Color image sensors (CIS) output color images through image sensors and image signal processing. Image sensors that convert light to electrical signal are divided into CMOS image sensor and CCD image sensor according to transferring method of signal charge. In general, a CIS has RGB output signals from tri-stimulus XYZ of the scene through image signal processing. This paper presents an adaptive colorimetric analysis method to obtain chromaticity and luminance using CIS under various environments. An image sensor for the use of colorimeter is characterized based on the CIE standard colorimetric observer. We use the method of least squares to derive a colorimetric characterization matrix between camera RGB output signals and CIE XYZ tristimulus values. We first survey the camera characterization in the standard environment then derive a SGL(shutter-gain-level) function which is relationship between luminance and auto exposure (AE) characteristic of CIS, and read the status of an AWB(auto white balance) function. Then we can apply CIS to measure luminance and chromaticity from camera outputs and AE resister values without any preprocessing. Camera RGB outputs, register values, and camera photoelectric characteristic are used to analyze the colorimetric results for real scenes such as chromaticity and luminance. Experimental results show that the proposed method is valid in the measuring performance. The proposed method can apply to various fields like surveillant systems of the display or security systems.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.29
no.6
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pp.583-590
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2016
This paper presents a dynamic crack propagation algorithm with Rayleigh damping effect based on the MLS(Moving Least Squares) Difference Method. Dynamic equilibrium equation and constitutive equation are derived by considering Rayliegh damping and governing equations are discretized by the MLS derivative approximation; the proportional damping, which has not been properly treated in the conventional strong formulations, was implemented in both the equilibrium equation and constitutive equation. Dynamic equilibrium equation including time relevant terms is integrated by the Central Difference Method and the discrete equations are simplified by lagging the velocity one step behind. A geometrical feature of crack is modeled by imposing the traction-free condition onto the nodes placed at crack surfaces and the effect of movement and addition of the nodes at every time step due to crack growth is appropriately reflected on the construction of total system. The robustness of the proposed numerical algorithm was proved by simulating single and multiple crack growth problems and the effect of proportional damping on the dynamic crack propagation analysis was effectively demonstrated.
This study applies the concepts of sociotechnical theory and role theory in order to verify the effects of stress (that is, technostress) created from information and computer technology (ICT) concerning role stress and performance. We suggest diverse perspectives concerning the elements leading to technostress along with the stress-creating process of ICT among organizational members. The following four major hypotheses are proposed: (1) Technostress is positively related to role stress (e.g., conflict and overload of roles), adverse psychological outcomes, and adverse IS use related outcomes, (2) Role conflict is positively related to adverse psychological outcomes and adverse IS use related outcomes, (3) Role overload is positively related to adverse psychological outcomes and adverse IS use related outcomes, and (4) Innovation support will play as a moderator between technostress, roles tress, adverse psychological outcomes and adverse IS use related outcomes. A partial least square (PLS) with data gathered data from ICT users of organizations was used to verify the proposed hypotheses. The results supported our claims excluding the hypothesis associated to the relationship between technostress and role stress. We suggest a theoretical implication based on the verification of technostress related to the current concept of stress experienced by individuals within organizations. We also propose that a practical implication concerning the opposite effect of technostress, can be utilized as a method of reducing role stress, and suggests a diagnostic tool for assessing the degree of technostress within organizations.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.34
no.1
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pp.31-37
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2014
The aim of this study was the non-destructive evaluation of bloody eggs using VIS/NIR spectroscopy. The bloody egg samples used to develop the sorting mode were produced by injecting chicken blood into the edges of egg yolks. Blood amounts of 0.1, 0.7, 0.04, and 0.01 mL were used for the bloody egg samples. The wavelength range for the VIS/NIR spectroscopy was 471 to 1154 nm, and the spectral resolution was 1.5nm. For the measurement system, the position of the light source was set to $30^{\circ}$, and the distance between the light source and samples was set to 100 mm. The minimum exposure time of the light source was set to 30 ms to ensure the fast sorting of bloody eggs and prevent heating damage of the egg samples. Partial least squares-discriminant analysis (PLS-DA) was used for the spectral data obtained from VIS/NIR spectroscopy. The classification accuracies of the sorting models developed with blood samples of 0.1, 0.07, 0.04, and 0.01 mL were 97.9%, 98.9%, 94.8%, and 86.45%, respectively. In this study, a novel nondestructive sorting technique was developed to detect bloody brown eggs using spectral data obtained from VIS/NIR spectroscopy.
This study was conducted to measure tea surface colors using the visible bands ($400{\sim}700$ nm) with near-infrared spectroscopy (NIRS). The surface colors of 117 tea products were measured with a colorimeter. The $a^*/b^*$ (CIE color scale) or a/b (Hunter color scale) ratios in different tea products accounted for about 99.7% of the variation in fermentation degree (FD), indicating that the $a^*/b^*$ (a/b) ratio is a very useful trait for assessing fermentation degree. Also tea powders were scanned in the visible bands used with NIRS. Calibration equations for surface colors and fermentation degree were developed using the regression method of modified partial least-squares (MPLS) with internal cross validation. The equations had low SECV (standard errors of cross-validation), and high $R^2$ (coefficient of determination in calibration) values with $0.779{\sim}0.999$, indicating that the whole bands ($400{\sim}2500\;nm$) with NIRS could be used to rapidly measure traits related to surface color, fermentation degree and other chemical components in tea products with high precision and ease at a time.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.49
no.4
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pp.45-54
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2012
Location-based services with GPS positioning technology as a key technology, but recognizing the current location through satellite communication is not possible in an indoor location-aware technology, low-power short-range communication is primarily made of the study. Especially, as Chirp Spread Spectrum(CSS) based location-aware approach for low-power physical layer IEEE802.15.4a is selected as a standard, Ranging distance estimation techniques and data transfer speed enhancements have been more developed. It is known that the distance measured by CSS ranging has quite a lot of noise as well as its bias. However, the noise problem can be adjusted by modeling the non-zero mean noise value by a scaling factor which corresponds to the change of magnitude of a measured distance vector. In this paper, we propose a localization system using the CSS signal to measure distance for a mobile node taken a measurement of the exact coordinates. By applying the extended kalman filter and least mean squares method, the localization system is faster, more stable. Finally, we evaluate the reliability and accuracy of the proposed algorithm's performance by the experiment for the realization of localization system.
To analyze the impact of air pollution control on electricity generation cost, a computer program was developed. POGEN calculates levelized discounted power generation cost including additional air pollution control cost for coal power plant. Pollution subprogram calculates total capital and variable costs using governing equations for flue gas control. The costs are used as additional input for levelized discounted power generation cost subprogram. Pollution output for Rue Gas Desulphurization direct cost was verified using published cost data of well experienced industrialized countries. The power generation costs for the year 2001 were estimated by POGEN for three different regulatory scenarios imposed on coal power plant, and by levelized discounted power generation cost subprogram for nuclear power. Because of uncertainty expected in input variables for future plants, sensitivity and uncertainty analysis were made to check the importance and uncertainty propagation of the input variables using Latin Hypercube Sampling and Multiple Least Square method. Most sensitive parameter for levelized discounted power generation cost is discount rate for both nuclear and coal. The control cost for flue gas alone reaches additional 9-11 mills/kWh with standard deviation less than 1.3 mills/kWh. This cost will be nearly 20% of power generation cost and 40% of one GW capacity coal power plant investment cost. With 90% confidence, the generation cost of nuclear power plant will be 32.6-51.9 mills/kWh, and for the coal power plant it will be 45.5-50.5 mills/kWh. Nuclear is favorable with 95% confidence under stringent future regulatory requirement in Korea.
Dynamic treatment regimes (DTRs) are decision-making rules designed to provide personalized treatment to individuals in multi-stage randomized trials. Unlike classical methods, in which all individuals are prescribed the same type of treatment, DTRs prescribe patient-tailored treatments which take into account individual characteristics that may change over time. The Q-learning method, one of regression-based algorithms to figure out optimal treatment rules, becomes more popular as it can be easily implemented. However, the performance of the Q-learning algorithm heavily relies on the correct specification of the Q-function for response, especially in observational studies. In this article, we examine a number of double-robust weighted least-squares estimating methods for Q-learning in high-dimensional settings, where treatment models for propensity score and penalization for sparse estimation are also investigated. We further consider flexible ensemble machine learning methods for the treatment model to achieve double-robustness, so that optimal decision rule can be correctly estimated as long as at least one of the outcome model or treatment model is correct. Extensive simulation studies show that the proposed methods work well with practical sample sizes. The practical utility of the proposed methods is proven with real data example.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.24
no.1
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pp.111-121
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2006
Recently, many studies have been performed to apply airborne LIDAR data to extracting urban models. In order to model efficiently the man-made objects which are the main components of these urban models, it is important to extract automatically planar patches from the set of the measured three-dimensional points. Although some research has been carried out for their automatic extraction, no method published yet is sufficiently satisfied in terms of the accuracy and completeness of the segmentation results and their computational efficiency. This study thus aimed to developing an efficient approach to automatic segmentation of planar patches from the three-dimensional points acquired by an airborne LIDAR system. The proposed method consists of establishing adjacency between three-dimensional points, grouping small number of points into seed patches, and growing the seed patches into surface patches. The core features of this method are to improve the segmentation results by employing the variable threshold value repeatedly updated through a statistical analysis during the patch growing process, and to achieve high computational efficiency using priority heaps and sequential least squares adjustment. The proposed method was applied to real LIDAR data to evaluate the performance. Using the proposed method, LIDAR data composed of huge number of three dimensional points can be converted into a set of surface patches which are more explicit and robust descriptions. This intermediate converting process can be effectively used to solve object recognition problems such as building extraction.
Conventional methods for collecting origin-destination trips have been mainly relied on the surveys of home or roadside interview. However, the methods tend to be costly, labor intensive and time disruptive to the trip makers, thus the methods are not considered suitable for Planning applications such as routing guidance, arterial management and information Provision, as the parts of deployments in Intelligent Transport Systems Motivated by the problems, more economic ways to estimate origin-destination trip tables have been studied since the late 1970s. Some of them, which have been estimating O-D table from link traffic counts are generally Entropy maximizing, Maximum likelihood, Generalized least squares(GLS), and Bayesian inference estimation etc. In the Paper, with user equilibrium constraint we formulate GLS problem for estimating O-D trips and develop a solution a1gorithm by using Genetic Algorithm, which has been known as a g1oba1 searching technique. For the purpose of evaluating the method, we apply it to Seoul inner ringroad and compare it with gradient method proposed by Spiess(1990). From the resu1ts we fond that the method developed in the Paper is superior to other.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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