• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제10권4호
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• pp.551-560
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• 2009

최근의 글로벌 경영환경, 그리고 디지털 미디어를 통한 전자상거래가 활성화되고 있는 상황 하에서 수출기업들의 브랜드 및 웹 도메인 개발에 관한 의사결정은 매우 중요한 전략적 선택이다. 특히 웹 도메인 개발은 기업의 브랜드 전략과 밀접하게 관련되어 있기 때문에 브랜드 개발 시 동시에 개발되는 경우가 대부분이다. 따라서 본 연구에서는 한국수출기업의 해외 브랜드 및 웹 도메인 개발 전략에 관한 수요조사결과를 토대로 수출브랜드전략의 결정요인을 탐색적으로 고찰하기위하여 실행되었다. 이를 위하여 본 연구에서는 브랜드전략 결정요인으로 수출경쟁력, 시장의 유사성, 환경의 불확실성으로 구분하고 브랜드 전략과의 관계를 회귀분석 하였다. 연구결과 한국수출기업의 경우에 기대한 바와 같이 수출경쟁력이 높을수록 OEM브랜드 수출비중이 낮고, 환경의 불확실성이 클수록 OEM브랜드 수출비중은 높은 것으로 나타났다. 그러나 시장의 유사성은 통계적으로 유의한 영향을 미치지 못한 것으로 나타났다. 자사브랜드 전략을 사용하고 있는 기업의 경우에도 수출경쟁력이 높은 기업일수록 글로벌브랜드를 선택하는 경향이 높고 환경의 불확실성이 클 경우에는 로컬브랜드 전략을 선택할 가능성이 높은 것으로 나타나 가설을 지지하였다. 그러나 시장의 유사성은 글로벌브랜드 전략 또는 로컬브랜드 전략과의 유의미한 통계적 관계를 보여주지 못했다.

• 대기
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• 제28권2호
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• pp.211-222
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• 2018

Cloud droplet activation process is well described by $K{\ddot{o}}hler$ theory and several parameterizations based on $K{\ddot{o}}hler$ theory are used in a wide range of models to represent this process. Here, we test the two different method of calculating the solute effect in the $K{\ddot{o}}hler$ equation, i.e., osmotic coefficient method (OSM) and ${\kappa}-K{\ddot{o}}hler$ method (KK). To do that, each method is implemented in the cloud droplet activation parameterization module of WRF-CHEM (Weather Research and Forecasting model coupled with Chemistry) model. It is assumed that aerosols are composed of five major components (i.e., sulfate, organic matter, black carbon, mineral dust, and sea salt). Both methods calculate similar representative hygroscopicity parameter values of 0.2~0.3 over the land, and 0.6~0.7 over the ocean, which are close to estimated values in previous studies. Simulated precipitation, and meteorological variables (i.e., specific heat and temperature) show good agreement with reanalysis. Spatial patterns of precipitation and liquid water path from model results and satellite data show similarity in general, but on regional scale spatial patterns and intensity show some discrepancy. However, meteorological variables, precipitation, and liquid water path do not show significant differences between OSM and KK simulations. So we suggest that the relatively simple KK method can be a good alternative to the OSM method that requires various information of density, molecular weight and dissociation number of each individual species in calculating the solute effect.

• 산업경영시스템학회지
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• 제40권2호
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• pp.92-98
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• 2017

Data clustering determines a group of patterns using similarity measure in a dataset and is one of the most important and difficult technique in data mining. Clustering can be formally considered as a particular kind of NP-hard grouping problem. K-means algorithm which is popular and efficient, is sensitive for initialization and has the possibility to be stuck in local optimum because of hill climbing clustering method. This method is also not computationally feasible in practice, especially for large datasets and large number of clusters. Therefore, we need a robust and efficient clustering algorithm to find the global optimum (not local optimum) especially when much data is collected from many IoT (Internet of Things) devices in these days. The objective of this paper is to propose new Hybrid Simulated Annealing (HSA) which is combined simulated annealing with K-means for non-hierarchical clustering of big data. Simulated annealing (SA) is useful for diversified search in large search space and K-means is useful for converged search in predetermined search space. Our proposed method can balance the intensification and diversification to find the global optimal solution in big data clustering. The performance of HSA is validated using Iris, Wine, Glass, and Vowel UCI machine learning repository datasets comparing to previous studies by experiment and analysis. Our proposed KSAK (K-means+SA+K-means) and SAK (SA+K-means) are better than KSA(K-means+SA), SA, and K-means in our simulations. Our method has significantly improved accuracy and efficiency to find the global optimal data clustering solution for complex, real time, and costly data mining process.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권9호
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• pp.889-897
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• 2010

현대의 대량화된 영상 관리 시스템은 영상의 특징을 표현하는 영상식별자에 대해 왜곡에 강인하며 빠른 검색 속도, 정확성 및 효율적인 저장 등의 기본 성능을 요구한다. 영상식별자 설계 방법은 기하학적 왜곡에 강인한 지역 방식과 빠른 검색 및 적은 저장 용량의 속성을 지닌 전역방식으로 구분 할 수 있다. 본 논문에서는 왜곡에 강하고 지역적 공간적 제약으로 인한 서로간의 차별성이 강화된 지역 기술자들로부터 각각 개개 차원의 특징 분포도를 분석하여, 두 영상간의 유사도를 빠르고 정확하게 측정할 수 있는 지역 기술자 및 전역 기술자의 속성을 가지고 있는 LFH(Local Feature's Histogram)기반 영상식별자를 제안한다. 또한 GPU를 사용하여 LFH를 구현하는 방법을 제시하며, 제안한 LFH와 대표적인 지역, 전역 방식인 SIFT 및 EHD 방식과 저장용량, 추출 시간, 검색 속도 및 정확률에 대한 성능을 비교하였다.

• 한국농공학회논문집
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• 제64권1호
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• pp.51-63
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• 2022

Up-to-date statistics of crop cultivation status is essential for farm land management planning and the advancement in remote sensing technology allows for rapid update of farming information. The objective of this study was to develop a classification model of rice paddy or winter crop fields based on NDWI, NDVI, and HSV indices using Sentinel-2 satellite images. The 18 locations in central Korea were selected as target areas and photographed once for each during summer and winter with a eBee drone to identify ground truth crop cultivation. The NDWI was used to classify summer paddy fields, while the NDVI and HSV were used and compared in identification of winter crop cultivation areas. The summer paddy field classification with the criteria of -0.195

• 융합보안논문지
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• 제23권2호
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• pp.47-54
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• 2023

전 세계적으로 한류 콘텐츠가 유행하며 국내뿐만 아니라 해외에서도 국내 저작물의 저작권 침해 사례가 지속적으로 증가하고 있다. 이에 대응하기 위한 국내 불법 저작물 유통 사이트를 탐지하는 기술에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있으며 최근 연구는 국내 불법 저작물 유통 사이트들이 광고 배너를 상당수 포함하고 있는 특징을 활용한 연구가 존재한다. 그러나 해외 불법 저작물 유통 사이트의 경우 광고 배너를 포함하지 않거나 국내 사이트에 비해 적은 양의 광고를 포함하고 있어 국내와 같은 탐지 기술의 적용이 제한적이다. 본 연구에서는 저작물 불법 공유 사이트가 게시물과 저작물의 이미지를 유사한 계층 구조로 포함하는 특징을 이용하여 링크 트리 및 텍스트 유사도 비교 기반의 탐지 기술을 제안한다. 대량의 링크로 작성된 대규모 트리의 정확한 유사도 비교를 위해 GNN(Graph Neural Network)를 활용한다. 본 연구의 실험에서 일반 사이트와 저작물 불법 유통 사이트를 분류에 95% 이상의 높은 정확도를 보였고 해당 알고리즘을 적용하여 불법 유통 사이트의 자동화된 탐지를 통해 신속한 저작권 침해 대응이 가능할 것으로 기대된다.

• Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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• 제4권3호
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• pp.189-194
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• 2002

This paper presents a state observer design for a class of MTMO nonlinear systems that has a block triangular structure. For this, the extension of the existing design for SISO triangular systems to MIMO cases is provided. Since the gain of the proposed observer. depends on a nonlinear part as well as a linear one of a system, it improves the transient performance of the high gain ob-server. Also, by using a generalized similarity transformation for the error dynamics, it is shown that order some boundedness condi-tion, the proposed observer guarantees the global exponential convergence of the estimation error. Finally, we will give a simulation example to show the validity of our design methodology.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제5권1호
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• pp.49-54
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• 2016

Regarding global and local factors of a set of features, a given single image or multiple images is a common approach in image processing. This paper introduces an application of an adaptive version of non-local filter whose original version searches non-local similarity for removing noise. Since most images involve texture partner in both foreground and background, extraction of signified regions with texture is a challenging task. Aiming to the detection of visual attention regions for images with texture, we present the contrast analysis of image patches located in a whole image but not nearby with assistance of the adaptive filter for estimation of non-local divergence. The method allows extraction of signified regions with texture of images of wild life. Experimental results for a benchmark demonstrate the ability of the proposed method to deal with the mentioned challenge.

• 한국정밀공학회지
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• 제23권11호
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• pp.68-77
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• 2006

Nowadays, the increasing global competition forces automobile manufacturer to increase quality and to reduce the cost and time for manufacturing planning. To solve these problems, automobile manufacturers try to apply digital manufacturing technologies. In this paper, a concept of method for planning the digital assembly system is proposed. Based on the requirements of assembly tasks obtained through product analysis, the function and sequence modeling for assembly process is executed using the IDEF0 and UML model. For implementation of digital assembly system, the selected components are modeled by using 3D CAD tools. According to the system configuration strategy, lots of the alternative solutions for the assembly system are generated. Finally, the optimal assembly system is chosen by the evaluation of the alternative solutions with TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) method. According to proposed procedure, digital laser welding system is implemented in DELMIA.

• Korea-Australia Rheology Journal
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• 제15권4호
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• pp.197-208
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• 2003

Two measures of distributive mixing are examined: the standard deviation $\sigma$ and the maximum error E, among average concentrations of finite-sized samples. Curves of E versus sample size L are easily interpreted in terms of the size and intensity of the worst flaw in the mixture. E(L) is sensitive to the size of this flaw, regardless of the overall size of the mixture. The measures are used to study distributive mixing for time-periodic flows in a rectangular cavity, using the mapping method. Globally chaotic flows display a well-defined asymptotic behavior: E and $\sigma$ decrease exponentially with time, and the curves of E(L) and $\sigma$ (L) achieve a self-similar shape. This behavior is independent of the initial configuration of the fluids. Flows with large islands do not show self-similarity, and the final mixing result is strongly dependent on the initial fluid configuration.