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- 저자 : 한음 ( Han Eum ) (검색결과 22 건)
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한음 ( Han Eum ),윤일수 ( Yun Ii-soo ),김다희 ( Kim Da-hee ),박성호 ( Park Sung-ho ),김예진 ( Kim Ye-jin ) 한국도로교통공단 2022 교통안전연구 Vol.41 No.1
본 연구는 노면표시에 사용되는 도료와 유리알의 종류에 따른 선, 기호, 문자 등 노면표시 요소의 시간 경과에 따른 재귀반사 성능의 감소 정도를 조사하였다. 노면표시의 재귀반사 성능 감소 효과를 객관적으로 분석할 수 있도록 재귀반사 성능 변화 데이터를 구축하는 실험과 함께 주간 운전자의 시인성을 나타내는 시감(視感) 비교를 통해 시각적인 변화를 관찰하였다. 이를 바탕으로 페인트 종류, 시공 방법, 노면표시 종류, 교통량 등의 재료 및 도로환경 요인에 의해 재귀반사 성능이 어떻게 감소하는지 회귀분석을 통해 살펴보았다. 본 연구의 결과를 통해 사용된 도료와 유리알의 종류별로 재귀반사 성능 저하 추이를 반영하여 재도색 시기를 계획하는 단계에서 노면표시 유지관리에 도움이 될 것으로 판단된다. This study investigated the postconstruction reduction in retroreflective performance over time for different painted road markings, including lines, symbols, and characters. Visual changes were observed via an experiment. We collected data on changes in reflexive performance to objectively analyze the effect of reduced reflexive performance of road markings. Based on this data, we then examined reductions in recursive reflection performance due to factors such as paint type, construction method, road marking type, and traffic and road environment. Taken together, the results of this study suggest that it will be helpful to maintain road markings during the planning stage of the repainting period and to better understand recursive reflection performance deterioration trends for each type of paint and glass grain used.
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커피 브랜드의 아트 컬래버레이션이 브랜드 이미지 형성에 미치는 영향
김한음 ( Han-eum Kim ),임경호 ( Kyung-ho Lim ) 한국디자인트렌드학회 2019 한국디자인포럼 Vol.24 No.3
연구배경 본 연구는 빠르게 급변하는 현대에 들어 기업들 간의 경쟁적 우위선점과 지속적인 브랜드 이미지 확장을 위한 하나의 마케팅 일환으로써 브랜드와 브랜드의 아트 컬래버레이션을 주제로 한 연구이며 국내에서 활발히 소비되고 있는 커피 브랜드와의 협업을 진행한 제품을 통하여 각 브랜드들의 브랜드 이미지 형성방식과 제품의 제공 형태를 분석하고 최종적으로 소비자의 가치향상에 기여할 수 있는 방안들을 모색하는 것에 그 목적이 있다. 연구방법 현재 국내에서 서비스를 제공하고 있는 커피 브랜드 두 곳을 선정하여 최근 5년 이내 진행한 아트 컬래버레이션 사례 두 가지의 현황 및 유형을 분석하고 최종적으로 케빈 레인 켈러의 브랜드 선택 모델을 대입하여 분석을 진행한다. 이에 분석된 결과를 바탕으로 브랜드 이미지 확장 및 형성과 소비자들의 소비 가치 향상에 대한 요인을 분석하는데 그 의의가 있다. 연구결과 총 5가지의 구성요소들을 파악한 후 브랜드 선택모델을 대입하여 분석한 결과, 각 브랜드에 대한 기억 가능성, 전이 가능성, 적용 가능성, 유의미성, 호감성, 보호 가능성에 대한 항목이 대체적으로 높게 분석되어 졌다. 이는 높은 인프라 구축과 인지도를 형성하고 있는 커피 브랜드의 영향이 상당수 작용하였으며 아트 컬래버레이션에 참여한 두 브랜드 모두 상호 작용으로 인한 긍정적 반응이 예상되는 결과이다. 결론 소비자의 브랜드 이미지 형성을 긍정적으로 이끌어내기 위해, 구매욕구 충족과 희소가치 향상을 위한 디자인 및 예술적 감성의 아트 컬래버레이션 형태가 필수적이어야 할 것임을 확인하였다. 이는 급속도로 변화하며 지극히 개인적인 성향이 중시되고 있는 현시대에 맞춰 개인의 개성을 표출할 수 있는 예술적 감성과 실용, 편의성을 더한 아트 컬래버레이션 제품들이 제작되어 진다면 기업의 브랜드 이미지 확장 및 소비자들의 소비가치 향상에 기여할 수 있을 것으로 판단된다. Background This is a study on the subject of brand and brand art culture as part of a marketing campaign for competitive advantage among companies and continuous brand image expansion in fast-changing modern times. Therefore, the purpose of the project is to analyze the brand image formulation and product delivery patterns of each brand through products that have been actively consumed in Korea and to explore ways to eventually contribute to improving consumer value. Methods The two coffee brands currently serving in Korea will be selected to analyze the current status and type of art collaboration cases conducted within the last five years, and finally replace Kevin Lane Keller's brand choice model to conduct an analysis. Based on the results analyzed, the factors for expanding and shaping brand image and improving consumer consumption value are relevant. Result After identifying the five components in total, the analysis by substituting the brand selection model resulted in items for each brand's memory, transmission, applicability, metastasis, applicability, significance, favorability, and protection. This has been largely due to the impact of the coffee brands that are building high infrastructure and creating awareness, and the interaction between the two brands involved in art collaboration is expected. Conclusion It was confirmed that art culture form of design and artistic sensibility should be essential in order to positively induce the formation of a brand image of consumers, to satisfy their desire for purchase and to enhance rare value. It is believed that this will contribute to expanding corporate brand image and improving consumer value through the production of art culture products with artistic sensibility, practicality and convenience that can express individuality in line with the rapidly changing and extremely personal orientation.
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임베디드 디바이스 상에서 작은 물체 탐지를 위한 주성분 분석기반 YOLO
이한음(Han-Eum Lee),허청환(Cheong-Hwan Hur),김현석(Hyun-Seok Kim),황현택(Hyeon-Taek Hwang),강상길(Sang-Gil Kang) 한국정보기술학회 2021 Proceedings of KIIT Conference Vol.2021 No.6
물체 감지는 컴퓨터 비전 분야에서 활발한 연구 분야로 남아 있으며 물체 감지를 해결하기 위한 심층 컨볼루션 신경망 설계를 통해 이 분야에서 상당한 발전과 성공을 거두었다. 이러한 성공에도 불구하고 임베디드 시나리오에서 작은 물체 감지를 위한 네트워크 개발에 가장 큰 장애물 중 하나는 작은 물체에 대한 특징 추출의 어려움이다. 이 작업에서는 작은 물체 감지 작업을 위해 고도로 세분화 된 특징을 추출하는 심층 컨볼루션 신경망 인 PCA 기반 YOLO를 제안한다. 일반적으로 이미지 특징 추출을 위한 컨볼루션 레이어는 이미지의 공통된 특징을 추출하고 정보를 완전 연결 계층으로 전달한다. 여기서 작은 물체에 대한 대부분의 정보가 손실되어 분류가 매우 어렵기 때문에 입력 데이터에 대한 정보를 증폭하여 정보 손실 문제를 해결하기 위해 PCA를 이 프로세스에 통합하여 PCA 기반 YOLO 네트워크를 구축한다. Jetson AGX Xavier 임베디드 모듈에 해당 네트워크를 구축하고, 실험 섹션에서는 총 9가지, 4783개의 드론 이미지를 사용하여 다양한 실험을 수행하여 방법론을 보여준다. Object detection remains an active research area in the field of computer vision, and has achieved significant advances and successes in this field through the design of deep convolutional neural networks to address object detection. Despite this success, one of the biggest obstacles to the development of networks for small object detection in edge and embedded scenarios is the difficulty of feature extraction for small objects. In this work, we introduce PCA-based YOLO, a deep convolutional neural network that extracts highly granular features for small object detection tasks. In general, convolutional layers for feature extraction of images extract common features of images and pass information to fully connected layers, where most of the information on small objects is lost, making classification very difficult. We build a PCA-based YOLO network by integrating PCA into this process to solve the information loss problem by amplifying information about input data. We build the corresponding network on the Jetson AGX Xavier embedded module, and in the experimental section, we perform various experiments using a total of 4783 drone images of nine kinds, showing the methodology.
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포아송 회귀모형과 음이항 회귀모형을 이용한 회전교차로 내 교통사고 예측모형 개발
석한음(Seok, Han Eum),최재헌(Choi, Jae Heon),손영태(Son, Young Tae),김영준(Kim, Young Jun) 대한교통학회 2016 대한교통학회 학술대회지 Vol.75 No.-
국내에서는 2010년을 기점으로 전국적으로 회전교차로 시범사업이 실시되어 설치 및 운영되고 있으나 회전교차로에서의 사고분석에 대한 연구가 아직은 부족한 상황이다. 본 연구에서는 회전교차로의 기하구조와 교통사고 자료를 분석하여 회전교차로에서 발생하는 교통사고의 원인을 파악하고 궁극적으로 사고 발생건수와 그 정도를 줄이고자 하는데 목적이 있다. 이를 위해 2010년 회전교차로 시범사업에서 선정된 회전교차로 중 현장조사 자료가 있는 16개의 회전교차로를 대상으로 포아송 회귀모형과 음이항 회귀모형을 이용하여 분석하였다. 분석결과, 일평균교통량, 중앙교통섬의 지름, 도시/지방부, 회전교차로의 유형의 변수들이 회전교차로 내 교통사고의 모형을 가장 잘 설명할 수 있을 것이라고 판단되었다. 하지만 우리나라 운전자들에게는 아직 회전교차로가 익숙하지 않아 통과방식에 미숙한 운전자들이 많을 것으로 판단하여 통행방법 안내표지판 변수를 추가하였다. 최종적으로 이 5개의 변수로 모형을 구축하였으며, 과산포가 존재하여 음이항 회귀모형을 이용하여 구축하였다.
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