Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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v.5
no.1
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pp.85-100
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2001
In this paper we propose a block-type parallel preconditioner for solving large sparse nonsymmetric linear systems, which we expect to be scalable. It is Multi-Color Block SOR preconditioner, combined with direct sparse matrix solver. For the Laplacian matrix the SOR method is known to have a nondeteriorating rate of convergence when used with Multi-Color ordering. Since most of the time is spent on the diagonal inversion, which is done on each processor, we expect it to be a good scalable preconditioner. Finally, due to the blocking effect, it will be effective for ill-conditioned problems. We compared it with four other preconditioners, which are ILU(0)-wavefront ordering, ILU(0)-Multi-Color ordering, SPAI(SParse Approximate Inverse), and SSOR preconditioner. Experiments were conducted for the Finite Difference discretizations of two problems with various meshsizes varying up to 1024 x 1024, and for an ill-conditioned matrix from the shell problem from the Harwell-Boeing collection. CRAY-T3E with 128 nodes was used. MPI library was used for interprocess communications. The results show that Multi-Color Block SOR and ILU(0) with Multi-Color ordering give the best performances for the finite difference matrices and for the shell problem only the Multi-Color Block SOR converges.
Journal of the Korean Graphic Arts Communication Society
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v.15
no.1
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pp.31-40
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1997
The objectives of color reproduction in printing, photography, and digital hard-copy is an important problem. The Color is obsorved differently from illumination an obsorvation condition, and varied according to individual taste. Generally, the color reproduction system is designed with colorimetric color reproduction method. But the color gamut of the color reproduction system is different each other and the one device has nonlinear relationalship between the other. By these reason, to predict the reproduced color based on linear color transform method is difficult. Some methods of non-linear color transform by neural network was proposed. These method was theoretical useful and valid to transform from CIE color to device color. But more studies were needed to realize the non-linear color transform system. In this paper, we described a method to realize the non-linear color transform system by neural network. The optimum structure of the non-linear color transform system was found out. The structure of descrived system has four layer( input, output and two hidden layers.) Input and output layer have 3 units, and a hidden layer has 27 units. We trained 216 color-samples, and estimated the realized color transform system by 1115 color-samples. The average color difference between original color samples and transformed color samples was 2.54.
BIPV (Building Integrated Photovoltaic) supplemented the minimum area problem required when installing existing solar modules. However, in order to apply it to buildings, research was needed to increase the aesthetics of solar modules and use them as a design. Accordingly, modules with color applied to the entire surface of the photovoltaic module were being developed, but there was a disadvantage of low power. Therefore, by dividing and bonding the cell strips, it was possible to improve the output power by applying a shingled technology in which other divided cells overlap in a busbar region where light couldn't be received. Shingled technology was advantageous for color modules because the front busbar part that degrades aesthetics was removed. In this research, four color shingled solar modules (Green, Yellow, Blue, Gray) were manufactured and power degradation was analyzed by measuring transmittance and reflectance. Gray color had 80.83% transmittance, which was 31.31% higher than Yellow, resulting in a power difference of 4.45 W.
Kim, Tae-Ho;Mun, Chang-Su;Park, Su-U;Jeong, Won-Gyo;Do, Yong-Tae
Proceedings of the KIEE Conference
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2003.11b
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pp.231-234
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2003
This paper describes the structure, operation, image processing, and decision making techniques of a color machine vision system designed for the automatic sorting of soybeans. The system consists of feeder, conveyor belt, line-scan camera, lights. ejector, and a PC Unlike manufactured goods, agricultural products including soybeans have quite uneven features. The criteria for sorting good and bad beans also vary depending on inspectors. We tackle these problem by letting the system learn the inspecting parameters from good samples selected manually by a machine user before running the system for sorting. Real-time processing has another importance In the design. Four parallel DSPs are employed to increase the processing speed. When the designed system was tested with real soybeans and the result was successful.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.45
no.3
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pp.149-159
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2008
We present new methods which transfer the color style of a source image into an arbitrary given reference image. Misidentification problem of color cause wrong indexing in low saturation. Therefore, the proposed method do indexing after Image separating chromatic and achromatic color from saturation. The proposed method is composed of the following four steps : In the first step, Image separate chromatic and achromatic color from saturation using threshold. In the second step, image of separation do indexing using cylindrical metric. In the third step, the number and positional dispersion of pixel decide the order of priority for each index color. And average and standard deviation of each index color be calculated. In the final step, color be transferred in Lab color space, and post processing to removal noise and pseudo-contour. Experimental results show that the proposed method is effective on indexing and color transfer.
Purpose: This study was to investigate color distortion by colors and luminous transmittance of lenses with word-color test included in computerized neurocognitive function test (CNT). Methods: 32 subjects aged $21.97{\pm}1.58$ years with no ocular disease and color vision deficiency were selected. Four colors of tinted lenses, which were red, green and blue included in the primary colors of light and pink, and word-color test in CNT to evaluate changes in cognitive function by color distortion were used. Results: Response time was not significantly increased in green, blue, and pink among four colors, but significantly increased in only red color. And response time was significantly increased below 46% of luminous transmittance in red color. Conclusions: It should be cautious and careful of the red-tinted lens choice because red color with below 46% of luminous transmittance can distort colors of objects, and it could be related to safety problem. It is suggested that word-color test could be extensively used for further studies on color recognition.
Importance of color in floral design has been emphasized for long time, but it is difficult to find out standardization of color for floral design and for educational system. Wedding bouquet is major and important part of floral design and it shows same problem. The research is concentrated on color image analysis of wedding bouquet designs which have been submitted for 'Interflora World Cup Competition' with the intention to utilize the study result as the basic information of floral design. Colors of wedding bouquets from 20 different countries were analyzed. All of designers chose high brightness and saturation more for designing the bouquets. Warm colors and cold colors have been taken in similar portion. Blue color has been rarely used and it is probably because of the rarity of blue flowers. This study shows each continent has different color preference. European designers used wide variety of colors while Asian designers preferred red color. From this study, we found that color image scales of wedding bouquets represent 8 images out of 12 representative images. Four exceptions are 'clean', 'elegant', 'gentle' and 'modern' images.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.13
no.6
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pp.710-715
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2003
In this paper, we propose the new emotion recognition method for intelligently recognizing the human's emotion using the template vector and neural network. In the proposed method, human's emotion is divided into four emotion (surprise, anger, happiness, sadness). The proposed method is based on the template vector extraction and the template location recognition by using the color difference. It is not easy to extract the skin color area correctly using the single color space. To solve this problem, we propose the extraction method using the various color spaces and using the each template vectors. And then we apply the back-propagation algorithm by using the template vectors among the feature points). Finally, we show the practical application possibility of the proposed method.
A lot of image quality assessment metrics that can precisely reflect the human visual system (HVS) have previously been researched. The Structural SIMilarity (SSIM) index is a remarkable HVS-aware metric that utilizes structural information, since the HVS is sensitive to the overall structure of an image. However, SSIM fails to deal with color difference in terms of the HVS. In order to solve this problem, the Structural and Hue SIMilarity (SHSIM) index has been selected with the Hue, Saturation, Intensity (HSI) model as a color space, but it cannot reflect the HVS-aware color difference between two color images. In this paper, we propose a new image quality assessment method for a color image by using a CIE Lab color space. In addition, by using a support vector machine (SVM) classifier, we also propose an optimization system for applying optimal metric according to the types of distortion. To evaluate the proposed index, a LIVE database, which is the most well-known in the area of image quality assessment, is employed and four criteria are used. Experimental results show that the proposed index is more consistent with the other methods.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.26
no.6
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pp.853-864
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2002
The purpose of this study was to measure consumption values and to investigate the differences in the process of decision making when purchasing apparel products among groups divided by consumption values. A self-administered questionnaire was distributed to 550 subjects in their 20's and 30's from Sepember 29th to October 25th in 2001; 463 were used for the data analysis. The results of this study were as follows; Consumption values were classified into five factors: Practical/functional value, Social/conformitive value, Subjective/aesthetic value, Epistemic value and Conspicuous value. Subjects were classified into 4 groups based on consumption values: the Conspicuous, the Epistemic, the Social/conformitive and the Indifferent. There were significant differences among the four groups in selected motives in the problem recognition process. Significant differences were found among the groups in own taste & personality in the information search process. Significant difference were also found in the importance of design, color, price, coordination, fashion and self-image in the alternative evaluation process.
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