본 연구는 마케팅의 네 가지 경험적 접근방법, 즉 정보탐색적 접근, 브랜드 컨셉으로서의 경험, 즐거움의 경험, 총체적 경험 등의 내용을 살펴보고 이들의 기여와 문제점 및 한계를 살펴보았다. 또한, 감성적 경험과 소비 시점의 경험에 관해서도 논의하였다. 경험적 접근방법은 새로운 마케팅 수단으로 충분한 잠재력을 가지고 있으며 인지적 접근, 브랜드의 기능적 혜택을 강조하는 기존 마케팅 방식과는 상당한 차이가 있다. 하지만, 경험적 접근방법 앞으로 해결해야 할 많은 과제가 남아 있으며, 일부 실무적인 서적들이 주장한 바 와 같이 인지적, 기능적 마케팅 방식을 대체하는 것은 아니라고 할 수 있다. 기존 전통적인 마케팅 방식에 대하여 보완적 역할을 수행할 수 있으며, 제한적인 조건에서만 적합한 방식으로 평가할 수 있다.
LCD 수요 증가에 따라 LCD 생산 효율성 개선을 위한 검사장비의 중요성이 지속적으로 부각되고 있다. 패턴 검사기는 라인 스캔 카메라와 같은 광학 장비를 통해 미세한 패턴 결함을 빠른 속도로 검출하는 장비이다. 이러한 패턴 검사기는 실시간 검사를 위해 패턴 내에서 단일 기준값을 사용하여 픽셀 단위의 결함 여부를 판단하고 있다. 하지만 패턴 내 각 영역별 특징을 반영하여 서로 다른 기준값을 적용하는 적응적 이진화를 이용하는 경우 결함 검출 성능을 크게 향상시킬 수 있다. 이러한 적응적 이진화를 적용하기 위해서는 특정 검사 대상 픽셀이 어떠한 영역에 속하는지에 대한 정보를 필요로 한다. 이를 위해 본 논문에서는 각각의 검사 대상 픽셀이 어떠한 영역에 속하는지를 판단하는 영역 매칭 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 머신 비전의 실시간성을 고려한 패턴 정합에 기반을 둔 알고리즘으로 실제 시스템에 적용될 수 있도록 GPGPU를 이용하여 구현된다. 모의실험을 통해 제안된 방법이 실제 시스템이 요구하는 처리 속도를 만족시킬 수 있을 뿐만 아니라 결함 검출의 성능을 개선할 수 있음을 보인다.
이진트리의 최소 선형 배열(MinLA) 문제의 해는 선형 복잡도 O(n)의 근사 알고리즘으로 구하고 있으며, k = 10에 대해 다양한 근사 알고리즘 수행 결과가 제시되어 있고, 단지 2개 알고리즘만이 최적 해 3,696을 얻었다. 본 논문은 이진트리의 정확한 해를 O(n) 복잡도로 구하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 먼저, n = 2k - 1개 노드들에 중위 탐색(in-order search) 방법으로 번호를 부여하고, 2 ≤ 𝑙 ≤ k-2, (k = 5)와 2 ≤ 𝑙 ≤ k-3, (k = 6) 레벨에 존재하는 노드들에 대해 단 노드 자식들까지의 범위를 대상으로 번호를 재배열하는 방법을 적용하였다. 제안된 알고리즘을 k=5,6,7에 적용한 결과 Chung[14]의 S(k)min=2k-1+4+S(k-1)min+2S(k-2)min 이론을 증명하였으며, S(5)min에 대해서는 Chung[14]의 60보다 좋은 58을 얻었다. 또한, 기존의 근사 알고리즘들은 배열 결과를 제시하지 않고 있는데 비해 제안된 알고리즘은 정확한 배열 방법도 제시하는 장점을 갖고 있다. 따라서 제안된 알고리즘은 k > 10인 이진트리에 대해서도 항상 빠르게 최적의 해를 얻을 수 있기 때문에 기존의 근사 알고리즘을 적용하지 않아도 된다.
인터넷이 느린 환경이나 이미지가 큰 경우에 서버로부터 이미지를 전부 보는 데는 시간이 걸린다. 이를 위해, 이미지의 일부를 우선적으로 처리하는 방법이 필요하여, JPEG2000에서는 ROI(Region-of-Interest) 코딩으로 제공하고 있다. ROI 코딩은 이미지의 thumbnail을 사용자에게 보내어 개략적인 이미지를 보고 먼저 보고 싶어 하는 영역을 지정하면, 이 영역에 관한 정보가 서버로 전달되어, 서버는 사용자에게 이 영역을 우선적으로 전송한다. 이를 처리하기 위해, 기존의 방법은 사용자가 지정한 영역을 계산할 때, 섬세하게 계산을 함으로써 영역에 관한 마스크 정보 생성 시간을 많이 요구하였는데, 본 연구에서 제안하는 방법은 개략적으로 영역을 계산하고, ROI 마스크의 생성시간을 줄이는 방법을 제안한다. 각 블록에서 ROI와 배경이 섞여 있는 블록이면 적절한 경계선을 찾기 위하여 코드블록의 가장자리를 이진 탐색하여 두 경계지점을 얻고, 두 점 간의 중간에 위치한 코드블록 내의 경계점을 얻기 위하여, 두 점 간의 중간 지점을 이진 탐색한다. 이렇게 얻어진 세 점을 지나는 두 직선의 방정식을 이용해서 개략적인 ROI 코딩을 한다. 제안한 방법은 품질 면에서는 큰 차이가 없지만 실행 속도 면에서는 현저하게 빠르다는 것을 보인다.
홍채 인식을 위해서는 먼저 홍채 영역을 추출해야 하는데 이를 위해서는 홍채의 안쪽 경계인 동공 경계와 바깥쪽 경계인 홍채 경계를 검출해야 한다. 경계를 검출하는데는 Daugman이 제안한 원형경계 검출기가 가장 일반적이고 효과적인 방법으로 알려져 있다. 이 방법은 전역적인 탐색에 의존하기 때문에 정확하지만 계산 시간이 많이 걸리는 단점이 있다. 계산 시간을 줄이기 위해 경험적 방법들이 사용되기도 하지만 정확성이 떨어지는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 정확성을 떨어뜨리지 않으면서 계산 속도를 줄이는 홍채 영역 추출 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 동공 경계와 홍채 경계가 가지는 문제에 대한 지식(problem knowledge)을 사용하여 제한조건을 부가하여 탐색한다. 경계 검출을 위한 탐색 영역은 동공을 포함하는 최대 원과 최소 원을 이용하여 제한하여 탐색 시간을 줄인다 동공 경계의 경우 이진화된 동공 영상에서 최대 원과 최소 원을 구하고, 홍채 경계의 경우 영상의 분산을 이용하여 얻은 경계점으로부터 최대 원과 최소 원을 구한다. 제안된 방법을 Daugman방법, 히스토그램 분석법, 가중치를 이용한 허프변환 방법 둥과 실험을 통해 비교하였다. 그 결과 제안된 방법은 Daugman방법과 동일한 정확도를 보이며, Daugman방법이나 가중치를 이용한 허프변환 방법보다 빠르다는 것을 알 수 있었다.
센서 네트워크는 스스로 감지하고 계산하고 무선으로 서로 통신할 수 있는 기능을 갖춘 센서들로 이루어진 네트워크이다. 센서 네트워크의 특징들로는 네트워크가 자체적으로 관리가 되어야 한다는 것과 배터리 전원이여서 전력의 효율성을 크게 고려해야 한다는 것이 있다. 센서 네트워크에서 생성되는 많은 양의 연속적인 데이터에 대하여 여러 개의 질의들을 동시에 처리해야 하는 경우에 전력의 효율성을 극대화시켜야 한다. 본 연구에서는 센서 네트워크에서 감시 목적의 미리 정의된 다중 질의들에 대해 색인을 두어 다중 질의 처리 성능을 높이고 메모리와 전력을 효율적으로 사용할 수 있는 기법을 제안한다. 공간 색인 기법 중에서 이진 탐색트리에 기반한 데이터 구조로서 각 레벨별로 차원이 반복되어 각 차원을 분할시키는 k-d 트리와, 공간을 계층적 구조로 자르며 겹침 관계를 줄인 R-트리의 변형인 R+-트리를 기반으로 하여 이들의 응용 및 융합을 통해 다중 질의를 색인하는 새로운 트리인 SMILE 트리를 제안한다. 질의들에 대한 SMILE 트리를 구성하여 센서 네트워크에서 생성되는 스트림 데이터에 대하여 관련된 질의를 탐색하도록 하면 질의를 순차 탐색하는 것과 비교하여 경우에 따라서는 평균 탐색시간을 약 50% 정도로 줄일 수 있다.
본 연구는 선행연구에서 도출된 무용영재성 구성요인을 바탕으로 무용영재를 판별할 수 있는 구조화된 평가도구를 개발하는 것이 목적이다. 무용영재의 잠재성을 대변할 수 있는 적합한 문항을 개발하기 위하여 무용영재성 구성요인인 신체적 조건, 동작수행능력, 표현 및 창의성, 무용태도 요인을 바탕으로 초기문항을 개발하였다. 1차 기초조사는 무용을 전공자와 직업무용단 단원 등을 조사 대상자로 선정하여 총 206명에게 실시하였고, 설문조사 결과자료를 바탕으로 기술통계 분석과 신뢰도 분석, 그리고 탐색적 요인분석을 실시하였다. 그 결과, 4요인(신체적요인, 표현 및 창의성, 무용태도, 동작수행능력)과 20개의 문항이 선정되었다. 선정된 모형(4개의 구인과 20개의 문항)의 적합도를 알아보기 위하여 1차 설문조사 대상과는 다른 무용전공생과 직업무용단 단원 등을 선정하여 총 292명에게 2차 기초조사를 실시하였다. 설문조사 결과자료를 바탕으로 확인적 요인분석을 실시한 결과, 모든 적합도 지수가 기준치에 만족하는 것으로 나타났다. 본 결과를 통해 4요인의 20개인 문항에 대한 모형은 적합한 것으로 판명되어 최종으로 채택하였다.
신관은 다양한 부품과 복잡성으로 인해 육안 검사 시 휴먼에러가 발생할 수 있으며 부품 누락, 장전된 신관 등이 제품에 혼입될 경우 탄약이 폭발할 가능성을 내재하고 있다. 본 논문에서는 신관 검사 시 휴먼에러를 방지하기 위한 탄약 자동화검사 알고리즘을 제안한다. 탄약 자동화검사 알고리즘은 다음과 같은 세 단계로 구성된다. 첫 번째로 검사 이미지 입력 및 전처리 단계로써 검사 대상 이미지를 입력하고, 이미지 회전 알고리즘을 적용하여 이미지를 회전한 후 이진화 알고리즘을 사용하여 이미지를 컴퓨터 계산에 적합하도록 이진화한다. 두 번째로 장전 및 비장전 여부를 검사하는 단계로써 Masked Template Matching 알고리즘 등을 활용하여 탄약의 장전여부를 판단한다. 세 번째로 부품검사 단계로써 이미지 탐색 알고리즘 등을 활용하여 부품 위치나 부품 누락 여부에 대해서 판단한다. 본 탄약 자동화검사 알고리즘을 신관 검사에 적용한 결과 부품 누락, 장전 여부 등을 오류 없이 효율적으로 검출함으로써 40mm 고속유탄 신관의 신뢰성 및 안전성 향상에 기여할 것으로 판단된다.
바이너리 코드 수준에서 정적인 프로그램 분석을 수행한다. 소스 코드가 아닌 바이너리 코드 수준에서 분석을 수행하는 이유는 일반적으로 로컬 컴퓨터에 설치하는 실행 파일은 소스 코드 없이 단지 바이너리로 된 실행 파일만 주어지는 경우가 대부분이기 때문이다. 또한 정적으로 분석을 수행하려는 이유는 정적인 제어 흐름 분석을 통해 프로그램이 수행 시 어떤 동작을 수행하게 될지를 수행 전에 파악하기 위해서이다. 본 논문에서는 바이너리 실행 파일로부터 함수간의 실행 순서 및 제어 흐름 등의 정보를 표현할 수 있는 실행 흐름 그래프를 작성하여 사용자가 바이너리 파일의 실행 흐름과 위험한 함수의 호출 여부를 동시에 파악할 수 있도록 하며, 그래프를 통해 바이너리 파일의 분석을 용이하게 한다. 또한 실행 흐름에 대한 자동 탐색 방법을 제공하여 수행될 프로그램의 안전성을 보장하고, 수행 전에 외부에서 다운받아 설치할 프로그램이 안전한지를 판단할 수 있도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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