물 사용량 예측은 최적의 용수 공급 운영 방안을 수립하고 전력 소비량 절감을 위하여 꼭 필요한 과정이라고 할 수 있다. 그러나 수용가 단위의 물 사용량은 용도, 사용자의 패턴, 날씨 등의 다양한 요인으로 인해 변화하는 비선형적 특성을 지니고 있다. 따라서 본 연구에서는 비선형적인 수용가 단위의 물 사용량을 예측하기 위하여 다양한 기법들을 연계한 KWD 프레임워크를 제안하고자 하였다. 즉, 먼저 개별 수용가 마다 용도에 따른 유사한 패턴을 파악하기 위해 K-means (K) 군집분석을 수행하였고, 잡음성분을 제거함으로써 핵심적인 주기패턴을 파악하기 위해 Wavelet (W) 방법을 적용하였다. 또한 비선형적 특성을 학습시키기 위해 Deep learning (D) 알고리즘을 적용하였다. 그리고 기존의 선형 시계열 모형인 ARMA 모형과 비교하여 KWD 프레임워크의 성능을 분석하였다. 그 결과 제안된 모형의 상관성은 92%, ARMA 모형은 약 39%로 KWD 프레임워크가 2배 이상의 성능을 가지는 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구에서 제안한 방법을 활용할 경우 정확한 물 사용량 예측이 가능해질 것이며, 상황에 따른 최적의 공급 방안을 수립할 수 있을 것이다.
Portable low-cost magnetic resonance imaging (MRI) systems have the potential to enable "point-of-care" and timely MRI diagnosis, and to make this imaging modality available to routine scans and to people in underdeveloped countries and areas. With simplicity, no maintenance, no power consumption, and low cost, permanent magnets/magnet arrays/magnet assemblies are attractive to be used as a source of static magnetic field to realize the portability and to lower the cost for an MRI scanner. However, when taking the canonical Fourier imaging approach and using linear gradient fields, homogeneous fields are required in a scanner, resulting in the facts that either a bulky magnet/magnet array is needed, or the imaging volume is too small to image an organ if the magnet/magnet array is scaled down to a portable size. Recently, with the progress on image reconstruction based on non-linear gradient field, static field patterns without spatial linearity can be used as spatial encoding magnetic fields (SEMs) to encode MRI signals for imaging. As a result, the requirements for the homogeneity of the static field can be relaxed, which allows permanent magnets/magnet arrays with reduced sizes, reduced weight to image a bigger volume covering organs such as a head. It offers opportunities of constructing a truly portable low-cost MRI scanner. For this exciting potential application, permanent magnets/magnet arrays have attracted increased attention recently. A magnet/magnet array is strongly associated with the imaging volume of an MRI scanner, image reconstruction methods, and RF excitation and RF coils, etc. through field patterns and field homogeneity. This paper offers a review of permanent magnets and magnet arrays of different kinds, especially those that can be used for spatial encoding towards the development of a portable and low-cost MRI system. It is aimed to familiarize the readers with relevant knowledge, literature, and the latest updates of the development on permanent magnets and magnet arrays for MRI. Perspectives on and challenges of using a permanent magnet/magnet array to supply a patterned static magnetic field, which does not have spatial linearity nor high field homogeneity, for image reconstruction in a portable setup are discussed.
최근에 많은 수요와 각광을 받고 있는 디스플레이 장치에서 CRT는 곡면이며 무겁고 큰 부피 때문에 LCD, PDP, OLED와 같은 평판디스플레이(FPD)로 대체되고 있다. FPD는 $0.6\sim0.8mm$ 두께의 대면적 글래스에 여러 공정을 거친 후에 최종 제품 규격으로 절단하여 제작하기 때문에 글래스의 면적이 크면 클수록 FPD의 생산성이 높다는 밀접한 관계를 갖는다. 따라서 FPD 제조 업계에서는 글래스 면적을 증가시키기 위하여 노력하고 있으며, 예를 들면, 현재 8세대 LCD인 경우 약 $2,200mm\times2,600mm$의 면적을 가진다. 이러한 글래스를 이송하는 대표적인 장치로서 공기부상 컨베어시스템은 압축공기를 이용해서 FPD용 대면적 글래스 등을 약 $0.3\sim0.5mm$ 정도 부상시켜 비접촉으로 이송할 수 있는 장치이다. 이 때 글래스와 다공질판 표면 사이의 공기 유동이 모델링되고 해석되며, 이것으로부터 글래스의 공기부양 조건이 예측될 수 있다. 글래스를 이송시 전기공급 중단에 의하여 압축공기가 공급되지 않아 부상판과 접촉이 발생하였을 때, 자기윤활 특성을 가진 다공질판 위의 글래스는 1mm 홀을 많이 가진 사각덕트 부상판 위의 글래스와 조사, 비교된다.
본 논문은 지능형 위치추적을 위한 위치트리거와 이동에이전트 시스템 기술을 적용하여, 상황인식 기반 위치서비스를 위한 위치트리거 시스템을 설계 및 구현한다. 또한, 트리거 및 조치 서비스 프로토콜 구현과 능동규칙 탑재 이동에이전트에 대한 실험을 통하여, 제안 시스템이 상황인식 기반 위치서비스의 특성에 따른 시스템 최적화 및 위치 기반 서비스 응용들에 대한 확장성과 유효성이 있음을 검증한다. 제안 시스템은 전력 사용자의 소비 패턴 및 행위 변화에 대한 시스템의 능동적 특성을 통한 자원 활용의 최적화 시스템 구축을 위한 예비 연구로써, 객체 위치 기반의 지능적 경고와 조치를 통한 환경 및 자원 활용 최적화와 다양한 위치서비스 응용 시스템 구축에 효과적으로 적용할 수 있다.
Purpose - This study used empirical methods to investigate the consciousness structure of vendors in the S marketing area, which is a commercial revitalization district in the country, and examined its effect on their business activities. Based on the results derived through the performance of an actual proof analysis, this study aims to facilitate the promotion of changes in the consciousness structures of traditional market vendors, with a view to allowing them to adapt to the current economic realities in the country. Further, this study aims to provide suggestions that would improve the efficiency of the commercial revitalization program of the government. Research design, data, and methodology - This study examined all the stores in the S marketing area using a questionnaire survey conducted over three weeks beginning on July 4, 2012, and involved the performance of a data analysis on 1,859 samples. The questionnaire consisted of two parts. The first part addressed the market revitalization and the second part addressed the store management strategies. Questionnaire responses were calibrated based on a Likert scale. Statistical analysis was conducted using PASW version 18.0. Results - The results of the analysis of the consciousness structure of merchants in the S marketing area have led to the discovery that they have a medium level of satisfaction with market revitalization. There was a difference in the perceptions of the concept of store management between merchants and customers. Merchants have poor strategies for store management, which do not go much beyond an imitation of the practices of large domestic discount stores. Conclusions - The appearance of big discount stores and the accompanying changes in people's consumption patterns have led to a decline in local market areas. The government has sought new ways to secure autogenic power for local markets. To create regional economies, the government enacted a revised "Law for creating traditional markets and shopping streets" in 2010 and introduced a commercial district revitalization program. This program, which originally supported only the S marketing area, has subsequently expanded into neighboring shopping districts so that the whole of the regional market can be revitalized. However, since the revitalization of the traditional market and the government support required for it were mostly limited to facilities, the result has not proved to be effective. Although there are several reasons why the government investment was characterized by poor efficiency, traditional market vendors' consciousness structure, which did not adapt well to the vagaries of time and its consequent changes, was a major cause. Only when vendors have a true merchant spirit can they have a real service focus that will enable them to clearly understand the distribution organization. This will have the effect of bring about complete customer satisfaction and will ensure the survival and development of traditional markets.
최근 SSD(Solid State Drive)는 빠른 읽기/쓰기, 저전력 등 다양한 장점을 가지고 있어 스마트폰, 노트북, 서버 등의 저장장치로 사용 영역이 확대되고 있다. 하지만, 플래시 메모리의 읽기 및 쓰기의 비대칭적 성능과 제한된 쓰기 횟수가 SSD의 수명을 단축시키는 문제가 있어서 캐쉬(cache)로 사용되는 SSD의 내용을 변경시키는 블록 교체 기법(block replacement policy)이 매우 중요하다. Hybrid SSD의 수명을 향상 시킬 수 있는 방법 중 하나로 LARC 기법이 있으나, LARC는 SSD블록 관리를 위해 기존 LRU알고리즘을 사용하기 때문에 빈번히 참조되는 블록이 오래된 블록 대신 교체되어 SSD 미스율을 증가시킴으로써 시스템의 성능이 저하되는 문제점이 발생한다. 따라서, 본 논문에서는 다양한 데이터 읽기, 쓰기 환경에 효과적으로 대응하기 위해 블록의 재사용 간격을 고려한 새로운 블록 교체 기법을 제안한다. 제안된 기법은 블록 재사용 간격(Reuse interval)과 Age를 기반으로 최근성(Recency)을 추출하고 참조빈도(Frequency)를 같이 고려하여 블록을 교체한다. Workload 기반 Trace를 이용한 실험결과, 제안하는 기법은 여러가지의 기존 블록 교체 기법 및 LARC 알고리즘과 비교하여 쓰기 횟수 감소와 히트율 향상을 통해 시스템 성능과 SSD의 수명을 연장시킨다.
현대는 산업 문명의 발달로 시장의 세계화가 급속히 진행되고 있다. 비슷한 품질과 서비스를 제공하는 수많은 기업들은 각기 다양한 방법으로 자사의 제품을 차별화하며 보다 많은 시장점유율과 매출액, 이윤을 창출하기 위하여 부단한 노력을 기울이고 있다. 이 중에서 가장 대표적인 것이 자사의 브랜드를 강력하게 만틀어 관리하는 일이다. 현대의 소비자는 상품을 사지 않는다. 그들은 복잡한 설명서도 읽지 않으며, 가격으로 물건을 평가하지도 않는다. 단지 자신의 머릿속에 각인된 브랜드를 선택한다. 브랜드는 오늘날 고도의 마케팅 전략의 핵심 도구로 취급되고, 또한 중요한 법적 자산으로 평가되고 있다. 따라서, 기업의 마케터들은 자사 제품의 가치를 높이기 위한 수단으로서 브랜드 자체의 명성을 구축하는 데 심혈을 기물이고 있다. 유명하고 좋은 이미지를 가진 브랜드만이 충성 스러운 고객기반을 확보할 수 있고 가격 경쟁에서 유리한 위치를 점할 수 있으며 안정된 수 익을 확보할 수 있기 때문이다. 이와 같이, 브랜드는 비록 무형적이지만 제품이 가진 어떤 유형적인 특성보다도 중요하게 생각되고 있는 것이다- 단순히 생산자나 제품을 구별하는 수단을 넘어 중요한 자산으로 인 식되고 있으며, 이러한 맥락에서 브랜드 자산가치의 개념이 만들어 진 것이다. 본 연구는 브랜드 자산가치의 형성에 미치는 영향요인으로서 내부마케팅 요인, 마케팅믹스 요인, 브랜드수의 증가요인의 3가지 요인을 설정하여 설문조사를 통한 판매자의 평가 결과로 어떤 요인이 어느 정도의 영향을 미치는지를 분석하였다. 본 연구에서 나타난 결과를 요약하면 내부마케팅요인(조직구성원간의 직무만족, 조직구성 원간의 원활한 커뮤니케이션), 마케팅믹스요인(제품 품질, 가격정책, 유통전략, 광고 및 홍보 활동), 브랜드수의 증가요인(시장환경의 불투명성, 시장진입의 선발감)이 모두 다 브랜드 자산가치의 형성에 영향을 미치는 것으로 나타났다.
최근 국내 백화점 산업은 소비패턴의 변화에 의해 고급화와 차별화된 복합쇼핑문화공간으로 성장하고 있으며, 5개 대규모 회사를 중심으로 70개소가 운영되며 경쟁이 가속화되고 있다. 본 연구는 빅데이터 개념의 차량 자동입출차 시스템(pos)를 활용하여 백화점의 방문수요 결정요인을 분석하고, 백화점 산업의 경쟁력 강화를 위한 방안을 제시하고자 하였다. 분석방법은 2021년 신규개점으로 인하여 연간 매출액이 완전치 않은 지점 3곳을 제외한 67개의 지점을 대상으로 어떠한 사건이나 방문에 대한 빈도를 예측할 때 사용되는 음이항 회귀분석을 수행하였다. 분석결과 백화점 방문수요에 양(+)의 영향을 미치는 변수들은 공항·터미널·기차역 여부, 대지면적, 주차대수, VIP라운지수, 명품매장비율, F&B매장 수, 경기·인천지역인 것으로 나타났으며, 비상업지역 여부, 호텔은 음(-)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 국내 백화점의 경쟁력 강화방안을 제시하면 다음과 같다. 첫째, 백화점 소비자들은 명품 브랜드에 대한 선호가 높다. 따라서 백화점은 자체적으로 해외 바이어팀을 구성하여 새로운 명품 브랜드를 발굴하여 유치하고, 고객들의 수요가 높은 명품 브랜드를 유치하는 전략이 필요하다. 또한, 구매력과 충성도 높은 소비자들을 유치하기 위해서는 기존 보다 더 차별화된 VIP 고객들을 위한 상품과 서비스를 제공할 필요성이 높다. 둘째, 신규 백화점 입점은 경기·인천 지역의 기차역, 공항, 터미널과 같은 교통거점 지역을 중심으로 추진하는 것이 바람직하다. 셋째, 백화점은 고급화된 쇼핑센터라는 측면에서 핵심임차인이 중요하므로 소비자의 수준과 선호에 부합하는 테넌트의 유치 전략이 필수적이다. 마지막으로 최고급 쇼핑센터인 백화점은 2021년 개점한 '더 현대'와 같이 차별화된 쇼핑, 문화, 외식과 여가서비스가 함께 제공되는 공간으로 개발되어야 향후 성장가능성이 담보될 수 있다.
최근 스마트 폰에 다양한 센서를 내장할 수 있게 되었고 스마트폰에 내장된 센서를 이용항 동작 인지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트폰을 이용한 동작 인지는 노인 복지 지원이나 운동량 측정. 생활 패턴 분석, 운동 패턴 분석 등 다양한 분야에 활용될 수 있다. 하지만 스마트 폰에 내장된 센서를 이용하여 동작 인지를 하는 방법은 사용되는 센서의 수에 따라 단일 센서를 이용한 동작인지와 다중 센서를 이용한 동작인지로 나눌 수 있다. 단일 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서를 이용하기 때문에 배터리 부담은 줄지만 다양한 동작을 인지할 때에 특징(feature) 추출의 어려움과 동작 인지 정확도가 낮다는 문제점이 있다. 그리고 다중 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서와 중력센서를 사용하고 필요에 따라 다른 센서를 추가하여 동작인지를 수행하며 다양한 동작을 보다 높은 정확도로 인지할 수 있지만 다수의 센서를 사용하기 때문에 배터리 부담이 증가한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스마트 폰에 내장된 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작을 높은 정확도로 인지하는 방법을 제안한다. 서로 다른 10가지의 동작을 높을 정확도로 인지하기 위해 원시 데이터로부터 17가지 특징을 추출하고 각 동작을 분류하기 위해 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하였다. Ensemble of Nested Dichotomies 분류기는 다중 클래스 문제를 다수의 이진 분류 문제로 변형하여 다중 클래스 문제를 해결하는 방법으로 서로 다른 Nested Dichotomy 분류기의 분류 결과를 통해 다중 클래스 문제를 해결하는 기법이다. Nested Dichotomy 분류기 학습에는 Random Forest 분류기를 사용하였다. 성능 평가를 위해 Decision Tree, k-Nearest Neighbors, Support Vector Machine과 비교 실험을 한 결과 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하여 동작 인지를 수행하는 것이 가장 높은 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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