• Asia Marketing Journal
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• 제6권3호
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• pp.59-81
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• 2004

오늘날 서비스 마케팅은 기업의 비즈니스 전략에서 매우 중요한 부분으로 인식을 받고 있다. 그 중에서 종업원 서비스와 점포 충성도는 점포와 고객이 장기간 비즈니스를 지속할 수 있게 하는 중요한 경로이며, 기업 이미지와 해당 점포의 수준을 결정짓게 하는 척도로서 매우 중요한 역할을 가지고 있다. 따라서 본 연구는 종업원 서비스가 점포 충성도에 미치는 영향을 알아보기 위하여 결정요인들의 구조적인 분석에 관하여 규명하고자 노력하였다. 이를 위하여 LISREL 8.30을 사용하여 구성개념간의 공분산 구조모델 분석을 실시하였다. 연구결과 종업원의 자발적 서비스는 개인간 관계와 전환장벽을 통하여 점포 충성도를 유발시키는 유의한 요소라는 것을 확인하였다. 또한 비자발적 서비스는 점포 만족 및 점포 충성도에 영향을 미치는 요소임을 확인하였다. 하지만 전환장벽을 결정하는 요소에 점포만족이 유의하지 않고, 개인간 관계만이 전환장벽에 유의한 영향을 미친다는 흥미로운 사실도 발견하였다. 이러한 연구결과는 향후 종업원에 대한 지도관리 및 평가시에는 현재 종업원의 매출실적 및 계량적 평가방식에서 행위적 실적평가(behavioral performance evaluation)로 확대 개선 할 필요성을 제시하여 주고 있으며, 현재 소매업체의 실태를 감안할 때 향후 정부 및 중소기업지원 유관기관 등에서 활용할 수 있는 시사점으로서 그 의미는 매우 크다고 볼 수 있다.

• Asia Marketing Journal
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• 제6권3호
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• pp.143-156
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• 2004

본 사례는 할인점 시장을 개척하고 시장 선도자로서의 역할을 충실히 수행한 바 있는 이 마트의 경영철학과 비전을 소개하고 이 마트 마케팅전략의 개요를 분석한 후 마지막으로 이 마트의 성과와 과제를 논의하였다. 이 마트는 할인점의 미션으로 '양질의 상품을 가장 저렴한 가격으로 지속적으로 판매하여 고객들에게 실질적인 혜택(이익)을 제공하는 것'으로 결정하고 할인점 업의 본질에 충실하여 할인점 업계의 강자(일인자)를 추구하는 전략을 선택하였고 이를 위하여 이 마트는 "최저가격 할인점 이 마트"라는 슬로건을 전개한 바 있다. 이 마트 브랜드전략의 목표는 '대한민국 1등 할인점' 또는 '소비자가 할인점하면 이 마트를 떠올리게 하는 것', 즉 카테고리의 대표브랜드가 되는 것이었다. 이를 위하여 이 마트는 브랜드 파워를 키우기 위한 다양한 노력을 기울였는데, 이 마트는 브랜드 파워 구축의 성공요인들인 국내 최초 할인점, 소비자들이 선호하는 할인점, 최다점포 보유(전국적인 네트워크), 최고 바잉파워의 형성, 저렴한 가격, 외국계 할인점을 능가하는 경쟁력의 확보, 한국형 할인점의 구축 등을 체계적으로 추진하여 왔다. 이 마트는 체계적인 마케팅활동의 결과로 국내에서 한국형 할인점의 모형을 정착시켜 왔으며 이와 함께 할인점의 고속 성장을 주도하면서 할인점 시장에서 시장 선도기업으로서의 위치를 공고히 해 왔다고 평가할 수 있다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제29권5호
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• pp.21-30
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• 2023

부분신장절제술 전 수술 계획을 세우기 위해서는 신장 종양의 위치, 형태 및 수술 시 안전 마진 파악이 중요하므로 신장 종양을 정확히 분할하는 것이 필요하다. 그러나 신장 종양은 환자마다 위치 및 크기가 다양하며 소장과 비장 같은 주변 장기와 형태와 밝기값이 유사하여 신장 종양을 분할하는 것에 어려움이 있다. 본 논문에서는 레이블이 있는 데이터와 없는 데이터를 함께 사용하는 준지도학습 방법 중 하나인 평균-교사모델을 활용하여 신장의 여러 위치에서 발생하는 작은 크기의 신장 종양을 분할하기 위해 신장 위치 정보를 가지는 신장 로컬 가이드 맵을 이용해 신장 종양에 집중하는 평균-교사 네트워크를 제안하고, 신장 종양의 크기에 따른 성능을 분석한다. 실험 결과, 제안 방법은 신장 주변에 존재하는 종양의 위치를 찾기 위해 신장 로컬 가이드 맵을 사용하여 신장의 국소 정보를 고려함으로써 75.24%의 F1-score를 보였다. 특히 분할이 어려운 작은 크기의 종양에 대한 과소분할을 개선하였으며 nnU-Net보다 적은 양의 레이블 데이터를 사용하여도 13.9% 높은 F1-score를 보였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.331-337
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• 2023

본 논문에서는 근감소증의 발병 여부와 정도를 확인하기 위해 3번 요추부 (L3) CT 영상을 검출하는 딥러닝 모델을 제안하는 것이다. 또한, CT 데이터 내에 L3 레벨과 L3 레벨이 아닌 부분의 데이터 불균형으로 인한 성능 저하의 문제점을 오버샘플링 비율과 클래스 가중치를 설계변수로 하는 최적화 기법을 제시하고자 한다. 모델 학습 및 검증을 위하여 강릉아산병원에 내원한 전립선암 환자 104명, 방광암 환자 46명의 총 150명의 전신 CT 영상이 활용되었다. 딥러닝 모델은 ResNet50을 활용하였으며, 최적화기법의 설계변수로는 모델 하이퍼파라미터 5종과 데이터 증강비율 및 클래스 가중치로 선정하였다. 제안하는 최적화 기반의 L3 레벨 추출 모델은 대조군 (하이퍼파라미터 5종만을 최적화한 모델)과 비교하여 중간 L3 오차가 약 1.0 슬라이스 감소한 것을 확인할 수 있었다. 본 연구결과를 통하여 정확한 L3 슬라이스 검출이 가능하며, 추가적으로 데이터 증강을 통한 오버 샘플링과 클래스 가중치 조절을 통해 데이터 불균형 문제를 효과적으로 해결할 수 있는 가능성을 제시할 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.73-80
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• 2023

최근 최저시급의 가파른 인상으로 인건비에 대한 부담이 늘어남과 함께 코로나19의 여파로 무인 상점의 점유율이 높아지고 있는 추세이다. 그로 인해 무인 점포를 타겟으로 하는 도난 범죄들도 같이 늘어나고 있어 이러한 도난 사고를 방지하기 위해 Just-Walk-Out 시스템을 도입하고 고비용의 LiDAR 센서, 가중치 센서 등을 사용하거나 수동으로 지속적인 CCTV 감시를 통해서 확인하고 있다. 하지만 이런 고가의 센서를 많이 사용할수록 점포 운영에 있어 비용 부담이 늘어나게 되고, CCTV 확인은 관리자가 24시간 내내 감시하기 어려워서 사용이 제한적이다. 본 연구에서는 이런 센서들이나 사람에 의지하는 부분을 해결할 수 있고 무인점포에서 사용할 수 있는 저비용으로 도난 등의 이상행동을 하는 고객을 탐지하여 클라우드 기반의 알림을 제공하는 인공지능 영상 처리 융합 알고리즘을 제안하고자 한다. 또한 본 연구에서는 mediapipe를 이용한 모션캡쳐, YOLO를 이용한 객체탐지 그리고 융합 알고리즘을 통해 무인 점포에서 수집한 행동 패턴 데이터를 바탕으로 각 알고리즘들에 대한 정확도를 확인하며 다양한 상황 실험을 통해 융합 알고리즘의 성능을 증명했다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_3호
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• pp.1693-1705
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• 2023

국토 면적의 약 90%를 차지하는 농촌은 여러가지 공익적 기능을 수행하는 공간으로서 중요성과 가치가 증가하고 있지만 주거지 인근에 축사, 공장, 태양광패널 등 주민생활에 불편을 미치는 시설들이 무분별하게 들어서면서 농촌 환경과 경관이 훼손되고 주민 삶의 질이 낮아지고 있다. 농촌지역의 무질서한 개발을 방지하고 농촌 공간을 계획적으로 관리하기 위해서는 농촌지역 내 위해시설에 대한 탐지 및 모니터링이 필요하다. 주기적으로 취득 가능하고 전체 지역에 대한 정보를 얻을 수 있는 위성영상을 통해 데이터의 취득이 가능하고, 합성곱 신경망 기법을 통한 영상 기반 딥러닝 기술을 활용하여 효과적인 탐지가 가능하다. 따라서 본 연구에서는 의미적 분할(Semantic segmentation)에서 높은 성능을 보이는 U-Net 모델을 이용하여 농촌 지역에서 잠재적으로 위해시설이 될 수 있는 농촌시설을 분류하는 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 2020년에 제작된 공간해상도 0.7 m의 KOMPSAT 정사모자이크 광학영상을 한국항공우주연구원으로부터 제공받아 사용하였으며 축사, 공장, 태양광 패널에 대한 AI 학습용 데이터를 직접 제작하여 학습 및 추론을 진행하였다. U-Net을 통해 학습시킨 결과 픽셀 정확도(pixel accuracy)는 0.9739, mean Intersection over Union (mIOU)은 0.7025의 값을 도출하였다. 본 연구 결과는 농촌 지역의 위험 시설물 모니터링에 활용될 수 있으며, 농촌계획 수립에 있어 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제35권2호
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• pp.195-208
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• 2023

The nodular diaphragm wall (NDW) is a novel type of foundation with favorable engineering characteristics, which has already been utilized in high-rise buildings and high-speed railways. Compared to traditional diaphragm walls, the NDW offers significantly improved vertical bearing capacity due to the presence of nodular parts while reducing construction time and excavation work. Despite its potential, research on the vertical bearing characteristics of NDW requires further study, and the investigation and visualization of its displacement pattern and failure mode are scant. Meanwhile, the measurement of the force component acting on the nodular parts remains challenging. In this paper, the vertical bearing characteristics of NDW are studied in detail through the indoor model test, and the displacement and failure mode of the foundation is analyzed using particle image velocimetry (PIV) technology. The principles and methods for monitoring the force acting on the nodular parts are described in detail. The research results show that the nodular part plays an essential role in the bearing capacity of the NDW, and its maximum load-bearing ratio can reach 30.92%. The existence of the bottom nodular part contributes more to the bearing capacity of the foundation compared to the middle nodular part, and the use of both middle and bottom nodular parts increases the bearing capacity of the foundation by about 9~12% compared to a single nodular part of the NDW. The increase in the number of nodular parts cannot produce a simple superposition effect on the resistance born by the nodular parts since the nodular parts have an insignificant influence on the exertion and distribution of the skin friction of NDW. The existence of the nodular part changes the displacement field of the soil around NDW and increases the displacement influence range of the foundation to a certain extent. For NDWs with three different nodal arrangements, the failure modes of the foundations appear to be local shear failures. Overall, this study provides valuable insights into the performance and behavior of NDWs, which will aid in their effective utilization and further research in the field.

• 천문학회지
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• 제56권2호
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• pp.213-224
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• 2023

Type II solar radio bursts show frequency drifts from high to low over time. They have been known as a signature of coronal shock associated with Coronal Mass Ejections (CMEs) and/or flares, which cause an abrupt change in the space environment near the Earth (space weather). Therefore, early detection of type II bursts is important for forecasting of space weather. In this study, we develop a deep-learning (DL) model for the automatic detection of type II bursts. For this purpose, we adopted a 1-D Convolution Neutral Network (CNN) as it is well-suited for processing spatiotemporal information within the applied data set. We utilized a total of 286 radio burst spectrum images obtained by Hiraiso Radio Spectrograph (HiRAS) from 1991 and 2012, along with 231 spectrum images without the bursts from 2009 to 2015, to recognizes type II bursts. The burst types were labeled manually according to their spectra features in an answer table. Subsequently, we applied the 1-D CNN technique to the spectrum images using two filter windows with different size along time axis. To develop the DL model, we randomly selected 412 spectrum images (80%) for training and validation. The train history shows that both train and validation losses drop rapidly, while train and validation accuracies increased within approximately 100 epoches. For evaluation of the model's performance, we used 105 test images (20%) and employed a contingence table. It is found that false alarm ratio (FAR) and critical success index (CSI) were 0.14 and 0.83, respectively. Furthermore, we confirmed above result by adopting five-fold cross-validation method, in which we re-sampled five groups randomly. The estimated mean FAR and CSI of the five groups were 0.05 and 0.87, respectively. For experimental purposes, we applied our proposed model to 85 HiRAS type II radio bursts listed in the NGDC catalogue from 2009 to 2016 and 184 quiet (no bursts) spectrum images before and after the type II bursts. As a result, our model successfully detected 79 events (93%) of type II events. This results demonstrates, for the first time, that the 1-D CNN algorithm is useful for detecting type II bursts.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.15-30
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• 2023

최근 미디어 분야에도 인공지능(AI)을 적용한 다양한 서비스가 등장하고 있는 추세이다. 하지만 편집점을 찾아 영상을 이어 붙이는 영상 편집은, 대부분 수동적 방식으로 진행되어 시간과 인적 자원의 소요가 많이 발생하고 있다. 이에 본 연구에서는 Video Swin Transformer를 활용하여, 발화 여부에 따른 영상의 편집점을 탐지할 수 있는 방법론을 제안한다. 이를 위해, 제안 구조는 먼저 Face Alignment를 통해 얼굴 특징점을 검출한다. 이와 같은 과정을 통해 입력 영상 데이터로부터 발화 여부에 따른 얼굴의 시 공간적인 변화를 모델에 반영한다. 그리고, 본 연구에서 제안하는 Video Swin Transformer 기반 모델을 통해 영상 속 사람의 행동을 분류한다. 구체적으로 비디오 데이터로부터 Video Swin Transformer를 통해 생성되는 Feature Map과 Face Alignment를 통해 검출된 얼굴 특징점을 합친 후 Convolution을 거쳐 발화 여부를 탐지하게 된다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 얼굴 특징점을 활용한 영상 편집점 탐지 모델을 사용했을 경우 분류 성능을 89.17% 기록하여, 얼굴 특징점을 사용하지 않았을 때의 성능 87.46% 대비 성능을 향상시키는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제26권4호
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• pp.237-250
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• 2023

본 연구에서는 UAV기반 항공사진측량에 의해 정사사진 및 DEM을 생성하고 이를 침수흔적도 제작을 위한 정밀조사에 적용하고자 하였다. 2012년 9월 제6호 태풍 산바(Sanba)의 영향으로 제방붕괴 및 내수침수 피해가 발생한 구미시 고아읍 농경지를 연구대상지역으로 선정하였다. UAV사진측량 성과의 최적 정확도를 얻기 위해 연구지역에 19점의 GCP 최적 배치상태에서 Pix4Dmapper 소프트웨어를 이용한 영상처리를 통하여 점군 데이터, DEM 및 정사영상을 생성하였다. loudCompare의 CSF Filtering를 적용하여 지면요소와 비지면요소로 point cloud를 분리한 후 GRASS GIS 소프트웨어에서 비지면요소만을 사용하여 최종적으로 보정된 DEM을 생성하였다. 최종 생성된 DEM으로부터 추출한 침수위 및 침수심 데이터와 한국국토정보공사(LX)의 공공데이터 포털사이트를 통하여 제공된 2012년 당시 같은 지역에 대한 기존 자료의 침수위 및 침수심 데이터를 비교하여 제시하였다.