본 논문은 이동 중의 차량으로부터 획득한 후면 번호판의 이미지를 이진화 할 경우의 문제점과 이의 해결책을 제시하였다. 후면 번호판을 이진화한 경우 태양의 고도와 차량 구조의 영향으로 그림자가 드리워진 이미지를 획득하게 되며 이 번호판의 이미지를 이진화 할 경우 문자를 인식하기에 좋지 않은 이미지를 획득하게 된다. 따라서 본 논문에서는 먼저 그림자 경계선을 파악하고 이를 이용하여 그림자가 드리워진 영역과 드리워지지 않은 영역을 구분한 후 각각의 영역을 이진화하는 방법을 제시하였다. 기존 발표되었던 이진화 방법들 중 일반 이진화, 타 논문 이진화, 블록 이진화, 라벨링 응용 이진화 들과 본 논문에서 제시한 방법을 비교 실험하여 성능분석 하였고, 실험결과, 대부분의 경우에 본 논문에서 제안한 방법이 타 방법에 비해 성능이 좋음을 확인할 수 있었다.
In order to recycle the waste material and to develop the thickening unit of waste activated sludge from wastewater treatment facilities, the filtration bio-reactor equipped with a shadow mask filter module was employed for this work from which the operating properties and parameters were drawn. The sludge thickening and filtration unit is made of cylindrical acryl tank(12cm i.d. ${\times}$ 58cm height: working volume of 6L), where the flat-sheet type of shadow mask filter module(pore size: 220~250um, opening area: 34.8~39.6%) was installed and the effluent was withdrawn from the effluent port at the lowest point of the reactor, and the filtration was performed only by the hydraulic pressure. For evaluating the operating performance of this reactor, some parameters such as the solid-liquid separation of different biomass concentrations, the water quality of filtrate, the aeration cleaning time and the cleaning effect were investigated. Depending on the MLSS concentrations, the different time to withdraw 3L of filtrate was required in which the longer filtration time was necessary for the higher MLSS concentrations caused by the thicker formation of cake layer: 40 minutes for 5,000 mg/L, 70 minutes for 10,000 mg/L and 100 minutes for 15,000 mg/L, where the concentrations of SS were 8.9, 6.7 and 6.5 mg/L, respectively. Under the same operating conditions (the intensity of aeration cleaning: 80 L/min, MLSS: 10,000 mg/L), the proper aeration cleaning time was revealed 30 seconds, and the stable formation of cake layer was in the range of 10 to 15 minutes. Therefore, the shadow mask considered as a waste material can be of use as a filter material for the sludge thickening system.
대부분의 태양광 발전시설물은 평지에 설치가 되는 것이 일반적이지만 소형 발전시설의 경우는 경사진 임야 등에 설치되는 경우도 많다. 그 외에는 드물게 건물의 옥상이나 콘크리트 위에 설치되는 경우가 있으나 이는 대부분 25 kW 미만의 소규모 설치이다. 일반 평지나 임야 등에 설치가 될 경우 관리를 지속적으로 하지 않으면 잡초가 자라고 일정 높이 이상 자라게 된 잡초는 태양광 모듈에 그림자의 영향을 줄 수 있게 된다. 그러나 잡초가 조금 자란 것이 영향을 주는지 주지 않는지 판단하기 힘들고 지속적인 관리를 위해서는 관리 비용이 발생하기 때문에 잡초가 태양광 발전에 영향을 주는 시점에서 정확하게 관리를 해준다면 가장 최소한의 관리비용으로 최대한의 태양광 발전량을 가져 올 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구에서는 잡초가 의한 태양광 모듈의 발전에 영향을 미치는 형태를 모니터링을 통한 발전량 데이터를 분석하여 그 유형을 파악을 하고 모듈에서 잡초의 그림자 영향이 출력의 감소에 어떠한 영향을 주는지 실험을 통해 분석하였다. 이를 바탕으로 잡초의 영향을 모니터링 데이터 상의 수치로 기준을 정하였다. 또한 잡초의 영향을 장기적으로 방치를 하였을 경우 나타나게 되는 현상인 핫스팟(Hot spot) 발생의 기준을 수치적으로 표준화 하였다.
Purpose This study is to phenomenologically discover key antecedents and outcomes of behavioral process of SNS users who have multiple SNS sub-accounts. Unlike previous studies that focused on user behavior in the context of a specific SNS platform, this study attempts to describe how and why individual manages their multiple sub-accounts across a variety of SNS platforms. Design/methodology/approach By applying the grounded theory methodology (GTM) to elucidate the unique behavior in SNS platforms, this study has conducted in-depth interview with 14 respondents who handle multiple accounts across the SNS platforms. As a results of analyzing the interview manuscripts, this study has extracted 47 concepts, 10 sub-categories and 6 main categories by conducting open coding, axis coding, and selective coding. Findings By analyzing interview data, this study has derived main categories such as account management, impression management, self-categorization, authority to determine the relationship, digital shadow work, and portfolio SNS accounts from qualitative interview data. This study has also conducted a process analysis that represents how main categories could be inter-related. Based on findings, this study provides a new phenomenological perspective to understand the behavioral process of SNS users' sub-account usage experience.
Recently the rural women's role has been changed from assisting men to leading major farm work. However, contribution of women in the rural area has not beers fairly evaluated. Hence, it has been difficult for the rural women to receive the reasonable compensation if they injured, had some disasters or were divorced. Therefore this study tried to suggest economic methods such as market cost approach, opportunity cost method and shadow wage method for evaluating rural women's labor. It might provide some information for helping to establish the status of rural women as a income earner through estimating money value of labor contributed by rural women and furthermore, be useful information to improve the efficiency of farm labor by exploring the relationship between value of labor and actual income. Hence, it might help improve the economic situation and life at home of rural women, solve difficulties in the real life and reduce disparity of economic distribution between urban and rural area.
모바일/무선 환경하에서 이음새없는(seamless) 이동성 관리 문제는 많은 연구의 대상이 되고 있다. 그러나 핸드오프 이후에 등록을 함으로써 사용중 끊김이 발생하거나, MN가 인접한 셀로 이동할 확률이 같다는 Random Work 모델을 사용함으로써 불필요한 네트워크 트래픽을 발생시키는 문제들이 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하여 이음새없는 이동성을 제공하는 방향성 사전등록 영역(DSRR) 구성 기법과 알고리즘을 제안한다. DSRR의 핵심은 핸드오프할 확률이 높은 인접 셀(AAAF)을 최소한으로 구성하여 사전 등록을 수행함으로써 끊김과 불필요 트래픽 발생을 방지하는 것이다. 이를 위해 셀 분할 스킴을 도입하였다. 셀을 영역적으로 분할(Regional Cell Division)하여 핸드오프 시기를 감지하였으며, 셀의 방향성 분할(Directional Cell Sectoring)로 계산된 방향벡터(DV: Direction Vector)를 적용하여 MN의 이동방향을 반영하였다. 결과적으로 본 논문에서 제안한 DSRR은 노드간 메시지 교환이 인트라도메인 내에서 처리되므로 끊김은 인터도메인 환경에서 처리되는 기존 연구들에 비해 현저히 줄었으며, 또한 핸드오프마다 발생하는 트래픽은 인접한 셀의 개수(n)만큼 발생하던 기존 연구에 비해 DSRR에서는 2번으로 감소하였다.
코로나 19의 확산으로 O2O 주문·배달 앱의 활용이 보편화되고 있다. 원하는 거래 방식과 채널을 선택할 수 있었던 과거와 달리, 소비자의 선택의 폭이 점점 좁아지고 있는 뉴노멀 시대에는 주문·배달 앱의 편의성에 가려져 왔던 그림자 노동에 대한 고찰이 시급하다. 이를 위해 본 연구에서는 O2O 주문·배달 앱의 사용자가 인지하는 서비스품질 요인과 그로 인한 그림자노동 속성을 파악하고, 상대적인 중요도와 만족도에 따른 우선순위를 파악하고자 한다. 먼저 O2O 주문·배달 앱에 대한 사용자 리뷰를 수집 후, 텍스트 분석 방법인 토픽 모델링을 활용하여 키워드에 따른 주제어를 도출하였다. 11개의 주제어를 기존의 주문·배달 앱 서비스품질에 대한 선행연구 및 그림자노동 관련 선행연구의 개념과 연결하여 연구변수를 선정하였다. 유용성, 용이성, 안정성, 디자인 품질 및 개인화, 반응성, 업데이트, 실재감의 8개 변수가 선정되었고, 이에 대한 32개의 측정항목에 대해, 주문·배달 앱 이용자를 대상으로 수정된 IPA 분석을 실시하여, 지속유지, 중점개선, 점진개선, 과잉 영역의 항목들을 파악하고 이에 따른 시사점을 제시하였다.
디지털 트랜스포메이션과 코로나19는 셀프서비스와 같은 비대면 기술의 확산을 가속화해 왔다. 본 연구는 셀프서비스 사용 환경에서 셀프서비스에 대한 지속사용의도를 감소시키는 디지털그림자노동에 대한 부정적 반응에 영향을 미치는 요인을 탐색하고자 한다. 또한 만족지연능력이 디지털 그림자노동에 대한 부정적 반응과 셀프서비스 지속사용의도 간의 관계를 조절하는지를 파악하고자 한다. 450명의 유효 표본을 가지고 SmartPLS 4.0으로 실증분석한 결과, 지각된 혜택이 디지털 그림자노동에 대한 부정적 반응에 유의한 영향을 끼쳤으며, 이러한 부정적 반응은 셀프서비스 지속이용의도를 유의하게 감소시켰다. 또한 디지털 그림자노동에 대한 부정적 반응의 지속이용의도에 대한 효과는 높은 만족지연능력을 가진 사용자보다는 낮은 만족지연능력을 가진 사용자에서 더 강하게 나타났다. 본 연구는 디지털 그림자노동의 개념과 만족지연능력과 같은 심리적 변수가 어떻게 셀프서비스 지속이용의도에 영향을 미치는지 살펴봄으로써 셀프서비스 운영기업들의 전략 수립에 기여할 수 있다.
FMCW(Frequency Modulation Continuous Wave) 레이더는 간단하게 장애물의 거리와 속도를 검출할 수 있어 차량용 충돌 방지 시스템에 많이 사용된다. 본 연구에서 개발된 FMCW 차량 레이더 시스템의 신호처리 부는 DSP, FPGA, 고속 ADC 및 DAC 등을 활용한 유연한 구조로 설계 되어 다양한 알고리즘에 대하여 개선 방안을 적용, 평가할 수 있도록 설계되었다. 구현된 시스템은 기본 동작 성능이 설계 성능과 유사함을 확인하였으며, 실제 주행시험을 통하여 상용화에 필요한 몇가지 문제점을 분석하고 이에 대한 개선 방안을 제시하였다. 제기된 문제점을 분석하여 타겟들의 겹침으로 인한 새도우 효과(Shadow effect), VCO의 비선형 특성에 따른 비트주파수의 퍼짐, 차량 형상에 따른 비트주파수의 군집화로 구분하였으며 이에 대한 해결방안을 간단히 살펴보았다.
This paper describes an implementation method for the 'People Counting System' which detects and tracks moving people using a fixed single camera. This system proposes the method of improving performances by compensating weakness of existing algorithm. For increasing effect of detection, this system uses Single Gaussian Background Modeling which is more robust at noise and has adaptiveness. It minimizes unnecessarily detected area that is a limitation of the detecting method by using the background differences. And this system prevents additional detecting problems by removing shadow. Also, This system solves the problems of segmentation and union of people by using a new method. This method can work appropriately, if the angle of camera would not strictly vertical or the direction of shadow were lopsided. Also, by using integration System, it can solve a number of special cases as many as possible. For example, if the system fails to tracking, it will detect the object again and will make it possible to count moving people.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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