The purpose of this study is to investigate any differences in perception of fashion brand positioning between a manufacturer and a consumer. So this can provide theoretical suggestions for the development of brand positioning strategy for fashion brand. For this study, three brands, (MINE, TELEGRAPH, and MICHAA,) were selected by the criteria. The data were collected via a selfadministered questionnaire and analysed by the statistical method. The results of investigation were as follows: 1. The consumers had good attitudes in the order following: MINE, MICHAA, and TELEGRAPH in the factors1). In the case of purchasing the goods, the result of the research showed presented that the consumer had better attitudes than in the case of unpurchasing the goods. Contrary to our expectation, TELEGRAPH has the best attitude in personality, one of the factors. 2. In the image positioning map between the manufacturer and the consumer, the consumer had the same perception about the manufacturer. However, there is a gap on the degree of agreement for positioning map. In the case of purchasing the goods, the result of the research represents that the consumers are similar to the manufacturer in perception of the image positioning. 3. In the results of forming attitudes and recognizing brand by the consumer, there is a difference in brand positioning. The display and the shop appearance are very important means of attractions very to the consumers but salesmen‘s service or direct mail (DM) do not appeal to the consumer.
본 논문에서는 최근 정보통신 기술의 발전으로 인해 IT와 전통산업 간의 융합 기술을 적용한 응용서비스가 대두되고 이를 이용한 유해가스 감지 응용서비스로 자동 및 원격으로 항공기내환경을 모니터링하여 제어하고 유지 관리할 수 있는 무선 센서 네트워크기반의 유해가스환경 감지시스템에 대해 활발하게 논의되고 있다. 본 논문에서는 유해가스를 측정하여 모니터링 장치로 전송하는 무선 센서 네트워크센서노드, 센서노드로부터 수집한 데이터를 취합하고 디스플레이 및 서버로 환경정보를 전송하는 모니터링 관리장치와 또한 원격 모니터링을 위한 PC/스마트폰 기반 사용자 운용프로그램으로 구성하여, 항공기내에서 발생하는 유해가스 가스를 측정하고, 모니터링하는 무선 센서 네트워크기반의 실시간 모니터링 시스템을 설계하고 구현한다.
Objective : Neuroimaging data are of paramount importance in making correct diagnosis. We herein evaluate the clinical usefulness of image transfer using cellular phones to facilitate neurological diagnosis and decision-making. Methods : Selected images from CT, MRI scans, and plain films obtained from 50 neurosurgical patients were transferred by cellular phones. A cellular phone with a built-in 1,300,000-pixel digital camera was used to capture and send the images. A cellular phone with a 262,000 color thin-film transistor liquid crystal display was used to receive the images. Communication between both cellular phones was operated by the same wireless protocol and the same wireless internet service. We compared the concordance of diagnoses and treatment plans between a house staff who could review full-scale original films and a consultant who could only review transferred images. These finding were later analyzed by a third observer. Results : The mean time of complete transfer was $2{\sim}3\;minutes$. The quality of all images received was good enough to make precise diagnosis and to select treatment options. Transferred images were helpful in making correct diagnosis and decision making in 49/50 [98%] cases. Discordant result was caused in one patient by improper selection of images by the house staff. Conclusion : The cellular phone system was useful for image transfer and delivery patient's information, leading to earlier diagnosis and initiation of treatment. This usefulness was due to sufficient resolution of the built-in camera and the TFT-LCD, the user-friendly features of the devices, and their low cost.
차량 접근 경고 시스템(VAWS: Vehicle Approach Warning Systems)은 급커브 구간에 진입하는 차량에게 반대편 차선의 차량 진입 정보를 운전자에게 제공하여 사고 위험을 줄이는데 도움을 주기 위한 시스템이다. 본 논문에서는 VAWS를 위한 IEEE 802.15.4 기반 계층구조 센서 네트워크 모델을 제안한다. 제안하는 네트워크 모델에서 토폴로지 제어 프로토콜은 네트워크의 생존시간을 지속시킬 수 있도록 자가 구성(self-organizing) 방식으로 트리 기반 토폴로지를 형성한다. 또한, 간단하면서도 효율적인 라우팅 프로토콜은 이 토폴로지를 기반으로 라우팅 테이블을 구성하고 센서 노드에서 생성된 데이터 패킷을 노변 경고 메시지 디스플레이와 연결되어 있는 베이스 스테이션까지 멀티홉 방식으로 전달한다. 이 프로토콜들은 기존의 IEEE 802.15.4 MAC계층에 포함된 확장 MAC 형태로 설계되며, 급커브 구간을 모델링한 시나리오에서의 시뮬레이션을 통하여 제안하는 네트워크 모델이 에너지 효율 및 네트워크 처리량 면에서 높은 성능을 나타냄을 보인다.
Purpose - In this study, we explore the relationship between the degree of internationalization (DOI) and firm performance (DOI-P) of small and medium-sized enterprises (SMEs) in the manufacturing sector. Specifically, we investigate whether the costs and benefits dynamics concerning the internationalization of SMEs differ between high-tech and non-high-tech industries. Design/methodology - We extend the prior literature on this relationship by employing 5-year data on 589 Korean SMEs in the manufacturing sector and examining the moderating impact of the industry characteristics. Our findings reveal a U-shaped relationship between the DOI and SME performance. High-tech SMEs demonstrate an inverted U-shaped relationship, whereas non-hightech SMEs exhibit a U-shaped relationship. Findings - Our findings illustrate the importance of the industry factor in testing the performance impact of the internationalization of Korean SMEs. By incorporating industry dynamics, our results indicate that the DOI-P relationship depends on the context of the industry in which an SME operates. High-tech SMEs also display a higher DOI but are outperformed by non-high-tech SMEs for the entire internationalization path, which implies that high-tech SMEs face more challenges than non-high-tech SMEs while seeking internationalization. Originality/value - The findings strongly validate that significant benefits exist for SMEs undertaking internationalization. We also employ the contextual framework contributing to increasing the understanding of the intrinsic value of internationalization and resolving the mixed results issue on the DOI-P relationship, by illustrating that the industry factor leads to different dynamics of costs and benefits of SME internationalization; it also determines the shape and direction of the relationship.
딥러닝을 이용한 객체 검출의 경우 정확도와 실시간성을 모두 요구한다. 그러나, 한정된 자원 환경에서는 수 많은 양의 데이터를 처리하는 딥러닝 모델을 사용하기 어렵다. 이러한 문제 해결을 위해 본 논문에서는 소형임베디드 장치를 위한 객체 검출을 모델을 제안하였다. 일반적인 검출 모델과 달리 사전 학습된 특징 추출기를 제거한 구조를 사용하여 모델 크기를 최소화하였다. 모델의 구조는 경량화된 컨볼루션 블록을 반복해서 쌓는 구조로 설계하였다. 또한, 검출 오버헤드를 줄이기 위해 영역 제안 횟수를 크게 줄였다. 제안하는 모델은 공개 데이터 셋인 PASCAL VOC를 사용하여 학습 및 평가하였다. 모델의 정량적 평가를 위해 검출 분야에서 사용하는 average precision으로 검출 성능을 측정하였다. 그리고 실제 임베디드 장치와 유사한 라즈베리 파이에서 검출 속도를 측정하였다. 실험을 통해 기존 검출 방법 대비 향상된 정확도와 빠른 추론 속도를 달성하였다.
4차 산업혁명의 핵심 기술 분야의 가상현실(Virtual Reality)과 증강현실(Augmented Reality)의 발달로 인해 VR/AR시장이 크게 성장하였다. VR은 기본적으로 공간과 시간에 초점을 맞추고 있고, 인간의 두뇌는 시간적 사건에 매우 민감하기 때문에 두뇌의 인지능력에 영향을 주지 않기 위해선 가상현실 기술 중 하나인 입출력 인터페이스 기술을 정확하게 만드는 것이 중요하다. VR은 디스플레이와 생체신호인식을 위한 센서 등 하드웨어의 기술의존도가 상당하다. 본 논문에서는 VR의 하드웨어 의존도를 고려해 센서 디바이스를 이용하여 민감한 두뇌에 영향을 끼치지 않기 위해 사용자 움직임이 디스플레이 화면에 완전히 반영되는 시간 MTP(Motion to Photon)을 20m/s 이하로 낮추기 위한 여러 가지 보정방법과 필터링에 대한 실험을 진행하였다.
이 연구의 목적은 가상현실(VR)의 핵심기술을 특허 분석을 통해서 도출하고 VR에 대한 사회와 대중의 관심을 뉴스 분석을 통해서 탐색하는 것이다. 연구1에서는 특허 텍스트의 단어 출현 빈도를 이용하여 핵심 키워드를 도출하고 업체별, 연도별, 기술 분류별 비교를 하였으며, 네트워크 분석 프로그램인 넷마이너를 사용하여 특허의 IPC 코드를 분석하였다. 연구2에서는 뉴스 기사의 텍스트를 내용분석 도구인 T-LAB 프로그램을 사용하여 분석하였다. 키워드 선정을 위해 TF-IDF를 사용하였고, 카이제곱과 연관지수(Association index) 알고리즘을 사용하여 VR과 관련성이 높은 단어를 추출하였다. 이 연구를 통해 VR 기술이 광학과 머리착용디스플레이(HMD), 데이터 분석, 전기, 전자 기술을 포함하는 융합기술임을 확인하였고, 광학기술이 중심적 기술임을 발견하였다. 뉴스 기사를 통해서는 대중은 VR 공급업체와 시장의 형성과 성장에 관심을 가지며 VR은 사용자 경험에 기초해서 개발되어야 함을 도출하였다.
최근에 Raspberry Pi와 같은 싱글 보드 소형 컴퓨터가 많이 등장하면서 비교적 저렴한 비용으로 MANETs(Mobile Ad hoc Networks) 실험 환경을 구축할 수 있게 되었다. 이 논문에서는 802.11 무선랜 모듈과 동적 라우팅 알고리즘이 장착된 Raspberry Pi를 이용하여 MANETs의 노드를 구현하였다. 야외에서 다수의 노드들이 이동을 하면서 동적으로 망을 재구성하는 환경에서 비디오 카메라를 설치한 노드가 실시간으로 스트리밍하는 데이터를 다른 한 노드까지 전송하는 실험을 진행하였다. 또한 각 노드에 디스플레이 장치를 연결하여 MANETs에서 동적 라우팅과 비디오 스트리밍 성능을 분석하기 위한 데이터 등을 수시로 확인할 수 있도록 하였으며, 각 노드에 저장된 데이터를 자동으로 수집하여 분석할 수 있는 소프트웨어를 구현하였다.
다시점 디스플레이용 영상은 주로 레퍼런스가 되는 컬러 카메라와 깊이 카메라의 영상을 입력 받아 DIBR (Depth Image Based Rendering) 기법을 활용, 3차원 점 구름 형태로 재구성 한 후 가상 카메라를 여러 시점에서 배치하여 중간 영상을 생성하여 조합하였다. 이렇게 다시점 중간 영상을 생성하면 원래의 시점에서는 구멍이 없었지만 다른 시점에서는 구멍(Hole)이 보이는 현상이 발생한다. 기존에는 틈새 영역을 채우는 알고리즘을 개발하거나 깊이 영상을 보정하여 개선시키는 방법을 연구하였으나 본 논문에서는 점 구름을 메시(Mesh)화 시키는 알고리즘 중 한 가지인 볼 피봇팅(Ball Pivoting) 방법을 적용시켜 중간 영상의 화질 개선 방법을 설명하고 있다. 마이크로소프트사의 발레와 브레이크 댄서 영상에 개발된 개선 방법을 적용시켜 보았고 PSNR로 비교할 때 약 0.18~1.19정도의 향상을 보임을 확인하였다. 본 논문을 통해 개선 방법과 실험방법, 그리고 결과에 대해 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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