본 논문에서는 분수계 기반 영상 분할의 속도 개선을 위한 새로운 전처리 방법을 제안하였다 영상 분할을 위한 분수계 변환에 있어서, 단순히 단일척도 또는 다중척도의 형태학적 기울기 연산자를 사용하여 만드는 기존의 기준 영상과는 달리, 제안한 방법에서는 원 영상에 라플라시안 연산을 수행해 램프 에지의 위치와 에지 폭을 구한후 이로부터 램프 에지 기울기 보정값을 구하였다 그런후, 단일척도 기울기 연산자를 사용한 영상에 이들 램프 에지의 위치에만 보정값을 더하여 기준 영상을 만들었다 여기에 마커 영상을 만들어 부식에 의해 재구성하여 얻은 영상을 분수계 변환함으로써, 단일 또는 다중 척도 기울기 연산에 의한 기준 영상을 사용한 경우보다 과분할을 방지할 수 있어서, 분수계 기반 영상 분할 처리 시간의 대부분을 차지하는 영역 병합을 대폭 줄여 총 영상 분할 시간을 단축하였다 기존의 방법들과의 비교 실험을 통하여 제안한 방법은 램프 에지나 에지 밀집 지역의 주요 에지들의 소실 없이 과분할을 줄여 전체 영상 분할 속도를 약 2배 가까이 향상시킬 수 있음을 확인하였다
This study quantitatively analyzes the effects of emission inventory choices on the simulated particulate matter (PM) concentrations and the domestic/foreign contributions in the Seoul Metropolitan Area (SMA) with an air quality forecasting system. The forecasting system is composed of Weather Research and Forecasting (WRF)-Sparse Matrix Operator Kernel Emissions (SMOKE)-Community Multi-Scale Air Quality (CMAQ). Different domestic and foreign emission inventories were selectively adopted to set up four sets of emissions inputs for air quality simulations in this study. All modeling cases showed that model performance statistics satisfied the criteria levels (correlation coefficient >0.7, fractional error <50%) suggested by previous studies. Notwithstanding the apparently good model performance of total PM concentrations by all emission cases, annual average concentrations of simulated total PM concentrations varied up to $20{\mu}g/m^3$ (160%) depending on the combination of emission inventories. In detail, the difference in simulated annual average concentrations of the primary PM coarse (PMC) was up to $25.2{\mu}g/m^3$ (6.5 times) compared with other cases. Furthermore, model performance analyses on PM species showed that the difference in the simulated primary PMC led to gross model overestimation in general, which indicates that the primary PMC emissions need to be improved. The contribution analysis using model direct outputs indicated that the domestic contributions to the annual average PM concentrations in the SMA vary from 44% to 67%. To account for the uncertainty of the simulated concentration, the contribution correction factor method proposed by Bae et al. (2017) was applied, which resulted in converged contributions(from 48% to 57%). We believe this study shows that it is necessary to improve the simulated concentrations of PM components in order to enhance the accuracy of the forecasting model. It is deemed that these improvements will provide more accurate contribution results.
패밀리 레스토랑은 서비스 산업이라 해도 과언이 아니다. 서비스 운영자 혹은 서비스 제공자의 역할은 고객과의 접촉순간(MOT : Moment Of Truth)에 고객의 요구 및 욕구를 충족시켜 고객에게 제공하는 가치를 극대화하여 서비스 상품의 판매 향상을 도모하고자 하는 것이다. 향후 패밀리 레스토랑은 하드웨어(hard ware)측면보다 내적으로 어떤 서비스를 질적으로 나타낼 수 있느냐 하는 소프트웨어(soft ware)가 더욱 강조될 추세이다. 따라서 본 연구의 목적은 패밀리레스토랑 종사원들의 직무만족이 서비스품질에 어떠한 영향을 미치는지 연구하고자 하는 것이다. 본 연구의 대상은 대구전역에 위치하고 있는 패밀리 레스토랑에 근무하는 종사원을 연구대상으로 하였다. 조사기간은 2004년 4월 1일부터 5월 20일까지 50일간에 걸쳐 실시하였다. 실증분석 결과, 본 연구에서 제시한 7개의 가설 가운데 4개가 유의한 것으로 검증되었다.
항공 레이저 스캐닝(ALS) 시스템으로부터 획득한 LiDAR 데이터를 미용하여 3차원 객체 모델링과 지형도 제작을 위해서는 데이터의 기하학적 및 의미적인 분할과 같은 체계적인 데이터 처리가 선행되어야 한다. ALS로 부터 활용 가능한 LiDAR 데이터를 획득하기 위해서는 GPS, INS 및 레이저 스캐너 데이터의 통합이 필수적이다. 본 연구에서는 건물추출과 지붕 구조물 분할을 위해서 LiDAR 데이터를 영상화하여 디지털 영상처리 기법을 적용하였다. 영상화된 데이터를 사용하는 주요 장점 중 하나는 기존의 다양한 영상처리 알고리즘을 사용할 수 있다는 점이다. 격자화 및 정량화를 거치는 영상화 과정에서 원시 LiDAR 데이터가 한정된 밝기값으로 변환되므로 평활화 및 상세 정보의 손실이 발생될 수 있지만. 평활화된 데이터는 표면분할과 모델링에 오히려 적합하다. 건물의 경계선은 윤곽선 추출 연산자를 이용하여 정확하게 추출하였으며, 건물 모양에 적합하도록 규격화하였다. 건물 지붕의 구조물의 분할은 영역확산을 기반으로 수행하였다. 이 결과 다양한 디지털 영상처리 기법을 복합적으로 적용하여 건물추출과 지붕 구조물의 면분할이 가능함을 보여주었다. 또한 지붕의 형태를 재현하기 위한 특성정보 추출에 관한 개념적 방법을 제안하였다. 지붕 데이터를 분할하고 모델링을 위해 통계적 및 기하적 특성을 이용하였으며. 제안한 방법에 의한 시뮬레이션 결과는 지붕면을 분할하고 모델링하는데 가능함을 보여주고 있다.
국내외 미디어 시장에서 OTT의 파급력이 막대해짐에 따라 OTT에 대한 규제 논의도 활발해지고 있다. 우리나라에서는 특히 OTT와 방송의 유사성에 입각한 공정경쟁 환경 조성의 필요성, 사회문화적 영향력의 규율 필요성이 제기되고 있으며, 그 근거로서 해외의 규제 도입 및 논의 사례가 활용되어 왔다. 이에 본 논문에서는 OTT의 다양한 유형을 바탕으로 해외 시장 동향을 분석하고, 해외 정책규제 사례의 국내 적용 타당성을 고찰했다. 사업자 성격, 사업모형, 콘텐츠 형식, 전달 방식 등을 복합적으로 고려해 6개 OTT 유형(집적, 중개, 중개-집적, 멀티스크린, 아울렛, 아울렛-실시간)을 도출하고, 이를 중심으로 해외 서비스들의 동향을 살펴보았다. 그 결과 OTT 서비스의 형태는 현재도 끊임없이 진화하고 있으며, 콘텐츠 차별화를 중심으로 한 경쟁이 격화되고 있었다. 동태적 혁신이 계속되고 있는 OTT 시장에 섣부른 경쟁규제를 도입하는 것은 경계할 필요가 있다. 또한 OTT 규제 논의의 배경 논거로 자주 활용되는 미국, 유럽연합, 영국 및 일본의 사례를 확인한 결과, OTT에 방송으로서 규제를 적용하는 사례로는 적절하지 않은 것으로 나타났다. 오히려 해외 사례는 자국 내 미디어 산업의 경쟁을 활성화하고 콘텐츠 생태계의 건전성을 높이는 데 초점이 있었다. 따라서 OTT 규제 논의는 규제의 강화가 아니라 기존 방송에 대한 규제를 완화하는 방향으로, 또한 국내 사업자의 규제 포섭이 아니라 글로벌 사업자에 대한 실효적 관할권 확보를 우선시하는 방향으로 진행되어야 할 것이다.
잡음이 많고 여러 사람이 있는 공간에서 음성인식의 성능은 깨끗한 환경보다 저하될 수밖에 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 여러 신호가 섞인 혼합 음성에서 관심 있는 화자의 음성만 추출한다. 중첩된 구간에서도 효과적으로 분리해내기 위해 VoiceFilter 모델을 사용하였으며, VoiceFilter 모델은 여러 화자의 발화로 이루어진 음성과 관심 있는 화자의 발화로만 이루어진 참조 음성이 입력으로 필요하다. 따라서 본 논문에서는 Probabilistic Linear Discriminant Analysis(PLDA) 유사도 점수로 군집화하여 혼합 음성만으로도 참조 음성을 대체해 사용하였다. 군집화로 생성한 음성에서 추출한 화자 특징과 혼합 음성을 VoiceFilter 모델에 넣어 관심 있는 화자의 음성만 분리함으로써 혼합 음성만으로 화자 구분 시스템을 구축하였다. 2명의 화자로 이루어진 전화 상담 데이터로 화자 구분 시스템의 성능을 평가하였으며, 분리 전 상담사(Rx)와 고객(Tx)의 음성 Source to Distortion Ratio(SDR)은 각각 5.22 dB와 -5.22 dB에서 분리 후 각각 11.26 dB와 8.53 dB로 향상된 성능을 보였다.
2001년 미국에서 발생한 9.11 항공기 테러사건은 국제교역의 보안에 관한 관심과 우려를 증대시켰다. 그리고 미국은 테러 위협에 대해 다층적 방어 전략을 추진하면서 행정조직을 대폭 개편하여 국토안보부를 설치하고 CSI, 화물정보 24시간 전 신고제도, SAFE Port Act, 9/11 테러대책이행법, C-TPAT 등 다양한 물류보안 제도를 마련하였다. 그 결과 전 세계적으로 물류보안 제도가 강화되고 있다. 우리나라는 동북아 물류허브화 정책추진 및 물류정책기본법에 물류보안시책을 마련하는 등 공급사슬보안에서 국가 이미지를 제고하고 국가경쟁력을 강화하기 위한 체계적인 대응전략을 마련하고 있다. 하지만 국내 인증제도에 참여하는 실제적 당사자인 기업은 각 기관별로 운영되는 물류인증을 획득하기 위해 투자되는 시간과 비용의 중복 문제점을 지적하고 있다. 물류보안 인증제도는 국가차원의 보안강화에 따라 화물흐름의 지체현상을 필연적으로 겪게 되는 기업을 지원하자는 의도인 바, 기업의 부담을 최소화하는 통합된 국가 물류보안제도의 마련은 중요하다고 할 수 있다. 따라서 본 연구는 국제기구 및 주요국의 인증제도를 분석하고 시사점을 제시하여 국내 물류보안 인증제도의 효율적 운영방향을 설정하고자 하였다. 그리고 국가 공급사슬보안체계 구축의 기본 방향을 크게 3가지, 즉 글로벌 수준의 공급사슬보안체계 구축, 국내적으로 효율적 운영체계 구축, 국가적 차원의 지원체계 구축을 제시하였다.
라오스 정부는 증가할 것으로 예상되는 전기 수요량을 충족하기 위해, 남능강 유역 내에 기존 8개소의 발전소 외에도 발전소 댐을 지속적으로 개발하고 있거나 기존 발전소의 발전 설비용량을 증설하고 있다. 이에 따라 라오스 정부는 발전소를 효율적으로 운영하기 위해 기존 저수지 운영규정 곡선(reservoir operation rule curve)을 갱신할 필요성을 제기하였다. 본 연구는 이를 위해 범용적인 동적 계획법(Dynamic Programming:DP) 프로그램인 CSUDP를 활용하여 발전소에서 생산되는 연간 발전량을 극대화하기 위해 현재의 단독 운영체계 외에 연계 운영체계도 검토하였다. 이의 결과로부터 적절한 운영규정 곡선 형태(URC/LRC, MRC)를 추출하였고, 이를 HEC-ResSim 프로그램의 저수지 운영 세트의 운영기초 자료로 입력하여 연간 발전량을 모의하였다. 모의된 연간 발전량과 기존의 운영규정 곡선, 운영실적, 그리고 현장 운영자의 의견 등을 종합하여, 대상 발전소의 연간 발전량을 최대화하는 최적의 저수지 운영규정 곡선(reservoir operation rule curve)을 개발하였다. 이 경우, 저수지를 연계하여 운영하는 체계가 저수지 단독의 운영체계보다 연계에 따른 시너지 효과로 약 2.5 %의 발전량을 더 생산하는 것으로 모의 되었다.
본 연구의 목적은 복합레진을 이용한 비우식성 치경부 5급 병소 수복에 있어서, 3가지 다른 접착제를, 유지구를 부여한 치아와 부여하지 않은 치아에 적용하였을 때의 임상적인 효능의 차이를 비교하기 위함이다. 총 150개의 치아를 각각 25개씩 6개의 군으로 나누었다. A군 : Scotchbond Multi-Purpose (SBMP, 3M ESPE, St. Paul, MN, USA, 4세대 접착제)를 사용하고 유지구를 부여하지 않음. B군 : SBMP 를 사용하고 유지구를 부여. C군 : BC Plus (Vericom Co., Anyang, Gyeonggido, Korea, 5 세대 접착제)를 사용하고 유지구를 부여하지 않음. D군 : BC Plus를 사용하고 유지구를 부여. E군 : Adper Prompt (3M ESPE, Seefeld, Germany, 6 세대 접착제)를 사용하고 유지구를 부여하지 않음. F군 : Adper Prompt를 사용하고 유지구를 부여. 모든 치아는 복합레진인 Denfil (Vericom Co., Anyang, Gyeonggido, Korea) 을 이용하여 충전하였다. 수복 직후와 수복 6 개월 후에 modified USPHS (United States Public Health Service) criteria에 따라 수복물을 임상적으로 평가하였다. 추가적으로 임상사진을 촬영하였으며, 에폭시 레진을 이용하여 복제한 후 주사전자현미경을 이용하여 이를 관찰하였다. 6개월 후 관찰 결과, alpha rating의 수가 각 실험군마다 동일하지는 않았지만, 통계적으로는 3가지의 접착제간에 유의할만한 차이는 없었고, 기계적인 유지구를 부여한 군과 부여하지 않은 군 간에도 유의할만한 차이는 없었다 (p < 0.05). 그러나 6개월의 관찰 기간은 일반적으로 기대되는 레진의 수명보다 짧기 때문에, 각 실험군 간의 차이를 알아보기 위해서는 추후 더 오랜 기간의 관찰이 요구 된다.
기업 부도 예측에 관한 연구는 재무정보를 중심으로 연구되어 왔다. 기업의 재무정보는 분기별로 갱신되기 때문에 실시간으로 기업의 폐업 가능성을 예측하는 데 있어 적시성이 부족하게 되는 문제가 발생한다. 이를 개선하고자 하는 평가 기업에서는 대상 기업의 건전성을 판단하기 위한 재무정보 외의 정보를 활용한 기업의 건전성을 판단하는 방법이 필요하다. 이를 위해 정보 기술의 발달로 기업에 대한 비재무정보 수집이 용이해지면서 기업 부도 예측에 재무정보 외의 추가적인 변수와 여러 가지 방법론을 적용하는 연구가 진행되어 왔으며, 이 중에서도 어떤 변수들이 기업의 부도를 예측하는데 영향을 주는지를 밝히는 것이 중요한 연구 과제가 되었다. 본 연구에서는 전자결제서비스를 이용하는 사업자의 폐업을 예측할 때 비재무정보를 구성하는 전자결제 정보들이 얼마나 영향을 미치는지를 살펴보았으며, 재무정보와 비재무정보 결합에 따른 폐업 예측 정확도 차이를 살펴보았다. 구체적으로, 재무정보 모형과 비재무정보 모형, 그리고 이를 결합한 모형으로 구성된 세 가지 연구 모형을 설계하였으며 Multi Layer Perceptron(MLP) 알고리즘을 포함한 여섯 가지 알고리즘으로 폐업 예측 정확도를 확인하였다. 재무정보와 비재무정보를 결합한 모형이 가장 높은 예측 정확도를 보였으며, 그 다음으로는 비재무정보 모형, 재무정보 모형의 순서로 예측 정확도가 확인되었다. 알고리즘별 폐업 예측 정확도는 여섯 가지의 알고리즘 중 XGBoost가 가장 높은 예측 정확도를 보였다. 사업자의 폐업 예측에 활용된 전체 87개의 변수를 대상으로 상대적 중요도를 살펴본 결과 폐업 예측에 중요하게 영향을 미친 변수는 상위 20개 중 70% 이상이 비재무정보인 것으로 확인되었다. 이를 통해 비재무정보의 전자결제 정보가 사업자의 폐업을 예측하는 중요한 변수임을 확인하였으며, 비재무 정보가 재무정보의 대안적 정보로서 활용할 수 있는 가능성 역시 살펴볼 수 있었다. 본 연구를 기반으로 사업자의 폐업을 예측할 수 있는 정보로서 비재무정보의 수집과 활용에 대한 중요성을 인식하고 기업의 의사결정에 활용할 수 있는 방안에 대해서도 다루었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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