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의류 브랜드 커뮤니티의 이용욕구 충족과 커뮤니티 몰입의 관계: 의류 브랜드 이미지의 조절효과 (Relationship Between Usage Needs Satisfaction and Commitment to Apparel Brand Communities: Moderator Effect of Apparel Brand Image)

  • 홍희숙;류성민;문철우
    • 마케팅과학연구
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    • 제17권4호
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    • pp.51-89
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    • 2007
  • 본 연구는 의류 브랜드 온라인 커뮤니티의 이용욕구충족과 커뮤니티 몰입간의 관계 및 이들 관계에 대한 브랜드 이미지의 조절효과를 검증하는 것이다. 9개 캐주얼 의류 브랜드 커뮤니티 회원 317명을 대상으로 온라인 서베이를 실시하여 자료를 수집하였다. 다중회귀분석 결과, 의류 브랜드 커뮤니티에서의 이용욕구 충족은 커뮤니티에 대한 몰입과 유의한 관계가 있었다. 그리고 조절회귀분석 결과, 의류 브랜드 커뮤니티에서의 관계욕구 충족이 커뮤니티 몰입(감정적 몰입, 지속적 몰입, 규범적 몰입)에 영향을 미칠때 의류 브랜드 이미지 수준에 따른 조절효과가 작용함이 발견되었다. 또한 의류 브랜드 이미지의 조절효과는 의류 브랜드 커뮤니티에서의 거래욕구 충족과 커뮤니티에 대한 감정적 몰입의 관계에서도 나타났다. 특히 의류 브랜드 커뮤니티인 경우, 커뮤니티에서의 관계욕구 충족수준에 따른 커뮤니티 몰입의 정도는 브랜드 이미지가 낮을 때 보다 높을 때 더 크게 나타났다. 이것은 의류 브랜드 커뮤니티에서의 이용욕구 충족을 통해 회원들의 커뮤니티 몰입을 증대시키는 전략은 의류 브랜드 이미지 수준이 다른 의류 브랜드 유형에 따라 그 효과에 차이가 있음을 의미한다. 따라서 의류기업의 마케터들은 자사 브랜드의 이미지 수준을 평가하고, 이에 맞춰 커뮤니티 몰입을 증대시키는 전략을 모색할 필요가 있다. 브랜드 커뮤니티에 대한 몰입은 브랜드에 대한 구전이나 재구매 행동과 연결되므로, 명품 의류 브랜드들인 경우 온라인 브랜드 커뮤니티를 구축하고 회원들의 커뮤니티에 대한 몰입을 증대시킴으로써 브랜드 자산을 극대화시킬 수 있을 것이다.

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인터넷쇼핑몰의 VMD 구성요인에 대한 탐색적 연구 (An Exploratory Study on the Components of Visual Merchandising of Internet Shopping Mall)

  • 김광석;신종국;구동모
    • 마케팅과학연구
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    • 제18권2호
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    • pp.19-45
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    • 2008
  • 본 연구는 인터넷쇼핑몰 비주얼 머천다이징의 주요차원을 고객이 쇼핑몰에 진입한 후 정보탐색과 대안평가를 거치는 등의 쇼핑과정을 토대로 AIDA모형 관점에서 점포, 제품, 촉진에 초점을 맞추었다. VMD의 주요차원(primary dimensions)으로는 점포디자인, 머천다이징, 그리고 머천다이징단서로 구분하였다. 선행연구 결과를 토대로 점포다자인의 하위차원으로는 차별성, 간결성, 위치확인성을, 머천다이즈의 하위차원으로는 제품구색, 명성, 정보성을, 그리고 머천다이징단서의 하위차원으로는 제품추천 및 링크를 설정하여 VMD태도와의 관계를 탐색적으로 조사하였다. 연구결과 이들 세 차원은 종속변수에 유의한 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다.

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동적 $[^{11}C]Raclopride$ 뇌 PET의 움직임 보정이 선조체 내인성 도파민 유리 정량화에 미치는 영향 (Effects of Motion Correction for Dynamic $[^{11}C]Raclopride$ Brain PET Data on the Evaluation of Endogenous Dopamine Release in Striatum)

  • 이재성;김유경;조상수;최연성;강은주;이동수;정준기;이명철;김상은
    • 대한핵의학회지
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    • 제39권6호
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    • pp.413-420
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    • 2005
  • 목적: 수용체 결합능 정량화를 위해서는 방사성추적자의 동태를 충분히 관찰하기 위해서 보통 뇌 PET 영상을 60-120분 정도 얻어야 한다. 이처럼 장기간 PET 영상을 얻게 되는 경우 보통 피험자의 수의적/불수의적 움직임을 피할 수 없고 이러한 피험자의 머리 움직임은 재구성된 PET 영상의 공간해상도를 저하시키고 측정된 방사능 농도의 정확성을 떨어뜨리는 요인이 된다. 이 연구에서는 동적 영상 정보만을 이용하여 피험자의 머리 움직임을 보정할 수 있는 방법을 개발하고 이를 피험자의 움직임이 불가항력적인 뇌활성화 도파민 D2 수용체 영상에 적용하여 움직임 보정이 리간드 결합능 및 외부 자극에 의한 도파민 유리(release) 정량화에 미치는 영향을 평가하였다. 대상 및 방법: 4명의 정상인 자원자에서 비디오 게임에 의한 도파민 유리를 평가하기 위한 실험으로 순간+연속 주입법을 이용하여 얻은 $[^{11}C]raclopride$ PET 영상을 이용하였으며 실제로 도파민 유리를 계산하기 위해서 필요한 프레임들만을 선별해서 영상 정합 기법을 적용하였다. 즉, $[^{11}C]raclopride$을 투여한 후 선조체에서의 리간드의 특이적 결합이 항정상태(steady state)에 최초로 도달하는 과제 수행 전 (30-50 분) 영역과, 비디오 게임 과제에 의해 도파민이 유리된 후 다시 항정상태에 도달하는 70-90분, 비디오 게임을 멈춘 후 다시 항정상태에 도달하는 110-120 분 데이터에만 움직임 보정 기법을 적용하는 방식이다. 각 항정상태 구간은 보통 2-4개의 프레임으로 구성되므로 먼저 이들 프레임들간의 영상정합을 수행(intra-condition registration)하여 평균 영상을 만들고 이들 평균 영상들을 정합하여 최종적으로 움직임 보정(inter-condition registration)을 하였다. 게임 수행 전후의 도파민유리를 평가하기 위하여 머리 움직임 보정 전후의 게임 과제 수행 전후의 결합능 백분율 변화를 구하였으며 각 조건에 대한 결합능 파라미터 영상을 구하고 움직임 보정 전후의 결합능 영상의 화소별 차이를 SPM2를 이용한 t-test(쌍체 검정)로 알아보았다. 결과: 움직임 보정 전후의 영상을 비교하였을 때, 움직임 보정 전 영상에서, 게임 수행시 영상이 게임을 위한 스크린 위치에 따른 시야 변동으로 게임 수행전 영상에 비하여 앞쪽 아래로 기울어져 있음을 알 수 있었으며 이러한 경향은 대상 피험자 모두에서 관찰되었다. 보정 전 영상으로부터 측정된 비디오 게임에 의한 도파민 유리는 putamen에서 29%, caudate head에서 57%, ventral striatum에서 17% 였으나, 보정 후 영상으로부터 구한 도파민 유리는 이들 영역에서 각각 3.9%, 14,1%, 0.6%로 움직임 보정을 하지 않은 경우 선조체 모든 구소물에서 결합능 감소, 즉 게임에 의한 도파민 유리가 과대평가됨을 알 수 있다. SPM 분석결과에서도 움직임을 보정하지 않은 영상을 이용한 경우, 선조체 구조물에서의 결합능 감소와 움직임에 의한 영상강도 저하가 복합적으로 영향을 주어 결합능 차이가 매우 유의하게 평가되었으나 움직임 보정 후 영상을 이용하여 비교한 경우, 결합능 변화가 선조체 영역에서 국한되어 나타나며 그 유의성이 움직임 보정 전에 비하여 낮음을 알 수 있었다. 결론: 뇌활성화 과제 수행시에 동반되는 피험자의 머리 움직임에 의하여 도파민 유리가 과대평가되었으며 이는 이 연구에서 제안한 영상정합을 이용한 움직임 보정기법에 의해서 개선되었다.

경로당 노인의 건강상태와 건강관리서비스 이용 관련요인 분석 (Health Status and Use of Health Care Services of the Elderly Utilizing Senior citizen Centers)

  • 신선해;김진순
    • 농촌의학ㆍ지역보건
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    • 제27권1호
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    • pp.99-113
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    • 2002
  • 보건소 인력이 노인의 건강을 유지, 증진시키기 위한 노인건강관리 프로그램을 개발하는데 필요한 기초자료로 활용하기 위해 경로당 이용 노인의 건강상태와 보건소에서 제공하고 있는 노인건강관리 서비스 이용실태를 파악한 조사연구로 S시의 C구에 거주하는 65세 남 녀 노인중 경로당을 이용하고 있는 남자노인 66명과 여자노인 139명 총 205명을 대상으로 하였다. 경로당 이용 노인의 일반적 특성, 신체적 건강상태, 사회적 건강상태, 노인건강관리 서비스 이용실태는 연구자가 제작한 질문지를 이용하였고, 수단적 일상생활 기능은 Lawton이 개발한 도구를 우리 나라 실정에 적합하게 수정보완하여 6개 문항으로 된 도구로 측정하였다. 정신적 건강상태는 Folstein(1975)이 개발한 것을 우리나라 실정에 맞게 수정한 Mini Mental State Examlnation-Korea(MMSE-K) 도구를 사용하였으며, 정서적 건강상태는 Radloff가 개발한 Center for Epidemiologic Studies-Depression Scale(CES-D)도구를 이용하여 측정하였다. 자료는 SPSS/WIN을 이용하여 남 녀 노인의 일반적 특성, 건강상태, 노인건강 관리서비스 이용실태에 대한 실수와 백분율을 구하고, 각 변수간의 차이에 대한 유의성 검정은 t-test, 카이자승법 및 ANOVA로, 노인겅강관리 서비스 이용관련요인은 카이자승검정 방법을 분석하였으며 연구결과는 다음과 같다. 1. 경로당 이용 노인중 남자노인 40.9%와 여자노인 17.3%만이 자신의 건강상태에 대해 건강하다고 생각하고 있는 것으로 나타났다. 흡연비율은 남자노인 46.9%, 여자노인 18.5%였으며, 음주는 남자노인의 57.6%가, 여자노인 16.5%만이 음주하는 것으로 나타났다. 남자노인 13.3%, 여자노인 14.4%가 수면이 불충분하다고 응답하였고, 운동을 규칙적으로 하는 노인은 남자가 47%, 여자 25.9%으로 나타났다. 남자노인 42.4%, 여자노인 43.9%가 지난 1년동안 건강검진을 받지 않았으며, 아침이닦기와 저녁 이닦기 등 구강보건은 94.6%, 83.4%의 노인이 생활속에서 실천하고 있었다. 2. 경로당 이용 노인의 일상생활기능(IADL)은 0-18점에서 평균 7.4점이였으며, 남자노인은 일상생활용품이나 약사러가기, 버스와 전철 혼자타기와 관련된 일상생활기능이 여자노인보다 유의하게 높았다. 정신적인 면에서 우울한 편에 속하는 남자노인은 7.6%, 여자노인은 21.6%로 나타났으며, 인지적인 측면에서는 남자노인의 48.5%, 여자노인의 28.8%가 치매의심군에 속하는 것으로 나타났다. 사회적인 측면에서는 남자노인의 57.6%, 여자노인의 62.6%에서 친밀한 사람이 없었으며, 친밀한 관계를 유지하고 있는 노인의 경우, 남자노인은 가장 친밀한 사람을 친구로 응답한 경우가 52.5%였고 여자노인은 자식이 53.8%로 나타났다. 3. 건강상태에 관련된 요인들 중 연령이 높아질수록 치매율이 유의하게 높았고(p=0.000), 치과방문회수가 유의하게 높았다(p=0.000). 4. 앞으로 더 강화해야 할 노인건강관리서비스 요구도와 관련된 요인들 중 교육 정도가 낮은 노인, 사별한 노인일수록 무료순회진료 및 진료서비스 요구도가 유의하게 높았고,운동을 안하는 노인, 수면만족도가 높은 노인, 구강보건수행 정도가 높은 노인, 사회적 친밀도가 높은 노인일수록 건강검진 서비스 요구도 및 노인건강증진운동 서비스 요구도가 유의하게 높았다. 또한 주관적 건강인식이 건강하지 않다고 응답한 노인은 건강하다고 응답한 노인에 비해, 흡연을 안하는 노인, 음주를 안하는 노인일수록 노인건강증진운동 서비스애 대한 요구도가 유의하게 높았다. 결론적으로 경로당 이용노인을 대상으로 한 건강관리서비스 제공은 노인의 주관적 건강인식, 배우자 유무, 가족동거유형, 용돈과 같은 사회 심리 경제적인 요인과 흡연, 음주 등의 신체적 건강상태를 고려할 필요가 있으며, 노인들의 건강행동을 실천하게 하는 프로그램을 시행함과 동시에 사회 심리 경제적인 문제해결이 병행되어야 할 것이다. 보건소의 노인건강관리서비스는 이러한 특징과 차이를 기초로 수행되어야 하나 향후 반복적인 연구를 통하여 노인에 대한 건강관리 서비스가 개발되어져야 할 것이다.

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TanDEM-X bistatic SAR 영상의 2-pass 위성영상레이더 차분간섭기법 기반 수치표고모델 생성 방법 개선 (Improvement of 2-pass DInSAR-based DEM Generation Method from TanDEM-X bistatic SAR Images)

  • 채성호
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제36권5_1호
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    • pp.847-860
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    • 2020
  • 2-pass DInSAR (Differential Interferometric SAR) 기법을 이용한 DEM 생성 방법은 SAR 영상쌍 간의 정합, 간섭도 생성, 위상 unwrapping, DEM오차 계산, 좌표계 변환 등 복잡한 단계가 필요하다. 이러한 각 단계별 자료처리 정확도는 최종적으로 생성되는 DEM의 성능에 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 TanDEM-X bistatic SAR 영상의 2-pass DInSAR 기법 기반 DEM 생성 방법에 대한 성능 향상을 위한 개선된 방법을 개발하였다. 개발된 DEM 생성 방법은 unwrapped 위상 내의 DEM 오차와 좌표계 변환 시 발생할 수 있는 DEM오차를 현저히 줄일 수 있는 방법이다. 개발된 알고리즘의 성능 분석은 GPS 측량으로부터 생성한 지상기준점(Ground Control Point, GCP)을 이용하여 기존의 방법과 새로 제안된 알고리즘 적용 결과의 수직정확도(Root Mean Square Error, RMSE)를 비교하여 수행하였다. 실제 unwrapped 위상 및 좌표계변환 오차에 대한 보정을 수행하지 않고 생성한 DInSAR 기반 DEM의 고도 오차는 수직정확도는 39.617 m로 관측되었고, 제안한 방법을 통하여 생성한 DEM의 수직정확도는 2.346 m로 향상됨을 확인할 수 있었다. 제안하는 2-pass DInSAR 기법을 통해 reference로 사용한 SRTM 30 m DEM(수직정확도 5.567 m)에 DInSAR로 관측한 SRTM DEM 오차를 보상하여 최종적으로 공간해상도는 약 5배, 수직 정확도는 약 2.4배 향상된 DEM을 생성할 수 있었다. 또한, 제안한 방법을 통하여 생성한 DEM의 공간해상도를 SRTM 30 m DEM과 TanDEM-X 90 m DEM과 일치시키고 수직정확도를 비교한 결과 각각 약 1.7배 및 1.6배 향상되어 제안하는 2-pass DInSAR 기반 DEM 생성 방법으로 보다 정확한 DEM 생성이 가능함을 확인할 수 있었다. 빈번한 형태학적 변화를 갖는 지역에 대한 DEM의 지속적인 업데이트를 위하여 본 연구에서 도출한 방법을 이용한다면 저비용으로 빠른 시간 내에 효과적으로 DEM을 갱신할 수 있을 것이다.

머신러닝 기법의 산림 총일차생산성 예측 모델 비교 (Predicting Forest Gross Primary Production Using Machine Learning Algorithms)

  • 이보라;장근창;김은숙;강민석;천정화;임종환
    • 한국농림기상학회지
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    • 제21권1호
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    • pp.29-41
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    • 2019
  • 산림생태계에서 총일차생산성(Gross Primary Production, GPP)은 기후변화에 따른 산림의 생산성과 그에 영향을 미치는 식물계절, 건강성, 탄소 순환 등을 대표하는 지표이다. 총일차생산성을 추정하기 위해서는 에디공분산 타워 자료나 위성영상관측자료를 이용하기도 하고 물리지형적 한계나 기후변화 등을 고려하기 위해 기작기반모델링을 활용하기도 한다. 그러나 총일차생산성을 포함한 산림 탄소 순환의 기작기반 모델링은 식물의 생물, 생리, 화학적 기작들의 반응과 지형, 기후 및 시간 등과 같은 환경 조건들이 복잡하게 얽혀 있어 비선형적이고 유연성이 떨어져 반응에 영향을 주는 조건들을 모두 적용하기가 어렵다. 본 연구에서는 산림 생산성 추정 모델을 에디공분산 자료와 인공위성영상 정보를 사용하여 기계학습 알고리즘을 사용한 모델들로 구축해 보고 그 사용 및 확장 가능성을 검토해 보고자 하였다. 설명변수들로는 에디공분산자료와 인공위성자료에서 나온 대기기상인자들을 사용하였고 검증자료로 에디공분산 타워에서 관측된 총일차생산성을 사용하였다. 산림생산성 추정 모델은 1) 에디공분산 관측 기온($T_{air}$), 태양복사($R_d$), 상대습도(RH), 강수(PPT), 증발산(ET) 자료, 2) MODIS 관측 기온(T), 일사량($R_{sd}$), VPD 자료(개량식생지수 제외), 3) MODIS 관측 기온(T), 일사량($R_{sd}$), VPD, 개량식생지수(EVI) 자료를 사용하는 세 가지 경우로 나누어 구축하여 2006 - 2013년 자료로 훈련시키고 2014, 2015년 자료로 검증하였다. 기계학습 알고리즘은 support vector machine (SVM), random forest (RF), artificial neural network (ANN)를 사용하였고 단순 비교를 위해 고전적 방법인 multiple linear regression model (LM)을 사용하였다. 그 결과, 에디공분산 입력자료로 훈련시킨 모델의 예측력은 피어슨 상관계수 0.89 - 0.92 (MSE = 1.24 - 1.62), MODIS 입력자료로 훈련시킨 모델의 예측력은 개량식생지수 제외된 모델은 0.82 - 0.86 (MSE = 1.99 - 2.45), 개량식생지수가 포함된 모델은 0.92 - 0.93(MSE = 1.00 - 1.24)을 보였다. 이러한 결과는 산림총일차생산성 추정 모델 구축에 있어 MODIS인공위성 영상 정보 기반으로 기계학습 알고리즘을 사용하는 것에 대한 높은 활용가능성을 보여주었다.

지류총량관리를 위한 HSPF 모형의 적용성 분석 (Applicability Analysis of the HSPF Model for the Management of Total Pollution Load Control at Tributaries)

  • 송철민;김정수;이민성;김서준;신형섭
    • Ecology and Resilient Infrastructure
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    • 제9권1호
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    • pp.1-14
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    • 2022
  • 우리나라에서 시행중인 수질오염총량관리제도는 수계 내 모든 유역을 단위유역으로 구분하고 단일 공통 오염물질과 유량조건을 고려하여 본류 중심으로 관리하고 있다. 이러한 수질오염총량관리제도는 지역 및 단위유역의 특성 변화를 반영하지 못하며 관리수계 내 목표수질을 유지한다고 하더라도 각 단위유역에서의 수질변화 여건에 따라서 지류에서 발생되는 오염물질의 부하량 변화를 직접적으로 반영하기 어려운 실정이다. 이를 개선하기 위해서 오염도가 높은 지류의 총량관리를 위한 지류총량제도의 추가 도입이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 지류에서의 수질변화 양상이 본류에 미치는 영향을 분석하기 위해서 팔당수계내 3개의 주요 중권역인 남한강 하류, 경안천, 북한강 유역을 대상으로 53개의 소유역으로 구축하여 유역유출모형인 HSPF (Hydrological Simulation Program-Fortran) 모형을 적용하였다. 모의결과 BOD는 0.17 mg/L - 4.30 mg/L의 범위로 전반적으로 지류에서 높게 생성되어 하류 유역으로 갈수록 낮아졌다. T-P는 0.02 mg/L - 0.22 mg/L의 범위로 도시화 및 축산업 등의 영향이 큰 유역은 높게 나타나고 북한강 유역은 전반적으로 낮게 나타났다. 또한, 각 단위 유역별로 배출되는 오염부하량 변화에 따른 수질 변화를 분석하기 위해 오염원 저감 시나리오를 선정하였다. 시나리오별 모의결과 BOD와 T-P의 저감률은 북한강 하류유역과 경안천 중·하류 유역에서 크게 나타났다. 이는 각 소유역별 수질 개선의 노력에 따른 수질 저감의 혜택은 각 본류 하천의 중·하류에서 가장 크게 받는 것으로 나타났으며 지류총량관리를 위한 기초자료가 될 수 있다고 판단된다.

영상 강화 기법을 통한 부유성 해양오염물질 탐지 기술 적용 가능성 평가: 해수면의 얇은 유막을 대상으로 (Evaluation of Application Possibility for Floating Marine Pollutants Detection Using Image Enhancement Techniques: A Case Study for Thin Oil Film on the Sea Surface)

  • 장소영;박영빈;권재엽;이상헌;김태호
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권6_1호
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    • pp.1353-1369
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    • 2023
  • 해상에서는 재난·재해 사고가 발생했을 시 바람 등에 의한 기상영향과 해류, 조류와 같은 해상영향에 의해 피해 규모가 달라지게 되며, 빠른 현장 파악을 통해 적합한 방제 방안을 세워 피해 규모를 최소화할 의무가 있다. 특히, 해상에 유출되는 오염물질 중 상대적으로 낮은 점도와 표면장력으로 인해 해수면에서 얇은 막으로 존재하는 오염물질은 육안으로 식별하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 현장에서 쉽게 활용 가능한 촬영장비를 활용하여 RGB 이미지에서 해수면의 부유성 오염물질을 탐지하는 알고리즘을 개발하고, 실 해역에서 획득된 입력자료를 활용하여 알고리즘의 성능을 평가하고자 한다. 개발된 알고리즘은 영상 강화 기법을 활용하여 오염물질과 일반 해수면의 강도값 대비를 향상시키고, 히스토그램(Histogram) 분석을 통해 배경 임계값을 찾아 오염물질 이외의 부유물질을 제거하여 최종적으로 오염물질을 분류한다. 본 연구에서는 개발된 알고리즘의 성능평가를 위해서 대체물질을 이용한 실 해역 테스트를 수행하였으며, 대부분의 부유성 해양오염물질은 탐지되었으나 파도가 강한 곳에서는 오탐지 영역이 발생하였다. 그러나 기존 알고리즘에서 단일 임계값을 사용한 탐지 방법보다 약 3배 이상의 개선된 탐지 결과를 보여준다. 본 연구개발 결과를 통해 기존 현장에서 육안으로 식별이 어려웠던 부유성 해양오염물질을 탐지함으로써 현장에서의 방제 대응 활동에 유용하게 사용될 것으로 기대된다.

소비자의 제품 지각 위험에 대한 기업연상과 효과: 지식과 관여의 조절적 역활을 중심으로 (The Effect of Corporate Association on the Perceived Risk of the Product)

  • 조현철;강석후;김진용
    • 마케팅과학연구
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    • 제18권4호
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    • pp.1-32
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    • 2008
  • 기업연상(corporate association)이 제품 평가(product responses)에 어떻게 영향을 미치는 가에 대한 연구가 부진하다는 Brown and Dacin(1997)의 문제 제기가 있은 후, 기업연상이 제품 판단에 미치는 영향과 과정에 대한 조절변수와 매개변수들을 파악하려는 연구가 진행되어 왔다. 본 연구에서는 기업연상의 두가지 유형인 CA(corporate ability) 연상과 CSR(corporate social responsibility) 연상이 성능과 재무위험에 미치는 영향력과 그 영향력을 조절하는 변수들을 조사하였다. 분석 결과에 의하면, 주효과(main effects)에 있어서는, 가설에서 기대한 바와 같이 CA 연상이 성능위험과 재무위험에 유의한 영향력을 갖는 것으로 나타난 반면, CSR 연상은 성능위험과 재무위험에 대해 유의한 영향력을 갖지 않는 것으로 나타났다. 조절변수로 인한 상호작용효과와 관련해서는, CA 연상이 성능위험과 재무위험에 미치는 주효과에 대해 제품범주 지식과 관여는 각각 유의한 조절효과를 나타내었다. 하지만, CSR 연상이 성능위험과 재무위험에 미치는 주효과에 대해서는 제품범주 지식과 관여의 조절효과는 나타나지 않았다. 이러한 연구 결과를 통하여 제품의 기능적인 속성에 대한 정보가 부족한 제품에 대해 소비자가 지각하는 위험을 감소시키기 위하여, 기업은 CSR 연상보다는 CA 연상에 대해 강조할 필요가 있다는 결론을 내리게 되었다.

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