• 한국실내디자인학회논문집
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• 제25권4호
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• pp.135-146
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• 2016

The purpose of this study is to analyze the correlation between fashion brand image and store space image. To investigate this study further, one of the luxury fashion brands was selected for a case study and surveys were conducted to 200 participants. This study evaluates the factors of fashion brand images that customers associate with a brand before stepping inside the flagship store. Also it analyzes the factors of store space image after the experience of the flagship store. As a result of the correlation analysis based on quantitative statistic measures, the fashion brand image and store space image coincided highest with extraordinary, young and strong characteristics. According to the space elements of the flagship store, the relationship of the brand image with the store image was investigated. As a result of analysis, customers felt the high correlation with the facade among the architectural elements of flagship store. This resulted in that customers consider that the black box of the facade represents originality of this fashion brand as a concept of spatial elements. As a practical implication, companies should understand that the architectural design is a very crucial component in designing the flagship store, as it gives customers their first impression about a brand. The brand image is required to be integrated through the exterior design of the store. The final conclusion of this study shows that the flagship store provides a space where you can experience the corporate value and brand through the space of brand experience and share an emotional image created by the brand as well.

• 한국수자원학회논문집
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• 제37권1호
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• pp.67-75
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• 2004

본 연구에서는 홍수시 다목적댐의 효율적 운영을 위하여 상류로부터 유입되는 홍수유입량을 실시간으로 예측하기 위해 역전파 신경망 모형을 사용하여 댐유입량 예측모형(Neural Dam Inflow Forecasting Model; NDIFM)을 개발하였다. NDIFM은 다목적댐에 의한 하류의 홍수조절 비중이 큰 낙동강의 남강댐 유역에 적용하였으며, 입력자료로는 댐유역 평균강우량, 실측 댐유입량, 예측 댐유입량 통을 사용하여 실시간 댐유입량 예측의 가능성을 검토하였다. 실측치와 예측치를 비교ㆍ검토한 결과 제시한 세 가지 모형 중 NDIFM-I이 가장 우수한 결과를 나타내었으며, NDIFM-II 및 NDIFM-III 또한 다양한 예측가능성을 보여주었다. 따라서, 강우-유출의 비선형시스템 모의를 위하여 물리적 매개변수가 복잡한 개념적 모형보다는 양질의 수문관측 자료만 축적된다면 블랙박스 모형인 신경망 모형이 실시간 홍수예측에 효율적으로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국도로학회논문집
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• 제14권1호
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• pp.103-109
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• 2012

운전자의 인적요인분석을 위한 기초자료를 제공하는 디지털 운행기록계에서는 GPS 속도, 방위각, RPM정보 등 극히 제한된 운행정보만을 기록하여 실제 운전자의 운전행태를 분석하는 데는 많은 한계가 있다. 또한, 현재 상업화가 활발히 이루어지고 있는 차량용 블랙박스는 운전자의 운전행동보다는 차량에 대한 위험사항을 기록하고 있는 방식으로서 운전자의 실제 운전행태를 분석하기에는 많은 문제점을 보이고 있다. 따라서 기존의 교통안전관련 연구들을 살펴보면 인적요인분석에 필요한 운전자의 위험운전분석이 극히 제한적으로 이루어져 있는 현실이다. 이에 본 연구에서는 사업용자동차의 위험운전유형과 각 운전유형을 결정하는 임계치를 이용하여 버스운전자의 운전행태를 분석하였다. 또한, 버스운전자에게 위험운전에 대해 단말기를 통해 실시간으로 경고정보를 자동 제공하여 실시간경고정보에 따른 효과분석을 실시하였다. 운전자들의 행태분석에 대한 해석은 차량의 가속도 센서와 회전 각속도 센서의 종방향 가속도(Ax), 횡방향 가속도(Ay), 회전 각속도(Yaw rate) 등에 대한 분석을 통해 이루어졌다.

• 한국도로학회논문집
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• 제11권3호
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• pp.85-95
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• 2009

2007년 경찰청 통계자료에 따르면 사업용 차량(시내, 시외, 기타버스)의 교통사고 건수는 당 해 교통사고 건수의 3.5%에 해당하지만 사업용 차량의 경우 운전자 외 다수 승객의 안전을 책임져야 하므로 더욱 심각한 사회적, 경제적 문제를 초래한다. 이러한 사업용 차량의 교통사고 감소 및 안전운전에 대한 사회적 요구에 부흥하기 위하여 디지털 주행기록계, 차량용 블랙박스 등 다양한 형태의 시스템이 사용되고 있으나, 이러한 시스템은 사고 후 차량데이터를 기반으로 위험운전여부를 분석하여 운전자를 관리하기 때문에 실시간으로 운전자를 관리하기에는 큰 한계가 있다. 또한 현재 운영되고 있는 주행기록계는 운전자에게 경고 정보를 제공하지만 실제 위험운전 여부와 상관없이 차량의 속도와 RPM정보만을 이용하여 운전자에게 경고를 제공하고 있어 효율이 매우 떨어지는 실정이다. 이에 본 연구의 선행연구에서는 차량 운전자의 운전행태에 따른 차량 동역학 데이터를 저장?판단하여 운전자에게 실시간으로 경고정보를 제공해 줄 수 있는 위험운전 판단장치를 개발하였으며, 개발된 위험운전 판단장치에서 운전자의 안전운전을 향상 시킬 수 있는 위험운전 유형에 따른 임계값을 개발하였다.

• 한국연초학회지
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• 제23권2호
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• pp.149-155
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• 2001

This study was carried out to evaluate the correlations among degree of carbonization, chemical components and chromatic characteristics, and to establish the criterion of carbonizaion in leaf tobacco during aging storage. The flue-cured (B2O) and burley (B2T) leaf tobaccos were redried with conventional practices for each other type, and moisture contents of leaf tobaccos were adjusted to 13, 15, 17 and 19% after redrying. The leaf tobaccos were packed in carton box and stored for 8 months in the controlled-environment rooms($35^{\circ}C$, 65% R.H. and $40^{\circ}C$, 80% R.H.). Degree of carbonization, chemical components, and chromatic characteristics(L ; black-white, a ; red to green, b ; yellow to blue) were invetigated every month. Carbonization Index (C.I.) was established as (equation omitted) in accordance with degree of carbonization in two types. The C.I. value of flue-cured leaf(56.5) for slight carbonization was higher than that of burley leaf(48.0). C.I. and rate of usable leaf, L and b were positively correlated in two types. C.I. was significantly shown positive correlation with pH in two types. The correlations between the predicted and the observed values of slight carbonizating times(month after storage) using C.I. and pH were positive significant in two types. The results suggest that cabonization index may be useful to forecast and prevent the carbonization, and pH may be useful to estimate cabonization indirectly for flue-cured and burley leaves during aging storage.

• 전자공학회논문지
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• 제51권12호
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• pp.123-129
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• 2014

복합 기능 기기의 발전에 따라 카메라는 방범 시스템, 운전자 보조 시스템 등 여러 분야에서 광범위하게 사용되고 있으며 많은 사람들은 이러한 시스템에 노출되어 있다. 따라서 시스템은 인간의 행동을 인식할 수 있고 인식된 행동으로부터 얻은 정보를 이용하여 유용한 기능을 사용자에게 제공할 수 있어야 한다. 본 논문은 이차원 영상 이미지에서 인식된 기계적 학습 접근 방법을 사용한 인간 행동 패턴 인식 기법을 제안한다. 제안된 방법은 인식된 사용자의 행동 패턴을 기반으로 사용자에게 유용한 기능을 실행하기 위한 정보를 제공하게 될 것이다. 먼저 소개하는 방법은 전화 통화 행동 인식이다. 차량 내부에 운전자 방향으로 설치된 블랙박스가 전화 통화 행동을 인식한다면 안전 운전을 위해서 운전자에게 경고를 줄 수 있다. 두 번째 제안하는 방법은 안전 운행을 위한 전방 주시 행동 인식으로서 운전자가 전방 주시하고 있는지 아닌지를 판단하기 위한 방법과 기준을 제안한다. 본 논문은 실시간 영상 조건에서 제안하는 인식 방법의 효용성을 실험 결과를 통해서 보여준다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.11-19
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• 2015

본 논문은 실제 블랙박스 영상을 통해 추적한 차량의 실제 경로 또는 사용자가 UI를 통해 그린 차량의 이동 경로를 이용하여 사실적인 3차원 차량 충돌 장면을 물리 시뮬레이션을 통해 생성하는 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션에 사용될 차량의 3차원 경로의 획득, 물리 기반 시뮬레이터 상에서 사용자가 원하는 경로대로 3차원 차량 모델을 적은 오차로 제어하는 경로 추적 알고리즘, 그리고 남아있는 오차를 보다 더 줄여주는 경로 최적화 알고리즘을 조합하여 사용자의 의도에 맞는 정확한 경로에서의 차량 충돌 장면을 재현하도록 도와준다. 또한 차량 충돌로 인한 차체의 변형을 차량 모델 골격의 세분화를 통하여 실시간으로 시뮬레이션 하여 실제 교통사고 시의 차량의 충돌 장면이 최대한 가상공간에서 사실적으로 재현되도록 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.665-670
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• 2014

SVM은 학습 데이터를 두 개의 집단으로 분리시키는 최적의 초평면을 찾는 이진 분류기로서 우수한 성능 때문에 다양한 분야에서 귀납 추론, 이진 분류, 예측 등을 목적으로 사용되는 알고리즘이다. 또한 대표적인 블랙박스 모델 중 하나이기 때문에 학습 후 생성되는 SVM의 해석에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 SVM 알고리즘을 이용하여 기상 레이더의 데이터 내에 비교적 높은 빈도로 발생하여 기상 예보의 정확도를 감소시키는 비강수에코 중 하나인 선에코를 자동으로 탐지하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 학습 데이터로는 평균 반사도, 크기, 발생 형태, 중심 고도 등과 같은 특성을 활용하였는데, 이는 기상 레이더 데이터에 저장된 다양한 데이터 중 반사도 값을 선택한 후 클러스터링 기법을 통해 추출한 것이다. 이와 같이 학습된 SVM 분류기를 실제 사례를 바탕으로 하여 검증하였으며, Decision Tree 알고리즘을 적용하여 생성한 분류기의 해석을 수행하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.542-550
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• 2015

일반적으로 새로운 SSD(Solide State Drive)를 개발할 때는 이전 세대 제품의 소프트웨어 플랫폼을 재사용하게 된다. 따라서, 이전 세대 제품을 평가할 때 사용했던 동일 테스트 케이스를 이용하여 새로운 제품을 평가하면 여러 가지 이점이 있을 수 있지만, 우선순위 또는 가중치가 고려되지 않음으로 인해 평가 리소스의 사용에 비효율성이 존재하게 된다. 이와 같은 시간적, 공간적인 리소스 낭비에 의한 비효율 발생을 방지하기 위해 새로운 방법을 제안한다. 이전 세대 제품의 평가 데이터 분석을 통해서, 불량을 검출해 낼 수 있는 가장 높은 확률의 테스트 케이스의 조합을 찾아내고, 이를 활용함으로써, 평가에 사용되는 리소스의 낭비를 최소화 시키는 방법이다. 소프트웨어가 재사용될 경우, 플랫폼 코드를 베이스로 두고, 수정 또는 추가되는 모듈의 코드가 플랫폼 코드에 통합되는 특징을 가진다. 이러한 특징 때문에 코드가 통합되는 부분에 이전과 유사한 타입의 불량이 다수 존재하게 되는 것이며, 기존 평가에서 가장 높은 확률의 불량 검출율을 가진 평가 조합을 검증에 적용함으로써 내제되어 있는 불량을 조기에 검출할 수 있게 되는 것이다. 이와 같이, 다음 세대 제품의 불량들을 조기에 검출할 수 있다면, 이는 불량 개선에 드는 비용을 최소화 시킬 수 있다는 것을 의미한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.987-994
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• 2018

본 논문에서는 교통정보의 자동 전송시스템에 대한 연구결과를 제시한다. 여기서는 구급차나 소방차와 같은 긴급차량의 진로를 방해하는 것을 교통이벤트로 정의한다. 차량 내부에 설치된 블랙박스에 기록되는 동영상으로부터 교통이벤트 발생이 판정되는 경우 해당 정보를 증거영상과 함께 전자우편을 통하여 자동적으로 관제선터에 전송하는 시스템을 구현하였다. 이를 위하여, 전방에서 주행하는 차량의 번호판으로부터 문자와 숫자를 인식하는 알고리즘, 교통이벤트 발생 판정알고리즘을 실현하였다. 또한, 신고를 위하여 텍스트와 영상 파일을 전자우편과 파일전송프로토콜을 통하여 자동 전송하는 기능도 추가하였다. 따라서 교통이벤트를 확장하여 제시된 시스템에 적용하면 다양한 교통법규 위반 사항에 대한 편리한 신고체계를 수립할 수 있으므로 교통법규 위반 사례를 크게 줄일 수 있을 것으로 판단된다.