본 논문은 다중경로 페이딩 채널 조건에서 사전 정보없이 입사하는 디지털 신호 10종의 변조형태를 고정확도로 인식할 수 있도록 고차 통계량(HOS)과 웨이브릿 변환(WT)에서 선정된 특징(key features)을 이용한 견실한 하이브리드 분류기를 제안하였다. 제안된 분류기는 실제 시나리오를 고려하여 다양한 다중경로 환경(즉, 농촌, 소도시, 도심지역)에서 측정된 채널 데이터를 이용하였다. 실제 측정된 다중경로 페이딩 채널 데이터를 이용하여 Holdout-like 방식으로 총 15개 채널 중 9개 채널은 트레이닝용으로 사용하고, 나머지 6개 채널은 테스트용으로 사용하였다. 제안된 분류기는 다중경로 환경에서 높은 변별력을 유지하는 HOS 특징을 기반으로 구현되었고, AMA(Alphabet Matched Algorithm) 또는 MMA(Multi-modulus Algerian)와 같은 등화기법의 적용없이 분류가 어렵다고 알려진 MQAM신호(M=16, 64, 256)들에 대해서만 WT 특징을 적용하였다. 선정된 특징들을 이용한 변조인식은 입력공간에서 최대 마진을 갖는 하이퍼 공간으로 매핑시킴으로서 분류 능력이 우수하다고 알려진 SVM 메소드를 적용하여 시뮬레이션을 실시하였다. 제안된 분류기의 성능은 트레이닝 채널과 테스트 채널에서 WT 또는 HOS 특징만을 단독으로 사용하는 분류기에 비해 현저한 성능 향상을 보였고, 특히, MQAM 신호의 인식률은 낮은 SNR레벨에서도 거의 완전하게 분류되었다.
최근의 급격한 환경변화는 BSC 도입기업에서 사용하는 핵심성과지표(KPI)의 수정이 필요함을 나타내고 있다. 특히, BSC의 네 가지 관점 중 기업의 성과를 나타내는 재무적 관점의 KPI는 기업의 단기적 성과를 대표하는 재무적 지표로만 구성되어 있다. 하지만 이러한 지표로는 현재의 기업환경에서 필수적인 요소로 자리잡은 사회적 책임(CSR)과 지속가능경영을 대변할 수 없다. 이에 본 연구에서는 재무적 관점의 KPI로 사용하고 있는 이익 기반의 성과지표를 보완할 수 있는 공유가치창출(CSV)지표에 대한 개발의 필요성을 제시하고, CSV의 타당성은 지속가능경영 및 CSR과 기업가치와의 관련성을 통해 검증하였다. 2005년부터 2010년까지를 연구 기간으로 KEJI를 공시하고 있는 상장기업을 대상으로 분석한 결과, BSC 도입기업이든, 미도입기업이든 CSV가 높은 집단은 그렇지 않은 집단에 비해서 기업가치가 더 높음을 알 수 있었다. 또한 BSC 도입기업의 기업가치는 BSC 미도입기업의 기업가치보다 낮았으나 두 비교집단 간에 유의한 차이는 없었다. 본 연구의 한계점은 CSV지수 측정치의 구성 요소 간에 단위가 다르다는 본질적인 문제로 인해 비율척도로 나타낼 수 없어 좀 더 의미 있는 결과를 도출 할 수 없다는 점이다. 그럼에도 불구하고 본 연구는 경영환경에 맞추어 BSC 관점의 새로운 성과측정지표의 개발이 필요함을 제시하였다는 점이 본 연구의 공헌점이라 할 수 있다.
스마트폰의 등장으로 시간과 장소에 구애를 받지 않고 언제, 어디서든지 소셜미디어 서비스를 이용하고 싶은 고객들의 요구가 증대되고 있다. 이에 따라 최근에는 해외의 많은 기업들은 소셜미디어를 통하여 고객들과 쌍방향 의사소통을 추구가 가능하고 고객들의 반응과 요구를 즉각적으로 확인하고 빠른 대응하고 있다. 즉, SNS를 이용하여 고객들에게 다양한 마케팅 활동을 펼치고 있다. 사이먼(H. A. Simon)의 바늘이론에 따르면, 의사결정을 위한 자료수집의 어려움, 시간과 비용의 한계 때문에 모든 정보를 수집할 수 없으므로 제한된 합리성(bounded rationality) 내에서 의사결정을 하는 것이 효율적이다. 이때, 정보를 제공하는 자 또는 정보에 대한 신뢰가 있다면 고객은 빠르게 의사결정을 할 수 있을 것이며, 자신의 선택에 대한 만족도가 높아질 것이다. 따라서 본 연구에서는 SNS를 활용한 기업의 마케팅에서 고객의 신뢰가 어떻게 작용하는지 매개모형에서 신뢰라는 조건이 어떻게 작용하는지 살펴보고 이를 실증함으로써, 이론적으로는 좀 더 엄격한 매개된 조절효과에 대한 실증방법론을 도입하는 것이며, 실무적으로는 SNS 품질이 성과변수, 즉 고객 만족 및 충성도에 미치는 직 간접적인 효과에 신뢰의 역할을 재조명하는 것이다. 이로써 이 결과를 이용하는 기업이 SNS를 이용하여 마케팅 전략을 수립할 때 필요한 전략적 도구가 되고자 한다.
한국어는 자음과 모음과 같은 음소 단위의 발음은 고정되어 있고 표기에 대응하는 발음은 변하지 않기 때문에 외국인 학습자가 쉽게 접근할 수 있다. 그러나 단어와 어구, 문장을 말할 때는 음절과 음절의 경계에서 소리의 변동이 다양하고 복잡하며 표기와 발음이 일치하지 않기 때문에 외국어로서의 한국어 표준 발음 학습은 어려운 면이 있다. 그러나 영어 같은 다른 언어와 달리 한국어의 표기와 발음의 관계는 논리적인 원리에 따라 예외 없이 규칙화 할 수 있는 장점이 있으므로 발음오류에 대해 체계적인 분석이 가능한 것으로 여겨진다. 본 연구에서는 오류 발음과 표준 발음의 차이를 컴퓨터 화면상의 상대적 거리로 표현하여 시각화하는 모델을 제시한다. 기존 연구에서는 발음의 특징을 단지 컬러 또는 3차원 그래픽으로 표현하거나 입과 구강의 변화하는 형태를 애니메이션으로 보여 주는 방식에 머물러 있으며 추출하는 음성의 특징도 구간의 평균과 같은 점 데이터를 이용하는데 그치고 있다. 본 연구에서는 시계열로 표현되는 음성데이터의 특성 및 구조를 요약하거나 변형하지 않고 직접 이용하는 방법을 제시한다. 이를 위해서 딥러닝 기법을 토대로 자기조직화 알고리즘과 variational autoencoder(VAE) 모델 및 마코브 확률모델을 결합한 확률적 SOM-VAE 기법을 사용하여 클러스터링 성능을 향상시켰다.
차량용 레이더 시스템에 대한 수요가 증가함에 따라서, 상호 간섭 문제는 차량 안전을 보장하기 위해 해결해야 할 결정적인 이슈가 되었다. Frequency modulated continuous wave(FMCW) 레이더의 상호 간섭은 잡음 전력 증가의 형태로 나타나며, 이는 간섭체로 인한 타겟 검출의 실패로 이어진다. 기존의 FMCW 레이더의 주파수 추정을 위하여 사용되는 fast Fourier transform (FFT) 기법은 차량용 레이더 간섭 환경에서는 취약하다. 이러한 단점을 극복하기 위하여, 본 연구에서는 간섭환경에서 사용하기 위한 고해상도 주파수 추정 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘의 성능을 입증하기 위하여, 77GHz 전방 감시용FMCW 레이더 시스템을 도입하였다. 제안된 기법은 간섭환경에서도 정확하게 주파수를 추정할 수 있는 multiple signal classification, estimation of signal parameters via rotational invariance techniques과 같은 고해상도 알고리즘을 이용한다. 실험결과로부터 제안된 알고리즘이 기존의 FFT 알고리즘에 비해 신호 대 간섭비 측면에서 14 dB 이상의 마진을 가짐을 확인하였다.
미국의 GPS와 유럽연합의 Galileo 시스템과 같은 위성항법시스템(Global Navigation Satellite System, GNSS)은 정확한 시각과 주파수로 동기화된 항법신호를 지상의 사용자에게 제공하는 전 지구 측위시스템으로 이를 기반으로 넓은 범위에 걸쳐 항법 및 시각동기 서비스를 제공하고 있다. 이와 더불어 다중위성항법신호를 활용하여 측위를 할 경우 단독위성항법신호를 사용할 때 보다 가용 항법신호의 수가 증가하고 이에 따라 측위 정확도를 향상시킬 수 있다는 장점이 있는 것으로 알려져 있다. 하지만 현재의 GPS와 Galileo 시스템은 각기 다른 기준 시각체계를 사용하고 있기 때문에 항법해 계산 시 시각 편이가 발생하며 이를 적절히 보정하지 못할 경우 통합 항법 측위 성능을 저하시킬 수 있다. 본 논문에서는 이러한 미국의 GPS와 유럽의 Galileo 시스템에 대한 기준 시각체계에 대한 차이점을 분석하고 시각체계 불일치에 따른 항법해 영향을 시뮬레이션을 통하여 분석하였다. 또한, 현재 알려진 대표적 보정기법을 적용하였을 경우의 측위 정확도의 향상과 기법별 문제점에 대해서도 분석하였으며 기법별 문제점을 보완할 수 있는 새로운 기법에 대한 개념을 함께 제시한다.
본 논문에서는 디지털화된 형태로 취득 및 저장된 홀로그램 신호를 부호화하는 새로운 기술을 제안한다. 디지털 홀로그램의 독특한 특성을 파악하여 적절한 형태의 데이터로 변환한 후에 현재 널리 사용되고 있는 표준 압축 기술들에 적용하고자 한다. 전처리과정 이후에 부호화를 위해 추출된 홀로그램은 위치적인 다시점 특성을 이용하여 분할된다. 분할된 홀로그램은 2차원의 여러 시점에서 객체를 촬영한 것과 유사한 특성을 보인다. 시각적으로 잡음과 유사한 형태로 관찰되는 홀로그램의 회절 패턴은 그 자체로써 압축에 이용하기 어렵다. 따라서 홀로그램 생성 원리와 유사하면서 고속 변환이 가능한 2차원 DCT (Discrete Cosine Transform)를 이용하여 분할된 홀로그램을 주파수 변환한다. 주파수 변환된 분할 영역들은 시간적 및 공간적 상관도에 따라서 3차원 스캔 과정을 거치면서 하나의 비디오 스트림으로 구성된다. 비디오 스트림의 한 프레임에 해당하는 분할된 영역들은 다양한 범위를 가지는 계수들로 구성되는데 이를 재구성한 후에 부호화 알고리즘을 이용하여 압축한다. 실험 결과를 살펴보면 제안한 알고리즘은 기존의 기술에 비해서 16배 이상의 높은 압축율에서 더 좋은 복원 성능을 보였다.
척추 및 보행질환 등에서 재활과 교정을 위하여 정형외과 및 가정 등에서는 견인운동치료기를 주로 사용하고 있다. 하지만 견인운동치료기를 사용함에 있어 간혹 무리하게 사용함에 따라 인체에 문제점이 발생하고 있다. 지속적인 견인력 작용을 이용한 치료방법에 견인운동치료기를 이용하는데, 이 때 작용하는 견인력을 측정하여 운동 시간을 조절할 필요가 있다. 그러나 현재 출시되고 있는 제품에는 견인력을 측정하는 센서가 대부분이 장착되어 있지 않고 있다. 그래서 스트레인 게이지를 이용한 견인측정센서, 출력신호로서의 변환을 위한 증폭기 및 성능 검증을 위하여 측정용 실험 장치를 설계 제작하고, 이를 이용하여 견인측정센서를 실험 하였다. 견인 부하에 따른 견인측정센서의 전기적 반응치를 측정하고 분석 결과, 캘리브레이션을 통하여 센서는 선형적인 출력을 보였고 환자의 움직임 여부에 관계없이 일정하게 견인측정센서의 반응이 나타남을 알 수가 있었다. 정적인 상태에서의 실험에서 최대 에러율이 약 1%이내이고, 동적인 실험에서 평균 에러율이 약 0.7%로 나타났다. 온도 변화에 따른 견인측정센서의 최대 출력치 변화량(output variation)이 약 0.3%이므로 견인 측정용 센서로 사용 가능하다고 판단된다.
최근 가시광원을 사용하는 카메라 통신 기술의 발전과 더불어 디스플레이를 통해 가시광 데이터를 표출하고 이를 인식하는 기술에 대한 수요가 증가하고 있다. 기존의 디스플레이 기반 CamCom 기법은 사용자가 설정한 RoI 영역 기반의 2차원 컬러코드를 인식하는 방식을 사용하였으나, 이는 보행 상황 등 수신위치가 변동되는 상황에 적합하지 않은 단점이 존재한다. 이에 본 논문에서는 카메라 통신에서 자동 RoI 설정을 위해 적용될 수 있는 Lambertian 색상 분할과 Canny 엣지 검출이 결합된 알고리즘 기반의 자동 디스플레이 검출 기법에 대하여 제안하였다. 기존 디스플레이 검출 기법은 디스플레이에서 표출되고 있는 콘텐츠의 변화가 발생하면 검출율이 현저히 감소하는 문제점이 존재하며, 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 lambertian 색상 분할 및 canny 엣지 검출을 결합한 알고리즘 적용을 통헤 자동으로 디스플레이를 검출 할 수 있는 기법을 제안하였다. 본 연구에서는 디스플레이 엣지 인식을 위해 사용되는 다양한 알고리즘을 분석하고 변화하는 컬러코드 콘텐츠 인식시 성능을 측정하였으며, 제안한 저속 카메라 통신용 자동 디스플레이 검출을 위한 lambertian 색상 분할 및 Canny Edge Detection 알고리즘을 적용한 실험 결과 약 96%의 검출율을 달성함을 확인하였다.
온라인 소셜네트워크의 확산으로 인해 사용자들은 특정제품과 서비스에 대한 자신의 생각과 경험을 보다 손쉽게 공유 할 수 있게 되었으며 이러한 환경변화는 기업의 사업성과에 영향을 미칠 수 있는 소비자 구전효과의 영향을 심화시킬 것으로 예상된다. 본 연구의 목적은 영화산업에서의 온라인 소셜네트워크의 구전효과 발생에 대한 기여도를 또 다른 온라인 매체인 인터넷 포탈과의 비교를 통해 검증하는데 있다. 이를 위해 2011년 2월부터 6월 사이에 국내 개봉된 영화 및 이들 영화와 관련된 트위터 메시지 그리고 네이버 무비상의 리뷰를 수집 분석하였다. 분석결과 온라인 소셜네트워크(트위터)와 인터넷 포털 모두에서 영화의 흥행과 관련한 구전효과가 존재하고 있음을 발견하였다. 또한 영화의 인기도에 따라 온라인 소셜케트워크와 인터넷 포털의 구전효과 발생에 대한 영향도가 다르게 나타나는 점도 발견하였다. 인기영화(블록 버스터 영화)의 경우 개봉이전에는 온라인 소셜네트워크에 의한 구전효과가 유의하게 발생하였으며 개봉 이후에는 온라인 소셜네트워크와 인터넷 포털에 의한 구전효과가 유의하게 발생함을 알 수 있었다. 비 인기영화의 경우 개봉이전에만 온라인 소셜네트워크와 인터넷 포털에 의한 구전효과가 유의하게 발생함을 발견하였다. 본 연구의 결과는 영화와 같은 문화상품과 관련한 구전효과 발생에 있어 온라인 소셜네트워크의 영향에 관한 학문적 지식을 증대시키고 실무적으로 기업이 제품 및 서비스에 대한 브랜드가치 재고를 위해 온라인 소셜네트워크를 어떻게 전략적으로 활용할 수 있는가에 방향을 제시 할 것이라 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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