International journal of advanced smart convergence
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제11권1호
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pp.55-63
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2022
Although research on the leader's or speaker's voice has been continuously conducted, existing research has a single point of view. Sound analysis of voice characteristics has been studied from engineering perspectives, and leadership trait theory has been studied from a business perspective. Convergence studies on leader voice and member cognition are being attempted today. Convergence research on voice has a positive effect on refinement of voice analysis, diversification of voice use, and establishment of voice utilization strategy. This study explains the current flow of research on convergence between speaker's voice and listener's perception, and suggests a direction for the future development of voice fusion research. Furthermore, in connection with AI in the 4th industrial age, new attempts for voice research are sought. First, advances in AI focus on strategically generating the voices needed for individual situations. Second, the voice corrected in real time will support the leader and speaker to utilize the desired voice type. Third, voices through AI based on big data will affect the cognition, attitude and behavior of individual listeners who members, customers, and students in more diverse situations. The purpose and significance of this study is to suggest the way to research the leader's voice recognized by members, and to suggest a method that can be applied in various situations.
In this paper, it leads the approach of fusing multiple RGB cameras for visual objects recognition based on deep learning with convolution neural network and 3D Light Detection and Ranging (LiDAR) to observe the environment and match into a 3D world in estimating the distance and position in a form of point cloud map. The goal of perception in multiple cameras are to extract the crucial static and dynamic objects around the autonomous vehicle, especially the blind spot which assists the AV to navigate according to the goal. Numerous cameras with object detection might tend slow-going the computer process in real-time. The computer vision convolution neural network algorithm to use for eradicating this problem use must suitable also to the capacity of the hardware. The localization of classified detected objects comes from the bases of a 3D point cloud environment. But first, the LiDAR point cloud data undergo parsing, and the used algorithm is based on the 3D Euclidean clustering method which gives an accurate on localizing the objects. We evaluated the method using our dataset that comes from VLP-16 and multiple cameras and the results show the completion of the method and multi-sensor fusion strategy.
This study is to find out how psychological characteristics and management capabilities of small manufacturers influence business performance through parameters including self-efficiency, network, and collaboration strategies. The survey was implemented between December 26, 2017 and January 15, 2018. The final 439 valid questionnaires were collected and used for analysis. The results were followed. First, the relationship between psychological characteristics and self-efficiency, and the path coefficient for psychological characteristics and network were significant. Second, management capabilities was related to self-efficiency, and the path factor for managing capability and network relationships was significant. Lastly, the path coefficients for self-efficiency and collaboration strategies were not significant, and the path coefficients for network and collaboration strategies were significant.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권1호
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pp.105-125
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2024
Gliomas are the most common malignant brain tumor and cause the most deaths. Manual brain tumor segmentation is expensive, time-consuming, error-prone, and dependent on the radiologist's expertise and experience. Manual brain tumor segmentation outcomes by different radiologists for the same patient may differ. Thus, more robust, and dependable methods are needed. Medical imaging researchers produced numerous semi-automatic and fully automatic brain tumor segmentation algorithms using ML pipelines and accurate (handcrafted feature-based, etc.) or data-driven strategies. Current methods use CNN or handmade features such symmetry analysis, alignment-based features analysis, or textural qualities. CNN approaches provide unsupervised features, while manual features model domain knowledge. Cascaded algorithms may outperform feature-based or data-driven like CNN methods. A revolutionary cascaded strategy is presented that intelligently supplies CNN with past information from handmade feature-based ML algorithms. Each patient receives manual ground truth and four MRI modalities (T1, T1c, T2, and FLAIR). Handcrafted characteristics and deep learning are used to segment brain tumors in a Global Convolutional Neural Network (GCNN). The proposed GCNN architecture with two parallel CNNs, CSPathways CNN (CSPCNN) and MRI Pathways CNN (MRIPCNN), segmented BraTS brain tumors with high accuracy. The proposed model achieved a Dice score of 87% higher than the state of the art. This research could improve brain tumor segmentation, helping clinicians diagnose and treat patients.
생체 염 농도에서도 항균활성을 유지할 수 있는 선형 ${\alpha}$-helical 항균 펩타이드를 M13 펩타이드 라이브러리로부터 탐색할 수 있는 새로운 방법을 개발하였다. M13의 pIII은 magainin 유도체인 MSI-344와 indolicidin과 융합된 상태에서도 파아지의 viability에 영향을 주지 않는 것으로 보아, MSI-344와 indolicidin의 대장균에 대한 독성을 중화할 수 있는 것으로 판단되며, 따라서 대장균에서 항균 펩타이드 라이브러리의 제조가 가능함을 증명하였다. 선형 항균 펩타이드의 보존된 부위를 바탕으로, 13개의 아미노산 잔기로 구성된 semi-combinatorial 항균 펩타이드 라이브러리를 M13를 이용하여 제조하였다. 제조된 파아지 라이브러리는 먼저 적혈구에 흡착시켜, 높은 용혈 역가를 가질 가능성이 있는 파아지를 제거한 후, 높은 염 농도에서 Pseudomonas aeruginosa와 Staphylococcus aureus에 흡착할 수 있는 파아지를 탐색하였다. 탐색된 펩타이드들은 염이 없는 조건에서는 비교적 낮은 항균 역가를 보였지만, P06와 S18 펩타이드의 경우, 생체 염 농도보다 높은 150 mM $Na^+$, 2 mM $Mg^{2+}$, 2 mM $Ca^{2+}$의 조건에서도 항균 역가가 영향을 받지 않았으며, 심각한 용혈 역가 또한 보이지 않았다. 본 연구에서 개발한 대상 세균에 대한 흡착능력을 이용한 탐색방법은 salt-tolerant antimicrobial peptide의 개발의 새로운 가능성을 제시하였다.
불확실한 미래와 급변하는 환경에서 기업은 혁신적인 경영활동을 필요로 한다. 주요 선진국들은 가치와 비전을 창출하는 경영전략으로 디자인을 통해 다양한 고부가가치 창출하여 벤처 및 창업기업의 육성과 기업 경쟁력을 확보하고 있다. 그렇기 때문에 기업은 디자인을 활용하여 기업의 가치를 높이고 신제품 및 서비스로 신시장을 개척하는 디자인산업에 많은 관심과 지원이 집중되고 있는 실정이다. 따라서 기업은 혁신적이고 창의적인 활동이 요구되며, 기업가정신의 함양을 통해 창조적인 기업으로 이끌어야 한다. 이제 기업가정신은 개인적 수준을 넘어 조직적 수준에서 효과적인 프로세스를 구축함으로써 성공적인 기업가정신을 제고해야 할 것이다. 이에 본 연구는 창의적 활동이 적극적으로 요구되는 디자인산업 내 디자인기업 구성원 351명을 대상으로 사내 기업가정신의 개인 및 조직 관점에서 실증 분석을 하였다. 본 연구결과는 디자인기업 구성원의 기업가적 역량, 기업가적 태도, CEO 지원은 문화와 구조에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 구성원의 기업가적 역량, 기업가적 태도, CEO 지원은 운영체계에 영향이 없는 것으로 나타나 사내 기업가정신의 활성화를 위한 운영체계 구축이 필요하다는 결과를 도출했다. 본 연구를 통하여 디자인기업의 사내 기업가정신 수준을 높여야 하는 당위성을 강조하고 기업의 지속적인 성장을 위한 기업가정신 제고의 방안이 요구된다. 또한 개인 수준에서 구성원의 기업가정신이 조직 수준에서 발현될 수 있도록 체계적인 운영체계를 마련하여 인프라를 적극적으로 활용하는 것이 중요하다는 실무적 시사점을 제언하였다.
Drug delivery to the brain may be achieved by producing chimeric peptide, attaching the drug to protein 'vectors' which are transported into the brain from the blood by a receptor-mediated transcytosis through the blood-brain barrier (BBB). Since the BBB expresses high concentrations of transferrin receptor, and it was reported that anti-transferrin receptor mouse monoclonal antibody (OX26) undergoes transcytosis through the BBB, it is logical to assume that a drug delivery system via transferrin receptor-mediated transcytosis is a promising strategy. In the present study, therefore, we tested feasibility of several OX26 based vectors for the brain delivery of a model drug. Avidin-based delivery vectors such as OX26-streptavidin (OX26-SA), OX26-neutralite avidin (OX26-NLA) were chemically synthesized vectors and OX26 immunoglobulin G 3 type $C_{H}3$ fusion avidin $(OX26\;IgG3C_H3-AV)$ was genetically engineered. To improve the efficiency of producing chimeric peptide, we used avidin-biotin technology. Pharmacokinetics of $[^3H]biotin$ bound to OX26-SA, OX26-NLA and $OX26\;IgG3C_H3-AV$ was determined by intravenous injection technique, and their stabilities in plasma were analyzed using HPLC. The brain delivery of $[^3H]biotin$ bound to OX26-SA, OX26-NLA and OX26\;$IgG3C_{H}3-AV$ (expressed as %ID/g brain) was $0.22{\pm}0.01$, $0.18{\pm}0.01$ and $0.25{\pm}0.09$, respectively. The areas under the plasma concentration versus time curve (AUC) for OX26-SA, OX26-NLA, $OX26\;IgG3C_H3-AV$ from time zero to 60 min were $209{\pm}10$, $195{\pm}9$, $134{\pm}29\;%ID\;min/ml$ respectively and their total clearances $(CL_{tot})$ were $1.00{\pm}0.09$, $1.08{\pm}0.07$ and $1.54{\pm}0.29\;ml/min/kg$, espectively. These results showed that these vectors possess preferable pharmaceutical (e.g., resonable stability) and pharmacokinetics (e.g., significant brain uptake and enhanced AUC) for brain delivery. Therefore, these vectors may be broadly useful in the brain delivery of drugs that are not transported into the brain to a significant extent.
아리 폴만 감독의 <더 콩그레스 The Congress>는 실사영화와 애니메이션의 하이브리드 영상으로 제작되었으며 포스트모더니즘 예술의 핵심에 있는 패러디를 통해서 의미를 해체하고 새로운 의미를 구축하며 특유의 세계관과 독창적인 미학을 창출해 내었다. 많은 예술가는 고대부터 패러디를 통해서 대중과의 소통을 시도했다. 패러디는 대상을 풍자하고 조롱하면서 관계와 소통의 맥락을 만들어 나가며 발전해 왔고, 오늘날 모든 예술 분야에서 대중적인 표현 방법으로 자리 잡았다. 디지털 미디어의 발달과 예술가들의 실험적인 시도들이 이어지면서 현대의 패러디는 그 개념 또한 실용적으로 확장되고 있다. 본 연구에서는 그 확장된 패러디의 현대적 개념이 내포하는 의미들과 유사개념들을 이론적으로 고찰하고 포스트모더니즘 예술에서 주요 창조 전략으로 사용되면서 나타난 포스트모던 패러디의 네 가지 특징을 1) 상호텍스트성, 2) 장르의 해체와 융합, 3) 아이러니의 강화, 4) 패스티쉬로 도출해 내었다. 첫째, 배우 로빈 라이트가 실명으로 등장하며 자기 반영적인 상호텍스트성을 보여주고 있다. 복제의 세계, 환각의 세계를 창조해 내기 위해 수많은 유명인, 상징, 이미지 등을 차용하고 패러디하면서 상호텍스트적 세계를 창조해 내고 디지털 시대의 폐해를 비판한다. 둘째, 장르의식의 붕괴만이 아니라 모든 형식을 해체하고 융합하면서 독특한 새로운 미학을 창조하고 시간적 동시성과 공간적 상호성을 갖게 했다. 셋째, 패러디를 통하여 아이러니를 극적으로 강화해 내며 주제를 비판적으로 강조해 낸다. 넷째, 허구 세계를 만들어 내기 위해 사용한 각각의 많은 차용은 비판성이 없는 공허한 패러디인 패스티쉬이며 이것은 포스트모더니즘 예술에서 패러디의 심화된 현상이라고 볼 수 있다. 본 연구는 포스트모던 패러디의 특징들이 이 작품에 어떻게 나타나는지 분석함으로써 실용적으로 발전되고 있는 현대적 패러디와 포스트모더니즘의 연관성에 대해 논의한다. 나아가 <더 콩그레스 The Congress> 분석을 통하여 패러디를 사용하여 실험적인 예술을 창조해내는 포스트모더니스트들의 세계관과 창작방법을 논의한다.
최근 건축정보 분야에서는 터널, 교량 등 도시의 인프라에도 건축정보모델링(BIM: Building Information Modeling)이 적용되면서 대형화된 도시 건축물의 유지 및 관리를 위해 BIM 뿐만 아니라 건물의 외부환경에 대한 정보가 필요하게 되었다. 또한, 건축물정보모델 및 도시/지리정보 모델 간 정보의 상호운용성을 바탕으로 다양한 시뮬레이션 및 도시계획, 국토보안 등 기타 응용프로그램에서의 상당한 이익과 발전을 가져올 수 있다는 관점에서 공간정보와 빅 데이터의 융합은 강한 잠재력을 지니고 있다. 이에 본 연구에서는 건축정보 분야의 개방형 BIM(open BIM) 표준모델인 IFC(Industry Foundation Classes)와 GIS분야의 표준모델인 CityGML의 정보를 효율적으로 연계하기 위해 IFC와 CityGML, LandXML의 정보체계 및 형상표현의 차이점을 비교분석하였으며 공간정보 분석을 위한 객체기반의 건축 도시통합모델의 개발방향을 제시하고 BIM과 GIS 간의 기초 융합전략 및 활용방안을 마련하고자 하였다.
The purpose of this study was to observe a case study of pop-up stores in an apparel company in Korea in order to evaluate different feel and to determine the purchase behavior of pop-up visitors of three major fashion brands. This research was conducted through secondary data collection and primary data collection. A survey was conducted among NIKE, KUHO, and PUMA pop-up store visitors who were 20 to 40 years old, via questionnaires. Data were collected on-line and off line at the pop-up store. Data were analyzed using SPSS program. Through data analysis, we learned that most of the study participants were captivated by the digital elements in the environment of the NIKE pop-up store. Puma, the second most favorably ranked, was favored for its interior design. Meanwhile, KUHO stimulated its customers with its limited edition fashion products at a good price. Several feels of visitors about the pop-up stores were significantly different among the 3 different brands. There was a significant difference in purchase criteria, such as brand recognition, size, and design among visitors of the three different brands. Visitors who preferred KUHO considered design of products more than NIKE-preferred visitors. In conclusion, the clothing pop-up stores have the possibility of satisfying consumers' desires. Each brand can achieve a good performance in promotion with a differentiated strategy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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