This study proposes technology using Active Shape Model to track the object separating it by depth-sensors. Unlike the common visual camera, the depth-sensor is not affected by the intensity of illumination, and therefore a more robust object can be extracted. The proposed algorithm removes the horizontal component from the information of the initial depth map and separates the object using the vertical component. In addition, it is also a more efficient morphology, and labeling to perform image correction and object extraction. By applying Active Shape Model to the information of an extracted object, it can track the object more robustly. Active Shape Model has a robust feature-to-object occlusion phenomenon. In comparison to visual camera-based object tracking algorithms, the proposed technology, using the existing depth of the sensor, is more efficient and robust at object tracking. Experimental results, show that the proposed ASM-based algorithm using depth sensor can robustly track objects in real-time.
Conventional Support Vector Machines (SVMs) have been utilized as classifiers for binary classification problems. However, certain real world problems, including corporate bond rating, cannot be addressed by binary classifiers because these are multi-class problems. For this reason, numerous studies have attempted to transform the original SVM into a multiclass classifier. These studies, however, have only considered nominal classification problems. Thus, these approaches have been limited by the existence of multiclass classification problems where classes are not nominal but ordinal in real world, such as corporate bond rating and multiclass customer classification. In this study, we adopt a novel multiclass SVM which can address ordinal classification problems using ordinal pairwise partitioning (OPP). The proposed model in our study may use fewer classifiers, but it classifies more accurately because it considers the characteristics of the order of the classes. Although it can be applied to all kinds of ordinal multiclass classification problems, most prior studies have applied it to finance area like bond rating. Thus, this study applies it to a real world customer level classification case for implementing customer relationship management. The result shows that the ordinal multiclass SVM model may also be effective for customer level classification.
Biases and errors in the human being's reasoning process have been studied continuously by the researchers, especially psychlogists and social scientists. These bias phenomenon is classified on the basis of the origin, i. e. motivation and cognition. Furthermore the necessity of research on the bias in the management and management information system areas in increased more and more recently, which have their academic backgrounds in the psychology and social science. The biased information stream is transformed into the systematic error due to the motivation and cognitive bias of human-being, then its resulting phenomena are as follows; 1. the availability of salient information 2. preconceived ideas or theories about peoples and event 3. anchoring and perseverence phenomena. In order to reduce the information errors, Satty suggested the Analytic Hierarchy Process (AHP) that is the subject of this paper and that is widely used for evaluation of complex decision making alternatives. THerefore this paper studies AHP's effects and its limitations in applying to the management area. Thus this paper compared the performances of the 3 models : 1 the traditional additive regression model. 2 regression model using the factor score, and 3 the regression model with AHP. As a result, 3 models produce the different outcomes.
본 연구에서는 보안서비스 제공과정을 비즈니스 프로세스로 살펴보고, 여기서 나타나는 문제점을 해결하기 위한 융합보안기술의 적용 및 이의 프로세스화를 통한 개선된 서비스 혁신모델을 제시해 보고자 한다. 이를 위해 대표적으로 시설관리, 무인경비 등을 제공하는 물리보안 분야를 살펴보고, 여기서 나타나는 한계점을 해결하기 위해 적용 가능한 융합보안기술로 기상정보를 활용하는 방법을 서비스 사이언스 관점에서 제안한다. 본 연구의 기여도는 첫째, 서비스 혁신 관리를 통해 융합보안기술을 기반으로 위험관리 방법을 개선했다는 것이며, 둘째, 서비스의 효과를 계량화하여 위험관리 활동을 정량적 수치로 평가할 수 있다는 것이며, 마지막으로, 기상정보를 활용한 물리보안 서비스 제공 방법론을 체계적으로 프레임워크화 했다는 것이다.
This study developed a conceptual model that integrated psychological and physical reactions resulting from online tourism reviews through a longitudinal trust-satisfaction model (LSTM) developed based on the extended valence framework and expectation-confirmation theory. Online reviews are essential factor of consumer's purchase decision. This phenomenon is well applied in a tourism context. However, investigations on online reviews in a longitudinal approach in a tourism context are quite limited. Therefore, this study suggests a conceptual model based on LTSM and several propositions about how online tourism reviews, which are divided into factual and experiential reviews, influence the future travelers' perceptions and attitudes, such as expectation, confirmation, and destination loyalty, in a longitudinal format by examining previous related studies. Finally, expected results were discussed and several implications were described theoretically and practically.
Accident analysis is an essential process to make basic data for accident prevention. Most researches depend on survey data and accident statistics to analyze accidents, but these kinds of data are not sufficient for systematic and detailed analysis. We, in this paper, propose an accident classification model that extracts task type, original cause materials, accident type, and the number of deaths from accident reports. The classification model is a support vector machine (SVM) with word occurrence features, and these features are selected based on mutual information. Experiment shows that the proposed model can extract task type, original cause materials, accident type, and the number of deaths with almost 100% accuracy. We also develop an accident ontology to express the information extracted by the classification model. Finally, we illustrate how the proposed classification model and ontology effectively works for the accident analysis. The classification model and ontology are expected to effectively analyze various accidents.
This paper provides a model for aligning business and information technology strategies. The model, expanded from the earlier study by Henderson and Venkatraman, is composed of four elements: business strategy, business infrastructure, information technology strategy, and information technology infrastructure, and suggests different ways of aligning business and information technology strategies. Basically, there are three types of aligning: integrating, domain based aligning, business reengineering. The validity of the model is supported by case studies.
In the future society, a means to verify the identity of the information owner is required at the beginning of most services that the information owner encounters, and the emergence and gradual spread of digital identification that proves the identity of the information owner is essential. In addition, as the utilization value of personal information increases, discussions on how to provide personal information are active. Therefore, there is a need for a personal information management method necessary for building a hyper-connected society that is safe from various hacking, forgery, alteration, and theft by allowing the owner to directly manage and provide personal information management. In this study, a decentralized identity information management model that overcomes the problems and limitations of the centralized identity management method of personal information and manages and selectively provides personal information by the information owner himself and implemented a smart personal information provision system(SPIPS: Smart Personal Information Provision System) using a smartphone.
지식경영은 1990년대의 중요한 이슈로서 기업사회에서 폭발적으로 나타날 개념이다. 본고에서는 지식경영의 배경 및 정의, 지식경영 분야를 지배하는 주요 지배그룹과 테마 등 주요 개념과 이슈들을 살펴보았다. 특히 명시적 지식, 암묵적 지식 및 지식 인프라를 통합하는 도형적 모델을 제사하고, 모델의 중요한 특성을 상세하게 검토하였다. 또한 능률적인 지식경영시스템의 구축방법과 전형적인 사례 및 사서의 역할을 간략히 살펴보았다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제12권2호
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pp.163-184
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2005
The purpose of this research is to examine the major determinants affecting the usage and performance of information technologies in Daedeok Valley and Zhongguancun venture firms. The development of the research model is based on the theoretical linkages of IDT (Innovation Diffusion Theory) and TAM(Technology Acceptance Model). Seven hypotheses are derived and tested using regression analysis. The results from regression analysis suggest that the usage of Information technologies is affected by innovation characteristics (perceived usefulness) as well as organizational characteristics (top management support, employee capability on information technology acceptance) in Daedeok Valley venture firms. But, The results from regression analysis suggest that the usage of Information technologies is affected by innovation characteristics (perceived usefulness), organizational characteristics (top management support, employee capability on information technology acceptance), and external pressure (environmental uncertainty, intensity of competition) in Zhongguancun venture firms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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