이동형 장치의 위치 정보를 확보하기 위해 다양한 위치 측정 시스템이 연구되고 있으며 현재 가장 많이 이용하는 시스템은 위성 정보를 이용하는 GPS와 무선 네트워크를 이용하는 RTLS가 있다. 장치 주변의 장애물은 장치와 위성 혹은 무선 통신 앵커와 NLOS 상태를 유발하며 측정 정확도를 떨어뜨린다. 본 논문에서는 대상의 위치 측정을 위해 두 개의 시스템을 함께 이용해 장치 주변의 NLOS 상태를 파악하여 장치간의 측정 신뢰성 정보를 추정함으로써 측위 정확도를 향상시키는 기법을 제안한다. 또한 NLOS 상태의 파악을 위한 위성 정보의 분석 방법에 대해서 설명하고 이를 이용한 위치 측정 시스템을 제안한다. 본 시스템의 성능평가를 위해 다양한 환경에서의 NLOS 상태 판별에 대한 테스트를 수행하였으며 해당 측정결과를 이용한 위치 측정 시스템을 구현하여 시뮬레이션 하였다. NLOS 상태 파악을 위한 실험 결과 약 97% 정도의 성공률로 NLOS 상태를 판별하였다. 또한 NLOS 상태 판별 정보를 이용한 동작 성능을 모의실험한 결과 단독으로 위치 측정한 결과에 비해 성능이 89% 향상되는 것을 확인하였다.
캐시 부채널 공격은 CPU의 공유 캐시 자원을 이용하여 시스템에서 민감한 정보를 획득해내는 공격 유형이다. 최근 모바일 시스템에서 클라우드까지 다양한 환경에 공격이 가해짐에 따라 많은 탐지 전략이 제안되었다. 기존의 캐시 부채널 공격들은 많은 수의 캐시 이벤트를 발생시키는 특징을 가지고 있었기 때문에 기존의 탐지 기법은 대부분 캐시 이벤트를 주의 깊게 모니터링하는 것에 기반하여 설계되었다. 그러나 최근에 제안된 공격은 공격 중에 캐시 이벤트를 적게 유발하는 경향이 있다. 예를 들어 PRIME+ABORT 공격은 캐시에 접근하여 액세스 시간을 측정하는 대신 Intel TSX를 활용한다. 이러한 특징으로 인해 캐시 이벤트 기반 탐지 기법은 해당 공격을 탐지하기 어렵다. 본 논문에서는 PRIME+ABORT 공격에 대한 심층 분석을 수행하여 캐시 이벤트 이외에 공격 탐지에 활용 가능한 유용한 하드웨어 이벤트를 밝힌다. 이를 기반으로, PRIME+ABORT 공격 탐지 기법인 PRIME+ABORT Detector를 제시하고, 실험을 통해 제안한 탐지 기법이 0.3%의 성능 오버헤드로 99.5%의 탐지 성공률을 달성할 수 있음을 보인다.
To overcome the profitability challenge these days, many global banks are increasingly focusing on cost efficiency through more efficient banking processes, such as online and mobile banking, whereas a number of other banks choose to differentiate their services for retaining and attracting the most valuable customer segment (Deloitte, 2011). While global banks in the retail banking industry are adopting either of these two business models as a strategic choice for their long-term growth, KB Kookmin Bank, one of the leading retail banks in South Korea, has begun to operate 'KB Rockstar' as a strategic channel, particularly designed to target college students in the youth market. The new marketing strategy has resulted in a positive impact on its brand image in customers' perception as well as a drastic increase in the number of youth customers. In this study, we analyze the case of 'KB Rockstar' and summarize the key factors for its success from a marketing perspective. First, 'KB Rockstar' is not simply a good channel strategy, but an innovative marketing strategy that aligns place, product and promotion together in order to create a synergy effect, resulting in the successful implementation of the bank's targeting strategy. Second, the strategy effectively establishes 'KB Rockstar' as a brand targeted to youth customers while also competently strengthening the image of the corporate brand, KB Kookmin Bank. The skillful implementation of organically combined marketing mix strategies has enabled the successful launch of the bank's sub-brand. Third, the strategy considers a retail bank branch as not only the place that makes sales transactions in order to generate short-term profits, but also the place that builds a long-term relationship with customers in order to maximize their lifetime values in the long run.
본 논문은 모바일 기반의 실시간 영상 측위 기술 개발을 목표로 사용자가 촬영한 사진과 가상의 텍스쳐 영상 간의 매칭 가능성 확인 연구로 특징점 기반의 매칭 알고리즘의 조합 성능을 비교했다. 특징점 기반의 매칭 알고리즘은 특징점(feature)을 추출하는 과정과 추출된 특징점을 설명하는 서술자(descriptor)를 계산하는 과정, 최종적으로 서로 다른 영상에서 추출된 서술자를 매칭하고, 잘못 매칭된 특징점을 제거하는 과정으로 이루어진다. 이때 매칭 알고리즘 조합을 위해, 특징점을 추출하는 과정과 서술자를 계산하는 과정을 각각 같거나 다르게 조합하여 매칭 성능을 비교하였다. 가상 실내 텍스쳐 영상을 위해 V-World 3D 데스크탑을 활용하였다. 현재 V-World 3D 데스크톱에서는 수직·수평적 돌출부 및 함몰부와 같은 디테일이 보강되었다. 또한, 실제 영상 텍스쳐가 입혀진 레벨로 구축되어 있어, 이를 활용하여 가상 실내 텍스쳐 데이터를 기준영상으로 구성하고, 동일한 위치에서 직접 촬영하여 실험 데이터셋을 구성하였다. 데이터셋 구축 후, 매칭 알고리즘들로 매칭 성공률과 처리 시간을 측정하였고, 이를 바탕으로 매칭 성능 향상을 위해 매칭 알고리즘 조합을 결정하였다. 본 연구에서는 매칭 기법마다 가진 특장점을 기반으로 매칭 알고리즘을 조합하여 구축한 데이터셋에 적용해 적용 가능성을 확인하였고, 추가적으로 회전요소가 고려되었을 때의 성능 비교도 함께 수행하였다. 연구 결과, Scale Invariant Feature Transform (SIFT)의 feature와 descriptor 조합이 가장 매칭 성공률이 좋았지만 처리 소요 시간이 가장 큰 것을 확인할 수 있었고, Features from Accelerated Segment Test (FAST)의 feature와 Oriented FAST and Rotated BRIEF (ORB)의 descriptor 조합의 경우, SIFT-SIFT 조합과 유사한 매칭 성공률을 가지면서 처리 소요 시간도 우수하였다. 나아가, FAST-ORB의 경우, 10°의 회전이 데이터셋에 적용되었을 때에도 매칭 성능이 우세함을 확인하였다. 따라서 종합적으로 가상 텍스쳐 영상과 실영상간 매칭을 위해서 FAST-ORB 조합의 매칭 알고리즘이 적합한 것을 확인할 수 있었다.
The purpose of this study is to analyze empirically analyze how the characteristics of participants in educational and social learning forums and the quality of events influence expectations and satisfaction of forums. The study also aims to provide strategic implications for forum organizers and give them suggestions on how to set up target audience, manage forum contents, speakers, and services, improve attendee satisfaction, and ultimately maximize overall outcomes. As exchanges among individuals, enterprises, and organizations, as well as countries are growing rapidly, the convention industry has become a key player in the market. Conventions have also become a venue for people to discuss a specific agenda or topic, exchange information and learn knowledge and insights. Especially, the forum - as part of the convention industry - plays a vital role providing educational and social learning opportunities as scholars and expertise come together to share their knowledge and experience through a variety of discussions. With its role, many of forums are taking place in recent years; however, there have been few empirical studies upon the forum itself. Also, there have been few attempts to research how the quality of forums affect participants' satisfaction along with their characteristics and how much of practical knowledge is provided throughout the events. This study is meaningful in that it is the first practical study that takes a deep understanding of the forum and sees how the quality of the forums influences participants' satisfaction and whether the characteristics of participants have a moderating effect in increasing the level of satisfaction. Forum organizers could also take a strategic approach as their major concerns are to increase the number of participants and raise degree of satisfaction by providing significant information. There are four key elements that determine success or failure of a social learning forum. The four elements are contents, speakers, services, and participants. Content plays an important role in providing rich information and knowledge for participants. Speakers are the main knowledge providers who contribute to the forum's social learning role. Also, the services provided by forum organizers such as simultaneous interpretation services, program brochures, lunch and refreshments, and the overall design of event hall can also influence the level of participants' satisfaction. Lastly, the participants and their characteristics are important since they are the ones who receive knowledge from the providers. The results of this study show that the quality of forum (content, speaker, and services) has a decisive effect on the participants' satisfaction and there are some differences in expectation among the participants in the forum. Also, some groups of participants were more likely to be stimulated by the quality of forum when determining their satisfaction. The study is modeled after MBN Y Forum 2016 and its participants' characteristics. The forum is one of the most representative social learning forums of South Korea and its audiences are mostly young people. It has analyzed how the participants' characteristics influence their satisfaction by grouping them into ${\Delta}participants$ who have invited for free and those who paid for the entrance fee, ${\Delta}first-time$ participants and returning participants, ${\Delta}voluntary$ and involuntary participants, ${\Delta}participants$ who registered through web and those who did through mobile, and ${\Delta}participants$ who registered during pre-sale opens and those who registered during general opens.
최근외식프랜차이즈 가맹본사수는증가하고 있지만 가맹본사가 성공보다는실패하는 경우가훨씬 많은 것으로 알려져있다. 여러 실패요인들중에하나는가맹본사의 투명하지못한 경영으로인해, 가맹본사와가맹점간의불신이 있다. 대형외식프랜차이즈경우에는이를 해소하기위해서는ERP와같은통합적정보시스템을이용하고있으나, 소형외식프랜차이즈 가맹본사인 경우는 금전적 인적 자원의 부족으로 매출, 발주관리 등의 기초적인 정보를 다루는 POS(Point of Sale)가 연계된 정보시스템을 겨우 운영하는 실정이다. 소형외식프랜차이즈들의 성공적인 운영을 위해서 저비용으로 현재 시점의 경영상황을 파악할 수 있는 원가관리시스템을 구축할 수 있는 연구가 필요하다. 본 연구에서는 원가관리가 가능하고, POS시스템 종류에 구애받지 않는 표준화된 데이터참조모델을 제안한다. 이를 통해 서비스의 연계 및 재사용성을 촉진하고 중복개발을 방지할 수 있으며, 가맹본사에서는 가맹점별 원가관리를 분석하여 가맹본사와 가맹점들은 투명한 점포경영 뿐만 아니라 효율적 경영지원이 가능하게 될 것이다.
암종 분류은 현장의 지질학적 또는 지반공학적 특성 파악을 위해 요구되는 매우 기본적인 행위이나 암석의 성인, 지역, 지질학적 이력 특성에 따라 동일 암종이라 하여도 매우 다양한 형태와 색 조성을 보이므로 깊은 지질학적 학식과 경험 없이는 쉬운 일은 아니다. 또한, 다른 여러 분야의 분류 작업에서 딥러닝 영상 처리 기법들이 성공적으로 적용되고 있으며, 지질학적 분류나 평가 분야에서도 딥러닝 기법의 적용에 대한 관심이 증대되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 동일 암종임에도 다양한 형태와 색을 갖게 되는 실제 상황을 감안하여, 정확한 자동 암종 분류를 위한 딥러닝 기법의 적용 가능성에 대해 검토하였다. 이러한 기법은 향후에 현장 암종분류 작업을 수행하는 현장 기술자들을 지원할 수 있는 효과적인 툴로 활용 가능할 것이다. 본 연구에서 사용된 딥러닝 알고리즘은 매우 깊은 네트워크 구조로 객체 인식과 분류를 할 수 있는 것으로 잘 알려진 'ResNet' 계열의 딥러닝 알고리즘을 사용하였다. 적용된 딥러닝에서는 10개의 암종에 대한 다양한 암석 이미지들을 학습시켰으며, 학습 시키지 않은 암석 이미지들에 대하여 84% 수준 이상의 암종 분류 정확도를 보였다. 본 결과로 부터 다양한 성인과 지질학적 이력을 갖는 다양한 형태와 색의 암석들도 지질 전문가 수준으로 분류해 낼 수 있는 것으로 파악되었다. 나아가 다양한 지역과 현장에서 수집된 암석의 이미지와 지질학자들의 분류 결과가 학습데이터로 지속적으로 누적이 되어 재학습에 반영된다면 암종분류 성능은 자동으로 향상될 것이다.
The first legislation for terminal health-care decision was California's Natural Death Act (NDA) of 1976 that permitted any adult person to execute a directive directing the withholding or withdrawal of life-sustaining procedures. Advance directive legislation has subsequently progressed on a state-by-state basis. By 1992, all 50 states, as well as the District of Columbia, had passed legislation to legalize some form of advance directive. This state legislation, however, has resulted in an often fragmented, incomplete, and sometimes inconsistent set of rules. Statutes enacted within a state often conflict and conflicts between statutes of different states are common. In an increasingly mobile society where an advance health-care directive given in one state must frequently be implemented in another, there is a need for greater uniformity. In 1993, the Uniform Law Commissioners approved the Uniform Health-Care Decisions Act (UHCDA) in order to bring order to the existing chaos. Unfortunately, the Commissioners waited too long to act. By the time the UHCDA was approved, nearly all states had passed legislation governing advance directives. Consequently, the UHCDA has achieved only a limited success, picking up but one or two enactments a year. The UHCDA is currently in effect in around 10 states: Alabama, Alaska, California, Delaware, Hawaii, Kansas, Maine, Mississippi, New Mexico, Tennessee, Wyoming. In these states the previous laws related to the subjects have been all repealed. The overall objective of the UHCDA is to encourage the making and enforcement of advance health care directives including living will or individual instruction, power of health-care attorney and to provide a means for making health care decisions for those who have failed to plan. The U. S. House of Representatives in 1991 enacted the Patient Self-Determination Act (PSDA). The Act stipulates that all hospitals receiving Medicaid or Medicare reimbursement must ascertain whether patients have or wish to have advance directives. The Patient Self- Determination Act does not create or legalize advance directives; rather it validates their existence in each of the states. Now in America, terminal health-care decision or advance directive for health care is common and universal system. The problem, however, is how to let more people use these good tools to make their lives more beautiful and honorable.
오디오 이퀄라이저의 주목적은 사용자가 원하는 음색을 낼 수 있도록 음악의 주파수 특성을 변환 하는 것으로 대형 오디오시스템으로부터 휴대용 MP3플레이어까지 음악을 재생하는 대부분의 기기에 사용되고 있다. 현재까지는 각 음악 장르에 적합한 음색을 재생하기위해 사용자가 각 이퀄라이저 주파수 대역 별로 일일이 수동으로 조절해 주어야 한다는 불편함이 있다. 본 논문에서는 내용기반 음악 장르 분류 기술을 이용하여 음악 장르를 분류하고, 분류된 장르에 알맞은 이퀄라이저를 자동으로 적용하여 주는 지능형 오디오 그래픽 이퀄라이저 시스템을 제안하였다. 이퀄라이져의 경우 초기 음악 재생 중 이퀄라이저 적용에 의한 갑작스런 음의 변화를 방지하기 위하여 Coarse Level과 Fine Level의 2단계 장르분류 절차를 거치면서 각 단계별 이퀄라이저를 적용 하였다. 제안된 시스템의 각 단계별 분류 성공률은 약 80%에 이르며, 2초 안에 모든 동작이 이루어지는 것을 확인 하였다. 제안된 시스템은 PC상에서 비주얼 C 을 이용하여 3-밴드 지능형 이퀄라이저의 SW GUI를 구현 하였다.
본 논문은 서베일런스 네트워크에서 이동하는 객체 추적 시 영상 데이터의 전송량을 감소시키는 신경망 계산 시간의 단축 알고리즘을 제안한다. 객체 검출은 디지털화 연속된 영상으로부터 객체 존재 유무를 판단하고, 객체가 존재할 경우 영상 내 객체의 위치, 방향, 크기 등을 알아내는 기술로 정의된다. 그러나 영상 내의 객체는 위치, 크기, 빛의 방향 및 밝기, 장애물 등의 환경적 변화로 인해 객체 모양이 다양해지므로 정확하고 빠른 검출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 신경망을 사용하여 몇 가지 환경적 조건을 극복한 정확하고 빠른 객체 검출 방법을 제안한다. 검색 영역의 축소는 영상 내 색상 영역의 분할과 차영상을 이용하였고, 주성분 분석을 통해 신경망의 입력 벡터를 축소시킴으로써 신경망 수행 시간과 학습 시간을 단축시켰다. 실시간으로 입력되는 동영상에서 모두 실험하였으며, 색상 영역의 분할을 사용할 경우 입력 영상의 칼라 설정의 유무에 따른 검출 성공률의 차를 보였다. 실험 결과에서 보면 제안하는 방법으로써 객체의 움직임을 탐지하였을 때 기존의 방법보다 30% 정도 더 높은 인식 성능을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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