The purpose of this study is to introduce the limit of previously used six sigma quality process evaluation metrics, $Z_{st}$ and $P_{pk}$, and a solution to overcome this drawback by using a metric based on performance evaluation of Z-factor quality innovation. Case analysis on projects from national six sigma contest from 2011 to 2012 is performed and literature review on new drug development HTS (High Throughput Screening) is used to propose innovative performance evaluation metrics. This research shows that experimental study on six sigma evaluation metric, $Z_{st}$ and $P_{pk}$, have no significance difference between industrial type (Manufacturing, Semi-Public Institute, Public Institute) and CTQ type (Product Technology Type CTQ, Process Technology Type CTQ). Following discovery characterize this quality improvement as fixed target type project. As newly developed moving target type of quality innovation performance metric Z-Factor is used for evaluating experimental study, hypothetical analysis suggests that $Z_{st}$ and $P_{pk}$ share different relationship or even show reciprocal relationship. Constraints of the study are relatively small sample size of only 37 projects from past 2 years and conflict on having interview and communication with six sigma quality practitioner for qualitative experimental study. Both moving target type six sigma innovation project and fixed target type improvement project or quality circle enables efficient ways for a better understanding and quality practitioner use by applying quality innovation performance metric. Downside of fixed target type quality performance evaluation metric, $Z_{st}$ and $P_{pk}$, is presented through experimental study. In contrast, advantage of this study is that high throughput requiring product technology, process technology and quantum leap typed innovation effect is evaluated based on precision and accuracy and Z-Factor that enables relative comparison between enterprises is proposed and implemented.
Zia, Muhammad Azam;Zhang, Zhongbao;Chen, Liutong;Ahmad, Haseeb;Su, Sen
Journal of Information Processing Systems
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제13권4호
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pp.987-999
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2017
Extraction of influential people from their respective domains has attained the attention of scholastic community during current epoch. This study introduces an innovative interaction strength metric for retrieval of the most influential users in the online social network. The interactive strength is measured by three factors, namely re-tweet strength, commencing intensity and mentioning density. In this article, we design a novel algorithm called IPRank that considers the communications from perspectives of followers and followees in order to mine and rank the most influential people based on proposed interaction strength metric. We conducted extensive experiments to evaluate the strength and rank of each user in the micro-blog network. The comparative analysis validates that IPRank discovered high ranked people in terms of interaction strength. While the prior algorithm placed some low influenced people at high rank. The proposed model uncovers influential people due to inclusion of a novel interaction strength metric that improves results significantly in contrast with prior algorithm.
In this study, we aimed to illustrate that the thresholding method gives different results when tested on the original and the refined histograms. We use the global thresholding method, the well-known image segmentation method for separating objects and background from the image, and the refined histogram is created by the neighborhood distinction metric. If the original histogram of an image has some large bins which occupy the most density of whole intensity distribution, it is a problem for global methods such as segmentation and contrast enhancement. We refined the histogram to overcome the big bin problem in which sub-bins are created from big bins based on distinction metric. We suggest the refined histogram for preprocessing of thresholding in order to reduce the big bin problem. In the test, we use Otsu and median-based thresholding techniques and experimental results prove that their results on the refined histograms are more effective compared with the original ones.
In [3,4,5], G. Godini introduced a normed almost linear space(nals), generalizing the concept of a normed linear space. In contrast with the case of a normed linear space, tha norm of a nals $(X, $\mid$$\mid$$\mid$ \cdot $\mid$$\mid$$\mid$)$ does not generate a metric on X $(for x \in X \backslash V_X we have $\mid$$\mid$$\mid$ x - x $\mid$$\mid$$\mid$ \neq 0)$.
본 연구는 사례 기반 학습(instance-based learning)의 논리를 활용하여 지가를 추정하였다. 다양한 사례 기반 학습 기법 중 k-최근린법을 이용하였으며, k-최근린법 적용시 유사성을 측정하는 거리척도는 유클리디안 거리를 비롯해 문헌에 비교적 자주 등장하는 10개의 거리척도를 사용하였다. 본 연구에서는 k-최근린법에 의한 10 종류의 예측값 중 가장 우수한 성능을 보이는 1개의 예측값을 최종 가격으로 선택하는 대신, 이들 예측값들을 병합하는 앙상블(ensemble) 기법의 논리를 적용하여 최종 예측값을 결정하였다. 앙상블 기법 중 일종의 잔차 적합 모형인 경사 부스팅 앨고리듬을 적용하여 최종 가격을 정하였다. 본 연구에서는 이러한 사례 기반 학습과 앙상블 기법의 이점을 실증적으로 제시하기 위해 전라남도 해남군 소재 농지를 사례로 하여 가격을 추정하였으며, k-최근린법에 의한 10 종류의 예측값보다 앙상블 기법에 의한 가격이 보다 정확한 것을 확인할 수 있었다.
자연 영상들을 위한 전형적인 지역적 대비 개선 기법을 X-ray 영상에 적용할 경우, X-ray 고유의 특성을 고려하지 않기 때문에 과도한 개선이 이루어지거나 부자연스러운 화질을 생성하는 화상의 결함이 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문은 지역적으로 X-ray 영상을 위한 블록 기반 대비 개선 기법을 제안한다. 먼저 블록 단위로 가중치 누적 분포 변환 함수를 도출하고, 이를 이용한 블록 단위 대비 개선을 수행한다. 다음으로, 블록 기반 중첩을 적용하여 블록화 현상이 제거된 영상을 획득한다. 후처리로 고주파 성분을 강조하여 최종 영상을 획득한다. 모의실험을 통해 제안한 블록 기반 대비 개선 기법이 일반적인 대비 개선 기법보다 정량적인 대비 개선 척도에서 최대 5배 우수함을 확인하였다.
According to the tendency of energy efficiency and environment-friendly chracteristics, demend of High-efficiency lighting using LED(Light Emitting Diode)are being increased actively and applied in various fields. However, In order to adequate application of LED light sources, it is necessary to lighting environment and luminous characteristics of LED light sources. This Study aims to characterize the work-plane lighting environment by LED light sources comparing with fluorescent light sources which are widely used. For the sake of this study, a fluorescent light source and 5 LED light sources were introduced and luminance and correlated color temperature were measured to evaluate luminance contrast. The experimental model is Mock-up which is $4.9m{\times}7.2m$ with a height of 2.9m. The test room was set up partition and desks. Luminance and correlated color temperature were measured work-plane on the desk which was set up local lighting by the Radiant Imaging ProMetric 1400. The optical characteristics data of LED can give a lot of advantages to design LED lighting appliances. Hereafter, the object of research will be conducted to evaluate effects of LED light sources on working performance, survey of visual performance, preference and physiology of subjects.
대사성 골 질환인 골다공증(Osteoporosis)의 조기 진단을 위해 X 선 영상에서 골 밀도를 측정하는 방법이 최근 연구되고 있다. 골 밀도는 X 선 영상에서 뼈가 분리되고, 분리된 영역에서의 픽셀에 의해 BMD가 측정되는데, 개선된 영상에서의 정밀한 뼈 추출이 주요한 요소이므로 X 선 영상의 개선은 골다공증의 조기 진단을 위해 필수적이다. 본 논문에서는 sparse 표현을 도입하여 다중(multiple) 잡음을 갖는 X 선 영상을 개선시키는 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안한 방법의 결과가 기존의 방법인 웨이블릿 BayesShrink 잡음 제거 방법 및 일반적 sparse 표현 모델의 잡음 제거 방법의 결과에 비해 개선됨을 CNR(Contrast to Noise Ratio) 및 cut-view를 통해 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권4호
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pp.1904-1926
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2016
Iris recognition for biometric personnel identification has gained much interest owing to the increasing concern with security today. The image quality plays a major role in the performance of iris recognition systems. When capturing an iris image under uncontrolled conditions and dealing with non-cooperative people, the chance of getting non-ideal images is very high owing to poor focus, off-angle, noise, motion blur, occlusion of eyelashes and eyelids, and wearing glasses. In order to improve the accuracy of iris recognition while dealing with non-ideal iris images, we propose a novel algorithm that improves the quality of degraded iris images. First, the iris image is localized properly to obtain accurate iris boundary detection, and then the iris image is normalized to obtain a fixed size. Second, the valid region (iris region) is extracted from the segmented iris image to obtain only the iris region. Third, to get a well-distributed texture image, bilinear interpolation is used on the segmented valid iris gray image. Using contrast-limited adaptive histogram equalization (CLAHE) enhances the low contrast of the resulting interpolated image. The results of CLAHE are further improved by stretching the maximum and minimum values to 0-255 by using histogram-stretching technique. The gray texture information is extracted by 1D Gabor filters while the Hamming distance technique is chosen as a metric for recognition. The NICE-II training dataset taken from UBRIS.v2 was used for the experiment. Results of the proposed method outperformed other methods in terms of equal error rate (EER).
Here, we present a new framework for histogram equalization in which both local and global contrasts are enhanced using neighborhood metrics. When checking neighborhood information, filters can simultaneously improve image quality. Filters are chosen depending on image properties, such as noise removal and smoothing. Our experimental results confirmed that this does not increase the computational cost because the filtering process is done by our proposed arrangement of making the histogram while checking neighborhood metrics simultaneously. If the two methods, i.e., histogram equalization and filtering, are performed sequentially, the first method uses the original image data and next method uses the data altered by the first. With combined histogram equalization and filtering, the original data can be used for both methods. The proposed method is fully automated and any spatial neighborhood filter type and size can be used. Our experiments confirmed that the proposed method is more effective than other similar techniques reported previously.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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