모의 사격 시스템은 군사 훈련에 드는 많은 비용과 시간을 줄일 수 있음은 물론이고 사고의 위험을 배제할 수 있다. 특히 레이저를 이용한 모의 사격 시스템은 실탄을 사용한 훈련과 거의 유사한 환경을 제공할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 그러나 이러한 시스템을 구현하기 위해서는 레이저빔을 인식하기 위한 효과적인 영상처리기법의 개발이 필요하다. 본 연구에서 제안하는 방법은 인접한 두 영상에서 차 영상을 구하고 이 차 영상에서 빔을 배경과 구분하기 위해서 쓰레쉬홀딩 방법을 적용하였다. 이때 쓰레쉬홀드 값은 배경을 이루는 점들의 밝기 분포가 정규분포를 이룬다는 가정 하에 결정한다. 이 결과에 잡음제거와 영역분리 과정을 거쳐서 빔의 영역을 정한다. 이 영상처리 방법의 계산 복잡도는 영상의 크기와 잡음제거를 위해 사용한 마스크의 크기를 곱한 값에 비례한다. 실험에서 제안한 방법은 93.3%의 정확도를 보였다. 또한 부정확한 결과가 나오는 경우에도 항상 빔을 포함하여 영역을 잡는 것을 확인할 수 있었다.
국가의 브랜드 파워와 국가 이미지를 강화시킬 수 있는 문화원천으로 판단되는 신한류는 꾸준한 경제적 파급효과를 가져올 것으로 예상됨에 따라 본 연구에서는 신한류의 주요 소비자인 일본 및 중국인 관광객을 대상으로 신한류에 관한 관여 요인, 신념, 태도 요인을 근거하여 이들 집단들을 세분화하고, 한국관광에 대한 만족도, 충성도 및 여행경비 등의 관광행동에 있어서의 차이와, 각 집단별로 다양한 장르의 신한류 참여활동을 비교하였다. 연구 결과 신한류에 관한 적극적인 관여와 신념, 태도를 보이는 집단이 한국을 재방문하고자 하는 계획과 의도 및 주변인들에게 한국 방문에 대한 추천의사가 매우 높았으며 이러한 집단이 다른 집단에 비해 방문 시 지출하는 금액이 많다는 결과를 토대로 신한류가 갖고 있는 경제적 파급효과를 입증하였다.
본 논문에서는 자을 선형 정렬 알고리즘을 이용하여 선형 정렬 말뭉치를 구축하는 방법을 제안한다. 기존의 자율 선형 정렬 알고리즘을 이용하여 선형 정렬 말뭉치를 구축할 경우, 두 문자열의 길이가 서로 다르면 정렬된 두 문자열(입력열과 출력열)에 모두 공백문자가 나타난다. 이 방법을 그대로 사용하면 정렬 말뭉치의 구축은 용이하나 정렬된 말뭉치를 이용하는 응용 시스템에서는 탐색 공간이 기하급수적으로 늘어날 뿐 아니라 구축된 정렬 말뭉치는 다양한 기계학습 방법에 두루 사용될 수 없다는 문제가 있다. 본 논문에서는 이들 문제를 최소화하기 위해서 입력열에는 공백문자가 나타나지 않도록 기존의 자을 선형 정렬 알고리즘을 수정하였다. 이 알고리즘을 이용해서 한영 음차 표기 및 복원, 영어 단어의 발음 생성, 영어 발음의 단어 생성, 한국어 형태소 분리 및 복원을 위한 정렬 말뭉치를 구축하였으며, 간단한 실험을 통해, 그들의 실용성을 입증해 보였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권2호
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pp.47-56
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2022
The article defines the principles of formation of digital marketing strategy of enterprises in the conditions of intensification of competition on the international market. The stages of development of digital marketing strategy of enterprises in the conditions of intensification of competition in the international market are substantiated, which includes: setting goals, which envisages observance of the principles of SMART-scheme; product or service analysis; monitoring of competitors; analytics of definition and segmentation of the target audience of the enterprise; selection of digital marketing tools and channels for promotion on the international market of products or services; formation of a unique, unique trade offer, selection of indicators for evaluating the effectiveness of digital marketing strategy and its tools. It is proved that according to the principle of SMART method of goal setting it is necessary that the goals have: specificity, measurability, achievability, relevance, achievement of the goal should be limited in time, have specific deadlines. To increase the effectiveness of digital marketing strategy, it is necessary to analyze the internal and external environment using the method of SWOT-analysis, the advantage of which is a comprehensive assessment of the company, competitors and the industry as a whole in the face of competition in the international market. The main indicators of evaluation of the effectiveness of digital marketing strategy in the conditions of intensification of competition on the international market are substantiated.
점자를 제외한 시각 장애우들이 유통기한을 확인할 수 있는 효과적인 방법이 거의 개발되어 있지 않으며, 이로 인하여 시각 장애우들의 식품 안전성이 위협받고 있다. 본 연구에서는 시각 장애우의 식품 안전성 확보를 위해 실시간 객체 인식 알고리즘(you only look once, YOLO) 및 광학 문자 인식 (optical character recognition, OCR)에 기반한 유통기한 알림 시스템을 개발했다. 제안하는 시스템은 총 4가지 단계로 시각 장애우에게 유통기한 정보를 전달한다: (1) 표적 제품의 바코드 스캔을 통한 제품 확인 (2) 실시간으로 입력되는 제품 영상에서 YOLO 알고리즘을 활용하여 유통기한이 표기된 이미지 영역 검출; (3) 검출된 이미지 영역에서 OCR 알고리즘을 활용하여 유통기한 문자 인식; (4) Text to Speech (TTS) 기술을 활용하여 유통기한 정보를 사용자에게 전달. 성능 평가를 위한 온라인 실험 결과, 앞이 보이지 않는 피험자가 개발한 시스템을 사용해서 제품의 유통기한을 평균 86%의 높은 정확도로 확인할 수 있음이 검증되었다. 이러한 결과는 제안하는 시스템이 저시력자를 포함한 시각 장애우들의 식품 안전성 확보에 이바지할 수 있음을 보여준다.
Kim, Hyun-Tae;Lee, Sang-Hyeop;Wesonga, Sheilla;Park, Jang-Sik
한국산업융합학회 논문집
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제25권2_1호
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pp.177-184
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2022
The automatic defect sorting function of machinery parts is being introduced to the automation of the manufacturing process. In the final stage of automation of the manufacturing process, it is necessary to apply computer vision rather than human visual judgment to determine whether there is a defect. In this paper, we introduce a deep learning method to improve the classification performance of typical mechanical parts, such as welding parts, galvanized round plugs, and electro galvanized nuts, based on the results of experiments. In the case of poor welding, the method to further increase the depth of layer of the basic deep learning model was effective, and in the case of a circular plug, the surrounding data outside the defective target area affected it, so it could be solved through an appropriate pre-processing technique. Finally, in the case of a nut plated with zinc, since it receives data from multiple cameras due to its three-dimensional structure, it is greatly affected by lighting and has a problem in that it also affects the background image. To solve this problem, methods such as two-dimensional connectivity were applied in the object segmentation preprocessing process. Although the experiments suggested that the proposed methods are effective, most of the provided good/defective images data sets are relatively small, which may cause a learning balance problem of the deep learning model, so we plan to secure more data in the future.
To overcome the profitability challenge these days, many global banks are increasingly focusing on cost efficiency through more efficient banking processes, such as online and mobile banking, whereas a number of other banks choose to differentiate their services for retaining and attracting the most valuable customer segment (Deloitte, 2011). While global banks in the retail banking industry are adopting either of these two business models as a strategic choice for their long-term growth, KB Kookmin Bank, one of the leading retail banks in South Korea, has begun to operate 'KB Rockstar' as a strategic channel, particularly designed to target college students in the youth market. The new marketing strategy has resulted in a positive impact on its brand image in customers' perception as well as a drastic increase in the number of youth customers. In this study, we analyze the case of 'KB Rockstar' and summarize the key factors for its success from a marketing perspective. First, 'KB Rockstar' is not simply a good channel strategy, but an innovative marketing strategy that aligns place, product and promotion together in order to create a synergy effect, resulting in the successful implementation of the bank's targeting strategy. Second, the strategy effectively establishes 'KB Rockstar' as a brand targeted to youth customers while also competently strengthening the image of the corporate brand, KB Kookmin Bank. The skillful implementation of organically combined marketing mix strategies has enabled the successful launch of the bank's sub-brand. Third, the strategy considers a retail bank branch as not only the place that makes sales transactions in order to generate short-term profits, but also the place that builds a long-term relationship with customers in order to maximize their lifetime values in the long run.
This study proposes a method for forest vegetation monitoring using high-resolution aerial imagery captured by unmanned aerial vehicles(UAV) and deep learning technology. The research site was selected in the forested area of Mountain Dogo, Asan City, Chungcheongnam-do, and the target species for monitoring included Pinus densiflora, Quercus mongolica, and Quercus acutissima. To classify vegetation species at the pixel level in UAV imagery based on characteristics such as leaf shape, size, and color, the study employed the semantic segmentation method using the prominent U-net deep learning model. The research results indicated that it was possible to visually distinguish Pinus densiflora Siebold & Zucc, Quercus mongolica Fisch. ex Ledeb, and Quercus acutissima Carruth in 135 aerial images captured by UAV. Out of these, 104 images were used as training data for the deep learning model, while 31 images were used for inference. The optimization of the deep learning model resulted in an overall average pixel accuracy of 92.60, with mIoU at 0.80 and FIoU at 0.82, demonstrating the successful construction of a reliable deep learning model. This study is significant as a pilot case for the application of UAV and deep learning to monitor and manage representative species among climate-vulnerable vegetation, including Pinus densiflora, Quercus mongolica, and Quercus acutissima. It is expected that in the future, UAV and deep learning models can be applied to a variety of vegetation species to better address forest management.
Previous research on loyalty program has verified the factors that influence redemption behavior and the understanding of the mechanism of redemption behavior with academic and practical implications. However, these research has not proven boundary conditions in which the phenomena can be strengthened or weakened- that is, the moderating effect remains unclear. The inclusion of moderating variables can provide a more extensive understanding of the mechanism of this behavior from academic and managerial perspectives alike. Therefore, this current research proposes regulatory focus as a moderating variable, which has received scarce attention in the study of loyalty program behavior, especially individual characteristic variables that, in turn, affect the consumers' purchasing behavior in various ways. Previous research on consumer decision making investigates the differential role of regulatory focus as a series of stages. Regulatory focus theory posits that people depend on the two types of regulatory focus when pursuing goals: promotion focus vs. prevention focus. The former induces tendencies to recognize a goal as a hope and ideal, as something that satisfies the need for accomplishment, and to be sensitive to the presence of a positive outcome of the match and to match the pursuit of goals. On the other hand, the latter tends to regard a goal as the responsibility or obligation to achieve the goal, has a tendency to avoid failure to meet a target, and is sensitive to the presence of the negative consequences that do not reach the target. The following propositions are suggested: 1) The effect of higher accumulation effort level on delaying point redemption speed will be relatively more pronounced for customers with prevention focus. 2) The effect of higher accumulation effort level on large redemption unit size will be relatively more pronounced for customers with prevention focus. 3) The effect of higher accumulation effort level on hedonic redemption ratio will be relatively more pronounced for customers with promotion focus. Therefore, this research provides a moderating variable that has the potential to be used as a reference for market segmentation and affects the relationship between point accumulation effort and three sides of point redemption behavior. On this basis, the direction for the future research on this issue is recommended. Future research could verify these propositions conducting a survey of customers' propensity of regulatory focus in conjunction with the history of the loyalty program of data. This would provide a more realistic effect on the usage behavior of loyalty program consumers by providing useful implications for both marketing practitioners and researchers.
배달음식 소비시장을 세분화하여 고객 성향 맞춤형 제품과 서비스 개발을 위한 기초자료로 활용하고자 배달음식 이용 경험이 있는 성인남녀 총 636명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 조사대상자의 식생활라이프스타일 평가항목에 대한 요인분석 결과 안전지향, 편의지향, 맛지향, 경제지향 요인이 도출되었고 요인분석 결과를 토대로 군집분석을 실시한 결과 조사대상 고객을 식생활 저관심군, 편의·경제 추구군, 미식·경제 추구군으로 분류하였다. 군집에 따른 조사대상자의 일반 특성에 대한 차이분석 결과 연령 (p < 0.001), 결혼 여부 (p < 0.001), 가족 유형 (p < 0.01), 주거 형태 (p < 0.05) 에서 유의적인 차이가 있었다. 식생활 저관심군은 기혼 (67.1%), 가족과 함께 거주하는 비율 (85.4%), 아파트에 거주하는 비율 (74.2%)이 다른 군집에 비해 높았고 편의·경제 추구군은 1인 가구 비율 (28.9%)이, 미식·경제 추구군은 미혼의 비율 (62.0%)이 다른 군집에 비해 높았다. 조사대상자의 연령은 편의·경제 추구군(32.3세)과 미식·경제 추구군 (32.5세)에 비해 식생활 저관심군 (40.0세)이 유의적으로 높았다(p < 0.001). 식생활라이프스타일 군집에 따른 배달음식 소비 실태에 대한 차이 분석 결과 주문횟수 (p < 0.001), 주로 주문하는 요일 (p < 0.05), 배달음식의 정보 습득 경로 (p < 0.001), 주문 방법 (p < 0.001), 같이 섭취하는 사람 (p < 0.01)에서 군집 간에 유의적인 차이가 있었으며, 편의·경제 추구군은 배달음식 주문횟수 (p < 0.001)와 배달음식에 대한 전체적인 만족도 (p < 0.001)에서 식생활 저관심군과 미식·경제 추구군에 비해 유의적으로 높았다. 따라서 음식점 경영자와 배달 플랫폼 업체는 배달음식 고객의 만족도를 극대화하기 위해서 고객의 식생활 라이프스타일 특성을 고려한 제품과 서비스를 개발하고 배달음식의 품질 향상을 위해 지속적으로 노력해야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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