This research investigated the effect of human resource practices on knowledge sharing. We developed and tested a mediation model of how human resource practices affect shared vision and codes which facilitates knowledge sharing. A field study of the R&D centers in knowledge-intensive industries showed that commitment-based human resource management systems were positively related to shared vision and codes and knowledge sharing, and the relationship between HR practices and knowledge sharing was fully mediated through shared vision and codes. This study contributed to the extant literature pertaining to the antecedents of knowledge sharing through focusing on the role of HR practices and shared vision and codes.
This template provides you with an example of the The CIE Color Appearance Model (CIECAM02) is now widely used for various digital imaging systems including digital displays. The CIECAM02 were intended to be an empirical model, however, some aspects of the model are closely related to the human color vision mechanism. This paper will discuss the relationship between human color vision and color imaging.
Bang Young-Bong;Paik Jamie K.;Shin Bu-Hyun;Lee Choong-Kil
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.4
no.2
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pp.227-235
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2006
For a sophisticated humanoid that explores and learns its environment and interacts with humans, anthropomorphic physical behavior is much desired. The human vision system orients each eye with three-degree-of-freedom (3-DOF) in the directions of horizontal, vertical and torsional axes. Thus, in order to accurately replicate human vision system, it is imperative to have a simulator with 3-DOF end-effector. We present a 3-DOF anthropomorphic oculomotor system that reproduces realistic human eye movements for human-sized humanoid applications. The parallel link architecture of the oculomotor system is sized and designed to match the performance capabilities of the human vision. In this paper, a biologically-inspired mechanical design and the structural kinematics of the prototype are described in detail. The motility of the prototype in each axis of rotation was replicated through computer simulation, while performance tests comparable to human eye movements were recorded.
This study was carried out to analyze the characteristics of the color computer vision to discriminate apple surface color for grading apples by their color. It was intended to develop the techniques to be able to discriminate apple color as precisely as human inspection does. For the purpose, discrimination of apple color by human inspection was checked and justified ; various illumination methods for various frames of the color computer vision(R, G, B, H, S and I frames) were tested ; and several methods to analyze image informations of the color computer vision were tried to evaluate their ability to discriminate apple color close to the human inspection.
Park, Jong-Ho;Kim, Jung-Hwan;Suh, Sung-Ho;Shin, Jang-Kyoo;Lee, Min-Ho
Journal of Sensor Science and Technology
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v.13
no.3
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pp.188-194
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2004
With a remarkable advance in CMOS (complimentary metal-oxide-semiconductor) process technology, a variety of vision sensors with signal processing circuits for complicated functions are actively being developed. Especially, as the principles of signal processing in human retina have been revealed, a series of vision chips imitating human retina have been reported. Human retina is able to detect the edge and motion of an object effectively. The edge detection among the several functions of the retina is accomplished by the cells called photoreceptor, horizontal cell and bipolar cell. We designed a CMOS vision chip by modeling cells of the retina as hardwares involved in edge and motion detection. The designed vision chip was fabricated using $0.6{\mu}m$ CMOS process and the characteristics were measured. Having reliable output characteristics, this chip can be used at the input stage for many applications, like targe tracking system, fingerprint recognition system, human-friendly robot system and etc.
The topic of this paper is the recognition of human activities using egocentric vision, particularly captured by body-worn cameras, which could be helpful for video surveillance, automatic search and video indexing. This being the case, it could also be helpful in assistance to elderly and frail persons for revolutionizing and improving their lives. The process throws up the task of human activities recognition remaining problematic, because of the important variations, where it is realized through the use of an external device, similar to a robot, as a personal assistant. The inferred information is used both online to assist the person, and offline to support the personal assistant. With our proposed method being robust against the various factors of variability problem in action executions, the major purpose of this paper is to perform an efficient and simple recognition method from egocentric camera data only using convolutional neural network and deep learning. In terms of accuracy improvement, simulation results outperform the current state of the art by a significant margin of 61% when using egocentric camera data only, more than 44% when using egocentric camera and several stationary cameras data and more than 12% when using both inertial measurement unit (IMU) and egocentric camera data.
Sugawara, M.;Masaoka, K.;Emoto, M.;Nojiri, Y.;Okano, F.
한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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2006.08a
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pp.81-85
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2006
The ultra-high definition TV system nicknamed "Super Hi-Vision" is a television system with 4000-scanning-line video and 22.2 multichannel sound. NHK has been developing it with the aim of creating a broadcasting system conveying a strong sensation of presence. We believe that it is important to design the system by taking into account human factors such as human visual system characteristics. This paper describes the psychological and physiological experiments on the visual effects of "Super Hi-Vision".
To be the design method supporting aesthetic ability of human, CAAD system should essentially recognize architectural form in the same way of human. In this study, visual perception process of human was analyzed to search proper computational method performing similar step of perception of it. Through the analysis of visual perception, vision was separated to low-level vision and high-level vision. Edge detection and neural network were selected to model after low-level vision and high-level vision. The 24 images of building, tree and landscape were processed by edge detection and trained by neural network. And 24 new images were used to test trained network. The test shows that trained network gives right perception result toward each images with low error rate. This study is on the meaning of artificial intelligence in design process rather than on the design automation strategy through artificial intelligence.
This paper reviewed the relationship between corporate entrepreneurship(innovativeness, risktaking, proactiveness) and managerial innovation(organization innovation, human resource innovation), and the moderating effect of shared vision. The data to verify proposed hypothesis consist of the responses from 243 employees in Kyeong-Gi and Kang-Won province. The results of hierarchical multiple regression analysis showed that innovativeness and proactiveness are related positively with organization innovation and human resource innovation, but risktaking is not related with innovation. Although risktaking has not effect on human resource innovation, it is appeared that it will be positively related with human resource innovation while shared vision is high.
In this paper we describe a motion tracking algorithm for 3D human animation using stereo vision system. This allows us to extract the motion data of the end effectors of human body by following the movement through segmentation process in HIS or RGB color model, and then blob analysis is used to detect robust shape. When two hands or two foots are crossed at any position and become disjointed, an adaptive algorithm is presented to recognize whether it is left or right one. And the real motion is the 3-D coordinate motion. A mono image data is a data of 2D coordinate. This data doesn't acquire distance from a camera. By stereo vision like human vision, we can acquire a data of 3D motion such as left, right motion from bottom and distance of objects from camera. This requests a depth value including x axis and y axis coordinate in mono image for transforming 3D coordinate. This depth value(z axis) is calculated by disparity of stereo vision by using only end-effectors of images. The position of the inner joints is calculated and 3D character can be visualized using inverse kinematics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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