Purpose The purpose of this study is to investigate the effects of ICT on multilevel marketing organizations (MLMs) whose members are both salespeople and consumers. This study explores the effects of the latest ICT convergence on the direct selling, which is the oldest sales method, and suggests the direction for the development of network marketing. Therefore, we will propose the changes in direct sales brought by ICT and predict the future direction of network marketing in preparation for the 4th Industrial Revolution era. Design/methodology/approach Exploratory case study was the methodology selected for this paper. The case study enables the use of multiple methods for data collection and analysis. This study applies qualitative case-study methodology on Amway Korea, which is the top seller of MLM organizations, to better understand the impact of ICT. This study conducted an in-depth interview with four different levels of MLM members (e.g. membership, ruby, emerald, diamond) which are based on the qualification system of MLM organizations and observed their behaviors. Findings This study revealed that the ICT impact on network marketing organizations(MLMs) could be summarized as follows : new membership growth, easier communication with customers, increase in work efficiency, increase in organizational trust, change in educational environment, and increase in the use of social media. Based on the interview, we propose the changes of network marketing organizations in the fourth industrial revolution era and the future strategy of Amway Korea as follows: (1) retention of royal ABOs, (2) harmony with SMEs, (3) utilization of Big Data, (4) creation of IoT business model, and (5) construction of successful O2O business platform.
교통사고를 줄이기 위한 방안으로써 교통사고와 다양한 요인과의 관계를 규명하는 것이 시급한 현실의 과제일 것이다. 본 연구에서는 전북권의 교통사고가 가장 많고, 치사율이 가장 높은 국도 17호선(전주-남원)를 대상으로 교통사고의 원인이 되는 다양한 요인들이 교통사고에 어느 정도 영향을 미치고 있는지에 대하여 교통안전분야에서 자주 사용되어오던 다중회귀이론, 수량화이론을 적용하여 교통사고예측모델을 구축하였다. 또한 데이터의 불확실성 상태를 합리적으로 처리할 수 있는 퍼지 추론이론 및 인간의 신경계를 수학적으로 모형화하여 학습에 의한 예측에 있어 뛰어난 것으로 알려져 있는 신경망이론을 적용한 교통사고예측모델을 구축하였다 이를 통해, 퍼지추론이론 및 신경망 이론의 유효성을 입증하고 교통사고분석 분야의 적용 타당성을 확인하는데 초점을 맞추고 있다.
공개키 기반 인증시스템에서 사용자의 실수로 비밀키가 노출되었거나 자격의 박탈, 유효기간 만료 등의 이유로 인증서를 폐지해야 할 경우가 있다. 이에 따라서 각 사용자는 수신한 인증서가 유효한 것인지를 확인해야만 한다. 이 인증서 폐지 여부를 확인하는 방법으로는 CRL. Delta- CRL, OCSP 등의 방식이 개발되었다. 하지만 이 모든 방식에서의 인증서 유효성 검증은 실시간으로 처리해야 하므로 많은 통신량을 발생시키는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 CRL관리의 문제점인 전송시점 차이에 따른 무결성 문제와 실시간 처리로 인한 서버와 네트웍의 과도한 트래픽 발생을 해결한 DARC(DAta Radio Channel)를 이용한 효율적인 CRL 구축 방안을 제안하였다.
EMC(electromagnetic compatibility) 인증에서 현재까지는 인증사업자 등록 자격요건으로 인증시설 및 인증장비 등을 집중적으로 고려하였으나, 향후에는 인증 시험환경 또한 엄격하게 제한할 것으로 예견되고 있다. 현재 인증 시험환경을 국제표준으로 제정하고자 하는 연구가 진행되고 있다. 따라서 본 연구에서는 국내 인증산업의 시장경쟁력 및 부가가치를 높이기 위한 목적으로 온도, 습도, 조도, 일/이산화탄소, 자기장, 인체감지 등을 실시간 자동으로 측정하여 원격에서 자동으로 모니터링하고, 적정한 측정환경을 유지할 수 있는 시스템을 USN(ubiquitous sensor network) 기반으로 제안하였다. 제안된 시스템의 유용성은 실험을 통하여 확인하였다.
공개키 기반 인증시스템에서 사용자의 실수로 비밀키가 노출되었거나 자격의 박탈, 유효기간 만료 등의 이유로 인증서를 폐지해야 할 경우가 있다. 이에 따라 각 사용자는 수신된 인증서의 유효성을 검증해야만 한다. 이 인증서 폐지 여부를 확인하는 방법으로는 CRL. Delta-CRL, OCSP 등의 방식이 개발되었다. 하지만 이 모든 방식에서의 인증서 유효성 검증은 실시간으로 처리해야 하트로 많은 통신량을 발생시키는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 CRL관리의 문제점인 전송시점 차이에 따른 무결성 문제와 신시간 처리로 인한 서버와 네트웍의 과도한 트래픽 발생을 해결한 FM 부가방송(FM Subcarrier Broadcasting)을 이용한 인증시스템을 설계, 인증서 유효성 검증의 성능 향상을 제안한다.
This paper presents a model-free system based on a framework of a backstepping sliding mode control (BSMC) with a radial basis function neural network (RBFNN) and adaptive mechanism for electro-hydraulic systems (EHSs). First, an EHS mathematical model was dedicatedly derived to understand the system behavior. Based on the system structure, BSMC was employed to satisfy the output performance. Due to the highly nonlinear characteristics and the presence of parametric uncertainties, a model-free approximator based on an RBFNN was developed to compensate for the EHS dynamics, thus addressing the difficulty in the requirement of system information. Adaptive laws based on the actor-critic neural network (ACNN) were implemented to suppress the existing error in the approximation and satisfy system qualification. The stability of the closed-loop system was theoretically proven by the Lyapunov function. To evaluate the effectiveness of the proposed algorithm, proportional-integrated-derivative (PID) and improved PID with ACNN (ACPID), which are considered two complete model-free methods, and adaptive backstepping sliding mode control, considered an ideal model-based method with the same adaptive laws, were used as two benchmark control strategies in a comparative simulation. The simulated results validated the superiority of the proposed algorithm in achieving nearly the same performance as the ideal adaptive BSMC.
In the construction and development of modern industrial production technology, the traditional technology management mode is faced with many problems such as low qualification rates and high application costs. In the research, an improved workpiece defect detection method based on deep learning is proposed, which can control the application cost and improve the detection efficiency of irregular defects. Based on the research of the current situation of deep learning applications, this paper uses the improved Faster R-CNN network structure model as the core detection algorithm to automatically locate and classify the defect areas of the workpiece. Firstly, the robustness of the model was improved by appropriately changing the depth and the number of channels of the backbone network, and the hyperparameters of the improved model were adjusted. Then the deformable convolution is added to improve the detection ability of irregular defects. The final experimental results show that this method's average detection accuracy (mAP) is 4.5% higher than that of other methods. The model with anchor size and aspect ratio (65,129,257,519) and (0.2,0.5,1,1) has the highest defect recognition rate, and the detection accuracy reaches 93.88%.
A primitive gas classification system which can classify limited species of gas was designed and simulated. The 'electronic nose' consists of an array of 4 metal oxide gas sensors with different selectivity patterns, signal collecting unit and a signal pattern recognition and decision Part in PLD(programmable logic device) chip. Sensor array consists of four commercial, tin oxide based, semiconductor type gas sensors. BP(back propagation) neutral networks with MLP(Multilayer Perceptron) structure was designed and implemented on CPLD of fifty thousand gate level chip by VHDL language for processing the input signals from 4 gas sensors and qualification of gases in air. The network contained four input units, one hidden layer with 4 neurons and output with 4 regular neurons. The 'electronic nose' system was successfully classified 4 kinds of industrial gases in computer simulation.
Ki Hyeok Jeong;Sang Woong Lee;Young Chul Lee;Chull Chai Shin
전자공학회논문지A
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제29A권3호
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pp.33-40
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1992
In this paper, We designed a 2-stage amplifier for transponder of satellite with dual GaAs FETs NE13783, and performed the worst-case analysis for circuit qualification in the space environment. The bandwidth of amplifier was chosen 11.7-12.2 GHz which is the down link frequency band for domestic Ku-band satellite communication, and the alumina substrate with 25 mil of thickness. The design and optimization of amplifier was achieved by the commercial CAD program TOUCHSTONE and the measurement was performed through the automatic network analyzer.
Ubiquitous-IT839전략 중에 8대 신규서비스에 VoIP 기술이 들어있다. 본 논문은 VoIP 인터넷 네트워크에 연결된 소프트폰과 LAN 구간과 연결된 인터넷전화 및 디바이스, IP PBX, 기간사업자 망이 연결된 WAN 구간에서의 VoIP 서비스의 도청 실험을 하였다. 실험 네트워크에서 도청 실험을 한 결과 CVE 리스트에 따르는 단말기와 Proxy 및 허브와 같은 VoIP 네트워크의 연결점에서의 취약점이 발견되었고, 해커의 공격에 의한 도청이 성공되었다. 현재 070으로 명명된 VoIP 네트워크에서 각 도청 구간별로 접근제어, 기밀성, 신뢰성, 가용성, 무결성, 부인봉쇄의 6가지 보안기능의 관점에서 도청의 보안방안을 적용하였다. 보안 방안의 적용 후에 도청 실험을 실시한 결과, 패킷에 대한 AES 암호화로 내용의 도청을 방지하였으며, 접근차단과 인증 및 메시지 해시함수 및 착신거절의 사용으로 도청을 예방하였고. 네트워크 모니터링과 감사기록으로 보안성과 감사기록을 유지하여 VoIP 정보보호를 이룩할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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