In this paper, we present background modeling method based on Gaussian mixture model to subtract background for night-time video surveillance. In night-time video, it is hard work to distinguish the object from the background because a background pixel is similar to a object pixel. To solve this problem, we change the pixel of input frame to more advantageous value to make the Gaussian mixture model using scaled histogram stretching in preprocessing step. Using scaled pixel value of input frame, we then exploit GMM to find the ideal background pixelwisely. In case that the pixel of next frame is not included in any Gaussian, the matching test in old GMM method ignores the information of stored background by eliminating the Gaussian distribution with low weight. Therefore we consider the stacked data by applying the difference between the old mean and new pixel intensity to new mean instead of removing the Gaussian with low weight. Some experiments demonstrate that the proposed background modeling method shows the superiority of our algorithm effectively.
The purpose of this study is to measure the trade insurance's macroeconomic effects by analyzing the causality between major economic variables(GDP per capita, market interest rate, inflation, unemployment rate, exchange rate) and trade insurance variable. I conducted empirical analyses using First-difference GMM(Generalized Method of Moments), System GMM and Panel-VAR Model, with panel data from 11 countries(Korea, United States, Japan, BRICs, Indonesia, Singapore, Hong Kong, Vietnam) between 1992 and 2011. There are several important findings. Above all, Trade insurance is positively and significantly related to GDP. This results show that trade insurance serves to increase economic growth. In other words, trade insurance leads to economic growth by helping increase GDP per capita. Especially, trade insurance negatively related to unemployment rate, it is for sure that trade insurance contribute to decrease unemployment rate. And trade insurance helps control of inflation. It is also confirmed that trade insurance contributes to price stability, which in turn serves to stabilize the overall economy. And this research finds as uncertainty in the market increases, seen it as increase of exchange rate, increasing trade insurance supply is stabilize the exchange rate.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2015.05a
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pp.407-409
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2015
In this paper, a hardware implementation of MOD(Moving Object Detection) algorithm is described, which is based GMM(Gaussian Mixture Model) and background subtraction. The EGML(Effective Gaussian Mixture Learning) is used to model and update background. Some approximations of EGML calculations are applied to reduce hardware complexity, and pipelining technique is used to improve operating speed. Gaussian parameters are adjustable according to various environment conditions to achieve better MOD performance. MOD processor is verified by using FPGA-in-the-loop verification, and it can operate with 109 MHz clock frequency on XC5VSX95T FPGA device.
This study intends to analyze the trend of employment rate of men aged 55~64 in 15 OECD countries from 1980 to 2005. Furthermore, this study means to examine the determinants of men aged 55~64 in 15 OECD countries to support the labor force participation among them. The analysis is based on the data of OECD, ILO and LIS. The analysis method is Arellano and Bond(1981)'s difference GMM which used instrumental variables by dynamic panel model which estimates state dependency of labor market participation and individual panel's heterogeneity. The main results from this analysis are summarized in three points. First, the employment rates of men aged 55~64 had decreased until the middle of the 1990s, while that has been increasing since 1995. Second, the sate dependency strongly worked in the employment rates of 55~64 men and positive period effect was observed for 1980~2005. This study cannot find the pull effect of public pension, while labor market push effect have negatively affected. Third, temporary work rates had contributed to increase the employment rate of men aged 55~64 for 1996~2005. The poverty has become the mechanism of the labor.
Since the previous studies on the effects of trade liberalization implicitly assume that trade liberalization affects economic performance only in any point in time, they inevitably are static. Static evaluations fail to account for cumulative dynamic effects of trade liberalization that affect continuously economic performance. This paper tries to fill this gap of the previous studies in this field, estimating cumulative effects of trade liberalization on economic performance by employing an dynamic version of empirical model. One of important empirical issue is controlling bias from endogeneity. To resolve this problem, this paper employes system GMM that uses lagged first-differences as instruments for level equations and lagged levels as instruments for first-differences equations. It improves upon cross-section estimators because it controls for the potential bias induced by the omission of industry-specific effects and the endogeneity of all regressors. This study investigates the effects of trade liberalization in Korean manufacturing for the period from 1988 to 2005 and finds that cumulative dynamic effects of trade liberalization are present and bigger than static effects.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.12
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pp.2213-2220
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2017
This paper proposes an efficient approach for hardware implementation of moving object detection (MOD) processor using effective Gaussian mixture learning (EGML)-based background subtraction method. Arithmetic units used in background generation were implemented using LUT-based approximation to reduce hardware complexity. Hardware resources used for both background subtraction and Gaussian probability density calculation were shared. The MOD processor was verified by FPGA-in-the-loop simulation using MATLAB/Simulink. The MOD performance was evaluated by using six types of video defined in IEEE CDW-2014 dataset, which resulted the average of recall value of 0.7700, the average of precision value of 0.7170, and the average of F-measure value of 0.7293. The MOD processor was implemented with 882 slices and block RAM of $146{\times}36kbits$ on Virtex5 FPGA, resulting in 60% hardware reduction compared to conventional design based on EGML. It was estimated that the MOD processor could operate with 75 MHz clock, resulting in real-time processing of $800{\times}600$ video with a frame rate of 39 fps.
This study focus on a economic value of the Big Data technologies by real options model using big data technology company's stock price to determine the price of the economic value of incremental assessed value. For estimating stochastic process of company's stock price by big data technology to extract the incremental shares, Generalized Moments Method (GMM) are used. Option value for Black-Scholes partial differential equation was derived, in which finite difference numerical methods to obtain the Big Data technology was introduced to estimate the economic value. As a result, a option value of big data technology investment is 38.5 billion under assumption which investment cost is 50 million won and time value is a about 1 million, respectively. Thus, introduction of big data technology to create a substantial effect on corporate profits, is valuable and there are an effects on the additional time value. Sensitivity analysis of lower underlying asset value appear decreased options value and the lower investment cost showed increased options value. A volatility are not sensitive on the option value due to the big data technological characteristics which are low stock volatility and introduction periods.
Despite many theoretical and empirical studies, general causality between IPRs system, firm technological innovation and financial performance is not clear. This study notices that the core factor to create financial performance is different by each industry. The study analyzed the effect of IPRs system on innovation and economic growth targeting 3 industries; pharmaceutical industry to which the basic track of creating performance is applied (strengthening IPRs${\rightarrow}$increasing R&D input/output${\rightarrow}$increasing sales); semiconductor industry where the relationship between stronger IPRs and R&D input/output is weak; and shipbuilding industry which has weak correlation between R&D and sales. It used panel data for 15 years since TRIPs when the patent institution in Korea reached up to the level of advanced countries, and applied the dynamic regression model which estimates the fixed effect model with difference-GMM. As a result, stronger IPRs increased R&D input/output, and financial performance in pharmaceutical industry, but has no influence on semiconductor and shipbuilding industries. That is, it is necessary to customize the construction of system and policy for strengthening IPRs by each industry, and unitary strengthening or weakening may have no significant impact on financial performance improvement in specific sectors.
Since Japanese government took reformative measures of public investment in the period of 2000s, this paper investigates how the economic effects of public investments has improved in the period of 2000s. The empirical findings do not show that the output elasticity with respect to public capital has been higher in the 2000s than that of 1990s. Rather, some output elasticity estimates for 2000s has lowered after the advent of year 2000. In addition, the impact of public capital on the productivity of private capital has not improved in the 2000s compared with that of 1990s in Japan. Another major finding shows that the crowding-out effect of public investment has been stronger in the 2000s than before. Those findings imply that the reforms done by Japanese government in the 2000s regarding public investment do not spread out into the private aggregate production and investment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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