기존의 방범 시스템은 피해자가 직접 구조를 요청하거나 인근 제 3자에 의해 도움을 받아야 하는 구조이기 때문에 신속하게 대응이 불가능한 상황에서는 경우에 따라 적절한 도움을 받기 힘들다. 본 연구에서는 Deep Learning과 OpenCV를 활용한 자동 구조 요청 모델을 제안하고 시스템을 개발하였다. 본 연구는 사용자의 안전을 보장할 수 있어야 하기 때문에 신속히 정확한 결과를 도출할 수 있어야 한다는 전제 조건이 밑바탕 되어 객체의 정확성은 약 99% 이상을 확인할 수 있었으며 모든 알고리즘이 종료되는 데까지의 소요 시간을 약 3초까지 단축시킬 수 있었다. 다양한 위협 요소와 예측 불가능한 특수한 경우 등 모든 위험 상황을 인식하기 위해 다양한 종류의 위협 요소와 많은 양의 데이터를 수집하여 예기치 못한 상황에도 대처할 수 있도록 강화하여야 할 것이다.
In this study, a computerized nutritional and health guide program for workers was developed. The dietitian at the work site could utilize periodically conducted medical examination data to develop an effective health care counseling model based on the developed Nutritional and Health Guide Program. A personal computer (Pentium II PC MMX-150, 32MB RAM, 2.95 GB HDD) with Microsoft Visual Basic 6.0 Enterprise Edition and Microsoft Access 97 installed, was used. The Nutritional and Health Guide Program consisted of seven main menus and 43 sub-menus. Included in the main menu were Basic Information, Periodic Health Check-ups, Visitors' Consultations, Nutritional/Health Tips, Nutritional Education according to Diseases, Help and Exit. In the Periodic Health Check-up menu, dieticians could input the health examination data of employees and touch for the recommended treatments for diseases such as obesity, diabetes, high cholesterol, hypertension and hepatitis. The Visitors'Consultation menu has been designed to compile health information about the employees who sought consultations. The Nutritional/Health Tips menu was designed to provide 14 kinds of programmed nutritional educational media and information. In the Nutritional Education According to Diseases menu, the dietitian could judge the subject's willingness to obtain treatment based on the Stage of Change Model. According, the content of the administered respective nutritional education was classified by stages. The Help menu, provide a chart of the method and procedure used as nutritional guidelines, by which the results of the health examination were classified as people in good health and those requiring special medical attention. The results of the evaluation of this program showed highly positive rates for usefulness (4.09), convenience (4.04), lettering size (4.02), interest (3.93), design (3.49). It also showed that 97.5% of the subjects thought that this program would be helpful for implementation of their company's nutritional educational program. Therefore, this menu could help dietitians plan, conduct, and evaluate their nutritional guidelines for employees. It is expected that The Nutritional and Health Guide Program developed in this study will play a role as a scientific and effective guide in conjunction with health examination results.
본 논문은 LR 파싱기법을 이용한 확장된 두단계(two-level)형태소분석 모델을 제시한다.LA기법을 이용한 두단계 모델은 효율적 형태소분석 뿐만 아니라 Koskenniemi(1983)의 모델보다 형태론적 현상에 대한 보다 높은 기술성(descriptive adequacy)을 획득한다.이를 위해 두단계 모델은 자질기반의 문맥자유문법(feature-based CF grammar)에 근거한 독립적인 형태/통사모듈에 의해 확장된다.문맥자유문법에 근거한 단어문법(word grammar)을 채택함으로써 확장 모델은 하위사전의 중복현상을 피하면서 비연속적 의존관계(discontinuous dependencies) 를 가지는 복합어 등을 처리할 수 있다.또한 파싱테이블에 명시된 LR 예측은 형태소분석기로 하여금 사전탐색시간을 줄일 수 있도록 도와준다.
In fitting a model, there always exists a discrepancy between the fitted model and the true functional relationship. In measuring this discrepancy, Box and Drapper (1959) used the criterion dividing the discrepancy into two parts which are the bias error part and the variance error one in single response case. In this paper, an optimum design which makes these two types of errors as small as possible is found by extending the Box and Drapper criterion to multiple response situation. Especially, a design is found to meat rotatability conditions when we fit a quadratic model to each response fearing cubic bias. Using the central composite design, an application of general results to a specific case is shown to help understanding the material.
In this paper, we drew upon IMP group's Interaction model to investigate the contributing impact of Inter-organizational system (IOS) on performance through enhancing inter-organizational relationship. While most extant literature studied the contribution of IOS from transaction efficiency perspective, the relational aspect of IOS contribution on the supply chain was addressed only by a few researches. As such, we intended to fill this gap of the IOS research stream. The conceptual model was developed, with reference to process theory, to analyze how the relational perspective could be applicable to IOS impact on performance. With the 129 sample data collected at the firm level,structural equation model using the LISREL was employed to validate the proposed research model. The empirical results supported the hypotheses such as the extent of IOS usage positively influences the interaction between the firms, which thereby enhances the extent of inter-firm partnership and performance. The results help better understanding the strategic use of IOS from relationship perspective.
Personal information has been stolen continuously and it is also affected from development of the Internet. So the government requires that companies spend more effort for protecting customers' personal information. The OLAP server also should meet this requirement, but it is hard to satisfy for the authority management. The OLAP server must use personal information to extract required information from database. This thesis suggests a model of separating between general information and personal information, so this model can help to minimize the leakage of personal information. The model is implemented and tested as a prototype. This prototype can prove that the new model is better than the original one. This study presents that the authority management on the separation between personal information and general information helps protect the personal information of customers.
Purpose: This study aimed to review measurements of environmental health behavior and assess the construct validity of Environmental Health Engagement Profile (EHEP) through confirmatory factor analysis. Methods: The literature review was performed for selection of measurements. Confirmatory factor analysis with AMOS 19.0 was used for validation of EHEP. Results: The model fitness was not appropriate in the one-factor model; $x^2=91.11$ (df=5, p<.001), Comparative Fit Index (CFI)=8.19, Non Normed Fit Index (NNFI)=6.39, and Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA)=0.20. The model fitness was appropriate in the two-factor model; $x^2=3.19$ (df=1, p=.074), CFI=9.95, NNFI= 9.71, RMSEA=0.07. A modification of scale was found to be the most suitable for use in the investigation of environmental health behavior. Conclusion: This study confirms that a two-factor model underlies the concept of environmental health behavior. The review of measurements can help nurses and researchers to assess the environmental health behaviors.
Although Korean apparel companies have transformed dramatically from contractors to sourcing companies thanks to the rapid growth of local market, relatively little work has been done identifying the determinants and the patterns of global sourcing activities of Korean companies. The purpose of this study was to outline a conceptual model that may be used to organize and guide global sourcing activities of Korean apparel manufacturers and retailers. The conceptual model identified four important factors, cost factor, strategic non-cost factor, firm's internal factor, and global factor, which affect global sourcing strategies and help predict how companies conduct various sourcing activities. The model also identified two sourcing patterns, outsourcing and intra-firm sourcing. In developing the model, literature review on how manufacturers and retailers in diverse areas including global apparel sourcing was conducted. Managerial implications and directions far future study were offered as well.
Shear failure of reinforced concrete (RC) beams is a major concern for structural engineers. It has been shown through various studies that the shear strength and ductility of RC beams can be improved by adding steel fibers to the concrete. An accurate model predicting the shear strength of steel fiber reinforced concrete (SFRC) beams will help SFRC to become widely used. An artificial neural network (ANN) model consisting of an input layer, a hidden layer of six neurons and an output layer was developed to predict the shear strength of SFRC slender beams without stirrups, where the input parameters are concrete compressive strength, tensile reinforcement ratio, shear span-to-depth ratio, effective depth, volume fraction of fibers, aspect ratio of fibers and fiber bond factor, and the output is an estimate of shear strength. It is shown that the model is superior to fourteen equations proposed by various researchers in predicting the shear strength of SFRC beams considered in this study and it is verified through a parametric study that the model has a good generalization capability.
In this research, we proposed a quality evaluation standard model which is suitable for the internet shopping mall based on the Malcolm Baldrige National Quality Award model. A 7-Point Likert Scale was used based on the seven categories within the 2008 Malcolm Baldrige Criteria : Leadership, Strategic Planning, Customer and Market Focus, Measurement Analysis and Knowledge Management, Workforce Focus, Process Management, and Result. Furthermore, we analysed the validity and causal relationship among the factors within the model. The goal of this research is to find a rational standard to evaluate internet shopping malls nationwide and help the structuring and the operation of these malls. The results may be used not only as a tool to evaluate internet shopping mall sites but also as a guideline to improve the quality of a internet shopping mall site that is under development.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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