IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.1
no.1
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pp.8-16
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2012
An image obtained from a low light environment results in a low-exposure problem caused by non-ideal camera settings, i.e. aperture size and shutter speed. Of particular note, the multiple color-filter aperture (MCA) system inherently suffers from low-exposure problems and performance degradation in its image classification and registration processes due to its finite size of the apertures. In this context, this paper presents a novel method for the color enhancement of low-exposure images and its application to color shift model-based MCA system for image refocusing. Although various histogram equalization (HE) approaches have been proposed, they tend to distort the color information of the processed image due to the range limits of the histogram. The proposed color enhancement algorithm enhances the global brightness by analyzing the basic cause of the low-exposure phenomenon, and then compensates for the contrast degradation artifacts by using an adaptive histogram specification. We also apply the proposed algorithm to the preprocessing step of the refocusing technique in the MCA system to enhance the color image. The experimental results confirm that the proposed method can enhance the contrast of any low-exposure color image acquired by a conventional camera, and is suitable for commercial low-cost, high-quality imaging devices, such as consumer-grade camcorders, real-time 3D reconstruction systems, digital, and computational cameras.
This paper presents a novel approach to face detection by localizing faces as the goal-specific saliencies in a scene, using the framework of selective visual attention of a human with a particular goal in mind. The proposed approach aims at achieving human-like robustness as well as efficiency in face detection under large scene variations. The key is to establish how the specific knowledge relevant to the goal interacts with the bottom-up process of external visual stimuli for saliency detection. We propose a direct incorporation of the goal-related knowledge into the specification and/or modification of the internal process of a general bottom-up saliency detection framework. More specifically, prior knowledge of the human face, such as its size, skin color, and shape, is directly set to the window size and color signature for computing the center of difference, as well as to modify the importance weight, as a means of transforming into a goal-specific saliency detection. The experimental evaluation shows that the proposed method reaches a detection rate of 93.4% with a false positive rate of 7.1%, indicating the robustness against a wide variation of scale and rotation.
This study aims to analyze the sizing information of women's ready-to-wear pants as indicated on online retail websites and to suggest better sizing communication that can assist customers in making successful apparel size selections. We gathered size specifications and size reference information for basic straight pants from 34 online apparel retail websites. Although the Korean standard recommends labeling the body dimension-based sizing code and specification, most websites preferred to use various types of sizing codes. Body measurements were only used by a few websites, and garment dimension descriptions were the most common method to indicate product size. Many websites provided size reference information through customer review boards and fit model images, however, there was insufficient body size information to allow customers to infer the fit of their body type. When using the size guidance tools, the major data input points were stature and weight measurements. However, the waist measurements of pants sizes guided only by stature and weight values revealed inconsistent ease allowance for corresponding body size populations, especially in the overweight group. Based on our findings, we propose a more effective method of communicating the size information of pants online. We expect that this will contribute to the efficiency of online apparel product display and build a better shopping environment that satisfies both sellers and consumers.
The incomplete penetration(IP) discontinuity in butt joint weld, which is detected during safety analysis of the steel bridge by nondestructive evaluation(NDE) method, is classified as unacceptable defect according to the NDE codes and standards. In fact, there are a little allowance in butt joint weld in the view point of design criterion, and also detected IP discontinuity should be classified and evaluated for the fatigue strength and residual life estimation. In this study, we performed fatigue test to evaluate the fatigue strength of high strength steel(SWS490A) containing IP discontinuities in various size, the results compared and classified according to the bridge construction standard specification which published by korea administration of construction and traffic. Experimental results could be used to evaluate and estimate the IP discontinuities considering different stress range in butt joint bridge weld during periodic safety inspection.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2003.05a
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pp.409-416
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2003
We consider the problem of grouping orders into lots. The problem is modelled by a graph G = (V, E). where each node $\nu\;\in\;V$ denotes order specification and its weight $\omega(\nu)$ the orders on hand for the specification. We ran construct a lot simply from orders or single specification For a set of nodes (specifications) $\theta\;\subseteq\;V$, if the distance or any two nodes in $\theta$ is at most d, it is also possible to make a lot using orders on the nodes. The objective is to maximize the number of lots with size exactly $\lambda$. In this paper, we prove that our problem is NP-Complete when d = 2, $\lambda\;=\;3$ and each weight is 0 or 1. Moreover, it is also shown to be NP-Complete when d = 1, $\lambda\;=\;3$ and each weight is 1, 2 or 3
Proceedings of the Korean Society of Laser Processing Conference
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2006.06a
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pp.129-134
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2006
In this paper, actuator based on voice coil motor is designed and estimated to check the capability whether that system is in design specification or not. Design specification is moving range as $20{\times}20mm^2$ a along XY-axis in plane and maximizes bandwidth for high speed. The type of voice coil motor is selected with regarding design specification and minimizes the size of actuator. Flux density of designed voice coil motor is simulated. And PI controller is designed to maximize bandwidth of actuator. Finally, characteristic of designed actuator is simulated and that result reveals the validity of presented design.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.29
no.4
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pp.253-258
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2003
We consider the problem of grouping orders into lots. The problem is modelled by a graph G=(V,E), where each node ${\nu}{\in}V$ denotes order specification and its weight ${\omega}(\nu)$ the orders on hand for the specification. We can construct a lot simply from orders of single specification. For a set of nodes (specifications) ${\theta}{\subseteq}V$, if the distance of any two nodes in $\theta$ is at most d, it is also possible to make a lot using orders on the nodes. The objective is to maximize the number of lots with size exactly $\lambda$. In this paper, we prove that our problem is NP-Complete when $d=2,{\lambda}=3$ and each weight is 0 or 1. Moreover, it is also shown to be NP-Complete when $d=1,{\lambda}=3$ and each weight is 1,2 or 3.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.42
no.1
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pp.17-23
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2005
In this paper, we propose face recognition method using embedded data in super states segmentalized that is specification region exist to face region, hair, forehead, eyes, ears, nose, mouth, and chin. Proposed method defines super states that is specification area in normalized size (92×112), and embedded data that is extract internal factor in super states segmentalized achieve face recognition by PCA algorithm. Proposed method can receive specification data that is less in proposed image's size (92×112) because do orignal image to learn embedded data not to do all loaming. And Showed face recognition rate in image of 92×112 size averagely 99.05%, step 1 99.05%, step 2 98.93%, step 3 98.54%, step 4 97.85%. Therefore, method that is proposed through an experiment showed that the processing speed improves as well as reduce existing face image's information.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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v.13
no.4
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pp.291-302
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2013
NAND flash memory (NFM) based storage devices, e.g. Solid State Drive (SSD), are rapidly replacing conventional storage devices, e.g. Hard Disk Drive (HDD). As NAND flash memory technology advances, its specification has evolved to support denser cells and larger pages and blocks. However, efforts to fully understand their impacts on design objectives such as performance, power, and cost for various applications are often neglected. Our research shows this recent trend can adversely affect the design objectives depending on the characteristics of applications. Past works mostly focused on improving the specific design objectives of NFM based systems via various architectural solutions when the specification of NFM is given. Several other works attempted to model and characterize NFM but did not access the system-level impacts of individual parameters. To the best of our knowledge, this paper is the first work that considers the specification of NFM as the design parameters of NAND flash storage devices (NFSDs) and analyzes the characteristics of various synthesized and real traces and their interaction with design parameters. Our research shows that optimizing design parameters depends heavily on the characteristics of applications. The main contribution of this research is to understand the effects of low-level specifications of NFM, e.g. cell type, page size, and block size, on system-level metrics such as performance, cost, and power consumption in various applications with different characteristics, e.g. request length, update ratios, read-and-modify ratios. Experimental results show that the optimized page and block size can achieve up to 15 times better performance than the conventional NFM configuration in various applications. The results can be used to optimize the system-level objectives of a system with specific applications, e.g. embedded systems with NFM chips, or predict the future direction of NFM.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.25
no.6
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pp.1069-1078
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2001
Pattern grading is a technique used to increase or decrease the size of a garment pattern according to the measurements in a given size chart. The original pattern is graded and laid out for cutting before mass production. This study tried to classify body types for pattern grading of jacket by applying a concept of "drop"defined as the difference between chest girth and waist girth and the difference between hip girth and waist girth for pants. Data were collected through the stratified sampling method. 138 subjects were selected out of 1,290 subjects of our sample population. Findings were as follows : 1) For pattern grading of jacket, the cell with the chest girth of 96cm and the waist girth of 87cm had the highest frequency rate and body type was 87H type and the coverage of this type was 9.52%. Then, the size specification 87-96 was the center of distribution. H type had seven ones such as 72H, 75H, 78H, 81H, 84H. 87H and 90H. H type had 33 observations and frequency ratio of 26.19%. Same types could be graded up and down from the reference size for the age group. And this reference size became to the starting point for developing the grading system. 2) For pattern grading of pants, fatty types, H10 type had six ones such as 80H10. 82H10, 84H10, 86H10, 88H10 and 90H10. H10 type had 28 observations and frequency ratio of 20.29%. H6 type had 6 ones such as 84H6, 86H6, 88H6, 90H6. 92H6 and 94H6. H6 type had 27 observations and frequency ratio of 19.57%. If lower body types were classified as same ones, these types could be graded up and down proportionately.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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