Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.21
no.2
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pp.73-91
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2016
This study sheds light on the quality aspect of cloud computing services as next IT platform. Three tasks of the research are to extract the quality factors of cloud service from the user's viewpoint, empirically analyze the perceptual differences between the user group and the provider group by applying the IPA technique, and suggest some quality factors that need to be improved. Based on the previous researches and focus group evaluation, 13 quality factors have been established. Two field surveys have been performed respectively to collect the perceptual importance and satisfaction level of the users and the providers. It is shown that the quality satisfaction of the user group is lower than the quality perceived by the providers. And there exist significant differences between two groups in respect to quality importance level and IPA matrix. In conclusion, 6 quality factors that need to be improved are suggested such as service functionality, service availability, interoperability, scalability, confidentiality, and provider's responsiveness.
Conventional parking survey has been usually performed by a person, which has a lot of problems such as decreased mobility, data input error, longer time and expensiveness. Therefore, this study attempted to develop an automatic parking survey method using lately commercialized equipments that were highly efficient imagery interpretation equipments, GPS, and infrared lighting fixtures. In addition, this study developed a parking analysis software that enables to modify and save data, and analyze survey data by the automatic parking survey method. When parking survey is conducted using automatic parking survey method, surveying accuracy is influenced by the running speed of a surveying vehicle, the photographing angle of an imagery interpretation equipment, the gap between parking vehicles and the distance of a surveying vehicle to parking vehicles. Therefore, this study drew optimum conditions by testing on each items for accuracy improvement, and developed a parking analysis software for systematic storage and management of parking survey data, supporting the parking analysis and output the parking analysis result.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.19
no.12
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pp.1322-1328
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2009
This paper presents vibration analysis of maskless exposure module in printed circuit board(PCB) manufacturing system. In order to complete exposure process in PCB, masking type module has been widely used in electronics industries. However, masking process confronts some limitations of application due to higher production cost for masking as well as lower printing resolution. Therefore, maskless exposure module is started to be in the spotlight for flexible production system to meet the needs of fabrication in variable patterns at low cost. Since maskless exposure process adopts direct patterning to PCB, vibration problems become more critical compared to conventional masking type process. Moreover, movements of exposure engine as well as stage generate vibration sources in the system. Thus, it is imperative to analyze the vibration characteristics for the maskless exposure module to improve the quality and accuracy of PCB. In this study, vibration analysis using the finite element analysis is conducted to identify the critical structural parts deteriorating vibration performance. Also, Experimental investigations are conducted by single/dual encoder measurement process under the operating module speed. Measurement points of vibration are selected by three places, which are base of stage, exposure engine and top of stage, to check the effect of vibration from the exposure engine. Comparisons between analysis results and experimental measurement are conducted to confirm the accuracy of analysis results including the developed FE model. Finally, this studies show feasibility of optimal design using the developed FE analysis model.
DHP mining association rules algorithm maintains previously independent direct hash table to reduce the sire of hash tree containing the frequency number of each candidate large itemset. It performs pruning by using the direct hash table when the hash tree is constructed. The mort large the size of direct hash table increases, the higher the effort of pruning becomes. Especially, the effect of pruning in phase 2 which generate 2-large itemsets is so high that it dominates the overall performance of DHP algorithm. So, following the speedy trends of producing VLM(Very Large Memory) systems, extreme increment of direct hash table size is being tried and one of those trials is perfect hash table in phase 2. In case of using perfect hash table in phase 2, we found that some rearrangement of DHP algorithm got about 20% performance improvement compared to simply |H$_2$| reconfigured DHP algorithm. In this paper, we examine the feasibility of perfect hash table in phase 2 and propose PHP algorithm, a rearranged DHP algorithm, which uses the characteristics of perfect hash table sufficiently, then make an analysis on the results in experimental environment.
Accurate detection of traffic lights is very important for the advanced driver assistance system (ADAS). There have been many research developments in this area. However, conventional of image processing methods are usually sensitive to varying illumination conditions. This paper proposes a traffic light detection algorithm to overcome this situation. The proposed algorithm first detects the candidates of traffic light using the proposed color map and hue-saturation-value (HSV) Traffic lights are then detected using the conventional histogram of oriented gradients (HOG) descriptor and support vector machine (SVM). Finally, the proposed Multilayer HOG descriptor is used to determine the direction information indicated by traffic lights. The proposed algorithm shows a high detection rate in real-time.
Jo, Myung-Hee;Bu, Ki-Dong;Lee, Jung-Hyoup;Lee, Kwang-Jae
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.3
no.4
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pp.73-86
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2000
This study focused on extracting an efficient method in the fruit cropping distribution mapping with various classification methods using multi-temporal satellite images and Geographic Information Systems(GIS). For this study, multi-temporal Landsat TM images, in observation data and existing fruit cropping area statistics were used to compare and analyze the properties of fruit cropping and seasonal distribution per classification method. As a result, this study concludes that Maximum Likelihood Method with earlier autumn satellite image was most efficient for the fruit cropping mapping using Landsat TM image. In addition, it was clarified that cropping area per administrative boundary was prepared and distribution pattern was identified efficiently using GIS spatial analysis.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.05a
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pp.267-270
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2016
Currently, tire has a variety of information to know the information of the tire are displayed on the tire side. the market are marked with raised letters showing a variety of information relating to the tires. Such information enables people and tire related companies to distinguish between tires upon the information marked on the tires. Generally, people see the information including max press, manufacturing date, etc. Accordingly, studies on automated recognition of raised letters on tire by using image processing technology have been presented consistently. However, they lack a method for recognition of letters and improvement of the recognition. Moreover, the raised letters have been previously recognized through image processing. Further, to obtain the character recognition of a conventional side in video, it is suitably utilized the effects of lighting time of acquisition, so as part of the background and the character has a gray level values between approximately the same, is the part that is not relatively clear are many scattered. In this paper, we see the characters of the tire side using the laser sensor, recognition, was designed for character recognition of the tire side.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.4
no.3
s.15
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pp.85-94
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2003
The goal of enterprises is to make a profit. They should change and evolve themselves according to various customers' demand and developing information technology. The construction industry has not been used to such a change of business environment, although it has a long history. So it needs a new management system that accepts the various demands of construction participants and keeps pace with the evolving environment where is replaced by high-valued one. In this point, this research's objective is to apply SCM which shows visible outcome in the manufacturing industry, to the construction industry. This study regards the concept of SCM not as a simple management method, but as a comprehensive one. In other words, SCM is composed of three viewpoints; control, organization and information technology. SCM is to improve process by new management method, to benefit each other by strategical cooperation among participants, and to make information delivery and saving system for maintaining the relationship.
Shadow is a physical phenomenon observed in natural scenes and has a negative effect on various image processing systems such as intelligent video surveillance, traffic surveillance and aerial imagery analysis. Therefore, shadow detection should be considered as a preprocessing process in all areas of computer vision. In this paper, we define and analyze various feature elements for shadow detection in a single natural image that does not require a reference image. The shadow elements describe the intensity, chromaticity, illuminant-invariant, color invariance, and entropy image, which indicate the uncertainty of the information. The results show that the chromaticity and illuminant-invariant images are effective for shadow detection. In the future, we will define a fusion map of various shadow feature elements, and continue to study shadow detection that can adapt to various lighting levels, and shadow removal using chromaticity and illuminance invariant images.
In lighting system where several large-area organic light-emitting diode (OLED) lighting panels are involved, panel aging may appear differently from each other, resulting in a falling-off in lighting quality. To achieve uniform light output across large-area OLED lighting panels, we have employed an optical feedback circuit. Light output from each OLED panel is monitored by the optical feedback circuit that consists of a photodiode, I-V converter, 10-bit analogdigital converter (ADC), and comparator. A photodiode generates current by detecting OLED light from one side of the glass substrate (i.e., edge emission). Namely, the target luminance from the emission area (bottom emission) of OLED panels is monitored by current generated from the photodiode mounted on a glass edge. To this end, we need to establish a mapping table between the ADC value and the luminance of bottom emission. The reference ADC value corresponds to the target luminance of OLED panels. If the ADC value is lower or higher than the reference one (i.e., when the luminance of OLED panel is lower or higher than its target luminance), a micro controller unit (MCU) adjusts the pulse width modulation (PWM) used for the control of the power supplied to OLED panels in such a way that the ADC value obtained from optical feedback is the same as the reference one. As such, the target luminance of each individual OLED panel is unchanged. With the optical feedback circuit included in the lighting system, we have observed only 2% difference in relative intensity of neighboring OLED panels.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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