본 연구의 목적은 균형성과표 형태의 성과관리시스템을 도입하여 운영하고 있는 국내 I은행을 대상으로 성과관리시스템에 대한 운영실태를 파악하고, 개선방향에 대하여 연구하는 것이다. 연구의 목적을 달성하기 위하여 문헌적 연구와 설문조사를 바탕으로 한 실증연구를 병행하였다. 이를 위해 동남권 소재 I은행 직원들을 대상으로 성과관리시스템 운영실태에 대한 설문조사를 실시하였으며 응답한 설문문항을 면밀히 분석하여 현 성과관리시스템의 문제점이 무엇인지를 도출하고 다양한 이론적 배경 및 선행연구들의 결과를 참고하여 이를 어떻게 개선시킬 것인지에 대해 탐색하였다. 이를 통해 문제점이 무엇인지 도출한 후, BSC 형태의 성과관리시스템이 그 기능을 올바르게 수행하기 위해 개선되어야 할 부분이 무엇인지를 제시하고자 한다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권11호
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pp.11-18
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2022
Linking Ukraine's education system with the trends of global digitalization is mandatory to ensure the sustainable, long-term development of the country, as well as to increase the sustainability of the education system and the economy as a whole during the crisis period. Now the main problems of the education system in Ukraine are manifested in a complex context caused by Russian armed aggression. In the context of war, problems include differences in adaptation to online learning among educational institutions, limited access to education for vulnerable groups in the zone of active hostilities, the lack of digital educational resources suitable for online learning, and the lack of basic digital skills and competencies among students and teachers necessary to properly conduct online classes. Some of the problems of online learning were solved in the pandemic, but in the context of war Ukrainian society needs a new vision of education and continuous efforts of all social structures in the public and private environment. In the context of war, concerted action is needed to keep education on track and restore it in active zones, adapting to the needs of a dynamic society and an increasingly digitized economy. Among the urgent needs of the education system are a change in the teaching-learning paradigm, which is based on content presentation, memorization, and reproduction, and the adoption of a new, hybrid educational model that will encourage the development of necessary skills and abilities for students and learners in a digitized society and enable citizens close to war zones to learn.
A system which provides multispectral near-IR and visible gray images of objects is constructed and an algorithm is derived to acquire a natural color image of objects from the gray images. A color image of 24 color patches is obtained by recovering their CIE (International Commission on Illumination) LAB color coordinates $L^*$, $a^*$, $b^*$ from their gray images using the algorithm based on polynomial regression. The system is composed of a custom-designed LED illuminator emitting multispectral near-IR illuminations, fluorescent lamps and a monochrome digital camera. Color reproducibility of the algorithm is estimated in CIELAB color difference ${\Delta}E^*_{ab}$. And as a result, if yellow and magenta color patches with around 10 ${\Delta}E^*_{ab}$ are disregarded, the average ${\Delta}E^*_{ab}$ is 2.9, and this value is within the acceptability tolerance for quality evaluation for digital color complex image.
The LED technology advancement introduce cuttingedge technology on Internet of Things (IoT) to connect the physical world to the digital realm, using digital smart lighting infrastructure called Internet of light (IoL). This paper proposes an Integrated IoT agent on networked smart LED lighting controller called IoL Filed Gateway using lighting infrastructure in which a lighting system that can connect to a network and can be monitored and controlled from a centralized system or via the cloud. The IoL Field Gateway defines new world of smart connected intelligence, lighting can become an integral and responsive part of everyday human life environments. The proposed connected lighting gateway uses the concept of multi-hop ad hoc network using visible light communication (VLC) with RF wireless technologies and Wired PLC (Power Line Communication). This connectivity and intelligence integrated into LED-based luminaires form the backbone of smart buildings and cities and make the Internet of Things (IoT) vision feasible and enables the lighting administrator can control numerous lightings easily and visitors can get visual information from the lightings with their smart devices. The proposed IoL gateway design is emulated on Arduino based HW platform with VLC, RF, and PLC connectivity and evaluated with four sensor interface.
Face recognition refers to the process of identifying individuals based on their facial features. It has recently become one of the most popular research areas in the fields of computer vision, machine learning, and pattern recognition because it spans numerous consumer applications, such as access control, surveillance, security, credit-card verification, and criminal identification. However, illumination variation on face generally cause performance degradation of face recognition systems under practical environments. Thus, this paper proposes an novel face recognition system using a fusion approach based on local binary pattern and two-dimensional principal component analysis. To minimize illumination effects, the face image undergoes the local binary pattern operation, and the resultant image are divided into two sub-images. Then, two-dimensional principal component analysis algorithm is separately applied to each sub-images. The individual scores obtained from two sub-images are integrated using a weighted-summation rule, and the fused-score is utilized to classify the unknown user. The performance evaluation of the proposed system was performed using the Yale B database and CMU-PIE database, and the proposed method shows the better recognition results in comparison with existing face recognition techniques.
This paper describes image processing techniques that can detect, segment, and analyze the mango's physical properties such as size, shape, surface area, and color from images. First, images of mangoes taken by a digital camera are analyzed and segmented. The segmentation is done based on constructed hue model of the sample mangoes. Some morphological and filtering techniques are then applied to clean noises before fitting spline curve on the mango boundary. From the clean segmented image, the mango projected area can be computed. The shape of the mango is then analyzed using some structuring models. Color is also spatially analyzed and indexed in the database for future classification. To obtain the surface area, the mango is peeled. The scanned image of its peels is then segmented and filtered using similar approach. With calibration parameters, the surface area could then be computed. We employed the system to evaluate physical properties of a mango cultivar called "Nam Dokmai". There were sixty mango samples in three various sizes graded by an experienced farmer's eyes and hands. The results show the techniques could be a good alternative and more feasible method for grading mango comparing to human's manual grading.
Application of herbicide for rice cropping is inevitable but notorious for its side effect of environmental pollution. Precision fanning will be one of important tools for the least input and sustainable fanning and could be achieved by implementation of the variable rating technology. If a device to detect weeds in rice field is available, herbicide could be applied only to the places where it is needed by the manner of the variable rating technology. The study was carried out to develop an algorithm of image processing to detect weeds in rice field using a machine vision system of multi-spectral digital images. A series of multi-spectral rice field picture of 560, 680 and 800 nm of center wavelengths were acquired from the 27th day to the 39th day after transplanting in the ineffective tillering stage of a rice growing period. A discrimination model to distinguish pixels of weeds from those of rice plant and weed image was developed. The model was proved as having accuracies of 83.6% and 58.9% for identifying the rice plant and the weed, respectively. The model was used in the algorithm to differentiate weed images from mingled images of rice plant and weed in a frame of rice field picture. The developed algorithm was tested with the acquired rice field pictures and resulted that 82.7%, 11.9% and 5.4% of weeds in the pictures were noted as the correctly detected, the undetected and the misclassified as rice, respectively, and 81.9% and 18.0% of rice plants in the pictures were marked as the correctly detected and the misclassified as weed, respectively.
다중빔 음향측심기인 SeaBeam2000은 차세대 해저면 맵핑시스템으로써, 단일 탐사폭이 121개의 빔으로 구성되어 탐사선의 수직방향을 중심으로 좌우 60도씩의 해저면을 탐사할 수 있 다. 이 장비는 현재 한국해양연구소의 온누리호에 설치되어 운영되고 있으며, 다른 해저면 탐사장 비에 비하여 짧은 기간 동안 넓은 해역에 대하여 고질의 해저 수심자료와 음압자료를 동시에 공 급한다. 본 연구의 목적은 이러한 복합적인 다중빔 해저자료를 디지탈 신호처리 기술을 이용하여 처리하는 시스템을 개발하는 것이다. 본 논문에서는 다중빔 음향측심 자료를 이용한 해저면 맵핑 시스템의 처리과정을 소개하고, 동해 일부해역(북위 37도00분 - 37도30분, 경도 129도40분 - 130 도40분)을 탐사하고 얻어진 다중빔 음향측심 자료를 개발된 시스템으로 처리한 결과를 2차원 및 3차원 영상으로 보여준다.
급격한 인구 고령화 및 식습관의 변화로 만성질환과 디지털 헬스케어에 대한 관심이 증가하고 있다. 2020년 노인실태조사에 따르면 우리나라 65세 이상 인구 중 84%가 한 가지 이상의 만성질환을 앓고 있으며, 고령층이 복용하는 약물의 종류 및 복용 기간도 증가하고 있다. 만성질환자의 순응을 높이는 관리는 합병증의 발병을 예방하여 심각한 질환으로 이어지는 것을 방지할 수 있기 때문에 약 복용에 대한 습관이 매우 중요하다. 본 논문에서는 OCR 기술을 활용한 복약 정보 검색 시스템을 제안한다. Google Cloud Vision API를 활용하여 의약품명을 검출 및 인식하고, 인식된 의약품명을 DB에서 검색하여 사용자에게 복약 정보 및 복약 일정 관리서비스를 제공한다. 복약 정보 검색을 통해 올바른 의약품 정보를 제공함으로써 복약 방법과 습관에 변화를 줄 수 있다. 또한, OCR 기술을 통해 직접 입력에 따른 불편을 제거하여 사용자에게 정보를 신속하게 전달함으로써 편의가 증진될 것으로 기대된다.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.516-516
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2002
With the wide usage of LiDAR data and high-resolution satellite image, 3D modeling of buildings in urban areas has become an important research topic in the photogrammetry and computer vision field for many years. However the previous modeling has its limitations of merely texturing the image to the DSM surface of the study area and does not represent the relief of building surfaces. This study is focused on presenting a system of realistic 3D building modeling from consecutive stereo image sequences using digital camera. Generally when acquiring images through camera, various parameters such as zooming, focus, and attitude are necessary to extract accurate results, which in certain cases, some parameters have to be rectified. It is, however, not always possible or practical to precisely estimate or rectify the information of camera positions or attitudes. In this research, we constructed the collinearity condition of stereo images through extracting the distinctive points from stereo image sequence. In addition, we executed image matching with Graph Cut method, which has a very high accuracy. This system successfully performed the realistic modeling of building with a good visual quality. From the study, we concluded that 3D building modeling of city area could be acquired more realistically.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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