본 논문에서는 볼륨데이타에서의 레이블링(labeling)을 위한 알고리즘을 제안하고자한다. 3차원 볼륨은 2차원 슬라이스 데이타의 연속으로 보고 각 슬라이스의 레이블링 정보를 바탕으로 하는 SIL(Slice Information based Labeling)방법을 제안한다. 이는 기존의 알고리즘에 비해 효율적인 메모리 사용이 가능하고 분석하고자 하는 데이타의 특성에 맞는 2차원 레이블링과의 조합이 가능한 장점이 있다. 기존 알고리즘과 제안하는 방법을 3차원 세포영상에서 비교하여 보았으며, SIL을 2차원 레이블링 CCCL(Contour based Connected Component Labeling)과 함께 볼륨데이타에 적용하여 본 결과 기존의 알고리즘 보다 약 2배 빠른 성능을 보였다. 다양한 3차원 레이블링 방법 중 적용되는 영상에 따라 각기 다른 결과를 얻었지만, 3차원 세포영상의 분석에서는 SIL 방법이 우수하다는 결론을 얻었다.
XML은 인터넷과 유비쿼터스 환경의 데이타에 대한 저장과 교환, 출판의 목적으로 널리 사용되고 있다. XML의 광범위한 사용에 따라 XML 데이타를 효율적으로 저장하고 활용하기 위한 방법으로 레이블링 방법이 연구되고 있다. 레이블링 방법에 대한 최근 연구들은 동적으로 업데이트 가능한 XML 문서에 대한 효과적인 레이블링 방법에 중점을 두고 있다. 그러나 레이블 재작성 비용, 레이블 저장을 위한 큰 저장공간 할당 등의 문제점이 있다. 이러한 문제점은 새로운 데이타가 지속적으로 삽입될 경우 더욱 심화된다. 본 논문에서는 XML 문서를 원으로 나타냄으로써 회전수, 부모/자식원의 개념을 적용하여 전체 레이블 저장공간의 효율을 얻는 방법을 제시한다. 그리고 반지름 개념을 적용하여 동일 위치에 지속적인 새로운 데이타 삽입 시에도 레이블의 길이가 증가하지 않으면서 기존 레이블의 변경을 초래하지 않는 방법을 제시한다. 또한 실험을 통해 제안하는 원형 레이블링 방법의 우수성을 보인다. 본 논문은 XML 문서를 원으로 이해하는 새로운 시도를 한 점과 XML 문서의 크기 증가 시 레이블 저장공간의 효율을 얻을 수 있는 점과 동적 XML 환경에서 새로운 데이타의 업데이트 시에 기존 노드들에 대해 레이블 재작성을 피할 수 있는 점에 의미가 있다.
대부분 딥러닝 모델의 학습은 입력값과 입력값에 따른 출력값이 포함된 레이블링 데이터(labeling data)를 학습하는 지도 학습(supervised learning)으로 진행된다. 레이블링 데이터는 인간이 직접 제작하므로 데이터의 정확도가 높다는 장점이 있지만 비용과 시간의 문제로 인해 데이터의 확보에 많은 노력이 소요된다. 그리고 지도 학습의 목표는 정탐지 데이터(true positive data)의 인식 성능 향상에 초점이 맞추어져 있으며, 오탐지 데이터(false positive data)의 발생에 대한 대처는 미흡한 실정이다. 본 논문은 터널 관제센터에 투입된 딥러닝 모델 기반 영상유고 시스템의 모니터링을 통해 정탐지와 레이블링 데이터의 학습으로 예측하기 힘든 오탐지의 발생을 확인하였다. 오탐지의 유형은 작업차량의 경광등, 터널 입구부에서 반사되는 햇빛, 차선과 차량의 일부에서 발생하는 길쭉한 검은 음영 등이 화재와 보행자로 오탐지되고 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 현장에서 발생한 오탐지 데이터와 레이블링 데이터를 동시에 학습하여 딥러닝 모델을 개발하였으며, 그 결과 기존 레이블링 데이터만 학습한 모델과 비교하면 레이블링 데이터에 대한 재추론 성능이 향상됨을 알 수 있었다. 그리고 오탐지 데이터에 대한 재추론을 한 결과 오탐지 데이터를 많이 포함하여 학습한 모델일 경우 보행자의 오탐지 개수가 훨씬 줄었으며, 오탐지 데이터의 학습을 통해 딥러닝 모델의 현장 적용성을 향상시킬 수 있었다.
유비쿼터스 데이타 스트림 환경에서 동적 XML 데이타 스트림에 대한 효율적이고 안전한 접근제어 기법은 최근에 활발한 연구분야가 되어왔다. 본 논문에서 동적 XML 데이타 스트림 환경에서 효율적이고 안전한 접근제어를 위한 향상된 롤-기반 소수 레이블링 기법을 제안한다. 또한 지속적으로 갱신되는 XML 문서의 효율적인 레이블링 기법과 효율적이고 안전한 접근제어를 위한 기존연구의 문제점을 지적한다. 제안하는 향상된 레이블링 기법은 문서가 갱신될 때 다시 레이블링 하지 않고도 노드 사이의 조상-후손 관계와 형제 관계를 유지할 수 있으며, 레이블의 충돌 없이 XML 트리에 임의의 지속적인 노드 삽입 또는 갱신을 지원한다. 또한, 롤-기반 소수 레이블링 기법을 통해 효율적인 접근제어를 구현하였다. 끝으로 본 논문의 제안 방법이 효율적이고 안전함을 실험을 통해 보여줄 것이다.
The aim of this study is to highlight the importance of the correct food choices and nutrition management through nutrition labeling and provide basic data for building a nutrition labeling system for Korean restaurants. In the study, a survey was conducted from February 5th to February 27th in 2010 involving adults over the age of 20 living in part of the Gyeonggi-do area. The data was used to analyze the general characteristics, the awareness of nutrition labeling and the nutrition labeling contents by using the SPSS 18.0 package program. Among the 268 people surveyed, the total number of women was greater (60.4%) than men (39.6%). The perception of the necessity of nutrition labeling was a relatively high score of 3.99 on a 1 to 5 scale and the motivation to utilize nutrition labeling scored 3.89. The study found that females perceived nutrition labeling to be more important than did the males. In addition, the perception varied according to the level of education and age. In conclusion, since customers have a high demand for nutrition labeling in Korean restaurants and are motivated to utilize labeling when eating-out is relatively strong, labeling would be a good educational tool for leading a healthy food life. Furthermore, since the study found that differences occur between nutrition labeling contents or nutrients according to general characteristics, food service companies might be able to gain benefits through differentiated nutrition labeling that is catered for their main customers.
The purpose of this study was to analyze the brand loyalty formation by positive labeling. Affecting such factors as involvement, self-image, community engagement, preference, and choice cutback, positive labeling can be seen as one of psychological factors that shapes consumer's behavior and their decision. This study was carried out because little research was done to examine the influence of positive labeling toward brand loyalty, and also to find out the benefits that consumers can get from being labeled in positive terms. Data were collected through survey questionnaire and 151 usable responses were used. Following a series of pretests and confirmatory factor analysis helped to purify measures and verify the psychometric properties of the scale. Structural equation modeling with AMOS was used for testing of research hypotheses. The result of data analysis demonstrated the positive relationship between labeling and brand loyalty, i.e. positive labeling indirectly leads to consumers' loyalty toward a brand. Findings revealed significant relationship between involvement and emotional attachment, as well as the relationship between community engagement and choice cutback. The results gave support for the hypothesis of moderating effect of buzz on the relationship between involvement and emotional attachment, even though the hypothesis of moderating effect of distinction was rejected. Taking Apple's rivalry strategy as initial point, this study highlights the role of labeling in creating social identity. The study attempts to show the positive consequences of labeling strategy for firms that seeks ways of good competition without engaging into conflicts.
본 논문에서는 Wi-Fi신호로 제어되는 융합형 라벨기 설계에 대하여 기술하였다. 현재 산업체에서 사용되는 라벨기는 산업현장에서 단독 장비로만 사용되고 인터넷이나 다른 네트웍 연결을 가지고 있지 않아서 라벨기가 수집한 자료를 전송하는 기능이 없어서 매우 불편하였다. 본 연구에서는 라벨기가 작업한 라벨의 종류와 사용량을 실시간 Wi-Fi를 사용하여 서버 컴퓨터로 전송할 수 있도록 정보통신(IT) 융합기술을 이용하여 설계하였다. 이러한 융합형 라벨기 시스템은 서버 컴퓨터에서 실시간으로 작업량과 작업상태를 파악할 수 있어서 기존 라벨기를 사용하는 경우보다 작업능력을 향상시키고 실시간으로 품질을 파악할 수 있게 되었다.
스텐트 삽입술을 시행한 환자에게 ASL 방법 중 pCASL을 이용한 관류영상에서 나타난 인공물을 보고하고 이에 대한 해결방법을 제시하고자 한다. pCASL데이터는 구조적 이미지와 함께 스텐트를 피해 표지 펄스(labeling pulse)의 위치를 변경하여 획득하였다. 데이터는 ASLtbx를 이용하여 처리하였다. pCASL을 이용하여 관류영상을 획득하였을 때 기존의 표지 펄스(표지 간격(labeling gap) 24 mm)의 위치가 스텐트의 위치와 겹쳐져서 우뇌 조직의 신호강도가 비어 있는 것처럼 나타났다. 스텐트를 피해 표지 펄스(표지 간격 15 mm)를 위치시킬 때 높은 신호강도의 영상을 획득할 수 있었으며, 표지 펄스(표지 간격 170 mm)에서는 labeled 혈액이 영상절편에 도달하기 전에 이완이 되어 낮은 신호강도의 영상을 획득 하였다. pCASL은 조영제를 사용하지 않기 때문에 안정적으로 반복측정이 가능하며 양질의 영상 획득을 위해서는 알맞은 영상획득인자와 방법들이 선택되어야 한다.
딥러닝은 많은 데이터를 필요로 한다는 것은 이미 널리 알려져있다. 이를 통해, 딥러닝에 쓰이는 신경망의 수없이 많은 parameter들을 학습시킨다. 학습과정에는 데이터뿐 아니라, 각 데이터별로 전문가가 입력한 label이 필요한 경우가 대부분인데, 이 label을 얻는 과정은 시간과 자원 소비가 심하다. 이 문제를 완화하기 위해, few-shot learning, self-supervised learning, weak-supervised learning등이 연구되어오고 있다. 본 논문에서는, label을 상대적으로 적은 노력으로 수행하기 위한 연구들의 동향을 살펴보고, 앞으로의 개선 방향을 제시하도록 한다.
In this study, 294 housewives in Siheung, Gyeonggi-do, were surveyed to evaluate the differences in the recognition and use of nutrition labeling according to age and to present data for nutrition education. The younger the age, the more aware the consumer was of the information on the nutrition label. Housewives who were younger than 60 years were more likely to check the nutrition labels. The lower the age, the higher the reliance on the nutritional labeling content of the food, and the higher the recognition level of nutritional labeling. It was found that the lower the age, the easier it was for the consumer to understand the nutritional labeling. Among housewives in their 30s and younger, 89.5 percent said they believed checking nutrition labels would help their health. In the younger age group knowledge and information on nutrition labeling was acquired from the internet, and in the older age group, knowledge was acquired from television, radio, and newspapers. Research conducted on housewives in other regions in the future could provide more detailed information suitable for the population of each region. This would serve as data for nutrition education on the recognition and use of nutrition labeling for a healthy diet.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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