We consider the following type of general semi-parametric non-linear regression model : $y_i = f_i(\theta) + \epsilon_i, i=1, \cdots, n$ where ${f_i(\cdot)}$ represents the set of non-linear functions of the unknown parameter vector $\theta' = (\theta_1, \cdots, \theta_p)$ and ${\epsilon_i}$ represents the set of measurement errors with unknown distribution. Under suitable finite-sample, small-dispersion asymptotic framework, we derive a general lower bound for the asymptotic mean squared error (AMSE) matrix of the Gauss-consistent estimator of $\theta$. We then prove the fundamental result that the general non-linear least squares estimator (NLSE) is an optimal estimator within the class of all regular Gauss-consistent estimators irrespective of the type of the distribution of the measurement errors.
Clothing pressure is considered the essential factor affecting the comfort of clothing, so it is crucial that it is measured precisely. The purpose of this study is to construct a prototype using the Adafruit Flora as the Arduino system, which can be used as a wearable framework for easy, low-cost, and precise clothing pressure measurement. The study also aims to determine how best to conduct the procedure of sensor calibration. To optimize the accuracy of the sensors, the calibration procedure was implemented using mathematical methods that combined polynomial and exponential regression in a hybrid approach. The prototype can easily measure clothing pressure even during active movements, as seen in the detection of stable signals. In addition, since the system was specifically proposed as a wearable patch that can be easily attached and removed as necessary, it can also be used to standardize the value of clothing pressure in each movement.
The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.179-182
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2015
Detecting and assessing human-related risks is critical to improve the on-site safety condition and reduce the loss in lives, time and budget for construction industry. Recent research in neural science and psychology suggest inattentional blindness that caused by overload in working memory is the major cause of unexpected human related accidents. Due to the limitation of human mental workload, laborers are vulnerable to unexpected hazards while focusing on complicated and dangerous construction tasks. Therefore, detecting the risk perception abilities of workers could help to identify vulnerable individuals and reduce unexpected injuries. However, there are no available measurement approaches or devices capable of monitoring construction workers' mental conditions. The research proposed in this paper aims to develop such a measurement framework to evaluate hazards through monitoring electroencephalogram of labors. The research team developed a wearable safety monitoring helmet, which can collect the brain waves of users for analysis. A bispectrum approach has been developed in this paper to enrich the data source and improve accuracy.
The dynamic capabilities of sensing market signals, creating new opportunities and reconfiguring resources and capabilities to new opportunities in a rapidly changing economic environment determines the competitiveness of the enterprise to create added value and survival. This study conceptualized a two-stage performance measurement framework based on the casual model of resource (input)-process-performance (output). We have developed a 'Process capability index' that reflect the dynamic capabilities factors as a key intermediary product linking resource inputs and performance outputs in enterprise performance measurement. The process capability index consists of four elements : manpower (level of human resource), operation productivity, structure and risk management. The DEA (Data Envelopment Analysis) model was applied to the developed performance indicators to analyze the branch office performance of a telecom company. Process capability efficiency (stage 1) uses resource inputs to reach a certain level of process capabilities. In performance result efficiency (stage 2), the process capabilities are used to generate sales revenues and subscribers. The two-stage DEA model derives intermediate output values that optimize the individual stages simultaneously. Some branch offices in the telecom company have focused on process capability efficiency or some other branch offices focused on performance result efficiency. Positioning map using two-stage efficiency decomposition and benchmarking can help identify the sources of inefficiencies and visualize strategic directions for performance optimization. Applications of two-stage DEA in conjunction with the case study that are meaningfully used in performance measurement areas have been scarce. In particular, this paper has the contribution to present a new performance measurement model considering the organization theory, the dynamic capabilities.
QoS(Quality of Service)는 ITU-T Rec. E.800에 의해 서비스를 사용하는 형태, 특성 그리고 요구 수준에 따라 사용자의 요구에 부응하여 제공할 수 있는 네트워크 서비스의 성능지표로 표현된다. 네트워크를 활용하는 정보시스템에서 최종적인 목표는 요구되는 시간내에 목적하는 성능을 확보하는 것이다. 본 연구에서 제안하는 보안 QoS 프레임워크는 측정 메트릭스, 측정스케쥴, 측정도구, 측정의순서, 측정 결과분석에 관련된 사항으로 구성된다. 보안 QoS에서 네트워크보안의 정보보호기능과 시스템기능을 분리하여 관리하지 않고 연계하여 종합 메커니즘으로 구성 및 적용할 경우 종합적인 정보보호 효율은 시너지효과로 나타난다. 본 연구는 정보보호기능과 제반 시스템기능을 연계하여 정보보호기능을 적용했을 경우의 연동메커니즘 구현방법 개발과 그 성과를 측정하기 위한 것이다. 본 연구에서 제안한 네트워크 보안 효율성 제고를 위한 보안 QoS측정방안 연구 방법론을 통해 체계적인 측정환경을 설계할 경우 운용시스템상에서 보안 효율성 측정이 가능함이 입증되었고 측정 메커니즘을 통해서 개선된 네트워킹기능과 정보시스템 기능을 위한 효율성제고 방법론 개발이 가능함을 보여주고 있다.
국내 건설사업은 점차 대형화, 복잡화, 전문화되고 산업 또한 시장경쟁체제가 되면서 건설산업의 고부가가치화를 위한 근본적인 해결책이 필요하게 되었다. 현재 건설사업에서 전반적으로 사용되고 있는 측정시스템은 균형성과표에 의한 방법과 성과측정지수에 의한 방법으로써 각기 장점을 지니고 있다. 그러나 건설사업 핵심성공요인(Critical Success Factors)의 충족 관점에서 건설사업을 측정하는 방법에 대한 연구는 미흡한 편이다. 본 연구의 목적은 핵심성공요인 기반의 건설사업 성공지수(CPSI, Construction Project Success Index) 개발 방법론과 기본틀(Framework)을 제안하는데 있다.
This paper aims to measure the intellectual capital (IC) of the E institute, a typical type of public research institute and to analyse the measurement results. Regarding the research framework, we basically adopted the 'Intangible Assets Monitor' proposed by Sveiby and comprising human capital, structural capital and relational capital. For this work, we firstly identified 37 intellectual capital indicators which are slightly, or sometimes totally, different from ones for private companies in the perspective of their organisational attributes and characteristics. Then, based on these 37 indicators, we measured a current state of the intellectual capital in 2003 and 2004 respectively and identified the range of variation between two years. Through this work, we try to show that the core competitiveness of the public research institute came from not tangible assets such as land, building and facilities, but intellectual capital including human competences, the rational organisational system and the stakeholder's satisfaction. As a result, it may constitute the first time in Korea for the E institute to measure its own intellectual capital for two years as well as to publish the findings of measurement.
Hyperspectral images are often contaminated with stripe noise, which severely degrades the imaging quality and the precision of the subsequent processing. In this paper, a variational model is proposed by employing spectral-spatial adaptive unidirectional variation and a sparse representation. Unlike traditional methods, we exploit the spectral correction and remove stripes in different bands and different regions adaptively, instead of selecting parameters band by band. The regularization strength adapts to the spectrally varying stripe intensities and the spatially varying texture information. Spectral correlation is exploited via dictionary learning in the sparse representation framework to prevent spectral distortion. Moreover, the minimization problem, which contains two unsmooth and inseparable $l_1$-norm terms, is optimized by the split Bregman approach. Experimental results, on datasets from several imaging systems, demonstrate that the proposed method can remove stripe noise effectively and adaptively, as well as preserve original detail information.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권8호
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pp.3981-4004
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2019
This paper proposes a novel method for locating objects in real space from a single remote image and measuring actual distances between them by automatic detection and perspective transformation. The dimensions of the real space are known in advance. First, the corner points of the interested region are detected from an image using deep learning. Then, based on the corner points, the region of interest (ROI) is extracted and made proportional to real space by applying warp-perspective transformation. Finally, the objects are detected and mapped to the real-world location. Removing distortion from the image using camera calibration improves the accuracy in most of the cases. The deep learning framework Darknet is used for detection, and necessary modifications are made to integrate perspective transformation, camera calibration, un-distortion, etc. Experiments are performed with two types of cameras, one with barrel and the other with pincushion distortions. The results show that the difference between calculated distances and measured on real space with measurement tapes are very small; approximately 1 cm on an average. Furthermore, automatic corner detection allows the system to be used with any type of camera that has a fixed pose or in motion; using more points significantly enhances the accuracy of real-world mapping even without camera calibration. Perspective transformation also increases the object detection efficiency by making unified sizes of all objects.
사회복지 서비스 부문에서 최근 상호조직간 네트워크의 필요성이 증가하면서 상호조직간 네트워크 사업이 활성화되고 있다. 이와 함께, 네트워크 성과에 대한 책임성의 요구도 증가하고 있다. 네트워크 성과를 성공적으로 수행하기 위해서는 성과에 관한 상호조직 간의 공통된 이해의 틀을 갖추는 것이 필요하며, 성과 개념에 관한 합의 도출이 이루어져야 한다. 따라서, 본 연구는 사회복지 실천현장에서 각기 다른 이해관계에 놓인 조직들이 네트워크 성과측정을 기획하기 위한 기초 작업으로서 성과의 개념적 틀을 개발하고 개념적 합의를 도출할 수 있도록 돕는 concept mapping(개념도 연구법)을 적용한 사례를 소개하고 실천현장에서의 활용가능성을 모색해 보았다. 개념도 연구법을 적용한 결과 협력적인 수행과 지속적인 의사결정 과정 속에 놓여 있는 네트워크 조직에서의 성과측정 기획을 위한 실천적 함의를 발견할 수 있었으며, 사회복지 실천에의 적용 유용성을 향상하기 위한 대안들을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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