This study was an experimental qualitative study on the characteristics of fashion brand's mobile SNS. The study was focused on mobile Facebook and identified the characteristics of fashion brand's mobile SNS. In-depth interviews were conducted with 10 people in the 20s, who have used fashion brand's mobile Facebook application and currently live in Seoul or Gyeonggi province. After analysis of the in-depth interview data, four characteristics of fashion brand's mobile SNS were identified as follows. First, it was possible to access fashion brand's mobile SNS at any time anywhere, if users needed brand-related information. In this study, this characteristic was named 'fashion accessibility'. Second, it was possible to access update-information using fashion brand's mobile SNS or get up-to-date information about the brand in real-time. In this study, this characteristic was named 'fashion recentness'. Third, it was possible to store or capture fashion brand-related images and texts. In this study, this characteristic was named 'ease of storage of fashion data'. Fourth, fashion brand's mobile SNS was useful in various ways to fashion consumers, so this characteristic was named 'fashion usefulness' in this study. The study extracted 10 sub-characteristics of the characteristics of fashion brand's mobile SNS based on the results of a qualitative study. This study has significant value which suggests directions for future research. Also, this paper is expected to provide managerial implications to fashion companies that need to develop mobile SNS marketing strategies.
빅데이터와 함께 등장한 NoSQL은 기존 관계형 데이터베이스로는 해결하기 힘든 문제를 새로운 아키텍처와 데이터 모델로 해결하고자 한다. 관계형 데이터베이스와는 달리 NoSQL 데이터베이스는 기능과 아키텍처 그리고 한계점이 제품마다 다르기 때문에 NoSQL 데이터베이스를 선택하기 위해서는 많은 고려사항이 필요하다. 이렇게 데이터베이스의 선택의 폭이 넓어진 만큼 선택의 어려움은 더욱 증가했다고 볼 수 있다. 또한 NoSQL 데이터베이스의 발전은 기존의 관계형 데이터베이스의 기능을 확장하는 데도 기여했다. 본 논문에서는 NoSQL 데이터베이스를 보다 정확히 이해하기 위해 관계형 데이터베이스와 비교 분석하고 오픈 소스 관계형 데이터베이스인 PostgreSQL의 최신 NoSQL 관련 기능에 대해 알아본다. 또한 NoSQL 데이터베이스 벤치마크(YCSB)를 사용해 NoSQL과 PostgreSQL의 성능을 비교하고 앞으로의 발전 방향에 대해서 논한다.
본 연구는 가상 현실(virtual reality)을 활용하여 실제 고가의 실험장비를 구입하지 않고도 개인용 컴퓨터에서 인터넷상으로 가상적인 프레스를 이용한 압축실험을 할 수 있도록 하는 것이다. 가상압축실험의 구현은 인터넷을 통하여 세 개의 모듈 즉 입력, 계산, 결과로 나누어 계산되어진다. 입력모듈에서는 압축실험을 위하여 인터넷 사용자가 재료의 실험적인 특징을 입력하고 그 입력 값을 서버 컴퓨터로 보내주는 과정이며, 계산모듈은 서버 컴퓨터에 있는 시뮬레이션 해석프로그램을 이용하여 입력모듈의 입력 값을 받아들여 결과를 계산한 후 파일로 저장하는 과정이다. 결과모듈에서는 서버 컴퓨터에서 계산된 결과를 인터넷 사용자에게 도표와 그림 그리고 3차원 애니메이션을 보여주는 과정으로 되어있다. 이를 구현하기 위하여 인터넷의 언어인 HTML, CGI, VRML, JAVA를 사용하였으며, 유한요소법(FEM)을 이용한 해석프로그램은 포트란(Fortran) 언어로 제작되었다. 현재 인터넷상에서의 가상현실을 이용한 응용분야가 급속히 확대되므로 앞으로 공학적인 가상 실험에 관한 연구가 많이 이루어져 실제 실험을 대체할 것이다.
영상이나 동영상을 저장하거나 전송할 때 저장 공간의 크기나 네트워크 대역폭을 고려하여 고해상도 윈본 영상을 축소하여 저장, 전송하고 최종적으로 영상을 디스플레이 하는 과정에서 영상을 확대하는 경우가 실제 응용에서 빈번히 나타난다. 기존 연구들에서는 이런 경우 확대 영상의 화질을 개선하기 위해 영상 확대 과정을 개선하기 위한 연구가 많이 진행되었다. 본 논문에서는 이런 상황에서는 고해상도 원본 영상이 존재한다는 점에 착안하여 영상 확대 과정 대신 영상을 축소하는 과정을 개선함으로써 최종 확대 영상의 화질을 개선하기 위한 방법을 제안한다. 특히 실제 하드웨어나 소프트웨어에서 널리 적용되는 선행 보간법, 삼차 보간법 등에서 확대 영상의 화소가 작은 영상의 화소값들의 선형 조합으로 나타난다는 점에 착안하여 영상 확대 과정을 선형 변환으로 모델링하고 최적 축소 영상을 만틀기 위한 역변환을 얻는 방법을 제안한다. 또한 역변환 과정의 계산량을 줄이기 위해 역변환과정을 간단한 필터 커널로 근사하는 방법을 제안한다. 결과적으로 본 논문에서 제안하는 방법으로 축소한 영상을 확대 복원하였을 때 기존에 사용되던 방법에 비해 상당한 화질 개선 효과가 있는 것을 실험적으로 확인하였다.
Case Study about the management of bakery menu through a menu analysis: This study checked the sales of bakeries this researcher has operated for 4 weeks before evaluating the menu with Kasavana & Smith Analysis, changing the position of the menu on the theoretical base of space composition and then checking the sales for 4 weeks again and analyzing in the same way. The study compared the two groups by using the menu analysis. The menu used in the analysis included 31 items produced in the stores and 29 items turned out from the headquarters. The results of the menu evaluation through Kasavana & Smith Analysis are as follows: (i) before changing the position of the menu 22 Stars, 20 Puzzles, 15 Plowhorses, 13 Dogs (ii) after changing the position 18 Stars, 24 Puzzles, 12 Plowhorses, 6 Dogs During the study, it was inconvenient that many things not thought about before were discovered. The limitations of the study are as below: a) when the displayed items were sold out, they couldn't be supplied continuously. The items from the headquarters were supplied as many as the ordered volume. As the stores prepared materials only for the day, they only produced bakeries as many as the dairy target. So it is difficult for them to keep extra bakery. b) it is natural that a new item make the sales of the existing items cut down. During the study, there appeared a new item, which influenced on the sales. c) as the store this researcher manages is smaller than the others, it was difficult to change all the position of the menu. With only 18 items changing their positions, there couldn't obtain more accurate data. d) because of the franchise contract, there fixed the prices of supply and sale. Therefore the price of Plowhorse couldn't be changed. However on the base of this study, it can search more specific ways to efficiently manage the bakery business in the future.
In order to utilize hydrogen energy in a large-scale in the future, development of effective hydrogen storage method is essentially required as well as that of efficient hydrogen production method. The hydrogen storage method using metal hydrides has been holding the spotlight as a safer and higher-density hydrogen storage method than conventional hydrogen storage methods such as liquid hydrogen or compressed hydrogen storage method. However when metals react with hydrogen to store hydrogen as metal hydrides, they undergo exothermic reactions, while metal hydrides evolve hydrogen by endothermic reaction. Therefore, hydrogen storage tank should have such structure that it can absorb or release reaction heat rapidly and efficiently. In this study, a review on the improvement of the heat release and absorption structure in the hydrogen storage tank was conducted, and as a result, a new type of hydrogen storage tank with the structure of vertical-type wall was designed and manufactured. Experimental results showed that this new type of tank could be used as an efficient hydrogen storage tank because its structure is simpler and manufacture is easier than cup-type hydrogen storage tank with the structure of packed horizontal cup.
Retail stores with a primary competitive advantage in satisfying customers with high quality differentiated services depend heavily on a sales force to produce and deliver services in a consistent manner. Salespersons in a high service retail context are required to act to express certain types of emotion in compliance with the emotional rules of the organization that is conceptualized as "emotional labor" in the literature. This study adopts the dyadic model of emotional labor originally proposed by Hochschild. A survey method is implemented to collect data to test the hypotheses among the variables such as positive and negative affectivity, performance stressor, emotional labor, burnout, and job satisfaction. One hundred and twelve responses were analyzed by factor analysis and path analysis with SPSS12.0 and Amos 6.0. The factor analysis confirms that emotional labor is composed of deep acting and surface acting. Eleven hypotheses were tested by path analysis and seven were accepted. The major findings are that deep acting was affected by positive affectivity, negative affectivity, and a performance stressor. The surface acting was affected only by negative affectivity. Surface acting had an indirect negative effect on job satisfaction via emotional burnout while deep directly acting influenced job satisfaction. Furthermore, the interaction effect between positive affectivity and a performance stressor on surface acting was significant. The implications for retail firms are discussed based on the findings with suggestions for future studies.
유비쿼터스 기술의 성장으로 사용자의 상황을 자동으로 인지하여 유용한 서비스를 제공해주는 상황 인식 추천 서비스가 요구되기 시작하였다. 그러나 기존의 상황 인식 추천 서비스는 상황에 따른 추천 정보를 개념 수준의 변화 없이 일관된 개념 수준의 정보만을 제공하였다. 그러므로 추천된 정보가 사용자의 현재 상황에서 처리하기 어려운 수준의 정보로 제공되어 사용자가 원하는 정보를 찾고 목적을 달성하기 위해서는 상당한 노력과 시간을 소요하게 되었다. 본 논문에서는 온톨로지의 개념 계층 모델을 이용하여 사용자의 상황에 맞는 정보의 수준을 결정하고 정보를 추천하는 상황 인식 추천 시스템(OCARCH)을 제안한다. 그리고 기존의 상황 인식 추천 서비스와의 비교 실험을 통해 본 논문에서 제시한 개념 계층 모델을 이용한 상황 인식 추천 시스템이 더 뛰어난 성능을 보임을 증명한다.
최근 국내에서 불법 유해정보의 양은 꾸준히 증가하고 있으며, 중소기업, 공공기관 등의 게시판에 불법 유해정보 글들이 많이 게시되고 있다. 불법 유해정보를 통해 범죄로 이어질 가능성이 크기 때문에 이를 탐지하는 시스템이 필요하다. 현재 국내의 불법 유해정보 탐지는 인력에 의해 수동적으로 진행되고 있다. 본 논문에서는 공개출처정보(OSINT)를 통해 불법 유해정보 중 마약 판매 게시글의 URL 탐지를 자동화하는 연구를 진행하였다. 이 시스템은 마약 판매 게시글의 단어를 분석하고, 해당 단어로 검색어 사전을 만들었다. 검색어 사전 기반으로 검색되는 마약판매 의심 URL을 구글 검색엔진을 활용하여 자동으로 수집하였다. 수집 URL을 도메인별로 분류하였으며, 도메인을 수집 URL 개수별로 도식화하여 실제 불법 유해정보를 찾아내었다. 이 자동화 탐지 시스템을 활용하면 모니터 요원의 수동적인 탐지업무로 인한 시간과 노력의 소비 문제를 해결할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 영역기반 영상검색의 성능 향상을 위한 피드백 알고리즘으로 다중 클래스를 갖는 확률적 신경망(Probabilistic Neural Networks)을 이용한 방법론을 제안하고 이를 영역기반 영상 검색 시스템인 FRIP(Finding Regions In the Pictures) 시스템에 적용하였다. 본 논문에서 제안하는 피드백 알고리즘은 특정 벡터가 독립적이라는 가정을 할 필요가 없으며 보다 상세한 분류를 위해 추가적인 클래스들을 추가할 수 있도록 허용하고 있다. 또한 단지 4개 층(layer)만을 가지고 있음으로 학습을 위한 계산시간이 적게 든다는 장점이 있다. 추가적으로 다음단계에서의 성능 향상을 위해 분류 단계에서 사용자의 이전 피드백 행동을 모두 히스토리(history)로 모두 기억시켜 놓고 다음 단계를 위한 가중치 학습을 위해 사용하도록 한다. 히스토리를 사용함으로써 제안하는 알고리즘은 사용자의 주관적 의도를 보다 정확하게 파악 할 수 있을 뿐만 아니라 학습을 위해 이전 단계만을 사용 했을 때 발생할 수 있는 성능 감소를 막을 수 있다. 본 논문에서는 Corel-photo CD에서 3000장의 자연 영상을 무작위로 추출하여 기존의 방법론들과 제안하는 방법론의 성능을 측정하여 본 논문에서 제안하는 방법론이 성능이 우수함을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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