• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제43권6호
• /
• pp.85-96
• /
• 2006

본 논문은 2차원 형태의 가상 라벨을 시계 평면(view plane)상에 효율적으로 배치하기 위한 방법에 대해 다룬다. 제안하는 방식은 실시간 처리에 적합한 연산량을 가지면서, 기존의 자동 라벨 배치 알고리즘들이 완전하게 해결하지 못했던 국부 최소문제를 중첩 자유 영역을 이용해 극복하였다. 또한, 시계 평면에서 혼잡이 적은 영역에 라벨을 배치함으로써 배치된 라벨의 가독력을 향상 시켰다. 라벨의 배치에 있어서 배경 성분의 고려는 필수적이다. 하지만 기존의 논문들은 이러한 문제에 큰 관심을 기울이지 않았고, 자동 라벨 배치 알고리즘과 배경 분석 알고리즘은 개별적으로 연구가 진행되어왔다 본 논문은 가독력의 향상을 위해서 배경의 컬러와 텍스처 성분을 이용한 배경 분석 방식을 제안하였으며, 컬러 영상의 배경을 분석하여 자동 라벨배치 분야에 처음으로 적용하였다. 본 논문은 자동 라벨 배치 알고리즘과 배경 분석 알고리즘이 유기적으로 결합함으로써 이전의 논문에서 볼 수 없었던 배치 성능을 보여주며, 다양한 실험을 통해 이를 검증하였다.

• 대한교통학회지
• /
• 제22권4호
• /
• pp.85-96
• /
• 2004

합리적 통행경로는 "경로를 노드 또는 링크의 순서로 표현할 때, 경로를 구성하는 노드의 반복은 존재해도 링크의 반복은 존재하지 않는다"는 원리에 근거한다. 최적경로 탐색과정에서 합리적 통행현상을 포함하는 방법은 링크로 구성된 표지(Link-Based Label)를 적용하는 방안이 적용하기 용이하다. 링크표지를 활용하는 경우 링크의 중복 표현을 허용되지 않는 상황에서 노드의 중복표현이 가능하여 합리적인 통행을 원칙적으로 보장될 뿐만 아니라 목적지에서 출발지로 경로를 역 추적(Backward Trace)하는 과정에서 전 링크(Pvevious Link)의 단일정보만 이용하므로 Bellman의 최적원리(Optimality Condition)에 의한 최적해(Optimal Solution)가 보장된다. 본 연구는 다수의 경로를 선정함에 있어 합리적 통행행태를 고려하기 위한 링크표지고정방식(Link-Based Label Setting)을 제안한다. 기존에 표지고정(Label Setting)을 기반으로 제안되었던 노드기반 다수경로알고리즘을 기반으로 링크표지로 전환하는 방안을 개발한다. 또한 알고리즘의 대규모 교통망에 적용한 수행결과를 통해 대안경로정보제공을 위한 현실적용의 문제점을 도출하고, 도로의 연속주행을 보장하려는 운전자의 경로선택행태를 반영하는 방안에 대해 검토한다.

• 한국작물학회지
• /
• 제33권1호
• /
• pp.64-69
• /
• 1988

보리(Hordeum vulgare)의 유묘이 $^{14}$ co$_2$를 10분 및 30분간 처리한 후 잎을 채취하여 아미노산, 당, 인산염 및 유기산과 같은 수용성 대사물질을 분석하였다. 배양기간에 따른 label 정도는 비슷하였으나 종류와 양에 있어서는 차이가 있었다. 10분 처리시에는 아미노산 분획보다 중성분회(당, 인산염에스퇴르 및 유기산)에서 label 양이 4.5배 증가하였으나 30분 처리시에는 1.7배로 감소하였다. 당분획에 있어서는 처리 시간이 길어짐에 따라 label 양이 약간 증가 하였으나 아미노산 분획에 있어서는 양과 질적으로 label 양이 현저히 증가하였다. 탄소 동화율은 10분에서 30분으로 길어질수록 현저히 감소하였다(0.125대 0.034와 0.042 mole $CO_2$/mg 엽록소/분).

• 한국응용과학기술학회지
• /
• 제20권3호
• /
• pp.268-273
• /
• 2003

IASL(iodo acetamide spin label) and MSL(maleimide spin label) disordered the orderly helix arrangement of myosin in the rest state of spin level. Especially the effect of IASL was great. The muscle was isometrically tetanized with three trains of 3ms pulses every 50ms between $5^{\circ}C$ with $25^{\circ}C$. Equatorial reflection change inferred that myosin head was moved to the vicinity of actin filament by spin level. The intensity change of $143{\AA}$ and $72{\AA}$ could offer information of the mass projection of population of myosin head along the filament axis. The slope of intensity profile of the mass projection of $143{\AA}$ and reflection of IASL is appeared and that of MSL is appeared sharply. The decrease of $215{\AA}$ reflection intensity the periodical character of $143{\AA}$ reflection by spin label. The raise of MSL actin reflection at $51{\AA}$ and $59{\AA}$ in the actin reflection change refers that the shifted myosin head binds a certain actin or changes an actin structure by spin label effect. Because iodo acetamide has a tendency to decease the actin reflection, actin dose not bind myosin head. From this result, we can conclude that IASL and MSL are spin labeled on SH of myosin head and disordered the helix arrangement of actin.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제15권4호
• /
• pp.709-716
• /
• 2020

소셜 미디어에서 일반적으로 게시물을 올릴 때 이미지의 태그 정보를 사용하는데, 태그를 이용하여 주로 검색이 이루어지기 때문이다. 사용자는 태그를 게시물에 붙임으로써 게시물을 많은 사람들에게 노출시키길 원한다. 또한, 사용자는 게시물과 함께 태깅될 태그를 붙이는 행위를 번거롭게 여겨 태깅하지 않은 게시물도 올리게 된다. 본 논문에서는 입력 이미지와 유사한 이미지를 찾아 해당 이미지에 부착된 레이블을 추출하여 그 레이블이 태그로 존재하는 인스타그램의 게시물들을 찾아 게시물 속 존재하는 다른 태그들을 추천해주는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 CNN(Convolutional Neural Network) 딥러닝 기법의 모델을 통하여 이미지로 부터 레이블을 추출하여 추출된 레이블로 인스타그램을 크롤링하여 레이블 외의 태그를 정렬하여 추천해준다. 추천된 태그를 이용하여 이미지를 게시하기도 편해지고, 검색의 노출을 높일 수 있고, 검색오류가 적어 높은 정확도를 도출할 수 있음을 알 수 있다.

• Journal of Korea Trade
• /
• 제26권5호
• /
• pp.106-124
• /
• 2022

Purpose - The increasing share of Korean private label products (PLPs) in the domestic market helped generate lucrative revenue. In recent years, major South Korean retailers have begun to cast their sights on overseas markets and actively export their PLPs. In China, the proportion of private label fresh food (PLFF) is gradually expanding amid the development of the new retailing model. A profound understanding of the relationship between private label fresh produce and purchase intention may be the answer to helping Chinese retailer private labels expand supply chains in Korea. This study, taking Chinese retailers as an example, examines the impacts of selection factors of private label fresh food and perceived value on purchase intention. Apart from that, the relationship between the selection factors and purchase intention will be analyzed with perceived value as a mediator. Design/methodology - This work aims to empirically analyze the purchase intention of private label fresh food using statistical analysis. In this study, a hypothetical causal model consisting of 6 latent variables and 24 measured variables is developed based on the literature review. To validate the research hypotheses and the research model, SPSS23.0/AMOS23.0 is used to analyze factors such as validity and reliability, as well as structural equation modeling. Findings - The hypothetical model established in this study is of general applicability. In respect to PLFF, perceived value, while significantly influencing purchase intention in combination with four selection factors (perceived quality, perceived price, brand trust, and store image), mediates partially between the first three factors and purchase intention, which rules out the impact and mediating effect of store image on purchase intention. Originality/value - These research results, as helpful insights into the present circumstances of Chinese PLFF in the domestic market, provide useful information and guidance for Korean retailers and service providers to innovate production and service, as well as develop marketing and promotion strategies, so that they can shift private label goods with advantages from domestic demand to export, thus increasing overseas profitability. Further, this work will also contribute to relevant research.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
• /
• pp.607-610
• /
• 2021

지도학습에서 모델을 학습함에 있어 입력 데이터와 해당 데이터의 라벨이 필요하다. 하지만 신뢰성 있는 라벨링은 비용과 시간적인 면에서 많이 소요되며 이를 자동화할 경우 라벨이 언제나 맞는다는 보장이 없어 노이즈가 들어가게 된다. 이러한 라벨 노이즈 환경에서 지도학습을 진행할 경우 모델은 학습 초기에는 정확도가 올라가지만, 어느 정도 학습 후 정확도가 크게 감소되는 경향을 보인다. 라벨 노이즈 문제를 해결하기 위해 다양한 방법이 있지만, 대다수의 경우 모델이 예측한 확률을 수도라벨로 사용해 이용하는 경우가 많다. 여기에 대해서 우리는 모델이 예측한 확률을 정제하여 좀 더 빠르게 참 라벨을 예측하는 방법을 제시한다. 기존의 논문 중 모델이 예측한 확률을 사용하는 방법에 우리가 제안하는 방법을 적용하여 같은 환경, 데이터셋에 대해 실험을 진행한 결과 성능개선과 더 빠르게 수렴하는 것을 확인할 수 있었다. 이를 통해 기존 연구들 중 모델이 예측하는 확률분포를 사용하는 방법들에 적용할 수 있고 같은 환경에서도 더 빠르게 수렴시킬 수 있기에 학습 소요시간을 줄일 수 있다.

• 한국디자인학회:학술대회논문집
• /
• 한국디자인학회 2002년도 봄 학술발표회 논문집
• /
• pp.94-95
• /
• 2002

• 월간포장계
• /
• 통권152호
• /
• pp.46-47
• /
• 2005

• 월간포장계
• /
• 통권193호
• /
• pp.86-91
• /
• 2009