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산업여대학학생단대지간적령수산품개발화품패관리협작(产业与大学学生团队之间的零售产品开发和品牌管理协作) (Retail Product Development and Brand Management Collaboration between Industry and University Student Teams)

  • Carroll, Katherine Emma
    • 마케팅과학연구
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    • 제20권3호
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    • pp.239-248
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    • 2010
  • 本文阐述了产业和学术之间的合作项目. 这个合作项目关注美国东北部的一家大型地区连锁百货商店的两个自有品牌服装的营销和产品开发战略发展. 这个项目的目标是通过和学生的想法的合作来振兴产品线. 从而给学生提供真实产业环境中的实践经验. 这个项目中有很多关键者. 在美国东北部的一家私有连锁百货商店为已有的两个自有服装品牌寻求一个学术伙伴. 他们的目标客户是追求休闲, 适中价格的中年消费者. 这个公司想要改变包装和展示的方向, 甚至是产品的设计. 公司的品牌和产品开发部门联系东北一个州立大学的学术部门的教授. 有两位教授认为这个项目非常适合他们的课程-一个是初级的媒介品牌管理课程; 一个是高级的时装产品开发课程. 这些教授认为通过合作项目, 学生在安全的学术学习环境中能进入一个真实的工作场景中在一个多学科协作团队, 提供超出一个学生的能力, 经验和资源优势, 并增加了解决问题的过程中的 "智囊" (Lowman 2000). 这种提高学生的能力目标的方向让每班教师去组织品牌和产品开发类的跨学科团队. 此外, 许多大学都聘请科研和教学的产业伙伴关系, 协作的时间(学期)和环境(教室/实验室)的约束有助于提高学生的知识和对现实世界的经验. 在田纳西大学, 产业服务中心和UT-Knoxville's 工学院和一家公司合作来发展它们美国公司的的设计进步. 本研究中, 因为是和一个自有商标零售品牌, Wickett, Gaskill 和Damhorst's (1999) 指出产品开发和品牌管理团队使用的零售服装产品开发模型. 之所以选择这个框架是因为它从零售这个角度强调了服饰产品开发. 两个班级参与了这个项目: 一个初级品牌管理班级和一个高级时装产品开发班级. 7个团队包括四名学习品牌管理的学生和两名学习产品开发的学生. 这两个课程在同一个学期但是不同的时间. 在学期开始的时候, 每个班级都被介绍给了产业合作伙伴并接受了问题. 一半的团队指定为男士品牌, 另一半是女士品牌. 这些小组负责制定解决问题的方法, 制定自己的工作时间表, 在与业界代表保持接触, 并确保每个小组成员以积极的方式负责任. 这些小组的目标是通过用销售规划进程来计划, 发展和展示一条产品线(遵循Wickett, Gaskill和Damhorst 模型) 并为这条产品线发展新的品牌战略. 这些小组展示了趋势, 色彩, 面料和目标市场调查; 制定一个产品线的草图;编辑了草图, 介绍他们的执行计划书写说明书, 配上合适的模型并最终开发生产样品. 品牌班的学生完成了SWOT分析, 品牌测量研究报告, 品牌心智图和完整综合的营销报告. 这些报告在介绍新产品线时同时发表. 将来如果有更多这样的协作机会而且公司希望同时考虑品牌和产品开发战略, 那么课程应该定在相同的时间, 这样学生有更多的时间在一起讨论时间表和被分配的任务. 像上面的任务, 学生不得不每堂课之外的时间见面. 这使得团队工作变得具有挑战性(Pfaff和Huddleston, 2003). 虽然这项工作的后勤是费时设立和管理, 但教授认为对学生的好处是多种多样的. 根据两堂课的学生的回复, 最重要的好处是和产业专业人士一起工作的机会, 跟进他们的进程, 并看到公司里做决定级别的高层对他们作品的评估. 教员们都感激有一个 "真实的世界" 的案例. 制定的创意和战略扩大和加强了品牌和产品开发两个部门的联系. 通过和来自不同知识领域的学生一起工作并且和产业伙伴联系, 遵守产业活动的框架和时间表, 学生小组在新的环境中完成优秀创新的作品是具有挑战性的. 在产品开发和为 "现实生活" 品牌的品牌工作, 这些品牌都在努力给学生一个机会, 看看他们的课程是如何紧密的与现实世界联系, 以及公司运营中设计和商业方面如何需要创造性, 协作和灵活性. 行业人员对(a)学生的知识水平和深度以及执行力, (b)品牌的新思路的创造性产生了深刻的印象.

스마트교육을 위한 오픈 디지털교과서 (Open Digital Textbook for Smart Education)

  • 구영일;박충식
    • 지능정보연구
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    • 제19권2호
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    • pp.177-189
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    • 2013
  • 스마트교육에서 디지털교과서의 역할은 학습자와 대면하는 교육미디어로써 그 중요성은 재론의 여지없다. 이러한 디지털교과서는 학습자의 편의와 더불어 교수자, 콘텐츠 제작자, 유통업자를 위하여 표준화되어야 활성화되고 산업화될 수 있다. 본 연구에서는 다음과 같은 3가지 목표를 지향하는 디지털교과서 표준화 방안을 모색한다. (1) 디지털교과서는 온-오프 수업을 모두 지원하는 혼합학습 매체의 역할을 해야 하며, 특별한 전용뷰어 없이 표준을 준수하는 모든 EPUB 뷰어에서 실행가능 해야 하며, 기존의 이러닝 학습 콘텐츠와 학습관리시스템를 활용할 수 있도록 하며, 디지털 교과서를 사용하는 학습자의 정보를 추적 관리할 수 있는 트랙킹기능이 있으면서도, 오프라인 동안의 정보를 축적하여 서버와 통신할 수 있는 기능도 필요하다. 디지털교과서의 표준으로서 EPUB을 고려하는 이유는 디지털교과서가 책의 형태를 가져야 하는데 이를 위해서 따로 표준을 정할 필요가 없으며, EPUB 표준을 채택함으로써 풍부한 콘텐츠, 유통구조, 산업기반을 활용할 수 있기 때문이다. (2) 디지털교과서는 오픈소스를 적극 활용하여 저비용으로 현재 사용가능한 서비스를 구성하여 표준과 더불어 실제 실행 가능한 프로그램으로 제시되어야 하며, 관련 학습 콘텐츠가 오픈마켓의 형태로 운영될 수 있어야 한다. (3) 디지털교과서는 학습자에게 적절한 학습 피드백을 제공하기 위하여 모든 학습활동 정보를 축적하고 관리될 수 있는 인프라를 표준에 따라 구축하여 교육 빅데이터 처리의 기반을 제공하여야 한다. 이북 표준인 EPUB 3.0을 기반으로 하는 오픈 디지털교과서는 (1) 학습활동 정보를 기록하고 (2) 이 학습활동 지원을 위한 서버와 통신하여야 한다. 현재 표준으로 정해져 있지 않은 이북의 기록과 통신 기능을 EPUB 3.0의 JavaScript로 구현하여 현재 EPUB 3.0 뷰어에서도 활용하면서 이를 차세대 이북 표준 또는 교육을 위한 이북 표준(EPUB 3.0 for education)으로 제안하여 향후 제정된 표준 이북 뷰어에서는 JavaScript없이도 처리되도록 하는 전략이 필요하다. 향후 연구는 제안한 오픈 디지털교과서 표준에 의한 오픈소스 프로그램을 개발하고, 개발된 오픈 디지털교과서의 학습활동정보를 활용한 새로운 교육서비스 방안(교육 빅데이터 활용방안 포함)을 제시하는 것이다.

Hybrid CNN-LSTM 알고리즘을 활용한 도시철도 내 피플 카운팅 연구 (A Study on People Counting in Public Metro Service using Hybrid CNN-LSTM Algorithm)

  • 최지혜;김민승;이찬호;최정환;이정희;성태응
    • 지능정보연구
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    • 제26권2호
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    • pp.131-145
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    • 2020
  • 산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.