http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
김규영 대한교통학회 2016 대한교통학회 학술대회지 Vol.75 No.-
현재 철도 역사와 같은 대형건물에서는 안전사고 및 화재, 테러와 같은 돌발 상황 발생 시 적절한 상황 판단이 어렵고 대피 시스템의 부재로 대량의 인명 피해가 발생할 가능성이 크다. 본 연구의 목표는 철도 역사에서 빈번히 일어나는 계단 및 에스컬레이터에 의한 낙상사고, 선로에서 떨어져서 발생하는 추락사고, 화재 사고 등 다양한 돌발 상황에 대해 실시간 선제적 안전관리가 가능한 철도역사 통합 안전관리 자동화 시스템 기술을 개발하는 것이다. 그래서 본 연구에서는 영상을 기반으로 한 화재 감지 소프트웨어를 개발하였고, 실시간 사고 발생 확인 및 사후 관리가 가능한 웹기반 멀티센서 모니터링 시스템을 개발하였다. 영상 기반 화재 감지 소프트웨어를 멀티센서 모니터링 시스템에 탑재하여 화재가 발생하면 모니터링 시스템에서 모니터링 요원에게 경보 알람을 제공함으로써 골든타임 확보가 가능하도록 하였다. 추후 연구에서는 상황전파 시스템과 대피유도 시스템 개발 및 연동을 통해 실시간으로 사고 처리 및 상황대처를 하고 빠른 대피 유도를 수행하여 인명 및 재산 피해를 최소화할 수 있는 철도역사 스마트 대피관리 시스템 기술을 개발하고자 한다.
김규영,이근후,김재호,박장식,Kim, Gyu-Yeong,Lee, Geun-Hoo,Kim, Jae-Ho,Park, Jang-Sik 한국전자통신학회 2013 한국전자통신학회 논문지 Vol.8 No.8
본 논문에서는 최적 특징점 선택기법를 적용한 다중 최적 Adaboost 분류기를 기반으로 새로운 차량 검출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 2 가지 주요 모듈로 구성된다. 첫 번째는 설치된 카메라의 사이트 모델링을 이용한 영상 스케일링을 기반으로 하는 이론적 DDISF(Distance Dependent Image Scaling Factor) 모듈이며, 두 번째는 차량과 카메라의 거리에 대응하는 최적 Haar-like 특징을 활용하는 것이다. 실험 결과 제안하는 알고리즘은 기존의 방법에 비하여 인식 성능이 개선됨을 확인하였다. 제안하는 알고리즘은 96.43% 의 인식률과 약 3.77%의 오검출이 발생하였다. 이러한 성능은 기존의 표준 Adabooost 알고리즘에 비하여 각각 3.69%와 1.28% 의 성능을 개선한 것이다. A new vehicle detection algorithm based on the multiple optimal Adaboost classifiers with optimal feature selection is proposed. It consists of two major modules: 1) Theoretical DDISF(Distance Dependent Image Scaling Factor) based image scaling by site modeling of the installed cameras. and 2) optimal features selection by Haar-like feature analysis depending on the distance of the vehicles. The experimental results of the proposed algorithm shows improved recognition rate compare to the previous methods for vehicles and non-vehicles. The proposed algorithm shows about 96.43% detection rate and about 3.77% false alarm rate. These are 3.69% and 1.28% improvement compared to the standard Adaboost algorithmt.
공급업체의 사회화 과정과 통합이 관계자본과 성과에 미치는 영향
김규영,한부길,강인호 한국유통학회 2012 한국유통학회 학술대회 발표논문집 Vol.2012 No.2
과거 마케팅 경로와 관련된 연구들은 주로 제조업체와 유통업체 간 관계를 다룬 전방경로 중심의 연구이었고, 제조업체와 공급업체 간 관계를 다룬 후방경로에 대해서는 관심이 적어왔다. 때문에 마케팅 경로 연구 결과들을 공급체인 전체에 적용하는데는 여러 가지 한계를 가지고 있어 왔다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위해 공급체인의 후방경로에서 일어나는 관계관리에 관해 다루고 있다. 구체적으로 본 연구는 공급체인 구성원인 구매자와 공급자의 관계를 강화시키기 위한 공급체인관리 전략 중 사회화 과정과 공급업체 통합이 관계자본과 관계만족, 그리고 재무적 성과에 어떠한 영향을 미치는 지 규명하고 있다. 총 100개의 공급업체를 대상으로 설문조사를 실시하였고, PLS(Partial Least Square) 구조모형분석을 이용해 분석한 결과 첫째, 제조업체의 공급업체 사회화 과정은 관계자본의 구성개념 중 투명성을 강화하였고, 공급업체 통합은 신뢰와 투명성, 파트너 상호작용 등 관계자본의 모든 구성개념들을 강화하였다. 하지만 사회화과정은 신뢰와 파트너 상호작용에 유의적인 영향을 미치지 않았다. 한편 관계자본이 공급체인 성과에도 긍정적인 영향을 미쳤는데, 신뢰는 거래만족과 재무성과를 모두 강화하였고, 파트너 상호작용은 재무성과를 강화하였다. 하지만 투명성은 거래관계 만족과 재무성과에 유의적인 영향을 미치지 않았다.