최근 ERP 시스템이 기업의 전략적 도구로 인식되어지면서, 대기업뿐만 아니라 중소기업에서도 이에 대한 관심이 확산되고 있다. 이러한 경영환경의 변화로 ERP 시스템 도입에 대한 최고경영자 및 일반직원들의 인식이 이전에 비해 높아지고는 있지만, 사실상 인식만 있을 뿐 이에 대한 실제적인 실천전략이 미흡한 실정이다. 이는 중소기업에서 ERP 시스템 구축을 위해서는 수개월 또는 수년간에 걸쳐서 기업의 많은 자원이 투입돼야하기 때문으로 중소기업이 이를 극복하고 성공적인 ERP 시스템을 구축하기 위해서는 중소기업 환경에 적합한 ERP시스템 구축방안이 마련되어야 할 것이다. 따라서 본 논문에서는 기존에 선행 연구된 연구자료를 비교ㆍ분석하여 중소기업의 특성에 적합한 ERP 시스템 구축 성공요인과 구축전략을 도출하였다 주요성공요인으로는 교육훈련, 명확한 도입목표 설정, 적합한 패키지 선정, 최고경영진의 참여, 그리고 현업사용자의 참여가 높은 빈도율을 나타냈다. ERP 시스템 구축방법론은 준비단계, 분석단계, 구축단계, 구현단계, 종료단계의 다섯 단계로 나눠볼 수 있으며 각각의 수행단계별로 Activity가 정의되고 이에 대한 산출물이 발생하게 된다. 또한 ERP 도입시 소프트웨어의 자체개발보다는 패키지 도입이, 그리고 이의 접근방법으로는 선정된 모듈을 일괄적으로 적용하는 Big-Bang방식이 중소기업 실정에 더 합리적이며, 구현시기에 있어서는 Big-Bang방식과 더불어 기존업무에 ERP 시스템을 구현함으로써 ERP 시스템이 제공하는 기능과 함께 BPR의 효과도 얻는 방법이 가장 적합할 것으로 사료된다. 끝으로 본 논문에서는 ERP 시스템 도입의사가 있어도 기업환경 여건이 따라주지 않아 실천에 옮기지 못하는 중소기업을 고려하여 도입지원방안으로써 산ㆍ학 연계모델을 제시하였다. 중소기업은 ERP 시스템 도입에 필요한 인적ㆍ물적 자원을 대학으로부터 얻음으로써 자체 내 보유능력의 한계를 극복하고, 대학은 현장실습을 통해 풍부한 경험을 쌓음으로써 우수 인력 양성에 기여할 수 있을 것이다.
이 연구에서는 공공도서관의 부족한 운영 예산의 한계를 극복하고, 도서관에서의 기부를 활성화 할 수 있는 방안을 제안하기 위하여 공공도서관에서 수행되었던 기부 사례를 분석하였다. 2016년 한국도서관협회에서 실시한 출판계 기증도서 보급사업에 참여한 공공도서관 담당자를 대상으로 공공도서관에서의 기부활동에 대한 인식을 조사하였다. 사업에 참여한 결과와 2016년 공공도서관에서 자체적으로 실시한 기부활동의 결과에 대한 인식을 조사, 분석하였으며, 도서관 기부 관련 선행연구 및 국내외 사례를 조사하여 공공도서관 기부활동의 한계점과 개선사항을 도출하고 이를 극복하기 위한 방안을 제시하였다.
수화의 인식 및 표현 기술에 대한 관련 연구는 수화 인식을 통한 건청인과의 의사 전달, 가상현실에서의 손동작 인식 등을 대상으로 여러 방면으로의 접근 및 연구 결과를 도출하고 있다. 그러나 이들 연구의 대부분 데스크탑 PC기반의 수신호(Hand signal) 제어 및 수화 - 손 동작 인식에 목적을 두었고 수화 신호의 획득을 위하여 영상장비를 이용하였으며 이를 바탕으로 단어 위주의 수화 인식 및 표현에 중점을 둔 수화 인식 시스템의 구현을 통해 비장애인과의 자유로운 의사소통을 추구하고 있다. 따라서 본 논문에서는 햅틱 장치로부터 사용자의 의미있는 수화 제스처를 획득하기 위한 접근 방식을 차세대 착용형 PC 플랫폼 기반의 유비쿼터스 환경으로 확대, 적용시켜 제스처 데이터 입력 모듈로부터 새로운 정보의 획득에 있어 한계성을 극복하고 사용자의 편의를 도모할 수 있는 효율적인 데이터 획득 방안을 제시한다. 또한 퍼지 알고리즘 및 RDBMS 모듈을 이용하여 언제, 어디에서나 사용자의 의미 있는 문장형 수화 제스처를 실시간으로 인식하고 표현하는 수화 제스처 인식기를 구현하였다. 본 논문에서는 수화 제스처 입력 모듈(5th Data Glove System과 $Fastrak{\circledR}$)과 차세대 착용형 PC 플랫폼(embedded I.MX21 board)간의 이격거리를 반경 10M의 타원 형태로 구성하고 규정된 위치로 수화 제스처 데이터 입력모듈을 이동시키면서 5인의 피실험자에 대하여 연속적으로 20회의 반복 실험을 수행하였으며 사용자의 동적 제스처 인식 실험결과 92.2% 평균 인식률을 도출하였다.
현재 이슈가 되고 있는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 서비스를 제공함에 있어 사용자의 만족도를 높여주기 위해 서비스의 지능화가 필요하다. 이러한 지능적인 서비스를 제공하기 위해 서비스에 필요한 지식을 논리적으로 표현하고, 체계적으로 추론할 수 있는 방법이 요구된다. 이를 위해 표현 범위가 넓고 유연한 일차 술어 논리(FOL)는 여러 분야에서 사용되었으며, 추론 시스템에 이용되고 있다. 그러나 풍부한 표현 범위는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 오브젝트 관리에 있어 많은 계산비용이 소요된다. 서비스의 빠른 제공을 목표로 하고 있는 유비쿼터스 환경에서 이러한 계산비용은 서비스 제공 시간을 늦추는 요인이 된다. 이러한 문제를 극복하고 지식의 의미를 부여하는 방법으로 Description Logic과 온톨로지가 연구되고 있다. 특히 OWL(Web Ontology Language)은 풍부한 표현력을 제공하고 있으며, W3C에 의해 온톨로지 기술의 표준으로 제안되었다. 그러나 풍부한 표현 범위는 실제 컴퓨팅 환경에서 모두 사용되지 않고, 기술 및 추론의 복잡함으로 overhead가 발생한다. 본 논문에서는 이를 극복하고자 실제 유비쿼터스 환경에서 요구되는 표현 범위를 만족하는 SUNHI의 표현력을 갖는 EOL을 제안한다.
지난 60년 이상 국내의 공공도서관은 지역단위로 사회적, 교육적, 문화적 복리에 중요하게 기여하여 왔다. 이러한 기여에도 불구하고 현재 공공도서관은 위기상황에 처해 있는 것으로 인식되고 있다. 만약 현재의 위기가 심각한 수준이라면 도서관과 사서직은 극복하는 방안을 찾아야 한다. 이 논문의 목적은 어골도 기법을 적용하여 도서관 위기를 초래한 다양한 요인을 분석하고 극복방안을 제시하는데 있다.
실세계의 시각정보로부터 식별된 물체정보를 이용하여 장면에 대해 설명하는 컨텍스트를 추론하는 시각 기반 장면 이해 문제에서는 변화가 많고 불확실한 환경을 극복해야 할 뿐만 아니라, 사용자의 요구 사항을 잘 반영해야 하고 궁극적으로는 지도(teaching)가 가능해야 한다. 본 논문에서는 불확실성 극복을 위해 확률적 접근 방법을 사용하고, 사용자의 요구를 실시간으로 반영하기 위해 논리 네트워크를 이용한 상호 작용 학습 방법을 제안한다. 몇 가지 테스트 환경에서 사용자에 의해 제공되는 논리적, 부분적, 실시간 정보를 이용하여 제안하는 상호작용 학습을 수행한 결과, 장면인식 에이전트의 기능 장 및 적응이 가능하고 새로운 기능의 지도가 가능함을 알 수 있었다.
Fuzzy C-Means(FCM)의 단점을 극복하기 위해 제안되었던 PCM은 잡음에는 강하지만 초기 파라미터 값에 민감하고, 상대적으로 가까이에 위치한 prototype들을 형성하는 패턴들의 경우에는 최종 prototype의 위치가 겹치는(동일한) 결과가 나올 수 있다는 단점이 있다. 이러한 PCM의 단점을 극복하기 위해 여러 방법이 제안되었지만, 본 논문에서는 PCM 알고리즘에 Interval Type 2 Fuzzy 접근 방법을 적용하여 PCM 알고리즘의 파라미터에 존재하는 uncertainty를 제어함으로써 성능을 향상시키는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 실시간 얼굴인식 시스템을 위한 새로운 PCA 기반 LDA 혼합 알고리즘을 제안한다. 크게 얼굴추출 부분과 얼굴인식 부분으로 구성되어 있으며, 얼굴추출 부분에는 차영상, color filtering, 눈과 입의 영역 검출 그리고 정규화 방법을 사용하였고, 얼굴인식 부분에는 추출된 얼굴 후보 영역 영상에 PCA와 LDA를 혼합하여 적용하였다. 기존의 PCA만을 사용한 인식시스템은 낮은 인식률을 보였으며, LDA만을 사용한 인식시스템에서는 학습데이터의 수에 비하여 영상의 화소 개수가 많은 경우 LDA를 입력 영상에 그대로 적용하기 곤란하였다. 이러한 단점을 극복하기 위하여, 정규화 된 영상에 PCA를 적용하여 차원을 축소한 후 LDA를 사용하여 실시간 인식을 가능하게 하였으며, 인식률 또한 향상시킬 수 있었다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위하여 자체 제작한 DAUface의 데이터베이스를 가지고 실험을 하였다. 실험 결과, 제안된 방법이 PCA 방법과 LDA 방법, 그리고 ICA 방법에 비해 인식률이 상당히 우수함을 알 수 있었다.
음성 인식 연구는 유사음소 단위의 인식시스템을 구축하는 방향과 단어 단위의 인식시스템에서의 효율을 최대화하는 방향으로 이루어지고 있다. 이중 유용한 유사음소 단위의 인식시스템 구현을 위해서는 음소의 경계 검출 문제와 검출된 음소에 대한 인식률 향상 문제가 해결되어야 한다. 기존의 LPC(Linear Predictive Coefficient) 방법들은 기준 음소데이터의 LPC와 입력 음성프레임의 LPC 사이의 거리를 Itakura-Saito 방법으로 구하여 음소의 경계를 검출하였으며, 근래에는 MFCC(Mel-Frequency-Cepstrum Coefficient)를 이용하여 스펙트럼의 천이부분을 음소의 경계로 검출하는 방법들이 제안되어왔으나 이러한 방법들은 공통적으로 적응성이 미비하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 음소경계검출을 위해서는 auto-correlation을 이용하고 음소인식을 위해서는 적응성이 뛰어난 다층 Feed-Forward 신경망을 사용하는 새로운 인식시스템을 제안하였다 제안하는 시스템은 기존의 방법들보다 적응성이 뛰어나고 특징추출부분과 인식 부분의 알고리듬이 독립적이라는 장점을 가지며 프레임단위의 음소인식시스템의 구현 가능성을 확인해 주었다.
악보인식기술에는 형상 매칭 방법, 통계적인 방법, 신경망을 이용한 방법, 구조적 방법 등이 있다. 본 논문에서는 핸드폰의 디지털 카메라로 얻은 저해상도 이미지를 인식하는 기술에 대해 접근한다. 이러한 저해상도 이미지에는 많은 왜곡이 포함되어 있어 기존 기술을 활용할 때 많은 문제점들을 나타난다. 문제점은 입력영상이 저해상도이며 조명 등의 촬영 상태가 좋지 않는 점이며, 인식 이전 단계 과정에서 음표 부분에 손실과 약간의 변형이 생긴다는 것이다. 이들 인식 방법들의 일반적인 흐름은 먼저, 디지털이미지를 확보하기 위해 카메라 기능을 이용하여 획득한다. 그런 후에 이진화, 오선 제거, 객체영역 분리가 이루어진 후 인식과정을 통해 악보 인식이 이루어진다. 본 연구에서는 특히 핸드폰이라는 제한적인 상황에서 탑재된 카메라를 통해 획득된 이미지를 대상으로 이러한 문제점을 극복하기 위한 인식 기술을 연구하였다. 먼저, 음표를 머리, 대, 꼬리 부분으로 분리하였다. 그리고 음표의 머리 부분에 템플릿을 적용하였고, 나머지 부분에는 패턴을 적용하여 단일 음표로 이루어진 악보에 대해서 100% 가까운 인식률을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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