자원을 획득하고 보유자원을 재조합하여 내부역량을 확보하기 위한 방법에 논의에 집중되었다. 하지만 자원과 역량이 부족한 벤처기업에게 중요한 것은 환경변화의 이해를 통해 기회를 포착하고, 생존할 수 있도록 안정적인 시장진입을 가능하게 하는 전략제시가 필요하다. 이를 위해, 본 연구는 벤처기업이 지배적 디자인 경쟁 환경의 산업에 진입하여 성공할 수 있었던 이유를 기회포착이라는 개념을 통해 알아보고자 한다. 기회포착은 벤처기업이 구현할 수 있는 역량을 고려하여 기회를 인식하는 것으로서 시장에 판매할 수 있는 재화 및 서비스를 공급하기 위해 필요한 기술을 선택하고, 기술획득에 필요한 협력방식을 선택하는 역량을 의미한다. 본 연구는 벤처기업의 기회인식과 전략적 대응방식에 주목하여 시장진입에 성공할 수 있었던 이유를 살펴보기 위해 지배적 디자인 경쟁이 진행되었던 산업에 진입하여 안정적으로 자리를 잡은 하드웨어 분야와 소프트웨어 분야 벤처기업 1곳 씩 선정하여 성공적인 진입이 가능했던 이유와 업종별 특성에 따른 차이점을 알아보았다. 연구결과 지배적 디자인 경쟁이 벌어지고 있는 환경에서 각 기술진영의 업체들은 자신의 기술이 확대되어 표준화가 되는 것이 목적이기 때문에 하드웨어 업체는 가격인하를 통한 시장 확대에 집중하였으며, 소프트웨어 업체는 보완기술의 보편화를 이루어 더 많은 사용자가 참여할 수 있게 유도하는데 노력한다. 지배적 디자인 경쟁환경은 벤처기업의 업종에 따라 기회포착 인식의 차이를 갖게 하는데 하드웨어 업체는 잠재수익률에 대한 기회인식의 차이로 인해 발생하는 틈새시장을 확보하도록 핵심기술을 확보하는 것이 중요하며, 소프트웨어 업체는 다수의 사용자가 참여하도록 유도하는 보완기술에 기회를 인식해야 함을 알 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.661-668
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• 2018

피부 저항을 이용한 생체 신호는 스트레스성 질환에 따라 각각 다른 특성을 보이고 있으며 이 특성을 이용하여 스트레스성 질환을 진단하는 생체진단 장비들이 개발 되었으며, 장비들은 피부 저항 측정기에서 측정한 신호를 해석하기 쉽게 출력해주며, 그 분야의 전문가는 출력 신호를 직접 보고 어떤 스트레스성 질환의 가능성이 높은지를 판단하게 된다. 하지만 각 측정 대상자에게서 측정된 생체 신호를 분석하여 측정 대상자가 어떤 스트레스성 질환을 가지고 있는지를 사람이 정확히 판단하기는 매우 어려울 뿐만 아니라 판단의 결과가 잘못될 가능성도 매우 높다. 이런 문제점을 해결하기 위하여 본 연구에서는 머신러닝 기법을 이용하여 측정된 신호가 어떤 스트레스성 질환의 신호에 해당하는지를 판단하는 기능을 구현하였다. 측정 장비의 낮은 컴퓨팅 능력을 고려하여 분류 기법은 SVM을 사용하였으며, 훈련 데이터와 테스트 데이터는 13개의 질환을 중심으로 오차범위 5를 사용하여 각 질환 당 1,000개를 랜덤하게 생성하여 사용하였다. 모의실험 결과에서 90% 이상의 판단 정확도를 보였으며 앞으로 측정 장비가 실제로 환자들에게 적용되면 다시 생성된 데이터로 분류기를 재훈련 할 수 있게 구성하였다.

• 융합보안논문지
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• 제13권5호
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• pp.187-196
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• 2013

최근 학교폭력이 심각한 사회적 병리현상으로 대두되는 시점에서 2012년 2월 국무총리실 주재로 안전행정부와 교육과학기술부 합동으로 "학교폭력근절 종합대책"이라는 정책적 안전장치가 마련되었다. 이 정책은 2012년 3월부터 1년간 시범운영을 하게 되었으나, 실효성에 대한 우려의 목소리가 일각에서는 적지 않게 제기되고 있는 실정이다. 그래서 본 연구는 "학교폭력근절종합대책"에 대한 실효성을 검증해 보고자 각 정책항목(근본대책)을 5점 Likert 척도로 설문지를 구성한 후 서울에 소재하고 있는 고등학교에 재직 중인 172명의 교사들을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 근본대책 가운데, '교육 전반에 걸친 인성교육 실천'에 대한 대책안 총 12개(관련없는 1문항 제외) 가운데, '다양한 예술교육 기회 확대 및 독서활동을 지원'이 평균값이 가장 높게 나타났으며, 다음으로는 '인성발달 관련 특기사항 결과를 입학사정관전형, 자기주도 학습 전형에 반영'이 높게 나타났다. 그리고 '가정과 사회의 역할 강화'에 대한 대책안 총 3개 가운데, '범정부적으로 학교폭력 근절을 위해 방송, 언론, 시민단체와 연계하여 연중 캠페인 실시'가 평균값이 가장 높게 나타났다. 마지막으로 '게임 인터넷 중독 등 유해요인 대책'에 관한 대책안 총 7개 가운데, '게임 인터넷 중독 예방을 위한'학생 생활지도 요령'에 따라 단계적으로 게임 인터넷 중독 예방교육 강화'가 평균값이 가장 높게 나타났으며, 다음으로 '인터넷 중독 예방교육에 필요한 다양한 교육용 콘텐츠를 개발하여 현장에 보급'으로 조사되었다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제17권3호
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• pp.32-42
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• 2016

현재 국내 대부분의 토목 건축 구조물이 BIM 정보가 부재한 상황에서 준공 BIM(as-built BIM)의 수요가 점차 증가하고 있다. 준공 BIM 구축을 위한 공간자료 취득에는 고밀도의 포인트 클라우드를 생성할 수 있는 레이저 스캐너가 주로 활용되고 있다. 하지만 기존의 고정식 스캔 시스템은 이동이 번거롭고, 정밀한 위치 선정이 필요 하며, 스캔 자료 정합을 위해 별도의 표지를 설치하거나 공액점을 추출하는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 수작업을 최소화하기 위해 기존의 고정식 스캔 시스템을 대체할 수 있는 이동식 스캔 시스템을 제안하고자 하며, 기반 기술로 graph-based SLAM을 적용하였다. 테스트 장비는 총 세 개의 2차원 스캐너를 탑재하고 있으며, 중앙의 한 개는 수평으로 설치되어 graph 구축을 통한 이동경로취득에 사용되었고, 좌우 두 개는 수직으로 설치되어 시스템 진행의 연직 방향으로 주변 구조물에 대한 3차원 스캔 정보 취득에 사용되었다. 개발된 graph-based SLAM은 이동경로 상에 누적된 위치오차를 해소하기 위한 loop closure 처리 방법으로 Adaboost 기계학습을 적용하였다. 이는 특히 본 연구에서 사용한 장비와 같이 기계학습을 위한 다수의 feature 정보를 제공할 수 있는 멀티 스캐너 시스템에 적합한 방식이며, 두 실내공간을 대상으로 한 테스트에서 단일 스캐너 대비 false positive rate를 각각 7.9% 및 13.6%까지 줄일 수 있었다. 최종적으로 연구대상지역의 2차원 및 3차원 지도 구축을 통해 개발된 graph-based SLAM의 효용성을 확인하였다.