• Title/Summary/Keyword: 좋은-나쁜

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Selective Iris Image Algorithms Using Discrete Cosine Transform (이산 코사인 변환 기법을 이용한 선택적인 홍채영상 알고리즘)

  • Kim, Chan Joong;Kim, Jai-Hoon;Choi, Bok Chun
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2010.11a
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    • pp.1169-1172
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    • 2010
  • 대부분의 홍채인식 시스템의 전반부를 살펴보면 카메라를 통한 이미지를 획득 후 전처리 과정에서 동공의 경계를 잡는 과정이 수행된다. 카메라를 통한 이미지 획득 시 초점이 좋은 이미지와 나쁜 이미지가 같이 획득이 된다. 초점이 나쁜 이미지는 동공의 경계를 잡는 과정에 있어서 좋은 이미지보다 시간이 오래 걸리기 마련이다. 이에 본 논문에서는 영상획득 후 동공의 경계를 잡는 과정 전에 DCT(Discrete Cosine Transform)를 이용한 선명도 측정하는 방법을 제안한다. 카메라를 통한 영상을 획득한 후 초점이 좋은 영상과 나쁜 영상을 구분하게 되고 초점이 좋은 영상만을 선택하여 다음 과정인 동공의 경계를 잡는 작업을 수행하게 된다. 제안하는 방법은 DCT를 이용한 이미지의 선별 작업에 시간이 소비 되지만 나쁜 영상을 이용하여 동공의 경계를 잡느라 걸리는 시간을 줄일 수 있는 장점을 기대할 수 있다. 우선적으로 수학적 분석을 통하여 23%의 속도 절감을 통한 성능 개선의 가능성을 보였고, 실제 구현을 통하여 속도 향상이 기대된다.

Yield-related Multi-variate Control Method based on Feature (특성 기반 수율관련 다변량 관리 방안)

  • Lee, Jang-Hui
    • Proceedings of the Korean Society for Quality Management Conference
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    • 2006.11a
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    • pp.217-220
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    • 2006
  • 본 연구는 수율에 영향을 주는 변수들이 많이 존재하고 그들 간의 복잡한 상호 작용에 의한 수율변동이 예상되는 환경에서 기존의 관리도를 개별 공정에서 별도로 운영하여 관리하는 것이 아니라 모든 변수 중에서 상호 작용을 가지는 변수들의 조합을 특성으로 정의하고 이들의 변동을 관리함으로써 수율변동을 효과적이고 쉽게 관리할 수 있는 방안을 제시하였다. 즉, 과거에 생산된 제품 중에서 수율이 좋은 것과 나쁜 것을 구분하고 좋은 것과 나쁜 것에 대해 각각 특성을 정의하고 특성 변화의 패턴을 추출하여 향후 새로 만들어지는 제품의 패턴이 어느것과 더욱 유사한지를 규명하여 수율 이상을 사전 예방할 수 방법이다.

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벤처경영-보수적 검토와 진보적 선택

  • Gang, Dae-Jin
    • Venture DIGEST
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    • s.31
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    • pp.9-9
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    • 2003
  • 현재의 사업에 집중하면서 미래의 사업을 준비해야 되는 게 기업의 입장이다. 좋은 기회와 나쁜 기회는 주변에 있다. 어떤 것을 선택하느냐. 어떻게 해야 좋은 기회를 잡을 수 있는가는 의사결정자의 책임이다. 검토는 보수적으로 하되 선택은 진보적으로 하는 것이 필요하다.

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Effects of Lavandula angustifolia aroma on electroencephalogram in male adults with good sleep quality and poor sleep quality (라벤더향이 수면질이 좋은 남자 성인과 수면질이 나쁜 남자 성인의 뇌파에 미치는 영향)

  • Jung, Hanna;Choi, Hyun Ju
    • Science of Emotion and Sensibility
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    • v.15 no.4
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    • pp.453-468
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    • 2012
  • This study investigated the effects of Lavandula angustifolia (L. angustifolia) aroma on the brain electrical activity evaluated by an electroencephalogram (EEG) in the male adults since many researches were performed with females and few with males. Sleep quality of 35 male adults were analyzed by Pittsburgh sleep quality index, and they were divided into two groups of good sleep quality and poor sleep quality. EEG electrodes were attached at the frontal (F3, F4), temporal (T3, T4), occipital (O1, O2), and parietal (P3, P4) regions according to the International 10-20 system. EEG was measured for 3 min per each period of before, during, and after L. angustifolia aromatherapy. Subjects with good sleep quality showed increases in the delta power at the parietal region of both cerebral hemispheres and in the theta power at the temporal region of right hemisphere (p<0.05), and a decrease in the alpha at the parietal region of both cerebral hemispheres (p<0.05). And subjects with poor sleep quality showed increases in the delta power at the frontal region of left cerebral hemisphere and in the theta power at the frontal region of both hemispheres (p<0.05). It is concluded that L. angustifolia aroma has effects on decreasing an awakening status related-brain wave and increasing the sleep status related-brain waves in the male adults with good sleep quality, and has also effects on increasing the sleep status related-brain waves in the male adults with poor sleep quality.

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News Impacts and the Asymmetry of Oil Price Volatility (뉴스충격과 유가변동성의 비대칭성)

  • Mo, SooWon
    • Environmental and Resource Economics Review
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    • v.13 no.2
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    • pp.175-194
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    • 2004
  • Volumes of research have been implemented to estimate and predict the oil price. These models, however, fail in accurately predicting oil price as a model composed of only a few observable variables is limiting. Unobservable variables and news that have been overlooked in past research, yet have a high likelihood of affecting the oil price. Hence, this paper analyses the news impact on the price. The standard GARCH model fails in capturing some important features of the data. The estimated news impact curve for the GARCH model, which imposes symmetry on the conditional variances, suggests that the conditional variance is underestimated for negative shocks and overestimated for positive shocks. Hence, this paper introduces the asymmetric or leverage volatility models, in which good news and bad news have different impact on volatility. They include the EGARCH, AGARCH, and GJR models. The empirical results showed that negative shocks introduced more volatility than positive shocks. Overall, the AGARCH and GJR were the best at capturing this asymmetric effect. Furthermore, the GJR model successfully revealed the shape of the news impact curve and was a useful approach to modeling conditional heteroscedasticity.

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