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경제적, 산업구조적, 문화적 요인을 기반으로 한 주요 국가의 한국 품목별 수입액 예측 모형 개발: 한국의, 한국에 대한 문화적 요인을 중심으로 (Development of the forecasting model for import volume by item of major countries based on economic, industrial structural and cultural factors: Focusing on the cultural factors of Korea)

  • 전승표;서봉군;박도형
    • 지능정보연구
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    • 제27권4호
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    • pp.23-48
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    • 2021
  • 한국경제는 지난 수십년간 정부의 수출전략정책에 힘입어 지속적으로 경제 성장을 이룩해왔으며, 수출의 증가는 경제의 효율성 향상, 고용창출, 기술개발 촉진 등 우리나라의 경제 성장을 견인하는 주도적인 역할을 해왔다. 전통적으로 우리나라 수출에 영향을 미치는 주요 요인은 크게 경제적 요인과 산업구조적 요인이라는 두가지 관점에서 찾아볼 수 있다. 첫번째, 경제적 요인은 환율과 글로벌 경기 변동과 관련된 것으로서, 환율이 우리나라 수출에 미치는 영향은 환율 수준 및 환율 변동성에 따른 영향으로 나누어 살펴볼 수 있으며, 글로벌 경기 변동은 세계 수입 수요에 영향을 미쳐 우리나라 수출을 좌우하는 절대적 요인으로 볼 수 있다. 두 번째, 산업구조적 요인은 국제 분업화의 둔화, 중국의 특정 수입품 자국내 대체 증가, 수출 주력 산업의 해외생산 형태 변화 등 산업이나 제품에 따라 발생한 고유한 특징이다. 가장 최근 글로벌 교류와 관련된 연구들을 살펴보면, 경제적 요인 및 산업구조적 요인과 더불어 문화적인 측면이 중요함을 여러 문헌에서 피력하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 각국의 한국 수입액 예측 모형에 문화적 요인을 함께 반영하여 예측 모형을 개발하고자 하였으며, 구체적으로 문화적 요인이 수입액에 미치는 영향을 PUSH-PULL 프레임워크 관점에서 반영해보고자 하였다. PUSH 관점은 한국이 자신의 브랜드를 개발하고 적극 홍보하는 관점으로 K-POP, K-FOOD, K-CULTURE 등으로 대표되는 한국의 브랜드에 대한 각국의 관심 정도로 정의할 수 있다. 또한, PULL 관점은 각 국가의 국민들의 문화적, 심리적 특징으로 해당 국가의 지배체계, 남성성, 위험 회피성, 시간에 대한 단기/장기 지향성 등으로 대표되는 각 국의 문화 코드로서 한류문화를 얼마나 수용할 성향을 띄고 있는지로 정의할 수 있다. 본 연구에서 제시한 최종 예측 모델의 고유한 특징은 Design Principle에 기반하여 설계한 것인데, 1) 신규로 추가한 데이터 소스를 통해 한국에 대한 관심 및 문화적 특성이 반영될 수 있는 모형으로 구축하였고, 2) 경제적 요인 등의 변화와 품목 및 국가 Code를 입력하면 예측값을 바로 불러올 수 있도록 실용적으로 편의성 있게 설계하였으며, 3) 이론적으로도 의미 있는 결과를 도출하기 위해서 입력과 목표 변수간의 관계를 해석 가능한 알고리즘을 중심으로 설계하였다는 점이다. 본 연구는 기술적 측면, 경제적 측면, 정책적 측면에서 의미 있는 시사점을 제시할 수 있으며, 수입액 예측 모형을 활용하여 중소·중견기업의 수출 지원 전략에 의미 있는 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.

항공영상을 이용한 을숙도 지형의 정량적 변화 분석 (Analysis of Quantitative Topographical Change in Eulsuk-Island Using Aerial Images)

  • 이재원;송유진;김용석;박홍주
    • 한국측량학회지
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    • 제29권5호
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    • pp.527-534
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    • 2011
  • 본 연구에서는 낙동강하구 을숙도 지역에 대하여 1983년부터 2007년까지 장기간의 고해상도 항공영상을 이용한 지형변화 분석을 최초로 실시하였다. 먼저, 과거 항공사진의 사진기준점 측량을 위해서는 과거부터 존재하고 있는 특정점에 대하여 GPS를 이용하여 지상기준점(GCP : Ground Control Point) 측량을 실시, 이후 이를 이용한 과거 항공영상의 사진기준점 작업 수행 시 1m 정도의 정확도를 얻을 수 있었다. 이후 사진기준점측량 결과를 바탕으로 정사영상을 제작하여 과거부터 최근까지의 지형변화에 대한 정량적 분석을 수행하였다. 이로부터 연구 대상지에 대한 각 연대별 변화요인에 따른 전체면적, 건설현장, 식생, 건물과 도로의 면적 변화량을 알 수 있었다. 전체 면적의 경우 1983년부터 1992년까지 감소하다가 이후 변화가 거의 일어나지 않았다. 개발이 진행됨에 따라 식생은 지속적으로 감소하였고, 건물과 도로의 경우 그 면적이 전반적으로 증가함을 알 수 있었다. 본 연구의 결과는 인위적, 자연적 영향으로 인하여 변화가 예상되는 을숙도와 낙동강 하구의 지형변화 모니터링을 위한 기초자료로 활용될 것이다.

아프리카에 진출한 중국기업의 해외직접투자에 관한 연구 (Chinese FDI in Africa)

  • 박종돈
    • 통상정보연구
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    • 제16권1호
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    • pp.25-42
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    • 2014
  • 본 연구는 중국에 진출한 아프리카기업의 내생변수인 해외시장몰입이 마케팅전략과 시장진입전략에 어떤 영향을 미치는지를 실증분석 하였고, 해외시장몰입과 기업성과만족도의 상관관계분석을 살펴보았다. 해외시장몰입은 중국기업의 성과만족도에 유의한 정(+)의 영향을 보였다. 시장진입전략과 마케팅전략은 중국기업이 아프리카에 해외직접투자를 진행할 때 기업의 해외시장몰입도에 완전매개효과로 나타났다. 또한 중국기업이 해외활동을 진행할 때 시장진입전략과 마케팅전략의 효과를 분석 검증해 봄으로써 앞으로 아프리카에 직접투자 시 효과적인 제안 및 시사점을 제시하였다.

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SIFT와 신경망을 이용한 학습 기반 차량 번호판 검출 (Learning-based Detection of License Plate using SIFT and Neural Network)

  • 홍원주;김민우;오일석
    • 전자공학회논문지
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    • 제50권8호
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    • pp.187-195
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    • 2013
  • 차량 번호판 검출의 기존 연구들은 대부분 높은 성능을 얻기 위해 영상 획득 환경을 제한한다. 본 논문은 제약사항이 적은 환경에서 다양한 종류의 차량 번호판을 검출하기 위해 SIFT와 신경망을 이용한 새로운 방법을 제안한다. SIFT는 영상의 크기, 회전 변화에 불변하는 지역특징으로서 처리해야 할 환경이 고정되지 않은 경우에도 분별력이 뛰어나다. 영상에서 추출한 SIFT를 번호판 내부의 것(내부 부류)과 외부의 것(외부 부류)으로 나누어 2부류 분류기를 학습한다. 분류기는 신경망을 사용하며, 찾고자 하는 번호판의 종류를 학습 집합에 포함하는 것으로 다양한 종류의 번호판을 동일한 알고리즘으로 검출할 수 있다. 제안하는 방법은 입력 영상에서 지역특징을 추출하고 미리 학습한 분류기로 번호판 내부 부류를 가려낸다. 분류기의 성능이 높지 않더라도 분류 결과 내부 부류는 번호판 내부에 밀집하여 나타나고 번호판 외부에서는 흩어져 나타난다. 이러한 특성을 이용해 지역특징 맵을 만들고, 이 맵에서 임계값 이상인 전역 최댓값을 번호판 영역으로 검출한다. 다양한 환경에서 데이터 베이스를 수집하고 지역특징 분류와 번호판 검출 알고리즘을 실험한다. 지역특징을 분류기로 분류한 결과 정인식률은 97.1%, 정확률은 62.0%, 재현율은 50.2%를 보였다. 정인식률에 비해 정확률과 재현율은 낮았지만, 번호판 검출 결과 98.6%의 높은 검출 성능을 보였다.

3차원 뇌 자기공명 영상의 비지도 학습 기반 비강체 정합 네트워크 (Unsupervised Non-rigid Registration Network for 3D Brain MR images)

  • 오동건;김보형;이정진;신영길
    • 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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    • 제15권5호
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    • pp.64-74
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    • 2019
  • 비강체 정합은 임상적 필요성은 높으나 계산 복잡도가 높고, 정합의 정확성 및 강건성을 확보하기 어려운 분야이다. 본 논문은 비지도 학습 환경에서 3차원 뇌 자기공명 영상 데이터에 딥러닝 네트워크를 이용한 비강체 정합 기법을 제안한다. 서로 다른 환자의 두 영상을 입력받아 네트워크를 통하여 두 영상 간의 특징 벡터를 생성하고, 변위 벡터장을 만들어 기준 영상에 맞추어 다른 쪽 영상을 변형시킨다. 네트워크는 U-Net 형태를 기반으로 설계하여 정합 시 두 영상의 전역적, 지역적인 차이를 모두 고려한 특징 벡터를 만들 수 있고, 손실함수에 균일화 항을 추가하여 3차원 선형보간법 적용 후에 실제 뇌의 움직임과 유사한 변형 결과를 얻을 수 있다. 본 방법은 비지도 학습을 통해 임의의 두 영상만을 입력으로 받아 단일 패스 변형으로 비강체 정합을 수행한다. 이는 반복적인 최적화 과정을 거치는 비학습 기반의 정합 방법들보다 빠르게 수행할 수 있다. 실험은 50명의 뇌를 촬영한 3차원 자기공명 영상을 가지고 수행하였고, 정합 전·후의 Dice Similarity Coefficient 측정 결과 평균 0.690으로 정합 전과 비교하여 약 16% 정도의 유사도 향상을 확인하였다. 또한, 비학습 기반 방법과 비교하여 유사한 성능을 보여주면서 약 10,000배 정도의 속도 향상을 보여주었다. 제안 기법은 다양한 종류의 의료 영상 데이터의 비강체 정합에 활용이 가능하다.

탄성변형에너지 측도를 이용한 부분적으로 가려진 이진 객체의 인식 (Recognition of Partially Occluded Binary Objects using Elastic Deformation Energy Measure)

  • 문영인;구자영
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제19권10호
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    • pp.63-70
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    • 2014
  • 주어진 이진영상 안에 존재하는 객체를 인식하기 위해서는 영상분할과 패턴정합 과정을 거친다. 영상 내의 이진 객체들이 서로 분리되었다는 조건 하에서는 면적, 경계선의 길이, 또는 그들 사이의 비례 등과 같은 대상 전체의 특징을 기술하는 전역적 특징을 이용해서 객체를 인식할 수 있지만 객체들이 서로에 의해 부분적으로 가리어져 있으면 전역적 특징은 사용될 수 없고 점, 선분 등 객체의 부분을 기술하는 국지적 특징들을 이용해서 인식해야 한다. 본 논문에서는 모델의 경계선상의 곡률이 큰 점들을 추출하여 특징점으로 삼고, 그 가운데 두 점을 택하여 하나의 국지적 특징으로 사용한다. 또한 모델과 입력영상에서 각기 추출된 국지적 특징들을 비교하여 정합함으로써 부분적으로 가려진 객체를 인식하는 방법을 제안하고 있다. 특징점의 쌍으로 표현되는 국지적 특징을 서로 비교함에 있어서 두 점간의 거리와 양 특징점에서의 그래디언트 벡터의 사이 각을 일치시키는데 필요한 탄성변형 에너지를 이용하여 국지적 특징 사이의 유사도를 정의한다. 인식대상 객체 상의 한 특징점의 레이블을 다른 특징점의 레이블들이 얼마나 지지하는 지를 계산함으로써 부분적으로 가려진 객체를 안정적으로 인식하는 방법을 제안한다. Kimia-25 데이터에 대한 실험 결과 최대 클리크 알고리즘의 4.5배의 속도로 동일한 인식률을 얻음을 보였다.

유튜브와 케이팝 팬의 트리뷰트 활동 (Youtube and K Pop fan's Tribute Activity)

  • 노광우
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제15권6호
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    • pp.24-32
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    • 2015
  • 본 논문은 한류의 전세계적 확산이 유튜브라는 새로운 SNS 서비스의 등장으로 확산방식이 달라진 것에 주목한다. 싸이의 '강남스타일'은 유튜브와 SNS의 매개를 통해 전세계적으로 성공했고 이로 인해 미디어 학자들은 한국 대중문화의 전세계적 확산과 유통의 새로운 양식에 대해 주목하게 되었다. 따라서 음악의 직접적인 전파뿐만 아니라 유튜브 사용자들의 K-pop의 전유양식에 대한 검토도 역시 필요하다. 즉, 단순히 대중문화 수용자들이 문화적 텍스트를 보거나 듣는 것을 넘어 어떻게 이러한 전유양식이 대중문화의 국제적 확장과 증폭에 기여하는 지를 검토할 필요가 있다. 이전에는 CD나 DVD와 같은 유형의 재화의 유통을 통해 대중문화의 유통이 매개되었으나 유튜브의 등장으로 유형의 재화 없이도 문화 교류가 이루어지는 새로운 현상이 발생한다. 이 연구는 어떻게 이런 유튜브 사용자들의 전유양식, 특히 K-pop 팬들이 만든 동영상이 K-pop의 전세계적 확산에 어떻게 간접적으로 기여하는 지를 살펴 본다. 이론적 측면에는 팬덤 연구 등을 검토한다. 연구방법으로는 온라인 공동체에 대한 민속지학적 연구방법인 넷노그래피를 사용한다.

Disparity 보정을 위한 컬러와 윤곽선 기반 루피 신뢰도 전파 기법 (Improvement of Disparity Map using Loopy Belief Propagation based on Color and Edge)

  • 김은경;조현학;이한수;수료 아드히 위보워;김성신
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제25권5호
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    • pp.502-508
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    • 2015
  • 스테레오 영상은 2-D 영상으로 분석할 수 없는 깊이(거리) 정보를 포함하고 있다. 하지만 연산을 통해서 거리정보를 얻을 수 있기 때문에 계산 값의 신뢰도가 낮고, 폐색된 공간 등의 영향으로 오차가 발생한다. 또한 Stereo Matching 시 Global Method를 사용할 경우, 많은 연산량에 따라 계산 시간이 오래 걸린다. 따라서 본 논문에서는 연산 시간이 짧고 더 높은 정확도를 갖는 Disparity Map을 구하는 방법을 제안한다. 특징 기반 영상분할 기법인 윤곽선 추출을 통해 정확도는 높이고 연산 시간은 줄였다. 컬러 기반 영상 분할 기법인 Color K-Means를 통해 관심 영역을 추출하고, 이를 기반으로 Loopy Belief Propagation(LBP)을 접목하였다. 제안하는 방법을 적용함으로 영상 내 물체들의 연관성을 고려한 보정이 가능하였고, 관심 영역 추출에 따라 연산 시간을 줄일 수 있었다. 실험 결과, 기존의 방법들보다 연산 시간이 짧고 정확도가 높은 Disparity Map을 얻을 수 있었다.

사천만과 남해연안에서 새우조망에 어획된 어류의 종조성 및 군집구조 (Species composition and community structure of fish by shrimp beam trawl between Sacheon Bay and coastal waters off Namhae, Korea)

  • 송세현;정재묵;이승환;김도훈
    • 수산해양기술연구
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    • 제55권3호
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    • pp.217-232
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    • 2019
  • It was turned out by shrimp beam trawl monthly survey from March, 2015 to February, 2016 that different species composition and abundance of the fish assemblages in Sacheon Bay and coastal waters off Namhae, Korea were compared. As a result of monthly measured sea temperature and salinity of Sacheon Bay and coastal waters off Namhae, sea temperature of both areas was changed seasonally; however, differences in sea temperature occurred during certain periods depending on the region. Salinity was generally low in Sacheon Bay affected by fresh water, and both areas was low in summer and high in winter. A total of 73 species representing 37 families were collected in Sacheon Bay. The dominant fish species in terms of numbers and biomass were Liparis tanakae, $23,077inds./km^2$, $332.1kg/km^2$. A total of 91 fish species representing 49 families were collected in coastal waters off Namhae. The dominant fish species in terms of numbers were Leiognathus nuchalis, $139,683inds./km^2$ and biomass were Chelidonichthys spinosus, $1,078.6kg/km^2$. Analysis of dendrogram of the clustering showed that Sacheon Bay and coastal waters off Namhae were distinctive featured (global R = 0.691, p = 0.017). And except of summer season (July-October), there was a distinctive feature seasonally (global R = 0.844, p = 0.001). The fish species that appeared in common in both areas, where fish species caught in Sacheon Bay, an important inner bay,were smaller than those caught in coastal waters off Namhae appeared. It presented that Sacheon Bay plays a more important role in spawning and nursery ground for fisheries resource than coastal waters off Namhae, Korea.

그래프 컨벌루션 네트워크 기반 주거지역 감시시스템의 얼굴인식 알고리즘 개선 (Improvement of Face Recognition Algorithm for Residential Area Surveillance System Based on Graph Convolution Network)

  • 담하의;민병원
    • 사물인터넷융복합논문지
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    • 제10권2호
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    • pp.1-15
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    • 2024
  • 스마트 지역사회의 구축은 지역사회의 안전을 보장하는 새로운 방법이자 중요한 조치이다. 촬영 각도로 인한 얼굴 기형 및 기타 외부 요인의 영향으로 인한 신원 인식 정확도 문제를 해결하기 위해 이 논문에서는 네트워크 모델을 구축할 때 전체 그래프 컨벌루션 모델을 설계하고, 그래프 컨벌루션 모델에 협력하여 얼굴의 핵심을 추출한다. 또한 얼굴의 핵심을 특정 규칙에 따라 핵심 포인트를 구축하며 이미지 컨벌루션 구조를 구축한 후 이미지 컨벌루션 모델을 추가하여 이미지 특징의 핵심을 개선한다. 마지막으로 두 사람의 얼굴의 이미지 특징 텐서를 계산하고 전체 연결 레이어를 사용하여 집계된 특징을 추출하고 판별하여 인원의 신원이 동일한지 여부를 결정한다. 최종적으로 다양한 실험과 테스트를 거쳐 이 글에서 설계한 네트워크의 얼굴 핵심 포인트에 대한 위치 정확도 AUC 지표는 300W 오픈 소스 데이터 세트에서 85.65%에 도달했다. 자체 구축 데이터 세트에서 88.92% 증가했다. 얼굴 인식 정확도 측면에서 이 글에서 제안한 IBUG 오픈 소스 데이터 세트에서 네트워크의 인식 정확도는 83.41% 증가했으며 자체 구축 데이터 세트의 인식 정확도는 96.74% 증가했다. 실험 결과는 이 글에서 설계된 네트워크가 얼굴을 모니터링하는 데 더 높은 탐지 및 인식 정확도를 가지고 있음을 보여준다.