This thesis is analysing localization of human resources recruitment in the overseas investment of the Korean firms. The main results of the analysis can be summarized as follows: first, Korean overseas local corporations have achieved localization for physical workers. But localization above middle manager level is very poor. Second, local corporations are managed by the employee from Korean parent company. Third, parent company mentioned language ability, work process ability of local business, responsibility, leadership as selection basis for the workers in overseas local corporations. Localization propel strategy of local corporation human resources recruiting : (1) human resources recruiting strategy is the strategy of outsider. simple global human resources recruiting strategy is the recruiting of person dispatched from headquarter rather than local human resources (2) human resources recruiting strategy is the strategy of multidomestication. multidomestication human resources recruiting strategy is the strategy to use in case of stabilization in local area.
Deep learning networks like Convolutional Neural Networks (CNNs) show successful performances in many computer vision applications such as image classification, object detection, and so on. For implementation of deep learning networks in embedded system with limited processing power and memory, deep learning network may need to be simplified. However, simplified deep learning network cannot learn every possible scene. One realistic strategy for embedded deep learning network is to construct a simplified deep learning network model optimized for the scene images of the installation place. Then, automatic training will be necessitated for commercialization. In this paper, as an intermediate step toward automatic training under fisheye camera environments, we study more precise human localization in fisheye images, and propose an accurate human localization method, Automatic Ground-Truth Labelling Method (AGTLM). AGTLM first localizes candidate human object bounding boxes by utilizing GoogLeNet-LSTM approach, and after reassurance process by GoogLeNet-based CNN network, finally refines them more correctly and precisely(tightly) by applying saliency object detection technique. The performance improvement of the proposed human localization method, AGTLM with respect to accuracy and tightness is shown through several experiments.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.16
no.5
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pp.415-419
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2010
A variety of methods for sound source localization have been developed and applied to several applications such as noise detection system, surveillance system, teleconference system, robot auditory system and so on. In the previous work, we proposed the sound source localization using the spatially mapped GCC functions based on TDOA for robot auditory system. Performance of the proposed one for the noise effect and estimation resolution was verified with the real environmental experiment under the single source assumption. However, since multi-talker case is general in human-robot interaction, multiple source localization approaches are necessary. In this paper, the proposed localization method under the single source assumption is modified to be suitable for multiple source localization. When there are two sources which are correlated, the spatially mapped GCC function for localization has three peaks at the real source locations and imaginary source location. However if two sources are uncorrelated, that has only two peaks at the real source positions. Using these characteristics, we modify the proposed localization method for the multiple source cases. Experiments with human speeches in the real environment are carried out to evaluate the performance of the proposed method for multiple source localization. In the experiments, mean value of estimation error is about $1.4^{\circ}$ and percentage of multiple source localization is about 62% on average.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.31
no.8
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pp.1180-1189
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2007
The purpose of this study is to search the level of localization strategy of imported brands in Korean Market, to investigate relationship between the brand characteristics and localization strategy, and to study the case about localization strategy of the brand selected according to the type of brand. The survey research was employed and for the data analysis, descriptive statistics, one-way ANOVA, and multiple-regression were used. For the case study, interview with the person who works in the each kind of company was used. The results of this study were as follows: Firstly, the level of localization strategy is found in order price, place, promotion and product. Secondly among the brand characteristics, type of brand, proportion of garments, price zone, launching time, number of shop are related with localization strategy, but turnover and number of the staff are not. Thirdly, license brand has the characteristics like as national brands and the differences between the branch and the agent is confidence and communication that are the basic elements of localization. This study can help national brands to refer the localization strategy and provide the understanding of localization strategy of imported brands in Korean fashion market.
The Human Robot Interface (HRI) based on 3D depth sensor on the docent robot is developed and the localization algorithm based on extended Kalman Filter (EKFLA) are proposed through the capstone design by graduate students in this paper. In addition to this, the performance of the proposed EKFLA is also analyzed. The developed HRI system consists of the route generation and localization algorithm, the user behavior pattern awareness algorithm, the map data generation and building algorithm, the obstacle detection and avoidance algorithm on the robot control modules that control the entire behaviors of the robot. It is confirmed that the improvement ratio of the localization error in EKFLA on the scenarios 1-3 is increased compared with the localization algorithm based on Kalman Filter (KFLA) as 21.96%, 25.81% and 15.03%, respectively.
In this paper, we supposed teller following algorithm that using sound localization for developing dialog type humanoid robot. A sound localization is studied for develop the techniques of an efficient 3-D sound system based on the psychoacoustics of spatial hearing with multimedia or virtual reality. When a robot talk with human, it is necessary that robot follow human for improved human interface and adaptive noise canceling. We apply this algorithm to robot system.
Kim, Jin-Sung;Kim, Ui-Hyun;Kim, Do-Ik;You, Bum-Jae
The Journal of Korea Robotics Society
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v.3
no.3
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pp.237-244
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2008
Nowadays, research on human-robot interaction has been getting increasing attention. In the research field of human-robot interaction, speech signal processing in particular is the source of much interest. In this paper, we report a speaker localization system with six microphones for a humanoid robot called MAHRU from KIST and propose a time delay of arrival (TDOA)-based feature matrix with its algorithm based on the minimum sum of absolute errors (MSAE) for sound source localization. The TDOA-based feature matrix is defined as a simple database matrix calculated from pairs of microphones installed on a humanoid robot. The proposed method, using the TDOA-based feature matrix and its algorithm based on MSAE, effortlessly localizes a sound source without any requirement for calculating approximate nonlinear equations. To verify the solid performance of our speaker localization system for a humanoid robot, we present various experimental results for the speech sources at all directions within 5 m distance and the height divided into three parts.
A rectangle-based relative localization method is proposed for a mobile robot based on a novel geometric formulation. In an artificial environment where a mobile robot navigates, rectangular shapes are ubiquitous. When a scene rectangle is captured using a camera attached to a mobile robot, localization can be performed and described in the relative coordinates of the scene rectangle. Especially, our method works with a single image for a scene rectangle whose aspect ratio is not known. Moreover, a camera calibration is unnecessary with an assumption of the pinhole camera model. The proposed method is largely based on the theory of coupled line cameras (CLC), which provides a basis for efficient computation with analytic solutions and intuitive geometric interpretation. We introduce the fundamentals of CLC and describe the proposed method with some experimental results in simulation environment.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.11
no.5
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pp.398-405
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2005
The intelligent robots that will be needed in the near future are human-friendly robots that are able to coexist with humans and support humans effectively. To realize this, robots need to recognize their position and posture in known environment as well as unknown environment. Moreover, it is necessary for their localization to occur naturally. It is desirable for a robot to estimate of his position by solving uncertainty for mobile robot navigation, as one of the best important problems. In this paper, we describe a method for the localization of a mobile robot using image information of a moving object. This method combines the observed position from dead-reckoning sensors and the estimated position from the images captured by a fixed camera to localize a mobile robot. Using a priori known path of a moving object in the world coordinates and a perspective camera model, we derive the geometric constraint equations which represent the relation between image frame coordinates for a moving object and the estimated robot's position. Also, the control method is proposed to estimate position and direction between the walking human and the mobile robot, and the Kalman filter scheme is used for the estimation of the mobile robot localization. And its performance is verified by the computer simulation and the experiment.
Znf230, the mouse homologue of the human spermatogenesis-related gene, ZNF230, has been cloned by rapid amplification of cDNA ends (RACE). This gene is expressed predominantly in testis, but its expression in different testicular cells and spermatogenic stages has not been previously analyzed in detail. In the present study, the cellular localization of the Znf230 protein in mouse testis and epididymal spermatozoa was determined by RT-PCR, immunoblotting, immunohistochemistry and immunofluorescence. It is primarily expressed in the nuclei of spermatogonia and subsequently in the acrosome system and the entire tail of developing spermatids and spermatozoa. The results indicate that Znf230 may play an important role in mouse spermatogenesis, including spermatogenic cell proliferation and sperm maturation, as well as motility and fertilization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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