하루에도 수많은 제품들이 시장에 출시되고 있고 소비는 점차 양극화되고 있다. 기존 고객의 이탈을 막고 양극화된 소비자를 잡기 위해 고급브랜드나 저가브랜드 모두 끊임없이 신제품을 출시하고 있다. 기업에게 있어 신제품 출시는 기존 고객 유지뿐 아니라 새로운 고객을 유인하는 데 있어 매우 중요한 역할을 한다. 그러나 신제품을 출시하면 소비자들에게 신제품의 이름과 핵심편익을 알려야하는데 이 비용이 만만치 않다. 게다가 신제품이 실패라도 하게 되면 기업이 지불해야 하는 금액은 더 커질 수밖에 없다. 그래서 기업들은 기존에 고객들에게 사랑받고 있는 유명브랜드의 이름을 신규제품에 활용하는 브랜드확장전략을 많이 사용한다. 확장브랜드는 소비자들에게 좀 더 쉽게 선택 받을 수 있기 때문에 소비양극화시대에 매우 중요하다. 이에 본 연구에서는 확장유사성, 출시시기, 메시지 전략이 브랜드 확장에 어떤 영향을 미치는 지를 알아보기 실험을 실시하였다. 연구결과 기존 브랜드와 유사성이 떨어지는 경우에는 구체적인 메시지보다는 추상적인 메시지를 사용하는 것이 더 효과적인 것으로 나타났다. 특히 이런 효과는 출시시기가 가까울수록 더 효과적이었다. 그러나 유사성이 높은 제품으로 브랜드 확장을 할 경우에는 출시시기가 가까울 경우에는 구체적 메시지 위주로, 출시시기가 먼 경우에는 추상적 메시지를 위주로 커뮤니케이션 하는 것이 효과적인 것으로 나타났다. 이런 결과는 기업이 브랜드확장을 할 때 확장 유사성뿐만 아니라 출시시기와 메시지특성을 함께 고려해야 한다는 시사점을 주고 있다.
인터넷이 광범위하게 활용됨에 따라 검색 키워드, 멀티미디어 객체, 웹 페이지, 블로그 등의 다양한 웹 객체들이 크게 증가하고 있다. 이러한 웹 객체들의 인기도는 시간에 따라 변화하며, 그러한 웹 객체 인기도의 시간적 패턴에 대한 마이닝이 여러 가지 웹 응용에 필요한 중요한 연구 과제가 되고 있다. 예를 들어, 검색 키워드에 대한 인기도 패턴의 분석은 앞으로 인기가 높아질 키워드를 미리 예측할 수 있게 하여 광고주들에게 키워드를 판매하기 위한 가격을 결정하는 데에 중요한 자료가 될 수 있다. 하지만, 웹 객체 인기도가 시간에 따라 변화하고 웹 객체의 개수가 매우 방대하다는 특성으로 인하여 웹 객체 인기도에 대한 분석은 매우 어려운 문제이다. 본 논문에서는 웹 객체 인기도의 시간적 패턴을 마이닝하기 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다. 본 논문은 웹 객체 인기도를 시계열로 표현하고, 두 웹 객체 인기도 간의 유사성을 측정하기 위하여 gap 척도를 제안한다. gap 척도의 효율적인 계산을 위하여 FFT를 활용한 알고리즘을 제안하고, 밀도기반 클러스터링 알고리즘을 이용하여 유사한 인기도 추세를 갖는 웹 객체들의 클러스터를 생성한다. 본 논문에서는 웹 객체 인기도가 특정 분포를 따르거나 주기적이라고 가정하지 않는다. Google Trends 웹 사이트로부터 구한 검색 키워드 인기도를 이용한 실험을 통하여, 제안된 알고리즘이 실세계 응용에서 유용함을 보인다.
Lee, Sung Yeon;Jeong, Hae Jin;Kang, Hee Chang;Ok, Jin Hee;You, Ji Hyun;Park, Sang Ah;Eom, Se Hee
ALGAE
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제36권1호
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pp.37-50
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2021
Heterotrophic dinoflagellates Gyrodinium spp. are one of the major grazers of phytoplankton in many coastal waters. Gyrodinium dominans, G. jinhaense, and G. moestrupii have similar morphologies but different edible prey species. To explore the variations in the ecological niches of these three species, we investigated their spatial-temporal distributions in Korean waters. Because of the high similarity in morphology among these three Gyrodinium species, we used real-time polymerase chain reactions to quantify their abundance in water samples that were seasonally collected from 28 stations along the Korean Peninsula from April 2015 to October 2018. Cells of G. dominans were found at all sampling stations, G. jinhaense at 26 stations, and G. moestrupii at 22 stations, indicating that all three species were widely distributed in Korea. Furthermore, all three species displayed strong seasonal distributions. The largest numbers of the stations where G. dominans and G. jinhaense cells were present were found during the summer (26 and 23 stations, respectively), but that for G. moestrupii was found in the autumn (15 stations). The abundance of G. dominans was positively correlated with that of G. jinhaense, but not with that of G. moestrupii. The highest abundances of G. dominans (202.5 cells mL-1) and G. jinhaense (20.2 cells mL-1) were much greater than that of G. moestrupii (1.2 cells mL-1). The highest abundances of G. dominans and G. jinhaense were found in July, whereas that of G. moestrupii was found in March. The abundances of G. dominans and G. jinhaense, but not G. moestrupii, were positively correlated with water temperature. Therefore, the spatial-temporal distributions of G. dominans and G. jinhaense were closer than those of G. moestrupii and G. dominans or G. jinhaense. This differs from results based on the relative differences in ribosomal DNA sequences and the types of edible prey reported in the literature. Thus, the variations in spatial-temporal distributions and prey species of these three Gyrodinium species suggest that they may have different ecological niches in Korean coastal waters.
The observations of difference and similarity in brain activities involved in processing different languages have fundamental importance in cognitive neuroscience. The purpose of this study was to investigate the difference and similarity in temporal brain activation patterns due to the language difference during visual perception of Korean and English words under priming. Especially, we tried to find the difference in evoked spectral power in gamma-band, which is known to reflect feature binding. The stimulation was visually presented as word pairs belonging to same or different categories so that N400 event-related potential(ERP) was evoked. Average ERP analysis and spectral analysis of gamma-band activity(GBA) were performed on 12 normal Korean subjects. Several ERP components such as P1, N1, N400, and P600 could be identified consistently, and the differences in N1, N400, and P600 were observed. From the spectral analysis, we found that the evoked GBA(eGBA) was significantly larger for English at ${\sim}100$ ms poststimulus. The latency of the eGBA was also considerably delayed for English. Overall, the results on the ERP components and eGBA analyses seem to be commensurate with subjects' familiarity of each language, and the difficulty of perceiving words of each language. The methods of this study can also be applied for clinical purposes considering that the language-related processing can be greatly altered for the patients with neurological or psychiatric diseases.
Verifying the similarity of environmental characteristics between an artificial impact site and a preserved or reference site is necessary to quantitatively and qualitatively evaluate the environmental impact of mining activity. Although an impact site (BIS station) and a preserved site (called KOMO station) that have been selected in the Korea manganese nodule contract area may share similar environmental characteristics, similarities in terms of the water column environment between both sites has not been investigated. In this study, we compared the chemical properties of the water columns and sinking particle fluxes between BIS and KOMO stations through two observations (August 2011 and September 2012). Additionally, we observed particle fluxes at the KOMO station for five years (July 2003~July 2008) to understand long-term natural variability. Vertical distributions of water column properties such as dissolved oxygen, inorganic nutrients (N, P, Si), total organic carbon below surface layer (within the depth range of 200 m) were not considerably different between the two sites. Especially, values of water column parameters in the abyssopelagic zone from 4000 m to bottom layer (~5000 m) were very similar between the BIS and KOMO sites. Sinking particle fluxes from the two sites also showed similar seasonality. However, natural variation of particle flux at the KOMO site varied from 3.5 to $129.9mg\;m^{-2}day^{-1}$, with a distinct temporal variation originating from ENSO events (almost forty times higher than a minimum value). These results could provide valuable information to more exactly evaluate the environmental impact of mining activity on water columns.
최근 도로상의 비디오 영상에서 다양한 저차원 정보를 바탕으로 자동 차량 흐름 파악과 사고 탐지에 관해 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 CCTV 동영상 교통관리시스템을 이용하여 자동으로 차량의 흐름을 파악하고 이를 이용하여 교통체증과 더 나아가 사고탐지를 위한 알고리즘과 그 응용에 대해 연구하였다. 이를 위하여 우선 움직임 객체를 시공간 관계 모델링을 통해 차량의 실제 궤적과 매핑하고 이를 통해 차량의 흐름 파악에 사용하였다. 또한 시공간 관계 모델링과 차량의 실제 궤적간 매핑을 위해 TSR (Tangent Space Representation) 알고리즘을 사용하였다. 또한, 객체의 움직임 추출을 위해 먼저 차(Differece)영상을 이용하여 움직임 객체 추출을 하였고, 이를 통하여 객체의 움직임 트래킹(Tracking)을 하고 각 객체에 번호를 부여하여 동시에 여러 객체를 인식시키고 이를 저장하였다. 이를 통하여 의미적 움직임 객체를 인식하고, 차량 흐름을 파악하는 어플리케이션을 구현하였다. 본 연구를 통해 기본적인 움직임 객체에 대한 의미적인 결과를 얻을 수 있었고, 나아가 CCTV를 이용한 자동 사고 탐지에 관한 연구로 확장시킬 수 있을 것으로 기대된다.
Computed tomography (CT) images are widely used for the analysis of the temporal evaluation or monitoring of the progression of a disease. The follow-up examinations of CT scan images of the same patient require a 3D registration technique. In this paper, an automatic and robust registration is proposed for the rigid registration of 3D CT images. The proposed method involves two steps. Firstly, the two CT volumes are aligned based on their principal axes, and then, the alignment from the previous step is refined by the optimization of the similarity score of the image's voxel. Normalized cross correlation (NCC) is used as a similarity metric and a downhill simplex method is employed to find out the optimal score. The performance of the algorithm is evaluated on phantom images and knee synthetic CT images. By the extraction of the initial transformation parameters with principal axis of the binary volumes, the searching space to find out the parameters is reduced in the optimization step. Thus, the overall registration time is algorithmically decreased without the deterioration of the accuracy. The preliminary experimental results of the study demonstrate that the proposed method can be applied to rigid registration problems of real patient images.
최근 활발히 연구되는 딥러닝 방법론은 인공지능의 성능을 급속도로 향상시켰고, 이에 따라 다양한 산업 분야에서 딥러닝을 활용한 시스템이 제시되고 있다. 교통 시스템에서는 GNN을 활용한 공간-시간 그래프 모델링이 교통 속도 예측에 효과적인 것으로 밝혀졌지만, 이는 메모리 병목 현상을 유발하기 때문에 모델이 비효율적으로 학습된다는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 그래프 분할 방법을 통해 도로 네트워크를 분할하여 메모리 병목 현상을 완화함과 동시에 우수한 성능을 달성하고자 한다. 제안 방법론을 검증하기 위해 인천시 UTIC 데이터 분석 결과를 바탕으로 Jensen-Shannon divergence를 사용하여 도로 속도 분포의 유사도를 측정하였다. 그리고 측정된 유사도를 바탕으로 스펙트럴 클러스터링을 수행하여 도로 네트워크를 군집화하였다. 성능 측정 결과, 도로 네트워크가 7개의 네트워크로 분할되었을 때 MAE 기준 5.52km/h의 오차로 비교 모델 대비 가장 우수한 정확도를 보임과 동시에 메모리 병목 현상 또한 완화되는 것을 확인할 수 있었다.
강-하구-해양 연속체는 지구상에서 가장 생산적이고 역동적인 수중 생태계 중 하나이다. 어류는 생활사, 섭식 습관, 생태적 지위가 서로 다르고, 광범위하기 때문에 이를 통해 다양한 시공간적 규모에서 환경 상태를 평가할 수 있는 적합한 지표 생물이다. 2019년 3월부터 10월까지 3회에 걸쳐 섬진강-섬진강 하구-광양만 연안 연속체 내에서 조사된 어류는 멸종위기종 2종을 포함하여 31과 49종으로 나타났다. Bray-Curtis 유사도에 따라 2개의 그룹(1, 2그룹)과 두 그룹 내 속하지 않는 2개의 지점(3, 4그룹)으로 구분되었는데, 1그룹은 담수역 지점과 기수역 지점들이 주로 구성되었으며, 2그룹은 광양만 연안역 지점들인 ES4~8로만 구성되었다. 공간적인 변수와 시간적인 변수를 이용하여 ANOSIM 분석을 진행한 결과, 섬진강-광양만 연속체의 어류 군집은 계절적인 요인(ANOSIM R=0.273, P=0.002)의 차이보다 공간적인 요인(ANOSIM R=0.398, P=0.001)의 차이가 상대적으로 더 중요하였다. 구분된 그룹들 중에서도 특히 1그룹과 2그룹 간에 유의한 차이가 존재하였으며(ANOSIM R=0.556, P=0.001), 보구치(9.4%), 날개망둑(6.9%), 전어(5.9%)가 이 두 그룹의 차이에 크게 기여하는 분류군으로 나타났다. 섬진강-광양만 생태계 내 분포하는 어류상은 공간적으로 크게 구분되었으며, 종수와 개체수는 계절적인 차이를 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 강-하구-해양 연속체의 연속적인 환경 내에서 분포하는 어류 군집의 변화, 주요어종의 보호 및 관리를 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
이 논문에서는 대규모 작물 재배 지역의 작물 분류도의 조기 제작을 목적으로 분광학적 혼재를 줄이고, 과거 토지피복도의 작물 재배 패턴을 반영할 수 있는 계층적 분류 방법론을 제안하였다. 특히 작물 생육 주기로부터 다른 분광 특성을 고려한 계층적 분류 접근을 적용하고, 과거 작물 재배 패턴으로부터 추출된 시간적 문맥 정보를 함께 고려함으로써 분광 혼재가 두드러진 화소의 영향을 줄일 수 있다. 제안 분류 기법의 적용성을 평가하기 위해 미국 아이오와 주 전체를 대상으로 시계열 MODIS 250 m 정규식생지수 자료와 과거 crop data layer를 사용하는 사례 연구를 수행하였다. 사례 연구를 통해 다른 분류 단계와 과거 작물 재배 패턴을 고려함으로써 대상 지역의 주요 재배 작물이면서 분광학적 유사도가 두드러진 콩과 옥수수를 효과적으로 구분할 수 있었다. 그리고 분광 정보만을 이용한 분류 결과에 비해 제안 기법이 최소 7.68%p에서 최대 20.96%p의 향상된 분류 정확도를 보였다. 또한 분류 단계에서 시간적 문맥 정보를 결합함으로써 사용 NDVI 자료의 수에 영향을 덜 받는 가장 높은 분류 정확도(최대 전체 정확도: 86.63%)를 얻을 수 있었다. 따라서 제안 분류 기법은 주요 곡물 수입국의 대규모 작물 구분도의 조기 제작에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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