This study is an exploratory investigation on how national R&D investments decisions are made in Korea. For developing system dynamic model, we are interested in locating three structural dilemma, occurring with the Korean NIS. In so doing, we intend to devise the ways of ameliorating problems within the NIS investment decision-making process by providing policy implications. We identify delays and side effects during transition periods between different stages of technology innovation by perceiving the switching pattern dynamically, in which form of technologies shifts from one to another stage like paradigm shift, when the R&D investment reaches a certain stock. It is also suggested that the development of strategies is necessary in order to enhance efficiency of technological development process.
This paper presents neural network-based recognition system for automatic light emitting diode (LED) inspection. The back-propagation neural network (BPNN) is proposed and tested. The current-voltage (I-V) characteristic data of LED from the inspection process is used for the network training and testing. This study selects 300 random samples as network training and employs 100 samples as network testing. The experimental results show that if the classification work is done well, the accuracy of recognition is 100%, and the testing speed of the proposed recognition system is almost one half faster than the traditional inspection system does. The proposed neural-network approach is successfully demonstrated by real data sets and can be effectively developed as a recognition system for a practical application purpose.
Li, Xiaohua;Teunissen, Kees;Song, Wen;Zhang, Yuning;Chai, Lin
한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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2008.10a
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pp.1573-1576
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2008
A simulation system is developed to calculate the apparent motion-induced image from a sequence of temporal luminance transitions, while using the properties of the human visual system. Based on the simulation method, both edge (moving block) and detail degradation (line spreading, grating, sinusoidal pattern), and also color aberration are discussed.
Iris recognition is a biometric technology which can identify a person using the iris pattern. It is important for the iris recognition system to extract the feature which is invariant to changes in iris patterns. Those changes can be occurred by the influence of lights, changes in the size of the pupil, and head tilting. This paper is appropriate for the embedded environment using local gradient histogram embedded system using iris feature extraction methods have implement. The proposed method enables high-speed feature extraction and feature comparison because it requires no additional processing to obtain the rotation invariance, and shows comparable performance to the well-known previous methods.
As a designer, Rei Kawakubo had become one of the most influential woman of the 20th century. Comme des Garçons, which means "like boys"-what women in the early 1980s were least supposed to be-expressed criticism of the prevailing social construct of women and, importantly, of the very concept of fashion. The press had a field day with the so-called post Hiroshima look, with its aesthetic of destruction, poverty, and hunger and with its depressing mood engendered by the use of the color black. This research divided the change of design transition on Kawakubo's fashion by the three categories. The first category was experimental pattern, the second category was esthetics of omission and the third category was innovation of body consciousness. The costume messages through these design works of Kawakubo could summarize 5 items, punk sprit, beyond sex, reality, proposal of new body consciousness and representation of black.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.52
no.10
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pp.598-605
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2003
In this paper, we propose the method that separates PPG signal and motion artifact signal from two input signals using new independent component analysis algorithm in time domain. In order to eliminate the large level artifact efficiently, block interleaving. lowpass time filtering and innovation processing technique were applied in ICA preprocessing, and FastICA algorithm were applicable. Experiments are made with the numerical simulation and the real PPG signal including four kinds of motion artifact pattern. Our results show that ICA can effectively detect, separate and remove motion artifact in input signals. Then from the separated signals we restore the original PPG signal and propose a new method which computes SpO$_2$ using ICA mixing matrix.
On this paper, we propose SOSL(Self-Organized Supervised Learning) and it's architecture SOSL is hybrid type neural network. It consists of several CBP (Component Back Propagation) neural networks, and a modified PCA neural networks. CBP neural networks perform supervised learning procedure in parallel to clustered and complex input patterns. Modified PCA networks perform it's learning in order to transform dimensions of original input patterns to lower dimensions by clustering and local projection. Proposed SOSL can effectively apply to neural network learning with large input patterns results in huge networks size.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.30
no.4
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pp.96-102
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2007
The most fundamental method in IT innovation up to today is the SOA which has been accepted as the standard for the system integration and makes the business more flexible. Although it is important to classify the workflow of enterprise into the unit of services, there is no systematical research on this topic yet. This paper proposes a SOA deployment methodology, which composed of 6 steps. By utilizing this methodology, an enterprise can build up the SOA applied environment easily to achieve its business objectives and to make a linkage between services and business processes more effectively and efficiently, which is proved through Analytic Hierarchy Process. It is considered that Service Oriented Architecture can be the future standard for the IT integration beyond the individual application.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.25
no.4
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pp.476-489
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1999
This paper is concerned with the deployment of core technologies for automotive steel sheets, based on the structural change of global market. The main tasks of automotive industry are to ensure the energy consumption, environmental regulations, and driving safety. With social and legal requirements, this study analyzes the market creation processes with technological innovations for hot rolled, cold rolled and galvanized steel sheets during the 20th century. It has been proven that the leading country in the steel industry was also that in the automotive. The purchaser-supplier relations of sheet materials are then patternized in the regional markets of the United States and Japan, who share nearly 50% of market in the world. According to the paradigm shift of globalization, the balance of power in Porter's 5 forces has been moved to the buyers', and both industries pursue Win-Win strategies such as the PNGV(Partnership for a New Generation of Vehicles ) and design-in system with the competition.
This study presents a random-aggregate mesoscale model integrating the random distribution of the coarse aggerates and the damage mechanics of the mortar and interfacial transition zone (ITZ). This mesoscale model can generate the random distribution of the coarse aggregates according to the prescribed particle size distribution which enables the automation of the current methodology with different coarse aggregates' distribution. The main innovation of this work is to propose the "correction factor" to eliminate the dimensionally dependent mesh sensitivity of the concrete damaged plasticity (CDP) model. After implementing the correction factor through the user-defined subroutine in the randomly meshed mesoscale model, the predicted fracture resistance is in good agreement with the average experimental results of a series of geometrically similar single-edge-notched beams (SENB) concrete specimens. The simulated cracking pattern is also more realistic than the conventional concrete material models. The proposed random-aggregate mesoscale model hence demonstrates its validity in the application of concrete fracture failure and statistical size effect analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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