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슈퍼슈퍼마켓(SSM)에 대한 개인 슈퍼마켓의 경쟁전략에 관한 연구 (A Study on the Competition Strategy for Private Super Market against Super Super Market)

  • 유승우;이상윤
    • 산경연구논집
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    • 제2권2호
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    • pp.39-45
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    • 2011
  • 한국 유통산업이 무한 경쟁에 박차를 가하고 있다. 저성장시대를 맞으면서 각 소매업태간의 경쟁 중에 힘이 약한 자는 생존의 문제에 직결되기 마련이다. 근 수년간 대형할인마트가 매년 꾸준한 성장세를 보여 왔다. 그러나 점포수의 포화, 신규부지 확보의 어려움, 불경기로 인한 소비자의 소비행태 변화 등의 이유로 고객밀착형의 새로운 업태의 진출을 모색하게 되었다. 이에 따라 최근 대기업은 대기업 계열 기업형 슈퍼마켓을 만들었고 전통시장 상권에 따라서 대형유통업체의 막강한 바잉파워를 배경으로 SSM이라는 신업태에 역량을 집중하여 전국적 다점포화를 공격적으로 전개해 왔다. 이러한 출점은 지역사회에 기반을 둔 중소유통 그중에서도 일정규모이상의 개인 슈퍼마켓에 직격탄을 날리고 있다. 개인 슈퍼마켓과 소매상인들은 낡은 판매시설과 기존 운영방식으로 인하여 사업의 경쟁력을 잃어가고 있다. 최근 대기업 계열 기업형 슈퍼마켓의 전통시장 상권에 대하여 언론, 학계, 업계 등에서 매우 논란이 많고 이와 관련된 세미나와 공청회도 많이 열리고 있다. 이에 따른 규제로 출점 속도를 늦출 수는 있으나 결정적 대안은 아닐 것이다. 기업형 SSM이 최근 급증하는 이유는 정체로 접어든 오프라인 할인마트 업체들의 새로운 성장분야를 찾기 위한 목적이 크다. 이미 대형할인마트 형태로는 전국 대부분의 지리적 요지에 다 입점해 있어 포화상태에 이르렀기 때문이다. 할인마트로 커버하지 못하는 소규모 상권을 공략하기 위해서는 SSM 형태의 사업이 확대가 절실하다. 이에 반하여 개인 슈퍼마켓은 경쟁력을 잃어 간다. 개인 슈퍼마켓의 취약점은 가격적인 면에서 규모의 경제를 실현 할 수 없기에 소량으로 판매 물건을 구입하고 있으며, 이로 인해 구입단가 할인이 어려운 상황이다. 또한 조직화 및 협업화가 부진하고 상인교육이 활성화 되지 못한 부분이 서비스로 직결되기 때문에 힘든 상황이다. 이에 따른 해결책으로 농산물, 청과, 공산품 등의 전문점을 만들어 상권을 형성하는 방법이 있다. 둘째, 개인 슈퍼마켓의 가맹점 가입 추진을 통한 조직화. 협업화를 촉진하여 규모의 경제를 취득함과 동시에 정부에 제안 할 수 있는 하나의 기업형태가 되는 것이다. 셋째, 중소상인 교육의 활성화로 서비스 의식을 고취하고 좋은 서비스로 소비자를 모아야 한다는 점이다. 또한 SSM에서 할 수 없는 심리적 점포 운영으로 소비자의 심리를 자극 하는 것도 하나의 방법이 될 것이다. 일본에는 이미 전일식 체인으로 소상공인들의 생활이 한편 나아졌다. 이에 개인슈퍼마켓을 비롯한 중소유통점들의 취약 부분을 알아보고 경쟁력 강화 방안에 대해 자세히 제안하고자 한다.

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텍스트마이닝 기반의 효율적인 장소 브랜드 이미지 강도 측정 방법 (An Efficient Estimation of Place Brand Image Power Based on Text Mining Technology)

  • 최석재;전종식;비스워스 수브르더;권오병
    • 지능정보연구
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    • 제21권2호
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    • pp.113-129
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    • 2015
  • 장소 브랜딩은 특정 장소에 대한 의미 부여를 통해 장소성의 정체성 및 공동가치를 생성하며 가치 창출을 하는데 중요한 활동이며, 장소 브랜드에 대한 이미지 파악을 통해 이루어진다. 이에 마케팅, 건축학, 도시건설학 등 여러 분야에서는 인상적인 장소 브랜드의 이미지를 구축하기 위하여 많은 노력을 기울이고 있다. 하지만 설문조사를 포함한 대면조사 방법은 대부분 주관적인 작업이며 측정에 많은 인력 또는 고도의 전문 인력이 소요되어 고비용을 발생시키므로 보다 객관적이면서도 비용효과적인 브랜드 이미지 조사 방법이 필요하다. 이에 본 논문은 텍스트마이닝을 통하여 장소 브랜드의 이미지 강도를 객관적이고 저비용으로 얻는 방법을 찾는 것을 목적으로 한다. 제안하는 방법은 장소 브랜드 이미지를 구성하고 있는 요인과 그 키워드들을 관련 웹문서에서 추출하며, 추출된 정보를 통해 특정 장소의 브랜드 이미지 강도를 측정하는 방법이다. 성능은 안홀트 방법에서 평가에 사용하는 전세계 50개 도시 이미지 인덱스 순위와의 일치도로 검증하였다. 성능 비교를 위해 임의로 순위를 매기는 방법, 안홀트의 설문방식대로 일반인이 평가하는 방법, 본 논문의 방법을 사용하되 안홀트의 방법으로 학습한 것으로 유의한 것으로 추정되는 평가 항목만을 반영하는 방법과 비교하였다. 그 결과 제안된 방법론은 정확성, 비용효율성, 적시성, 확장성, 그리고 신뢰성 측면에서 우수함을 보일 수 있었다. 따라서 본 연구에서 제안한 방법론은 안홀트 방식에 상호 보완적으로 사용될 수 있을 것이다. 향후에는 장소 브랜드 이미지를 형성하는 속성 별로 등장횟수를 계산 한 후에 장소 브랜드에 대한 태도, 연상, 그리고 브랜드 자산과의 인과관계를 자동으로 파악할 수 있는 부분까지 구현하고 실증적 실험을 할 예정이다.

Wearable Computers

  • Cho, Gil-Soo;Barfield, Woodrow;Baird, Kevin
    • 섬유기술과 산업
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    • 제2권4호
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    • pp.490-508
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    • 1998
  • One of the latest fields of research in the area of output devices is tactual display devices [13,31]. These tactual or haptic devices allow the user to receive haptic feedback output from a variety of sources. This allows the user to actually feel virtual objects and manipulate them by touch. This is an emerging technology and will be instrumental in enhancing the realism of wearable augmented environments for certain applications. Tactual displays have previously been used for scientific visualization in virtual environments by chemists and engineers to improve perception and understanding of force fields and of world models populated with the impenetrable. In addition to tactual displays, the use of wearable audio displays that allow sound to be spatialized are being developed. With wearable computers, designers will soon be able to pair spatialized sound to virtual representations of objects when appropriate to make the wearable computer experience even more realistic to the user. Furthermore, as the number and complexity of wearable computing applications continues to grow, there will be increasing needs for systems that are faster, lighter, and have higher resolution displays. Better networking technology will also need to be developed to allow all users of wearable computers to have high bandwidth connections for real time information gathering and collaboration. In addition to the technology advances that make users need to wear computers in everyday life, there is also the desire to have users want to wear their computers. In order to do this, wearable computing needs to be unobtrusive and socially acceptable. By making wearables smaller and lighter, or actually embedding them in clothing, users can conceal them easily and wear them comfortably. The military is currently working on the development of the Personal Information Carrier (PIC) or digital dog tag. The PIC is a small electronic storage device containing medical information about the wearer. While old military dog tags contained only 5 lines of information, the digital tags may contain volumes of multi-media information including medical history, X-rays, and cardiograms. Using hand held devices in the field, medics would be able to call this information up in real time for better treatment. A fully functional transmittable device is still years off, but this technology once developed in the military, could be adapted tp civilian users and provide ant information, medical or otherwise, in a portable, not obstructive, and fashionable way. Another future device that could increase safety and well being of its users is the nose on-a-chip developed by the Oak Ridge National Lab in Tennessee. This tiny digital silicon chip about the size of a dime, is capable of 'smelling' natural gas leaks in stoves, heaters, and other appliances. It can also detect dangerous levels of carbon monoxide. This device can also be configured to notify the fire department when a leak is detected. This nose chip should be commercially available within 2 years, and is inexpensive, requires low power, and is very sensitive. Along with gas detection capabilities, this device may someday also be configured to detect smoke and other harmful gases. By embedding this chip into workers uniforms, name tags, etc., this could be a lifesaving computational accessory. In addition to the future safety technology soon to be available as accessories are devices that are for entertainment and security. The LCI computer group is developing a Smartpen, that electronically verifies a user's signature. With the increase in credit card use and the rise in forgeries, is the need for commercial industries to constantly verify signatures. This Smartpen writes like a normal pen but uses sensors to detect the motion of the pen as the user signs their name to authenticate the signature. This computational accessory should be available in 1999, and would bring increased peace of mind to consumers and vendors alike. In the entertainment domain, Panasonic is creating the first portable hand-held DVD player. This device weight less than 3 pounds and has a screen about 6' across. The color LCD has the same 16:9 aspect ratio of a cinema screen and supports a high resolution of 280,000 pixels and stereo sound. The player can play standard DVD movies and has a hour battery life for mobile use. To summarize, in this paper we presented concepts related to the design and use of wearable computers with extensions to smart spaces. For some time, researchers in telerobotics have used computer graphics to enhance remote scenes. Recent advances in augmented reality displays make it possible to enhance the user's local environment with 'information'. As shown in this paper, there are many application areas for this technology such as medicine, manufacturing, training, and recreation. Wearable computers allow a much closer association of information with the user. By embedding sensors in the wearable to allow it to see what the user sees, hear what the user hears, sense the user's physical state, and analyze what the user is typing, an intelligent agent may be able to analyze what the user is doing and try to predict the resources he will need next or in the near future. Using this information, the agent may download files, reserve communications bandwidth, post reminders, or automatically send updates to colleagues to help facilitate the user's daily interactions. This intelligent wearable computer would be able to act as a personal assistant, who is always around, knows the user's personal preferences and tastes, and tries to streamline interactions with the rest of the world.

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농지 공간격자 자료의 층화랜덤샘플링: 농업시스템 기후변화 영향 공간모델링을 위한 국내 농지 최적 층화 및 샘플 수 최적화 연구 (A stratified random sampling design for paddy fields: Optimized stratification and sample allocation for effective spatial modeling and mapping of the impact of climate changes on agricultural system in Korea)

  • 이민영;김용은;홍진솔;조기종
    • 환경생물
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    • 제39권4호
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    • pp.526-535
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    • 2021
  • 공간 샘플링은 공간모델링 연구에 활용되어 샘플링 비용을 줄이면서 모델링의 효율성을 높이는 역할을 한다. 농업분야에서는 기후변화 영향을 예측하고 평가하기 위한 고해상도 공간자료 기반 모델링에 대한 연구 수요가 빠르게 증가하고 있으며, 이에 따라 공간 샘플링의 필요성과 중요성이 증가하고 있다. 본 연구는 국내 농지 공간샘플링 연구를 통해 농업분야 기후변화연구의 공간자료 활용의 효율성을 제고하고자 하였다. 본 연구는 층화랜덤샘플링을 기반으로 하였으며, 1 km 해상도의 농지 공간격자자료 모집단(11,386개 격자)에 대해서 RCP 시나리오별(RCP 4.5/8.5) 연대별(2030/2050/2080년대) 공간샘플링을 설계하였다. 국내 농지는 기상 및 토양 특성에 따라 계층화 되었으며, 샘플링 효율 극대화를 위해 최적 층화 및 샘플 배정 최적화를 수행하였다. 최적화는 작물수량, 온실가스 배출량, 해충 분포 확률을 포함하는 16개 목표 변수에 대해 주어진 정밀도 제한 내에서 샘플 수를 최소화하는 방향으로 진행되었다. 샘플링의 정밀도와 정확도 평가는 각각 변동계수(CV)와 상대적 편향을 기반으로 하였다. 국내 농지 공간격자 모집단 계층화 및 샘플 배정 및 샘플 수 최적화 결과, 전체 농지는 5~21개 계층, 46~69개 샘플 수 수준에서 최적화되었다. 본 연구결과물들은 국내 농업시스템 대표 공간격자로써 널리 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 기후변화 영향예측 공간모델링 연구들에 활용되어 샘플링 비용 및 계산 시간을 줄이면서도 모델의 효율성을 높이는 데에 기여할 수 있다.

한국형 동반성장 정책의 방향과 과제 (The Policy of Win-Win Growth between Large and Small Enterprises : A South Korean Model)

  • 이장우
    • 중소기업연구
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    • 제33권4호
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    • pp.77-93
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    • 2011
  • 본 연구는 최근 사회경제적 이슈가 되고 있는 동반성장의 개념과 실천 방향에 대해 논의하고자 한다. 이를 위해 동반성장의 정책적 개념을 살펴보고 유사한 개념인 상생협력과 공생발전과도 비교 분석하고자 한다. 또한 동반성장을 통해 글로벌 경쟁력을 만들어 낸 선진국 사례들로부터 교훈을 찾아내고 우리의 사회 문화적 특성에 맞는 한국형 모델을 제안하고자 한다. 한국형 동반성장 모델은 미국의 시장중심형, 일본의 문화기반형, 유럽의 정책주도형 등의 장점을 융합할 필요가 있다. 이를 위해 한국형 모델은 공동체적 에너지를 창출해내는 한국인의 잠재력 활용, 통제와 자율의 융합형 제도 개선, 미래지향적 협력관계를 위한 기업들의 행동변화 등 세 가지 요인을 핵심으로 할 필요가 있다. 한국형 모델의 실현을 위해 필요한 정부의 역할과 과제, 그리고 동반성장위원회의 역할에 대해서도 논의하고자 한다.

5G에서 V2X를 위한 End to End 모델 및 지연 성능 평가 (End to End Model and Delay Performance for V2X in 5G)

  • 배경율;이홍우
    • 지능정보연구
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    • 제22권1호
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    • pp.107-118
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    • 2016
  • 2020년경 우리에게 모습을 보이게 될 5G 이동통신은 IoT, V2X 등을 비롯하여 다양한 서비스를 고객들에게 제공할 것으로 예상되며, 이러한 서비스를 제공하기 위한 요구사항은 꾸준히 수준을 높여오던 고속 데이터 속도 외에도, 신뢰도, 그리고 실시간 서비스를 위한 지연 감소 등이 가장 중요한 고려사항이 될 것으로 전망된다. 이러한 이유는 5G의 주요 응용분야로 고려되는 분야인 M2M, IoT, Factory 4.0 등의 서비스를 위해서는 기존의 속도뿐 아니라, 특히 지연 및 신뢰성이 매우 중요하게 고려되어야 한다. 특히, 교통관제 등 자동차를 기반으로 하는 다양한 V2X(Vehicle to X)를 활용한 지능형 교통관제 시스템 및 서비스에서는 요구사항이 가장 높은 수준으로 고려될 수 있다. 5G 이동통신을 위하여 세계 각국의 표준화 기구들은 서비스를 규정하고 이를 요구사항에 따라 그룹화하여, 서비스의 시나리오 와 기술적 요구사항을 도출하였고, 최근에는 이러한 시나리오를 위한 요구사항의 수준이 어느 정도 합의에 다다르고 있다. 도출된 서비스 시나리오는 5개이며 이는 다음과 같다. 첫 번째 시나리오는 빠른 데이터 전송이 필요한 서비스로 가상 사무공간의 3차원 정보의 전송을 위해 높은 품질의 데이터를 요구한다. 두 번째 시나리오는 운동장, 콘서트장, 백화점과 같이 군중이 몰린 곳에서도 합리적인 이동통신 광대역 서비스 제공하는 경우이며, 세 번째는 이동 중에 일정 수준의 서비스를 제공하는 경우이고, 네 번째 경우는 지연 및 신뢰도에 대한 매우 강한 요구사항을 갖는 경우이며, M2M 통신과 같이 실시간성 보안 및 산업을 위한 응용 등의 예가 해당된다. 마지막으로 다섯 번째는 유비퀴터스 통신의 예이며, 다양한 요구사항을 가진 많은 수의 디바이스에 대한 효과적인 조정하는 경우를 예로 들 수 있다. 5G 통신은 또한 차세대 망의 구조를 고려하여 SDN(Software Defined Network)기반의 구조를 채택하고 있는데, 이러한 망의 구조는 지연과 신뢰도와 밀접한 관계를 갖고, 최악조건의 경우를 위한 SDN을 고려한 망 구조측면의 검토가 필요하다. 다양한 요구사항 중 5G에서 가장 주요시 고려 되어야 할 지연 및 신뢰도에 가장 적합한 시나리오는 지능형 교통 시스템 및 서비스 환경에서의 응급상황이다. 자동차는 매우 빠른 속도로 5G의 작은 셀들을 지나가고, 응급상황에 전달해야 하는 메시지는 매우 짧은 시간에 전달 및 처리되어야 하는 시나리오로 지연에 민감한 최악조건의 대표적인 예라고 생각할 수 있다. 본 논문에서는 V2X의 응급상황에서 SDN 망 구조 및 정보흐름의 규모에 대한 시뮬레이션을 통하여 시스템 수준의 분석을 진행하였다.

국내 지진활동 및 지각구조 연구동향 (Recent Research for the Seismic Activities and Crustal Velocity Structure)

  • 김성균;전명순;전정수
    • 자원환경지질
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    • 제39권4호
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    • pp.369-384
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    • 2006
  • 유라시아판 동남쪽에 위치한 한반도는 판경계로부터 수백 km 떨어진 판내지역에 해당하며, 판내부 지진은 판경계부에서의 지진에 비해 발생하는 지진에 비해 숫자가 상대적으로 적고 크기도 작을 뿐만 아니라 발생 위치도 매우 불규칙한 편이다. 이는 단층의 활동주기가 매우 길다는 것을 의미하므로, 약 2,000년 동안의 지진역사가 기록되어 있는 우리나라는 이들 자료를 정확히 분석하여 역사시대 동안에 발생한 지진의 활동도 및 특성 등을 규명하여야 한다. 역사지진의 자료에 의하면 지진활동은 조선 중기 즉 16-18 세기에 특히 활발했으며 높은 지진활동의 기간은 중국 북동부와 일치하고 있다. 이는 이 두지역의 지진활동이 밀접하게 연관되어 있음을 시사한다. 역사지진 및 계기지진 자료에 의하면 대체로 서해안쪽이 활발하며, 한반도 남동부에서 서북서 방향으로 활발한 양상을 보여준다. 우리나라에서의 근대적 지진관측은 1905년 최초로 인천관측소가 설치되어 광복이전 6개소의 지진관측소를 운영하였다. 그 후 지진관측 공백기를 거쳐 1963년 서울에 세계표준지진계가 설치되었으며 1990 년 초에 기상청은 중앙집중식 12개소의 관측소를 본격적으로 운영하기 시작하였다. 그 후 지속적인 확장을 통해 기상청에서는 속도계관측소 35개소, 가속도 관측소 75개소를, 한국지질자원연구원은 32개소의 속도계관측소, 16개소의 가속도 관측소를, 한국원자력안전기술원은 4개소의 속도계 및 가속도 관측소를, 한국전력연구원은 13개소의 속도계 및 기속도 관측소를 운영하고 있다..27개 지진의 발생원인을 분석한 결과 한반도 및 인접지역에서 발생한 지진의 대부분은 주향이동 단층 운동에 의한 메카니즘과 다소의 역단층 운동이 첨가된 단층운동 특성을 보여준다. 한반도 및 주변에서 단층작용을 일으킨 주응력 방향은 거의 수평한 동북동-서남서 방향으로 같은 판내 지역인 북동부 중국 지역의 주응력 방향과 매우 유사하고 동해 동부와는 상당한 차이를 보인다. 이는 한반도 및 그 주변에서 지진을 일으키는 주응력은 동쪽에서 유라시아판 밑으로 침강하는 태평양판의 영향뿐만 아니라 서남쪽에서 충돌하는 인도판의 영향도 상당히 작용하는 것으로 해석된다. 지각 속도구조는 지진이 발생한 진원의 위치와 지진규모를 정확히 알아내는데 필수적이다. 그 동안 국내 지진관측망 미비, 한반도 내부의 낮은 지진 발생 빈도 등의 이유로 양질의 지진자료를 구하기 어려워 지진자료를 이용한 지각속도 구조에 대한 연구가 극히 제한적으로 이루어질 수밖에 없었다. 그러나 최근에 국내의 여러 지친관측망에서 축적된 지진기록과 반사 및 굴절 탄성파 탐사를 수행하여 종합적으로 지각 속도구조를 규명하기 시작하였다. 이와 같은 인공발파를 이용한 지각속도구조를 규명하기 위해서는 많은 인원과 예산을 필요로 하므로 관련분야의 전문가들의 적극적인 참여가 필요한 상황이다.

뉴럴 텐서 네트워크 기반 주식 개별종목 지식개체명 추출 방법에 관한 연구 (A Study on Knowledge Entity Extraction Method for Individual Stocks Based on Neural Tensor Network)

  • 양윤석;이현준;오경주
    • 지능정보연구
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    • 제25권2호
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    • pp.25-38
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    • 2019
  • 정보화 시대의 넘쳐나는 콘텐츠들 속에서 사용자의 관심과 요구에 맞는 양질의 정보를 선별해내는 과정은 세대를 거듭할수록 더욱 중요해지고 있다. 정보의 홍수 속에서 사용자의 정보 요구를 단순한 문자열로 인식하지 않고, 의미적으로 파악하여 검색결과에 사용자 의도를 더 정확하게 반영하고자 하는 노력이 이루어지고 있다. 구글이나 마이크로소프트와 같은 대형 IT 기업들도 시멘틱 기술을 기반으로 사용자에게 만족도와 편의성을 제공하는 검색엔진 및 지식기반기술의 개발에 집중하고 있다. 특히 금융 분야는 끊임없이 방대한 새로운 정보가 발생하며 초기의 정보일수록 큰 가치를 지녀 텍스트 데이터 분석과 관련된 연구의 효용성과 발전 가능성이 기대되는 분야 중 하나이다. 따라서, 본 연구는 주식 관련 정보검색의 시멘틱 성능을 향상시키기 위해 주식 개별종목을 대상으로 뉴럴 텐서 네트워크를 활용한 지식 개체명 추출과 이에 대한 성능평가를 시도하고자 한다. 뉴럴 텐서 네트워크 관련 기존 주요 연구들이 추론을 통해 지식 개체명들 사이의 관계 탐색을 주로 목표로 하였다면, 본 연구는 주식 개별종목과 관련이 있는 지식 개체명 자체의 추출을 주목적으로 한다. 기존 관련 연구의 문제점들을 해결하고 모형의 실효성과 현실성을 높이기 위한 다양한 데이터 처리 방법이 모형설계 과정에서 적용되며, 객관적인 성능 평가를 위한 실증 분석 결과와 분석 내용을 제시한다. 2017년 5월 30일부터 2018년 5월 21일 사이에 발생한 전문가 리포트를 대상으로 실증 분석을 진행한 결과, 제시된 모형을 통해 추출된 개체명들은 개별종목이 이름을 약 69% 정확도로 예측하였다. 이러한 결과는 본 연구에서 제시하는 모형의 활용 가능성을 보여주고 있으며, 후속 연구와 모형 개선을 통한 성과의 제고가 가능하다는 것을 의미한다. 마지막으로 종목명 예측 테스트를 통해 본 연구에서 제시한 학습 방법이 새로운 텍스트 정보를 의미적으로 접근하여 관련주식 종목과 매칭시키는 목적으로 사용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

전이학습 기반 다중 컨볼류션 신경망 레이어의 활성화 특징과 주성분 분석을 이용한 이미지 분류 방법 (Transfer Learning using Multiple ConvNet Layers Activation Features with Principal Component Analysis for Image Classification)

  • 바트후 ?바자브;주마벡 알리하노브;팡양;고승현;조근식
    • 지능정보연구
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    • 제24권1호
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    • pp.205-225
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    • 2018
  • Convolutional Neural Network (ConvNet)은 시각적 특징의 계층 구조를 분석하고 학습할 수 있는 대표적인 심층 신경망이다. 첫 번째 신경망 모델인 Neocognitron은 80 년대에 처음 소개되었다. 당시 신경망은 대규모 데이터 집합과 계산 능력이 부족하여 학계와 산업계에서 널리 사용되지 않았다. 그러나 2012년 Krizhevsky는 ImageNet ILSVRC (Large Scale Visual Recognition Challenge) 에서 심층 신경망을 사용하여 시각적 인식 문제를 획기적으로 해결하였고 그로 인해 신경망에 대한 사람들의 관심을 다시 불러 일으켰다. 이미지넷 첼린지에서 제공하는 다양한 이미지 데이터와 병렬 컴퓨팅 하드웨어 (GPU)의 발전이 Krizhevsky의 승리의 주요 요인이었다. 그러므로 최근의 딥 컨볼루션 신경망의 성공을 병렬계산을 위한 GPU의 출현과 더불어 ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터의 가용성으로 정의 할 수 있다. 그러나 이러한 요소는 많은 도메인에서 병목 현상이 될 수 있다. 대부분의 도메인에서 ConvNet을 교육하기 위해 대규모 데이터를 수집하려면 많은 노력이 필요하다. 대규모 데이터를 보유하고 있어도 처음부터 ConvNet을 교육하려면 많은 자원과 시간이 소요된다. 이와 같은 문제점은 전이 학습을 사용하면 해결할 수 있다. 전이 학습은 지식을 원본 도메인에서 새 도메인으로 전이하는 방법이다. 전이학습에는 주요한 두 가지 케이스가 있다. 첫 번째는 고정된 특징점 추출기로서의 ConvNet이고, 두번째는 새 데이터에서 ConvNet을 fine-tuning 하는 것이다. 첫 번째 경우, 사전 훈련 된 ConvNet (예: ImageNet)을 사용하여 ConvNet을 통해 이미지의 피드포워드 활성화를 계산하고 특정 레이어에서 활성화 특징점을 추출한다. 두 번째 경우에는 새 데이터에서 ConvNet 분류기를 교체하고 재교육을 한 후에 사전 훈련된 네트워크의 가중치를 백프로퍼게이션으로 fine-tuning 한다. 이 논문에서는 고정된 특징점 추출기를 여러 개의 ConvNet 레이어를 사용하는 것에 중점을 두었다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 직접 추출된 차원적 복잡성을 가진 특징점을 적용하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 우리는 여러 ConvNet 레이어에서 추출한 특징점이 이미지의 다른 특성을 처리한다는 것을 발견했다. 즉, 여러 ConvNet 레이어의 최적의 조합을 찾으면 더 나은 특징점을 얻을 수 있다. 위의 발견을 토대로 이 논문에서는 단일 ConvNet 계층의 특징점 대신에 전이 학습을 위해 여러 ConvNet 계층의 특징점을 사용하도록 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 세단계로 이루어져 있다. 먼저 이미지 데이터셋의 이미지를 ConvNet의 입력으로 넣으면 해당 이미지가 사전 훈련된 AlexNet으로 피드포워드 되고 3개의 fully-connected 레이어의 활성화 틀징점이 추출된다. 둘째, 3개의 ConvNet 레이어의 활성화 특징점을 연결하여 여러 개의 ConvNet 레이어의 특징점을 얻는다. 레이어의 활성화 특징점을 연결을 하는 이유는 더 많은 이미지 정보를 얻기 위해서이다. 동일한 이미지를 사용한 3개의 fully-connected 레이어의 특징점이 연결되면 결과 이미지의 특징점의 차원은 4096 + 4096 + 1000이 된다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 추출 된 특징점은 동일한 ConvNet에서 추출되므로 특징점이 중복되거나 노이즈를 갖는다. 따라서 세 번째 단계로 PCA (Principal Component Analysis)를 사용하여 교육 단계 전에 주요 특징점을 선택한다. 뚜렷한 특징이 얻어지면, 분류기는 이미지를 보다 정확하게 분류 할 수 있고, 전이 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위해 특징점 선택 및 차원축소를 위해 PCA를 사용하여 여러 ConvNet 레이어의 특징점과 단일 ConvNet 레이어의 특징점을 비교하고 3개의 표준 데이터 (Caltech-256, VOC07 및 SUN397)로 실험을 수행했다. 실험결과 제안된 방법은 Caltech-256 데이터의 FC7 레이어로 73.9 %의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 75.6 %의 정확도를 보였고 VOC07 데이터의 FC8 레이어로 얻은 69.2 %의 정확도와 비교하여 73.1 %의 정확도를 보였으며 SUN397 데이터의 FC7 레이어로 48.7%의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 52.2%의 정확도를 보였다. 본 논문에 제안된 방법은 Caltech-256, VOC07 및 SUN397 데이터에서 각각 기존에 제안된 방법과 비교하여 2.8 %, 2.1 % 및 3.1 %의 성능 향상을 보였다.