• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권5호
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• pp.667-678
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• 2021

The industrial life cycle theory was extended to the product life cycle theory and the corporate life cycle theory, but a conceptual life cycle was presented, and quantitative empirical evidence for this was insufficient. It is intended to improve appropriate resource planning and resource allocation by quantitatively predicting the industrial cycle and its position (age) in the cycle. Human resources, tangible assets, and industrial output analysis were conducted based on 28 years of actual data of 39 industries in Korea by applying the Gompertz model, which is a population ecology prediction model. By predicting with the Gompertz model, the coefficient of determination R2 value was 97% or more, confirming the high suitability with the actual cumulative sales value of the industry. A numerical model for calculating the life cycle of each industry, calculating the saturation of input resources for each industry, and diagnosing the financial stability of the industry was presented. These results will contribute to the decision-making of industrial policy officers for budget planning appropriately for each stage of industry development. Future research will apply the numerical model of this study to foreign national industries, complete an inter-industry convergence diagnostic model (e.g. ease of convergence, suitability of convergence, etc.) for renewal of fading industries.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권4호
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• pp.246-259
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• 2023

This study explores the evolving landscape of consumer experiences in the context of pop-up stores, considering the shifts from product economy to service economy and now the experience economy. It investigates the factors influencing consumer word-of-mouth intentions by examining the interplay of pop-up store experiences, brand equity, brand charisma, and verbal intent. Using Schmitt's strategic experience modules and the Aaker brand equity model, the study employs quantitative methods and data analysis to uncover the relationships among these variables. Surprisingly, it finds limited associations between the aspects of the pop-up store experience and brand equity. However, it highlights the direct impact of brand equity on brand charisma, which subsequently influences consumers' intentions to share brand-related information. This research contributes to our understanding of word-of-mouth marketing for pop-up stores, filling a knowledge gap and offering valuable insights for academics and businesses navigating the evolving marketing landscape. It also emphasizes the significance of brand charisma in the context of transient in-store experiences and evolving consumer preferences.

• 디지털융복합연구
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• 제13권6호
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• pp.125-132
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• 2015

고객만족도조사에서 가중치를 어떠한 방법으로 산정할 것인지는 여러 가지 논점이 제기되고 있는 상황이다. 이에 본 연구는 최소제곱 회귀모형과 분위회귀모형의 회귀계수를 비교하여 분위별 만족도의 가중치가 어떻게 다른지 살펴보고, 분위별 회귀계수의 영향력 차이를 파악하기 위해 부트스트랩 검증을 실시하였다. 공개 소프트웨어인 R(Quantreg 패키지)을 이용하여 분석한 결과, 분위에 따라 만족도 요인의 영향력 크기는 차이가 있는 것으로 나타났고, 각 분위별 회귀계수는 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 따라서 평균적인 집단의 특성을 제시하는 최소제곱 회귀모형보다 만족수준에 따른 고객집단 별로 만족요인의 영향력을 제시하는 분위회귀모형을 이용하는 것이 고객만족도를 위한 계량적 융합정책 설계에 기여를 할 것이다.

• Journal of Plant Biotechnology
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• 제48권3호
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• pp.165-172
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• 2021

식물과 동물 모두 단백질체 분석을 위해 계면활성제를 사용하여 단백질을 효과적으로 가용화 하는 것은 매우 중요하다. 여러 계면활성제 중 광분해성의 Azo는 MS 분석에 적합하며 단백질을 효과적으로 잘 가용화 하는 등의 여러 이점을 보여주었다. 그러나 대부분이 동물 단백질체 분석에 적용되어 있었으며 식물 단백질체 분석에의 적용은 미비하였다. 따라서 본 연구에서는 벼 잎의 단백질체 분석을 위한 계면활성제로 Azo를 사용하여 SDS와 비교 분석을 수행하였다. 비표지 단백질체 정량 분석, 단백질 기능 분석, 세포내 단백질체의 위치 확인 분석 및 KEGG 경로 분석을 수행하였으며, 그 결과 SDS와 비교하였을 때 Azo의 단백질 가용화 효율이 전혀 떨어지지 않음을 확인하였다. 이는 앞으로 벼 뿐만 아니라 식물단백질체 분석 시에 광분해성 계면활성제인 Azo의 적용 가능성이 무궁무진함을 의미 한다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권3호
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• pp.909-914
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• 2024

본 연구에서는 로봇 비전용 영상 인식을 비롯한 다양한 AI 분야에서 널리 활용되는 전이학습에 대한 정량적 평가를 제시하였다. 전이학습을 적용한 연구 결과에 대한 정량적, 정성적 분석은 제시되나, 전이학습 자체에 대해서는 논의되지 않는다. 따라서 본 연구에서는 전이학습 자체에 대한 정량적 평가를 숫자 손글씨 데이터베이스인 MNIST를 기반으로 제안한다. 기준 네트워크를 대상으로 전이학습 동결층의 깊이 및 전이학습 데이터와 사전 학습 데이터의 비율에 따른 정확도 변화를 추적하였다. 이를 통해 첫번째 레이어까지 동결할 때 전이학습 데이터의 비율이 3% 이상일 경우, 90% 이상의 정확도를 안정적으로 유지할 수 있음이 확인되었다. 본 연구의 전이학습 정량 평가 방법은 향후 네트워크 구조와 데이터의 종류에 따라 최적화된 전이학습을 구현하는데 활용 가능하며, 다양한 환경에서 로봇 비전 및 이미지 분석 AI의 활용 범위를 확대할 것이다.

• 융합보안논문지
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• 제9권1호
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• pp.39-44
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• 2009

보안 투자에 대한 정당성을 확보하기 위해 보안 투자에 대한 투자대비효과 분석이 반드시 요구된다. 본 논문에서는 최적의 보안 투자 의사결정을 어렵게 하는 요소들을 고려함과 동시에 투자대비효과를 정량적인 수치로 표현하여 효과적인 의사 결정을 지원할 수 있는 모델링을 제안한다. 본 모델링은 최적의 정보보안 솔루션을 선정하기 위하여 잔여 위험 수치를 판단 기준으로 활용하고, 가용한 정보보안 솔루션 중에서 정보보안 솔루션들의 위협별 대응기술들의 상관관계를 고려하여 정확성을 높여준다.

• Nonlinear Functional Analysis and Applications
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• 제26권4호
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• pp.811-837
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• 2021

In this paper, we propose a new conjugate gradient method for solving unconstrained optimization models. By using exact and strong Wolfe line searches, the proposed method possesses the sufficient descent condition and global convergence properties. Numerical results show that the proposed method is efficient at small, medium, and large dimensions for the given test functions. In addition, the proposed method was applied to solve practical application problems in portfolio selection.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제25권4_2호
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• pp.645-653
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• 2022

Recently, deep reinforcement learning has been applied to a variety of industries, such as games, robotics, autonomous vehicles, and data cooling systems. An algorithm called reinforcement learning allows for automated asset allocation without the requirement for ongoing monitoring. It is free to choose its own policies. The purpose of this paper is to carry out an empirical analysis of the performance of asset allocation strategies. Among the strategies considered were the conventional Mean- Variance Optimization (MVO) and the Proximal Policy Optimization (PPO). According to the findings, the PPO outperformed both its benchmark index and the MVO. This paper demonstrates how dynamic asset allocation can benefit from the development of a reinforcement learning algorithm.

• ETRI Journal
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• 제45권3호
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• pp.379-393
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• 2023

Underwater communication (UWC) is widely used in coastal surveillance and early warning systems. Precise channel estimation is vital for efficient and reliable UWC. The sparse direct-adaptive filtering algorithms have become popular in UWC. Herein, we present an improved adaptive convex-combination method for the identification of sparse structures using a reweighted normalized leastmean-square (RNLMS) algorithm. Moreover, to make RNLMS algorithm independent of the reweighted l₁-norm parameter, a modified sparsity-aware adaptive zero-attracting RNLMS (AZA-RNLMS) algorithm is introduced to ensure accurate modeling. In addition, we present a quantitative analysis of this algorithm to evaluate the convergence speed and accuracy. Furthermore, we derive an excess mean-square-error expression that proves that the AZA-RNLMS algorithm performs better for the harsh underwater channel. The measured data from the experimental channel of SPACE08 is used for simulation, and results are presented to verify the performance of the proposed algorithm. The simulation results confirm that the proposed algorithm for underwater channel estimation performs better than the earlier schemes.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.193-195
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• 2023

최근 다양한 동영상 미디어 콘텐츠가 늘어나면서 민감한 개인정보 유출의 위험성 또한 높아졌다. 이에 따라 다양한 동영상 비식별화 기법이 연구되었고, 그중에서 동영상 암호화 기술은 별도로 원본 동영상을 보관하지 않아도 복호화를 통해 원본 동영상을 얻을 수 있다는 장점 때문에 계속해서 연구가 진행되고 있다. 많은 동영상 암호화 연구에서는 암호화된 동영상의 비식별성을 입증하기 위해 기존의 이미지 암호화 연구에서 사용되던 평가 지표를 사용한다. 그러나 이러한 지표들은 암호화된 동영상의 비식별성을 입증하기에는 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 암호화된 동영상이 전체 구간에서 비식별화되었는지 확인하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 기존의 지표들을 가중 합산하여 동영상의 모든 프레임에 대해 측정하고 이를 그래프로 표현하여 분석한다. 이 방법을 통해 암호화된 동영상에서 비식별화가 정상적으로 적용되지 않은 부분을 쉽게 파악할 수 있다.