국토 면적의 약 90%를 차지하는 농촌은 여러가지 공익적 기능을 수행하는 공간으로서 중요성과 가치가 증가하고 있지만 주거지 인근에 축사, 공장, 태양광패널 등 주민생활에 불편을 미치는 시설들이 무분별하게 들어서면서 농촌 환경과 경관이 훼손되고 주민 삶의 질이 낮아지고 있다. 농촌지역의 무질서한 개발을 방지하고 농촌 공간을 계획적으로 관리하기 위해서는 농촌지역 내 위해시설에 대한 탐지 및 모니터링이 필요하다. 주기적으로 취득 가능하고 전체 지역에 대한 정보를 얻을 수 있는 위성영상을 통해 데이터의 취득이 가능하고, 합성곱 신경망 기법을 통한 영상 기반 딥러닝 기술을 활용하여 효과적인 탐지가 가능하다. 따라서 본 연구에서는 의미적 분할(Semantic segmentation)에서 높은 성능을 보이는 U-Net 모델을 이용하여 농촌 지역에서 잠재적으로 위해시설이 될 수 있는 농촌시설을 분류하는 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 2020년에 제작된 공간해상도 0.7 m의 KOMPSAT 정사모자이크 광학영상을 한국항공우주연구원으로부터 제공받아 사용하였으며 축사, 공장, 태양광 패널에 대한 AI 학습용 데이터를 직접 제작하여 학습 및 추론을 진행하였다. U-Net을 통해 학습시킨 결과 픽셀 정확도(pixel accuracy)는 0.9739, mean Intersection over Union (mIOU)은 0.7025의 값을 도출하였다. 본 연구 결과는 농촌 지역의 위험 시설물 모니터링에 활용될 수 있으며, 농촌계획 수립에 있어 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
정보의 양이 급격히 늘어나고, 유비쿼터스 도시 환경이 출현하고 있다. 이에 따라, 소비자가 어떤 유형의 정보를 어떤 정보 전달 매체를 통해 이용하는가 하는 문제는 공공 및 상업적 교통정보 서비스 제공자에게 공통으로 중요한 문제가 되어 있다. 본 연구는 최근 수도권에서 수집한 대중교통 이용자의 대중교통 정보습득 및 정보전달 매체선택에 관한 자료분석의 첫 번째 결과물을 보고한다. 연구는 정보의 습득과 정보매체의 선택은 정보 이용의 의사결정 상황에 크게 의존한다는 가정에 기초한다. 이에 따라 본 연구는 상황에 따라 가변적인 의사결정의 원리를 탐구하는 데 적합한 decision table 및 CHAID 분석을 응용하여 정보 습득과 정보매체 선택의 동질적 segment를 확인한다. 분석 결과, 정보 습득 및 정보매체 선택에 정보 이용 당시의 이용 교통수단 및 수행 활동 등 상황변수가 중요한 역할을 하고 있음을 알 수 있었다. 이에 더해 정보 습득에는 정보 이용 당시의 시각 역시 중요하며, 정보매체 선택에는 이용 정보 내용이 추가적으로 중요한 상황 변수임을 알 수 있었다. 연구 결과는 동적 market segmentation에 관한 중요한 시사점을 제공하고 있다.
지식정보사회에서 발전된 네트워크 인프라를 바탕으로 전산망의 구조는 보안성을 확보한 다양한 형태의 망 구성을 구축하여 운영하고 있다. 국가·공공기관 전산망의 경우 각 기관별 특성과 연계 기관까지 고려한 기술적, 관리적 보안환경 구축이 필요하며, 이를 위해 기관별 특성에 따른 사이버 위협을 분류 및 위협 지도를 바탕으로 기술적·관리적 취약점 및 사이버 위협을 분석 등을 통한 사이버 훈련을 위한 기본 연구의 중요성이 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 인터넷망과 국가정보통신망의 이원적 인프라 망을 기반으로 구축되어진 국가·공공기관 전산망의 내·외부 사이버 위협에 따른 유형별 분석을 사례 기반의 시나리오를 통해, 실질적인 사이버 위협 요소를 도출 및 분석하여 사이버보안 훈련 요소 도출용 사이버 위협 MAP을 제시하고자 한다.
본 연구의 목적은 도서관의 경쟁력 강화와 효율성 제고를 위해 공공도서관에 대한 전략경쟁분석을 통하여 차별화 전략방안을 도출하는 것이다. 이를 위하여 본 연구에서는 인천 중구에 위치한 4개의 공공도서관을 대상으로 현황분석, 경영자원 분석, 외부 및 내부 환경 분석 등을 실시하여 전략경쟁 상황을 파악하고, 도서관 관련 각종 통계자료, 전국도서관 운영평가자료, 도서관 이용자 만족도 조사결과, 도서관 최고경영자 및 선임사서들과의 면담을 통하여 4개 공공도서관의 경쟁사 분석, 고객세분화 분석, 고객가치 분석을 실시하였다. 본 연구의 결과, 도서관별 차별화 전략방안을 제시하면 다음과 같다. 첫째, 4개의 공공도서관은 지역 내에서 서로 다른 타깃 이용자층을 대상으로 하는 맞춤형 서비스의 제공이 필요하다. 둘째, 공공도서관은 지리적 접근성 및 지역의 인구 구성 등을 고려하여 정보취약계층을 비롯한 소극적 이용자를 대상으로 직접 찾아가는 능동적인 도서관 서비스의 개발이 필요하다. 셋째, 공공도서관은 지역의 정체성을 반영한 다양한 프로그램의 개발 및 지역사회와 협업하는 문화공동체를 형성하여야 한다.
This study attempted to determine the influence of organizational structure on the novelty preference for corporate meeting destination choice. The three dimensions of structure incorporated were formalization, centralization and complexity. A total of 75 corporate meeting planners drawn from public listed services organizations were involved. The main method of data collection was questionnaire survey and multiple regression analysis was employed as the main statistical technique. The results revealed that both formalization and centralization were negatively correlated with novelty preference while complexity was positively correlated. However, only complexity contributed significantly to the prediction of novelty preference for corporate meeting destination choice. The main implication of this study is pertaining to the segmentation and targeting of the corporate meeting market. This study helped in bridging the gap between tourism marketing and organizational research. It also contributed by developing the measurement for novelty preference from the context of experiential marketing.
Segmenting OCT retinal images into layers is important to diagnose and understand the progression of retinal diseases or identify potential symptoms. The task of manually identifying these layers is a difficult task that requires a lot of time and effort even for medical professionals, and therefore, various studies are being conducted to automate this using deep learning technologies. In this paper, we use cGAN-based neural network to automatically segmenting OCT retinal images into seven terrain-type regions defined by six layer boundaries. The network is composed of a Segnet-based generator model and a discriminator model. We also proposed a dynamic programming algorithm for refining the outputs of the network. We performed experiments using public OCT image data set and compared its performance with the Segnet-only version of the network. The experimental results show that the cGAN-based network outperforms Segnet-only version.
Short-text similarity calculation is one of the hot issues in natural language processing research. The conventional keyword-overlap similarity algorithms merely consider the lexical item information and neglect the effect of the word order. And some of its optimized algorithms combine the word order, but the weights are hard to be determined. In the paper, viewing the keyword-overlap similarity algorithm, the short English text similarity algorithm based on lexical chunk theory (LC-SETSA) is proposed, which introduces the lexical chunk theory existing in cognitive psychology category into the short English text similarity calculation for the first time. The lexical chunks are applied to segment short English texts, and the segmentation results demonstrate the semantic connotation and the fixed word order of the lexical chunks, and then the overlap similarity of the lexical chunks is calculated accordingly. Finally, the comparative experiments are carried out, and the experimental results prove that the proposed algorithm of the paper is feasible, stable, and effective to a large extent.
본 논문에서는 이진 분열(binary split)에 의한 새로운 계층구조(hierarchical structure)의 형태학적 영상분할 알고리즘을 제안하였다. 이는 각 계층에서 화질이 가장 낮은 하나의 영역에서 생성된 여러 마커중에서 단지 밝기 차가 가장 큰 두 개의 마커를 이용하여 두 영역으로 분할한다. 따라서 제안한 알고리즘은 기존의 방법보다 제한된 개수의 영역으로 화질의 개선을 가져오고 부호화 비용이 많이 소요되고, 인간시각에 민감하지 않는 경계선 정보를 감소시킨다. 또한 분할되는 영역의 개수를 조절할 수 있어 대역폭이 매우 제한된 PSTN(public switched telephone network), LAN, 그리고 이동통신망과 같은 환경에서 사용하기에 적합하다. 그리고 분할 결과에서 작은 영역을 없애기 위한 후처리 과정이 필요 없고, 각 계층의 단순화 단계에서 작은 크기의 형태소만을 사용하므로 기존의 방법보다 연산량이 적고 구조적으로 매우 간단하다.
최근까지 소득수준의 결정에 관한 노동시장 연구는 노동자의 속성 또는 직업의 특 성에 관심을 기울이며 진행되어 지리적 관점의 노동시장 운용에 관한 관심이 미비하였다. 본 연구는 지역노동시장을 실질적인 노동시장 개념으로 설정, 노동력 공급 측면의 특성을 강조하는 인적자본론과 수요측면의 특성을 강조하는 노동시장분절론을 지역적으로 특성화되 어 나타나는 지리적 관점으로 포괄하고, 개인의 소득수준을 개인의 속성과 차별화된 대도시 노동시장의 특성으로부터 영향을 받음을 실증적 분석을 통하여 고찰하였다. 분석에 나타난 개인의 소득수준은 개인의 속성에 의해 영향을 받지만 그 영향은 분절된 노동시장의 대도시 지역간 차별화 단면에 따라 변화함을 보여주고 있다. 이 연구는 기존의 두 주요 노동시장 연구 관점의 절충적 이해를 개인의 소득수준 결정을 통하여 실험적으로 시도하고 실질적 노 동시장의 운용으로 지역노동시장의 중요성을 강조하고 있다.
최근 들어 위성의 소형화 및 군집화로 인해 고해상도 위성영상의 수요가 증가함에 따라 사용자가 보다 쉽게 위성영상을 활용할 수 있도록 지원하기 위한 다양한 노력들이 이루어지고 있다. 이에 한국항공우주연구원에서는 공공분야 사용자의 편의성을 향상시키고 위성영상 활용을 활성화하기 위하여 매년 한반도 모자이크 영상을 제작하여 제공하고 있다. 이러한 한반도 모자이크 영상의 활용도를 높이기 위하여 모자이크 영상을 활용한 위성영상 분할 및 분류 연구를 수행하고자 하였다. 그러나 모자이크 영상은 R, G, B 밴드만 보유하고 있고, 영상 융합 및 컬러 밸런싱 등의 과정을 적용하였기 때문에 분광 정보에 왜곡이 존재한다는 한계점이 있어 이를 보완하고자 R, G, B 밴드를 활용하여 다양한 지수를 추출하여 영상 분할 및 분류에 적용하였다. 연구 결과, 모자이크 영상만을 활용한 영상 분류 결과의 정확도는 약 72%인 반면, R, G, B 밴드에서 추출한 지수를 함께 활용한 영상 분류 결과의 정확도는 약 79%로 나타났다. 이를 통해 한반도 모자이크 영상을 활용하여 영상 분류를 수행할 때 R, G, B 밴드에서 추출한 지수를 함께 활용할 경우 영상 분류 결과를 향상시킬 수 있다는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 연구 결과는 모자이크 영상뿐만 아니라 분광 정보가 왜곡되거나 R, G, B 밴드만을 제공하는 영상에도 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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