• 아태비즈니스연구
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• 제14권4호
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• pp.67-85
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• 2023

Purpose - This study seeks to investigate the determinants of global sourcing intention in clothing sewing industry, in particular with its focus on women's knit wear production. Design/methodology/approach - This study collected a unique set of qualitative data through 31 in-depth interviews with fashion brands, promotion agencies, and sewing factories between July 2023 and October 2023. In addition, it analyzed the dataset using the MAXQDA to complement the research findings. Findings - We have two findings. First, the interviewees commonly mentioned the following factors as reasons for considering global sourcing: the human factors(aging of skilled technicians and labor shortages), the financial factors(gap in production unit prices at home and abroad), the relational factors(lack of novelty), and the physical factors(loss of production infrastructure and network), while the human factors(skilled workforce), the production factors(delivery date and product quality), and the relational factors(timely communication and mutual trust) as reasons for continuing domestic sourcing. Additional code analysis of interview also supports this finding. On the other hand, there was also a subtle difference between buyers(brands) and suppliers(promotion agencies and processing plants), and buyers consider the exact delivery date critical so that they could see trend-sensitive women's knit wear on time, and suppliers took production costs, labor costs, and labor shortages, which are financial factors, more seriously. Research implications or Originality - This study provides a richer and more balanced view of existing literature, which has generally tended to introduce global sourcing across the clothing industry despite the existence of various diversity within the industry. In addition, through qualitative research, we introduce that the sewing industry is carried out according to complex factors, and by revealing and categorizing the determinants of global sourcing, we supplement the existing research on the clothing sewing industry centered on survey. On a practical note, this study introduces that there is a difference in view of domestic sourcing and global sourcing between buyers(brands) and suppliers(promotion agencies and sewing factories), suggesting practical implications for revitalizing networks and deriving win-win cooperation network models among members in the future.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.518-528
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• 2014

본 논문에서는 4차원 시공간 (4D-ST, [x,y,z,t]) 특징을 이용하여 행동 방향을 인식하는 방법을 제안한다. 이를 위해 4차원 시공간 특징점 (4D-STIPs, [x,y,z,t])을 제안하였고, 이는 여러 다른 뷰에서 촬영한 이미지들로부터 복원된 3차원 공간 (3D-S, [x,y,z]) 볼륨으로부터 계산된다. 3차원 공간정보를 갖고 있는 3D-S 볼륨과 4D-STIPs는 2차원 공간 (2D-S, [x,y]) 뷰로 사영을 하여 임의의 2D-S 뷰에서의 특징을 생성해 낼 수 있다. 이 때, 사영 방향을 결정 할 수 있으므로, 학습 시 방향에 대한 정보를 포함하여 행동 방향을 인식 할 수 있다. 행동 방향을 인식하는 과정은 두 단계로 나눌 수 있는데, 우선 어떤 행동인지를 인식하고 그 후, 방향 정보를 이용하여 최종적으로 행동 방향을 인식한다. 행동 인식과 방향 인식을 위해, 사영된 3D-S 볼륨과 4D-STIPs은 각각 움직이는 부분과 움직이지 않는 부분에 대한 정보를 담고 있는 motion history images (MHIs)와 non-motion history images (NMHIs)로 구성된다. 이러한 특징들은 행동 인식을 위해, 방향 정보에 상관없이 같은 행동이면 같은 클래스로 분류되어 support vector data description (SVDD) 분류기로 학습되고, support vector domain density description (SVDDD)을 이용하여 인식된다. 인식된 행동에서 최종적으로 방향을 인식하기 위해 각 행동을 방향 클래스로 분류하여 SVDD 분류기로 학습하고 SVDDD로 인식한다. 제안된 방법의 성능을 보이기 위해서 INRIA Xmas Motion Acquisition Sequences (IXMAS) 데이터셋에서 제공하는 3D-S 볼륨을 사용하여 학습을 하고, 행동 방향 인식 실험이 가능한 SNU 데이터셋을 구축하여 인식 실험을 하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.173-178
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• 2014

본 연구에서는 ASM기반 $(2D)^2$ 하이브리드 전처리 알고리즘을 이용한 얼굴인식 분류기와 그것의 설계방법론을 소개한다. 얼굴인식을 위한 이미지는 외부 환경에 쉽게 영향을 받기 때문에, 전처리 단계로 이러한 문제를 해결하기 위해서 ASM을 사용하였다. 특히 사람 얼굴의 특징 추출을 목적으로 널리 이용되고 있다. ASM을 이용해 얼굴영역을 추출 한 뒤 PCA와 LDA를 이용한 $(2D)^2$ 하이브리드 전처리 알고리즘을 이용하여 차원을 축소한다. 전처리 알고리즘을 통한 얼굴데이터는 제안된 다항식 기반 방사형 기저함수 신경회로망의 입력으로 사용된다. 기존의 신경회로망과는 달리 제안된 지능형 패턴 분류기는 강인한 네트워크 특성을 가지며, 예측능력이 우수할 뿐만 아니라 다차원 입출력에 대한 문제도 해결했다. 분류기의 중요한 필수 설계 파라미터(행의 고유벡터의 수, 열의 고유벡터의 수, 클러스터의 수, 퍼지화 계수)는 ABC알고리즘에 의해 최적화 되어진다. 얼굴인식에 많이 사용되는 Yale과 AT&T를 사용하여 인식률을 평가하였다.

• 사회복지연구
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• 제36호
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• pp.175-202
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• 2008

본 연구의 목적은 국민들의 최저생활보장과 저소득층의 빈곤완화를 주목적으로 설계된 국민기초생활보장제도의 빈곤완화 효과를 분석하는데 있다. 이를 위해, 국민기초생활보장평가단(NRB) 원자료를 이용해서 한국 공공부조제도의 빈곤완화 효과를 가구수 및 가구유형과 관련해서 분석하고, 이 결과를 비교적인 관점에서 규명하기 위해 영국의 FRS 원자료를 이용해서 분석한 영국 공공부조제도의 빈곤완화 효과와 비교한다. 분석결과는 다음과 같다. 중위소득의 40퍼센트를 기준으로 빈곤감소 효과를 비교한 결과 한국 공공부조제도의 효과성은 영국보다 현저히 낮게 나타났다. 현행 국민기초생활보장제도의 현금급여기준선의 산정 및 결정방식의 문제점을 그 원인 중 하나로 꼽을 수 있는데, 국민기초생활보장제도의 빈곤완화 효과성을 향상시키기 위해서는 현금급여기준이 국민들의 최저생활을 보장할 수 있도록 개선 보완될 필요가 있다. 또한 주거급여 수준을 향상시키고, 공공부조급여 또는 최저생계비를 지역적 가구 유형별 특성을 반영하도록 개선 할 필요가 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1633-1641
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• 2022

도시의 인구 집중과 무분별한 개발은 대기오염, 열섬현상과 같은 다양한 환경 문제들을 유발하며, 자연재해로 인한 피해 상황을 악화시키는 등 인재의 원인이 되고 있다. 도심 수목은 이러한 도시 문제들의 해결방안으로 제시되어왔으며, 실제로 환경 개선 기능을 제공하는 등 중요한 역할들을 수행한다. 이에 따라 수목이 도시 환경에 미치는 영향을 파악하기 위해 도심 수목에서 개별목에 대한 정량적인 측정 및 분석이 요구된다. 그러나 도심 수목의 복잡성 및 다양성은 단일 수목 탐지 정확도를 낮추는 문제점이 존재한다. 따라서 본 연구는 수목 개체에 대해 효과적인 탐지가 가능한 고해상도 항공영상 및 object detection에서 뛰어난 성능을 발휘한 You Only Look Once Version 5 (YOLOv5) 모델을 사용하여 도심 수목을 효과적으로 탐지하는 연구를 진행하였다. 수목 AI 학습 데이터셋의 구축을 위한 라벨링 가이드라인을 생성하고 이를 기준으로 동작구 수목에 대해 box annotation을 수행하였다. 구축된 데이터셋으로부터 다양한 scale의 YOLOv5 모델들을 테스트하고 최적의 모델을 채택하여 효율적인 도심 수목 탐지를 수행한 결과, mean Average Precision (mAP) 0.663의 유의미한 결과를 도출하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1195-1210
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• 2023

해안쓰레기는 미관 훼손 및 생태와 보건에 미치는 영향으로 인해 큰 문제로 대두되고 있다. 이를 해결하기 위한 노력의 일환으로 본 연구는 해안쓰레기 탐지와 모니터링을 위한 이미지 데이터셋 구축과 실시간 객체 탐지 분야의 대표적인 모델인 YOLOv8과 RT-DETR의 성능을 비교하였다. 특히 다양한 환경 하에서의 강건성을 평가하기 위해 여러 왜곡 조건에서 성능 변화 실험을 수행하였다. YOLOv8은 mean Average Precision (mAP) 0.927~0.945의 정확도와 65~135 Frames Per Second (FPS)의 탐지 속도를 보인 반면, RT-DETR은 mAP 0.917~0.918의 정확도와 40~53 FPS의 탐지 속도를 보였다. 색상 왜곡에 대해서는 RT-DETR이 더 강건한 성능을 보였으나, 그 외의 조건에서는 YOLOv8이 더 높은 강건성을 보였다. 본 연구의 결과는 실제 해안쓰레기 모니터링 시스템의 모델 선택에 있어 중요한 지침을 제공할 것으로 기대된다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제17권5호
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• pp.29-41
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• 2014

최근 생태계 서비스의 가치를 정량화하고, 경제적 보상을 통해 보전할 수 있도록 하는 생태계 서비스 직불제 (Payment for Ecosystem Services, PES)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. PES를 정책에 반영시키는 것은 생태계 보전과 빈곤경감을 동시에 달성할 수 있는 방안으로 여겨지면서, 주로 개발도상국에서 적극적으로 도입하고 있다. 그 중, 베트남은 선구적으로 PES를 범국가적인 법 제정을 통해 시행하고 있으나, 공간적 정량화를 통한 광범위한 생태계 서비스 평가는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 북부 베트남에서 수도 하노이를 흐르는 홍강(Red River)의 상류인 Da 강 유역을 중심으로 수문학적 생태계 서비스를 평가를 통해 우선보전산림을 설정하고자 하였다. 우선 평가를 위해 기본적인 최신의 토지피복지도를 구축하고자 Landsat영상을 통해 토지피복분류를 수행하였다. 그리고 이 지역의 수자원공급 및 토사 유실량 방지의 수문학적 생태계서비스를 평가하기 위해 물수지이론 및 USLE 공식을 도입하였으며, 이를 통해 도출된 서비스량을 산림지역에 한정하여 서비스공급 우위지역을 도출함으로써 우선보전 산림지역으로 설정하도록 제안하고자 하였다. 그 결과, 산림지역 내에서도 지형, 기후, 토지피복에 따라 생태계서비스공급량의 범위가 달라짐을 확인하였으며, 수문학적 생태계 서비스 공급우위지역은 푸롱산(Mt. Phu Luong), 판시판산(Mt.Fanxipan), 호앙리엔 국립공원(Hoang Lien National Park) 등으로 나타났다. 이 연구의 결과는 Da 강 유역에서 생태계 서비스 보전을 위한 우선 지역을 확인하는 것뿐만 아니라, 어느 지역의 토지소유주가 더 보상받아야 하는지를 판별하는데 이용함으로써 보상공유(Benefit Sharing) 달성에 기여할 수 있을 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.21-32
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• 2015

동작인식 연구에서 비디오를 표현하는 시공간 부분 특징이 모델 없는 상향식 방식의 주요 주제가 되면서 동작 특징을 검출하고 표현하는 방법이 여러 연구를 통해 다양하게 제안되고 있다. 그 중에서 BoF(bag of features)방식은 가장 일관성 있는 인식 결과를 보여주고 있다. 비디오의 동작을 BoF로 나타내기 위해서는 어떻게 동작의 역동적 정보를 표현할 것인가가 가장 중요한 부분이다. 그래서 기존 연구에서는 비디오를 시공간 볼륨으로 간주하고 3D 동작 특징점 주변의 볼륨 패치를 복잡하게 설명하는 것이 가장 일반적인 방법이다. 본 연구에서는 기존 3D 기반 방식을 간략화하여 비디오의 동작을 BoF로 표현할 때 비디오에서 2D 특징점을 직접 수집하는 방식을 제안한다. 제안 방식의 기본 아이디어는 일반적 공간프레임의 2D xy 평면뿐만 아니라 시공간 프레임으로 불리는 시간축 평면에서 동작 특징점을 추출하여 표현하는 것으로 특징점이 비디오에서 역동적 동작 정보를 포착하기 때문에 동작 표현 특징 설명자를 3D로 확장할 필요 없이 2D 설명자만으로 간단하게 동작인식이 가능하다. SIFT, SURF 특징 표현 설명자로 표현하는 시공간 BoF 방식을 주요 동작인식 데이터에 적용하여 우수한 동작 인식율을 보였다. 3D기반의 HoG/HoF 설명자와 비교한 경우에도 제안 방식이 더 계산하기 쉽고 단순하게 이해할 수 있다.

• 미생물학회지
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• 제39권4호
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• pp.207-215
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• 2003

주어진 염기서열에서 단백질로 코딩되는 영역을 예측하는 유전자 구조 예측은 유전자 annotation의 가장 핵심적인 부분으로 유전자 분석 및 유전체 프로젝트 전체에 큰 영향을 준다. 진핵생물의 유전자가 원핵생물의 유전자에 비해 더 복잡한 구조를 가지기 때문에 진핵생물의 유전자 구조 예측 모델 역시 원핵생물에 비해 다양하고 복잡한 모델로 구성되어 있다. 본 연구팀은 duration hidden markov model을 기본형태로 하여 진핵생물의 유전자 구조 예측 프로그램인 EGSP를 개발하였다. 이 프로그램은 각 생명체의 유전자 구조 예측에 필요한 파라메터를 생성하는 학습기능과, 이를 기반으로 핵산 서열을 입력으로 해서 단백질을 코딩하는 부위를 예측하여 출력하는 기능으로 구성되며, 최근의 프로그램들의 추세대로 복수 개 유전자 예측의 기능을 갖추고 있다. EGSP의 학습과 예측에 사용되는 각 파라메터의 전체 성능에 대한 효과 분석 등을 위해 여러 개 signal에 대한 개별 모델이 주는 효과 등을 분석하였다. 진핵생물의 유전자 구조 예측에 가장 많이 연구되는 human dataset을 이용하여 현재 개발된 유전자 구조 예측 프로그램인 GenScan과 GeneID, Morgan 등 보편적으로 사용되는 프로그램들과의 성능을 여러 가지 기준에서 비교한 결과, 본 프로그램이 실용성 있는 수준을 보여주는 것을 확인하였다. 그리고 진핵 미생물인 Saccharomyces cerevisiae로 성능을 테스트한 결과 만족할 만한 수준의 성능을 나타내는 것을 알 수 있었다.

• 지역연구
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• 제34권2호
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• pp.3-19
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• 2018

본 연구의 목적은 우리나라 의료자원의 임상적 성과에 대한 효율성을 종단적으로 관찰하는 데 있다. 이를 위하여, 2006년부터 2013년까지 우리나라 16개 시도의 연령 표준화 사망률을 산출변수로, 의사, 전문의, 수술, 의료기관, 상급종합병원비율, 만성질환 진료 실인원, 만성질환 내원일 수를 투입변수로 정하고, 이를 이용한 의료성과 및 의료자원에 대한 집계자료를 구축하여 패널확률프론티어모형을 분석방법으로 적용하였다. 또한 시도별 인구사회학적, 사회경제적 특성, 의료자원 분포 특성 변수인 실업률, 노인인구비율, 1인당 GRDP, 종합병원 대비 상급종합병원 비율이 패널확률프론티어모형 분석 결과를 바탕으로 도출된 기술적 효율성에 미치는 영향을 추가적으로 살펴보았다. 이때 오차항의 이분산과 자기상관을 고려한 패널모형을 적용하였다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 임상적 성과에 대해서는 의사, 전문의와 같은 공급 측면의 인적 의료자원과 단위 인구당 만성질환 진료 실인원과 같은 수요 측면의 요인이 각각 유의한 영향력을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 투입요소 시변 마모 모형 적용 결과 각 투입요소별 기술 결합 효율성 추정치는 임상적 성과 효율성이 지역별로 59~70%로 나타났다. 셋째. 임상적 성과에 영향을 미치는 투입요소의 기술적 효율성 추정치는 분석기간 동안 모든 지역에서 미세하게 증가하는 추세가 도출된 반면, 증가 추세는 미세하게 감소하였다. 넷째, 지역의 노인인구비율과 1인당 GRDP는 기술적 효율성 수치에 유의한 정(+)적 영향력을 미치는 것으로 나타났다. 지역별 각 효율성의 차이는 투입요소인 의료자원의 지역별 차이와 이의 결합과 지역의 인구사회학적, 사회경제적 특성 등에 기인한 것으로서, 지역별로 임상적 성과에 영향을 미치는 의료자원의 공급 편중과 수요의 접근성 차이, 인구구조와 경제적 차이가 복합적으로 작용함에 따른 기술적 효율성 차이가 다르게 나타나고 있음을 보였다는 점에 본 연구의 의의가 있다.