A metric is a measure of one factor of a company's performance. The metrics are used to monitor the overall performance of the company for achieving business objectives. Insufficient metrics cannot reflect company's conditions. Therefore, it is important to be equipped with 'good' metrics. This study introduces the concept of metric quality and proposes its dimensions. The study also presents application scenarios that show the role and usefulness of the metric quality.
Drawbacks of using sigma level as a performance metric is reviewed. The concept of sigma level is introduced and methods of calculating sigma levels for various cases are illustrated with examples. Drawbacks of using sigma level as performance metric are also discussed with some suggestions for overcoming them.
This paper proposes a new quantitative and objective image quality metric which is essential to verify the performance of block-based DCT image coding. The proposed metric considers not only global distortion of coded image such as spatial frequency sensitivity and channel masking using HVS based multi-channel model, but also structural distortions caused block-based coding. The experimental results show a strong correlation between proposed metric and subjective metric.
This paper proposes a new quantitative and objective image quality metric which is essential to verify the performance of block-based DCT image coding The proposed metric considers not only global distortion of coded image such as spatial frequency sensitivity and channel masking using HVS based multi-channel model, but also structural distortions caused block-based coding. The experimental results show a strong correlation between propose(B metric and subjective metric.
얼굴인식과 같이 클래스의 수가 변하는 분류 문제에는 학습이 필요하지 않은 k-최근접이웃 분류기가 적합하다. 최근 학습 데이터의 분포를 반영하여 거리 척도를 학습하는 방법은 k 최근접이웃 분류기의 획기적 성능향상을 보고하였다. 거리척도학습 방법은 적용 분야에 따라 성능 개선 정도가 다르다. 본 논문에서는 얼굴인식에 대하여 주요 거리척도학습 방법의 성능을 비교한다. 공개 얼굴 데이터베이스에 대한 실험 결과는 성능 및 계산시간 측면에서 주성분 분석 기반의 마하라노비스 거리척도가 얼굴인식 문제에서는 여전히 좋은 선택이 될 수 있음을 보여준다.
본 논문은 디지털 지상파 TV 방송 시스템에서 erasure 기술을 이용한 연판정 복조방법에 관한 것으로, 제안된 디코더는 COFDM 시스템의 송신기에서 삽입된 pilot으로부터 구해진 채널상태정보를 이용하여 복호화를 행한다. 입력되는 I, Q의 데이터는 우선 branch metric을 구하는 블록으로 입력되어 branch metric을 구한다. 이 때 채널상태정보도 branch metric을 구하는 블록으로 입력되어 새로운 branch metric을 구한다. 이렇게 구해진 새로운 branch metric은 COFDM 시스템에서의 각각의 캐리어의 채널상태를 각각 반영하였기 때문에 종전의 branch metric 계산방법에 비해 성능 개선을 가져올 수 있다. 본 논문에서는 ETS 300 744[1]의 표준에 정의되어 있는 Rayleigh fading 채널을 이용하여 이의 성능개선 정도를 확인하였다. 모의실험 결과 종래의 단순한 branch metric 계산 방법보다 비트 인터리버와 심벌 인터리버를 모두 사용할 경우에는 0.15 ∼ 0.7 dB 정도의 성능개선을, 심벌 인터리버만을 사용하였을 경우에는 2.2 ∼ 2.0 dB 정도의 성능 개선을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 기존의 컨볼루션 부호화(강판정 비터비 알고리즘 사용)에 이용된 Radix-trellis 개념의 디코딩 방법을 Ungerboeck의 TCM/PSK 부호화 변조에 적용하여 TCM/PSK의 고속 복호 방식을 제안한다. 구체적인 예로서 16-stage, trellis 부호화 8-ary PSK의 경우를 다루었다. Radix-4와 Radix-16 격자 디코딩에 대하여 path metric(PM) 및 branch metric(BM) 값의 계산과정을 설명하고 모의 실험을 통하여 I-Q 값, branch metric 값 및 path metric 값 양자화 레벨에 따른 성능을 분석하여 이들의 적정 양자화 이진 심별(binary digit)수를 도출하였다.
Non-local means (NLM) algorithm is an effective and successful denoising method, but it is computationally heavy. To deal with this obstacle, we propose a novel NLM algorithm with fuzzy metric (FM-NLM) for image denoising in this paper. A new feature metric of visual features with fuzzy metric is utilized to measure the similarity between image pixels in the presence of Gaussian noise. Similarity measures of luminance and structure information are calculated using a fuzzy metric. A smooth kernel is constructed with the proposed fuzzy metric instead of the Gaussian weighted L2 norm kernel. The fuzzy metric and smooth kernel computationally simplify the NLM algorithm and avoid the filter parameters. Meanwhile, the proposed FM-NLM using visual structure preferably preserves the original undistorted image structures. The performance of the improved method is visually and quantitatively comparable with or better than that of the current state-of-the-art NLM-based denoising algorithms.
The purpose of this study is to introduce the limit of previously used six sigma quality process evaluation metrics, $Z_{st}$ and $P_{pk}$, and a solution to overcome this drawback by using a metric based on performance evaluation of Z-factor quality innovation. Case analysis on projects from national six sigma contest from 2011 to 2012 is performed and literature review on new drug development HTS (High Throughput Screening) is used to propose innovative performance evaluation metrics. This research shows that experimental study on six sigma evaluation metric, $Z_{st}$ and $P_{pk}$, have no significance difference between industrial type (Manufacturing, Semi-Public Institute, Public Institute) and CTQ type (Product Technology Type CTQ, Process Technology Type CTQ). Following discovery characterize this quality improvement as fixed target type project. As newly developed moving target type of quality innovation performance metric Z-Factor is used for evaluating experimental study, hypothetical analysis suggests that $Z_{st}$ and $P_{pk}$ share different relationship or even show reciprocal relationship. Constraints of the study are relatively small sample size of only 37 projects from past 2 years and conflict on having interview and communication with six sigma quality practitioner for qualitative experimental study. Both moving target type six sigma innovation project and fixed target type improvement project or quality circle enables efficient ways for a better understanding and quality practitioner use by applying quality innovation performance metric. Downside of fixed target type quality performance evaluation metric, $Z_{st}$ and $P_{pk}$, is presented through experimental study. In contrast, advantage of this study is that high throughput requiring product technology, process technology and quantum leap typed innovation effect is evaluated based on precision and accuracy and Z-Factor that enables relative comparison between enterprises is proposed and implemented.
영상 처리 및 컴퓨터 비전 분야에 있어서, 평균 제곱 오차(Mean Squared Error: MSE)는 좋은 수학적 특성(예를 들어, 척도성(metricability), 미분가능성(differentiability) 및 볼록 성질(convexity))을 가짐으로 인해 많은 영상 화질 최적화 문제의 객관적 척도로 사용되어 왔다. 그러나 MSE가 영상의 왜곡 신호에 대한 시각적 인지 화질과 상관도가 높지 않다는 것이 알려지면서, 이를 해결하기 위해 위에서 언급한 좋은 수학적 특성과 높은 영상 화질 예측 성능을 동시에 가지는 객관적 영상 화질 측정(Image Quality Assessment: IQA)척도가 활발히 연구되어 왔다. 비록 최근 제안된 좋은 수학적 성질을 만족시키는 IQA 척도들은 MSE와 비교하여 매우 향상된 주관적 화질 예측 성능을 보이지만, 상대적으로 높은 계산 복잡도를 가진다. 본 논문은 이를 해결하기 위해, 단순 라플라스 연산자를 이용한 좋은 수학적 특성을 가지는 새로운 IQA 척도를 제안한다. 제안 IQA 방법에 도입한 단순 라플라스 연산자는 인간 시각 체계의 망막에서의 광도 자극에 대한 시신경 반응을 효과적으로 모사할 뿐만 아니라 계산이 매우 단순하기 때문에, 제안 IQA 척도는 단순 라플라스 연산자를 사용하여 매우 빠른 계산 속도와 높은 주관적 화질 점수 예측력을 확보하였다. 제안 IQA 척도의 효과를 검증하기 위해, 최신 IQA 척도들과 광범위한 성능비교 실험을 수행하였다. 실험 결과, 제안하는 IQA 척도는 모든 테스트 IQA 척도들 중 MSE를 제외하고 가장 빠른 처리 속도를 보였을 뿐만 아니라, 가장 높은 주관적 화질예측 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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