• 한국사회복지학
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• 제61권1호
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• pp.5-32
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• 2009

본 연구는 장애인복지기관의 '조직문화'(합리문화, 개발문화, 집단문화, 위계문화)와 고객중심을 강조하는 '시장지향성', 그리고 조직성과지표로서의 '지역사회중심 사회통합지향성'(Community-Centered Social Inclusion Orientation [COSI])의 관계를 검증하기 위한 것이다. 이를 위해 COSI에 대한 4개 조직문화유형의 직접효과와 시장지향성을 매개로 한 간접효과를 설정한 연구 모형을 구성하여 이 모형 의 유용성을 경험적으로 규명하였다. 전국조사에서 얻어진 263개소 장애인복지기관의 응답내용이 구조방정식 모형을 통해 분석되었다. 분석결과, 시장지향성은 종속변수인 조직성과지표로서의 COSI에 유의한 영향을 주는 것으로 밝혀졌다. 조직문화와 관련해서는 개발문화와 위계문화적 속성이 종속변수에 직접효과를, 합리문화와 집단문화적 속성은 시장지향성을 통하여 간접효과를 가지는 것으로 나타났다. 획일적 조직문화 유형보다는 각 문화유형의 균형적 발달이 중요함을 시사하며, 조직성과를 위해 고객중심 그리고 부서 간 협력을 강조하는 시장지향성의 강화가 필요함을 확인할 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권12호
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• pp.295-302
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• 2013

사람 검출은 정지된 영상 혹은 동영상으로부터 사람의 움직임이나 자세를 추정하고, 사람이 찾아질 경우 영상 내 사람의 좌표, 동작 인식, 보안관련 인증 등을 알아내는 기술로 정의된다. 이러한 사람 검출은 다른 객체의 검출이나 사람과 컴퓨터와의 상호작용, 동작 인식 등의 기초 기술로서 해당 시스템의 성능에 영향을 미치는 매우 중요한 변수 중에 하나이다. 그러나 영상 내의 사람은 움직임, 자세, 크기, 빛의 방향 및 밝기, 다른 객체와의 중복 등의 환경적 변화로 인해 사람 모양이 다양해지므로 정확하고 빠른 검출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 피셔의 선형 판별 분석을 이용하여 몇 가지 환경적 조건을 극복한 정확하고 빠른 사람 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 사람 움직임 및 자세와 배경에 무관하게 빠른 시간 안에 사람을 검출하는 것이 가능하다. 이를 위해 계층적인 방법으로 사람 검출을 수행하며, 휴리스틱한 방법, 피셔의 판별 분석을 이용하여 사람 검출을 수행하고, 검색 영역의 축소와 선형 결정의 계산 시간의 단축으로 검출 응답 시간을 빠르게 하였다. 추출된 사람 영상에서 사람의 자세를 추정하고 사람의 영역을 검출함으로써 사람 정보의 사용에 있어 보다 많은 정보를 추출할 수 있도록 하였다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제10권5호
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• pp.2179-2188
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• 2015

Recently, many researches have been done to solve the challenging problem of Blind Source Separation (BSS) problems in the underdetermined cases, and the “Two-step” method is widely used, which estimates the mixing matrix first and then extracts the sources. To estimate the mixing matrix, conventional algorithms such as Single-Source-Points (SSPs) detection only exploits the sparsity of original signals. This paper proposes a new underdetermined mixing matrix estimation method for time-delayed mixtures based on the receiver prior exploitation. The prior information is extracted from the specific structure of the complex-valued mixing matrix, which is used to derive a special criterion to determine the SSPs. Moreover, after selecting the SSPs, Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC) is used to automaticly cluster, suppress, and estimate all the elements of mixing matrix. Finally, a convex-model based subspace method is applied for signal separation. Simulation results show that the proposed algorithm can estimate the mixing matrix and extract the original source signals with higher accuracy especially in low SNR environments, and does not need the number of sources before hand, which is more reliable in the real non-cooperative environment.

• 기술혁신학회지
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• 제20권3호
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• pp.664-683
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• 2017

본 연구는 공공기술의 이전이 수요기업의 재무적 성과에 미친 영향에 대해 분석하는 것을 목적으로 한다. 대학과 출연(연)이 생산한 공공기술을 시장에서 거래하는 공공기술사업화에 관한 논의는 최종적인 수요자인 기업의 성과목표 달성여부가 그 출발점이 되어야 함에도 불구하고 그동안 기술공급자의 시각에서 정책적 논의가 머물러왔다. 이에 본 연구에서는 연구개발 활동을 수행하고 있는 기업들을 대상으로 공공기술의 이전여부가 기업의 성과에 미친 영향을 위계단계로 분석함으로써 기술이전으로 인한 조직 내 기술역량 변화를 경영요인과 분리하여 측정하고자 하였다. 추정결과 공공기술을 이전한 기업들은 특허의 창출측면에서, 자체연구 그룹은 연구개발 전담인력들의 생산성이 우수한 것으로 나타났다. 이러한 그룹별 특성의 차이가 수익성 측면에서도 일관되게 나타나는 것으로 볼 때, 공공기술의 활용은 기업의 기술수준에 영향을 주고 기업의 재무적 성과에 기여하는 것으로 나타났다. 그러나 연구개발 활동의 무형자산 전환율은 낮은 것으로 나타나, 공공 기술사업화 정책 방향이 기존의 공급자 중심적인 '기술이전 공급확대'에서 벗어나 '수요기업의 연구개발 역량 제고'로 확대전환 되어야 한다는 시사점을 제공한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.859-869
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• 2012

다시점 영상 부호화는 시점 간에 변이 정보를 활용하여 부호화 효율을 향상시키기 위해 개발되었다. 하지만 다시점 영상 부호화는 변이 예측 때문에 높은 계산복잡도를 가진다. 본 논문은 다시점 영상 부호화의 계산 시간을 감소시키기 위한 비기준 화면의 빠른 모드결정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 2단계 과정을 수행한다. 계층적인 B 화면 구조의 기준 화면은 비기준 화면의 예측모드 선택과 높은 상관성을 가진다. 따라서 첫 번째 단계에서, 비기준 화면의 예측모드는 기준 화면의 매크로블록 영역을 이용함으로써 선택된다. 두 번째 단계에서, 우리는 7개 블록 크기의 Inter 예측모드의 참조 방향에서 높은 상관성을 이용하여 Inter 예측모드의 참조방향을 선택한다. 제안하는 기법으로 실험한 결과는 부호화 효율에 큰 손실 없이 부호화 시간에서 평균 약 44% 감소시킬 수 있었다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제55권6호
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• pp.489-500
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• 2013

Daily milk yields on test days were estimated using morning or afternoon partial milk yields collected by official agencies and the accuracy of the estimates was determined. Test-day data for milk yields consisted of 3,156,734 records of AM/PM partial milking measurements of 255,437 milking Holstein cows from 3,708 farms collected from December 2008 to April 2013. A linear regression model (LRM) was applied to estimate daily milk yields using alternate AM/PM milk yield records within lactation stages, milking intervals, and parities on every daily milk yield. The alternate statistical approach was a non-linear hierarchical model (NHM) in which Brody's growth function was implemented by reflecting an animal's physiological milk production cycle. When compared with LRM, daily milk yields predicted by the NHM were assumed to be functionally related to day in milk (or lactation) stage, milking intervals, and partial milk yields. Since the results were in terms of accuracies based on comparisons of different statistical models, accuracies of estimates of daily milk yields by NHM were close to those determined by the LRM. The average of these accuracies was 0.94 for AM partial milk yields and 0.93 for PM partial milk yields for first calving cows. However, the accuracies of AM/PM milk yield estimations from cows under a calving stage higher than the first parity were 0.96 and 0.95, respectively. Correlations between the estimated daily milk yields and the actual daily milk yields ranged from 0.96~0.98. These accuracies were lower for unbalanced AM/PM milking intervals and the first calving cows. Overall, prediction of daily milk yields by NHM would be more appropriate than by LRM due to its flexibility under different milk yield-related circumstances, which provides an idea of the functional relationship between milking intervals and days in milk with daily milk yields from statistical viewpoints.

• 응용통계연구
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• 제29권5호
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• pp.961-975
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• 2016

H-SVM은 입력변수들이 그룹화 되어 있는 경우 분류함수의 추정에서 그룹 및 그룹 내의 변수선택을 동시에 할 수 있는 방법론이다. 그러나 H-SVM은 입력변수들의 중요도에 상관없이 모든 변수들을 동일하게 축소 추정하기 때문에 추정의 효율성이 감소될 수 있다. 또한, 집단별 개체수가 상이한 불균형 자료의 분류분석에서는 분류함수가 편향되어 추정되므로 소수집단의 예측력이 하락할 수 있다. 이러한 문제점들을 보완하기 위해 본 논문에서는 적응적 조율모수를 사용하여 변수선택의 성능을 개선하고 집단별 오분류 비용을 차등적으로 부여하는 WAH-SVM을 제안하였다. 또한, 모의실험과 실제자료 분석을 통하여 제안한 모형과 기존 방법론들의 성능 비교하였으며, 제안한 모형의 유용성과 활용 가능성 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권9호
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• pp.1120-1131
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• 2016

본 논문은 흡연으로 인한 화재사고 방지를 위해, 비디오 영상에서 흡연자를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 흡연자의 행동을 인식하기 위해 행동 인식 기법의 계층적 방법 중 서술 기반 접근 방법을 기반으로 제안하는 알고리즘은 배경 영역 분리, 객체 검출, 이벤트 탐지, 이벤트 판단 과정으로 구성된다. 배경 영역 분리 과정으로 학습률이 다른 두 개의 가우시안 혼합 모델을 이용하여 입력 영상으로부터 고속 움직임 전경, 저속 움직임 전경 영상을 생성하고, 저속움직임 전경 영상을 chain-rule 기반 외곽선 검출 알고리즘을 통하여 객체의 위치를 추출해낸다. 위치 정보를 기반으로 흡연자의 세 가지 특징인 얼굴, 연기, 손의 움직임을 이벤트 탐지 과정에서 검출한다. Haar-like feature를 이용하여 얼굴을 검출하며, 고속 움직임 전경에서 연기의 발생 빈도수와 방향성을 반영하여 연기를 검출한다. 움직임 추정을 통해 반복적인 손의 움직임을 검출한다. 일정 구간의 비디오 시퀀스 내 객체들에 대하여, 검출된 특징들의 서술적 관계를 반영하여 각각의 객체가 흡연자인지 판단한다. 제안하는 방법은 실시간으로 여러 다른 객체들 사이에서 강인하게 흡연자를 검출한다.

• Safety and Health at Work
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• 제7권1호
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• pp.6-11
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• 2016

Background: A permit to work (PTW) is a formal written system to control certain types of work which are identified as potentially hazardous. However, human error in PTW processes can lead to an accident. Methods: This cross-sectional, descriptive study was conducted to estimate the probability of human errors in PTWprocesses in a chemical plant in Iran. In the first stage, through interviewing the personnel and studying the procedure in the plant, the PTW process was analyzed using the hierarchical task analysis technique. In doing so, PTWwas considered as a goal and detailed tasks to achieve the goal were analyzed. In the next step, the standardized plant analysis risk-human (SPAR-H) reliability analysis method was applied for estimation of human error probability. Results: The mean probability of human error in the PTW system was estimated to be 0.11. The highest probability of human error in the PTW process was related to flammable gas testing (50.7%). Conclusion: The SPAR-H method applied in this study could analyze and quantify the potential human errors and extract the required measures for reducing the error probabilities in PTW system. Some suggestions to reduce the likelihood of errors, especially in the field of modifying the performance shaping factors and dependencies among tasks are provided.

• 한국음향학회지
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• 제27권3호
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• pp.111-118
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• 2008

본 논문에서는 음악 장르 분류를 위한 새로운 자동 Taxonomy 구축 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 모든 가능한 노드들의 분류 확률을 예측하여 예측된 분류 성능값이 가장 좋은 조합을 Taxonomy로 구축하는 것이다. 제안된 알고리즘에서의 분류 확률 예측은 훈련 데이터를 k-fold cross validation을 이용하여 분류기에 적용함으로써 이루어진다. 제안된 알고리즘을 기반으로 한 분류 성능 측정은 2 클래스로 이루어진 각각의 노드에 2개 범주 분류에 효과적인 support vector machine을 적용함으로써 이루어진다. 제안된 알고리즘의 성능 검증을 위해 음색, 리듬, 피치 등 오디오 신호의 특징을 나타내는 다양한 파라미터를 오디오 신호로부터 추출하여 제안된 알고리즘과 기존의 다중 범주 분류기들을 이용하여 분류성능을 평가하였다. 다양한 실험결과 제안된 알고리즘은 기존의 알고리즘에 비하여 5%에서 25%정도의 분류 성능이 향상된 것을 확인할 수 있었고 특히 낮은 차원의 특징벡터를 이용한 분류 실험에서는 10% 에서 25% 향상된 좋은 성능을 보였다.