Six Sigma is a philosophy and systematic methodology for quality improvement. It encourages continuous quality improvement efforts to achieve the ideal goal of 6σ. Sigma(σ) is a statistic representing the standard deviation of the normal distribution, and 6σ level means a level where the tolerance of the specification is six times the standard deviation of the process distribution. In terms of the defective rate, the 6σ level achieves the 0.002 defectives per one million units. However, in the field, the 6σ level is used in the sense of achieving 3.4 defects per one million opportunities, which shows a large gap from the 6σ level in the statistical viewpoint. This is because field practitioners accept a 1.5σ shift of the mean of process when calculating the defective rate under sigma level. It said that the acceptance of 1.5σ shift of the mean is from experience, but there is no research or theoretical explanation to support it logically. Although it is a non-scientific explanation based on experience, considering that there has been no objection to the 1.5σ shift for a long time and it is rather accepted, it is judged that there is a reasonable basis for the 1.5σ shift. Therefore, this study tries to find a reasonable explanation through detective power of control chart via the run-rules to the 1.5σ shift empirically recognized by practitioners.
mean shift 방법은 공간적 요소와 특징 요소를 결합하여 칼라 영상을 분할하는데 좋은 효율을 보인다. 그러나 입력되는 매개변수에 따라 분할된 결과가 달라지며 매개변수의 값이 작을 경우 많은 영역으로 분할되는 단점이 있다. 본 논문은 이러한 단점을 개선하여 mean shift로 분할된 영상이 과도하게 분할되었을 경우 영역병합 방법을 이용하여 유사영역을 병합 하는 방법을 제안한다. 제안방법은 과분할된 영상을 HSI 공간으로 변환하여 색상 정보를 이용하여 유사영역으로 병합하며 이때 경계영역을 보존하기 위해 병합 제한자를 이용하여 병합유무를 결정한다. 그 후 RGB 컬러 공간을 이용하여 HSI 컬러 공간에서 병합되지 않은 영역들을 병합하였다. 실험 결과는 다양한 영상에 대해 주요 영역들의 분할 결과에서 우수한 성능을 보여준다.
본 논문에서는 손 모양 인식을 이용한 비전기반의 모바일 로봇제어 시스템을 제안한다. 손 모양을 인식하기 위해서는 움직이는 카메라로부터 정확한 손의 경계선을 추출하고 추적하는 것이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 초기 윤곽선 위치 및 경계에 강건하고, 빠른 물체를 정확히 추적할 수 있는 mean shift를 이용한 활성 윤곽선 모델(ACM) 추적 방법을 개발하였다. 제안된 시스템은 손 검출기, 손 추적기, 손 모양 인식기, 로봇 제어기 4가지 모듈로 구성된다. 손 검출기는 영상에서 피부색 영역으로 정확한 모양을 손으로 추출한 이후 활성 윤곽선 모델(ACM) 과 mean shift를 사용하여 손 영역을 정확히 추적한다. 마지막으로 Hue 모멘트에 이용하여 손의 형태를 인식한다. 제안된 시스템의 적합성을 평가하기 위하여 2족 보행로봇 RCB-1에서 실험이 수행되었다. 실험 결과는 제안된 시스템의 효율성을 증명하였다.
혈액 세포 영상에서 백혈구는 환자의 건강상태를 파악하는데 중요한 정보를 제공하며, 이를 통해 다양한 질병을 조기에 예측할 수 있다. 따라서 질병의 조기 예측을 위해 혈액세포에서 백혈구의 분리는 매우 중요한 단계이다. 본 논문에서는 중요도 맵과 단계적 영역 병합을 이용하여 혈액 세포 영상에서 백혈구를 자동으로 분할하는 기법을 제안한다. 백혈구 세포 영역은 염색물질에 의해 주변에 비해 두드러진 색상, 질감 정보를 가짐으로 이를 기반으로 중요도 맵(Saliency Map)을 만든다. 이를 통해 세포 영상에서 두드러진 영역을 찾아 sub-image를 분리하고, 각 sub-image에서 mean-shift 알고리즘을 적용하여 영역 클러스터링을 수행한다. Mean-shift 적용 후 얻은 클러스터들에 대해 단계적 영역 병합 알고리즘을 적용하고, 최종적으로 백혈구 핵으로 판단되는 단일 클러스터를 얻을 수 있다. 본 논문에서 제안한 방법은 혈액 세포 영상을 사용하여 테스트한 결과 71%의 핵 검출 정확도를 보였으며, 기존의 다른 알고리즘보다 뛰어난 성능을 나타내었다.
본 논문에서는 컬러 히스토그램과 CNN 모델을 이용한 객체 추적 기법 알고리즘을 제안한다. CNN (convolutional neural network) 모델기반 객체 추적 알고리즘인 GOTURN (generic object tracking using regression network)의 정확도를 높이기 위해 컬러 히스토그램 기반 mean-shift 추적 알고리즘을 합성하였다. 두 알고리즘을 SVM (support vector machine)을 통해 분류하여 추적 정확도가 더 높은 알고리즘을 선택하도록 설계하였다. Mean-shift 추적 알고리즘은 객체 추적에 실패할 때 경계 박스가 큰 범위로 움직이는 경향이 있어 경계 박스의 이동거리에 제한을 두어 정확도를 향상시켰다. 또한 영상 평균 밝기, 히스토그램 유사도를 고려하여 두 알고리즘의 추적 시작 위치를 초기화하여 성능을 높였다. 결과적으로 기존 GOTURN 알고리즘보다 본 논문에서 제안한 알고리즘이 전체적으로 정확도가 1.6% 향상되었다.
This study examined the daily rhythmic patterns of mood in shift workers. Ten rotating shift nurses (shift worker group) were matched with ten non-rotating student nurses (non - shift worker group) working under the same conditions at University Hospital. The subjects completed the Mood Adjective Checkist (MAC) every two or three hours from 6AM to 9-11 PM for six consecutive days. The MAC was constructed by Mansour and conversed the mood factors of Anger - Depression. Happiness, Mental, and Social. These data were analyzed by using Cosinor method. The results are summarized as follows : 1. There was no difference in mean scores for Anger - Depression, Happiness, Mental, and Social mood rhythm between the shift workers and the non - shift workers. 2. There was no difference in the amplitude of Anger - Depression, Happiness and Social mood between the two groups, but the shift workers had a higher amplitude of Mental mood. 3. The acrophases of the Anger - Depression mood were between 1:28 and 2:05, and those of Happiness, Social, and Mental mood were between 12:5 and 15:03 for both groups. There were no differences between the groups. 4. The number of the subjects with statistically significant mean cosinor rhythms for Anger-De-pression and Mental moods were higher in the shift workers than in the non-shift workers, but there were no differences between the shift workers and the non-shift workers in those of Happiness and Mental mood. This study showed that the mod manifested circadian periodicities, and a rapidly rotating shift system did not changed the circadian rhythm of mood. It is expected that this study will facilitate a better understanding of circadian rhythm in mood in the shiftworkers.
Purpose: The purpose of this study was to identify sleep patterns, alertness, and fatigue of shift nurses according to circadian types. Methods: The researchers' enrolled 17 nurses doing shift work in a tertiary hospital. To evaluate circadian types, a morningness-eveningness questionnaire (MEQ) was administered. Sleep patterns were examined using an actigraph for 14 days. To assess alertness and fatigue, Visual Analogue Scale (VAS) was used. The data were analyzed using ANOVA and Kruskal-Wallis test with a SPSS 21.0 program. Results: The researchers found that 17.6% of participants reported morning type, 47.1% neither type, and 35.3% evening type. Mean total sleep time (TST) was 6.8 h, mean sleep efficacy was 82%, level of alertness was 6.54, and level of fatigue was 5.49, regardless of the type of shift work. Evening type nurses had higher variation in TST and alertness, according to the shift patterns than other circadian type nurses. Evening type nurses also had higher fatigue levels than other circadian type nurses. Conclusion: Sleep, alertness, and fatigue were related with circadian types. These results suggest that circadian rhythm management in shift work nurses, particularly in evening type nurses is urgently needed to improve sleep patterns, alertness, and to decrease the level of fatigue.
The problem of selecting the optimal target values in a canning process is considered for situations where there is a linear shift in the mean of the content of a can which is assumed to be normally distributed with known variance. The target values are initial process mean, length of resetting cycle and controllable upper limit. Profit models are constructed which involve give-away, rework, and resetting costs. Methods of finding the optimal target values are presented and a nemerical example is given.
Tolerance analysis plays an important role in design and manufacturing stages for reducing manufacturing cost by improving producibility. In most production processes encountered in practice, a process mean may shift or drift in the long run although process is in control. This study discusses the feasibility of three most common inflation factors(Bender, Gilson and Six Sigma) as a correction to Root Sum of Squares(RSS) method to compensate heuristically for a shift of process mean and nonnormal component distributions from simulation experiments and proposes the guidelines for choosing the inflation factor.
The mean shift algorithm has achieved considerable success in object tracking due to its simplicity and robustness. It finds local maxima of a similarity measure between the color histograms of the target and candidate image. However, the mean shift tracking algorithm using only color histograms has a serious defect. It doesn't use the spatial information of the target. Thus, it is difficult to model the target more exactly. And it is likely to lose the target during the occlusions of other objects which have similar color distributions. To deal with these difficulties we use both color information and spatial information of the target. Our proposed algorithm is robust to occlusions and scale changes in front of dynamic, unstructured background. In addition, our proposed method is computationally efficient. Therefore, it can be executed in real-time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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