• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권10호
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• pp.3262-3271
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• 2000

연속형 미디어 데이터는 대용량이고 실시간으로 전송되어야 하므로 데이터 전송 시에 네트워크에 많은 부하를 주게 된다. 이러한 네트워크는 부하 문제를 해결하기 위하여 프락시 서버가 사용되며 프락시 서버에는 자주 접근되는 데이터가 저장되어 원래의 데이터가 존재하는 서버로의 네트워크 교통량을 줄이게 된다. 그러나 현재의 프락시 서버는 텍스트나 이미지 데이터등의 비 연속형 데이터만을 고려하여 설계되었으므로 연속형 미디어 데이터의 캐슁에는 적합하지 않다. 그러므로 본 연구에서는 연속형 미디어 데이터의 특징을 고려하여 프락시 서버를 두 계층으로 나누어 배치하여 데이터를 캐슁하고 데이터의 접근 패턴과 크기를 동시에 고려한 재할당 정책을 사용하여 캐쉬공간을 관리하는 프락시 서버 관리 정책을 제안한다. 제안된 정책에서는 각각의 LAN 마다 하나의 프락시 서버가 존재하며 각 LAN은 여러 개의 서브LAN으로 나뉘어 져서 이러한 각각의 서브 LAN에는 또한 하나의 서브 LAN 프락시가 존재한다. 이에 병행하여 각각의 데이터들도 각각 전방 분할(front-end partition)과 후방 분할(rear-end partition)로 나뉘어져서 해당 데이터의 참조 유형에 따라 하나의 프락시에 동시에 저장되기도 하고 LAN 캐쉬 서버와 서브 LAN 캐쉬 서버에 각각 따로 저장되기도 한다. 이러한 정책을 사용함으로써 전체 데이터를 단위로 캐슁할 경우보다 데이터공간의 할당과 재할당에 따른 오버헤드가 감소함으로써 궁극적으로는 원래의 저장 서버로의 네트워크 교통량을 보다 더 감소시킬 수 있다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.65-65
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• 2002

In remote sensing, images are acquired over the same area by sensors of different spectral ranges (from the visible to the microwave) and/or with different number, position, and width of spectral bands. These images are generally partially redundant, as they represent the same scene, and partially complementary. For many applications of image classification, the information provided by a single sensor is often incomplete or imprecise resulting in misclassification. Fusion with redundant data can draw more consistent inferences for the interpretation of the scene, and can then improve classification accuracy. The common approach to the classification of multisensor data as a data fusion scheme at pixel level is to concatenate the data into one vector as if they were measurements from a single sensor. The multiband data acquired by a single multispectral sensor or by two or more different sensors are not completely independent, and a certain degree of informative overlap may exist between the observation spaces of the different bands. This dependence may make the data less informative and should be properly modeled in the analysis so that its effect can be eliminated. For modeling and eliminating the effect of such dependence, this study employs a strategy using self and conditional information variation measures. The self information variation reflects the self certainty of the individual bands, while the conditional information variation reflects the degree of dependence of the different bands. One data set might be very less reliable than others in the analysis and even exacerbate the classification results. The unreliable data set should be excluded in the analysis. To account for this, the self information variation is utilized to measure the degrees of reliability. The team of positively dependent bands can gather more information jointly than the team of independent ones. But, when bands are negatively dependent, the combined analysis of these bands may give worse information. Using the conditional information variation measure, the multiband data are split into two or more subsets according the dependence between the bands. Each subsets are classified separately, and a data fusion scheme at decision level is applied to integrate the individual classification results. In this study. a two-level algorithm using hierarchical clustering procedure is used for unsupervised image classification. Hierarchical clustering algorithm is based on similarity measures between all pairs of candidates being considered for merging. In the first level, the image is partitioned as any number of regions which are sets of spatially contiguous pixels so that no union of adjacent regions is statistically uniform. The regions resulted from the low level are clustered into a parsimonious number of groups according to their statistical characteristics. The algorithm has been applied to satellite multispectral data and airbone SAR data.

• Asia Marketing Journal
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• 제14권1호
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• pp.53-81
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• 2012

묶음제품의 매력도를 증가시키기 위해 소비자들이 번들 오퍼에서의 가격 제시 프레이밍(framing)에 민감하다는 것을 이해할 필요가 있다. 동일 가격을 할인하더라도 묶음제품 요소 중 어느 요소에 가격할인을 표시하느냐에 따라 소비자의 묶음제품에 대한 지각된 매력도를 바꿀 수 있기 때문이다. 선행연구는 더 중요한 제품 요소에 할인이 할당될 때 효용이 증가한다는 주장과 덜 중요한 제품 요소에 할인을 위치시키는 것이 선호를 증가시킨다는 주장을 동시에 보이고 있다. 본 연구는 선행연구를 보완하여 묶음제품 가격 할인 제시 프레이밍효과에 대한 새로운 기제를 제시한다. 그리고 선행연구에서 믹스드(mixed)된 결론을 보이는 이유를 분석하여 밝힌다. 본 연구는 현실적인 번들링 전략 사용 상황을 고려하였으며, 좀 더 리얼한 번들링 세팅을 이용하여 가격 할인 제시 프레이밍 효과를 조사하고, 순수번들 및 혼합번들을 포함한 다양한 묶음제품을 이용하여 품질 불확실성 지각에 따른 조절효과를 분석하였다. 본 연구 결과, 소비자들은 높은 소비 혜택(high consumption benefit)보다 낮은 소비 혜택(low consumption benefit) 요소에 가격 할인을 위치시키는 것을 더 선호하였다. 가격민감성(price sensitivity)이 주요혜택에서는 낮고, 낮은 혜택에서는 높기 때문에 동일 가격이 할인될 때 낮은 혜택을 할인한 매장 제품에 대한 평가가 더 높게 나타났다. 또한 구매 시점에서 품질의 불확실성(perceived uncertainty of product quality)이 높을수록 가격민감성이 혜택 지각에 가지는 효과가 더 커지고 있었다. 본 연구의 공헌은 소비 혜택 지각 및 가격민감성 기제와 지각된 품질 불확실성의 조절효과를 통해 선행연구를 통합하고, 가격 제시 형태의 프레이밍 효과를 명확하게 설명하였다는 점이다.