This paper proposes an algorithm capable of detecting vehicles in front or in rear using a monocular camera installed in a vehicle. The vehicle detection has been regarded as an important part of intelligent vehicle technologies. The proposed algorithm is mainly composed of two parts: 1)hypothesis generation of vehicles, and 2)hypothesis verification. The hypotheses of vehicles are generated by the analysis of vertical and horizontal edges and the detection of symmetry axis. The hypothesis verification, which determines vehicles among hypotheses, is done by the AdaBoost algorithm. The proposed algorithm is proven to be effective through experiments performed on various images captured on the roads.
The use of confidence measures for word/utterance verification has become art essential component of any speech input application. Confidence measures have applications to a number of problems such as rejection of incorrect hypotheses, speaker adaptation, or adaptive modification of the hypothesis score during search in continuous speech recognition. In this paper, we present a new utterance verification method using vowel string. Using subword HMMs of VCCV unit, we create anti-models which include vowel string in hypothesis words. The experiment results show that the utterance verification rate of the proposed method is about 79.5%.
Recently, a variety of confidence measures for utterance verification has been studied to improve speech recognition performance by rejecting out-of-vocabulary inputs. Most of the conventional confidence measures for utterance verification are based primarily on hypothesis testing or an approximated posterior probability, and their performances depend on the robustness of an alternative hypothesis or the prior probability. We introduce a novel confidence measure called a search confusion rate (SCR), which does not require an alternative hypothesis or the approximation of posterior probability. Our confusion-based approach shows better performance in additive noise-corrupted speech as well as in clean speech.
본 연구는 호텔 조직과 호텔에 근무하는 중간관리자들의 커뮤니케이션에 관련한 연구이다. 중간관리자들의 커뮤니케이션이 조직몰입과 조직문화에 미치는 영향과 커뮤니케이션과 조직문화와의 관계에서 조직몰입이 조절효과가 있는지 연구하였다. 최종적으로 수집된 데이터는 80부였고, 가설 검증을 위한 통계분석은 SPSS 18.0을 사용하였다. 가설의 검증결과는 다음과 같다. 가설 1, 호텔 중간관리자의 커뮤니케이션은 조직몰입에 유의한 정(+)의 영향을 미칠 것이다. 라는 가설의 검증결과 부분적으로 유의하여 부분채택되었다. 가설 2, 호텔 중간관리자의 커뮤니케이션은 조직문화에 유의한 정(+)의 영향을 미칠 것이다. 라는 가설의 검증결과 부분적으로 유의하여 부분채택 되었다. 가설 3, 호텔 중간관리자의 조직몰입은 조직문화에 유의한 정(+)의 영향을 미칠 것이다. 라는 가설 검증결과 유의한 결과가 나타나 채택되었다. 가설 4, 호텔 중간관리자의 커뮤니케이션과 조직문화와의 관계에서 조직몰입은 유의한 조절효과가 있을 것이다. 라는 가설을 검증한 결과 조절효과는 없는 것으로 나타났다.
In this paper, we present a two-stage vision-based approach to detect multi views of pedestrian in road scene images. The first stage is HG (Hypothesis Generation), in which potential pedestrian are hypothesized. During the hypothesis generation step, we use a vertical, horizontal edge map, and different colors between road background and pedestrian's clothes to determine the leg position of pedestrian, then a novel symmetry peaks processing is performed to define how many pedestrians is covered in one potential candidate region. Finally, the real candidate region where pedestrian exists will be constructed. The second stage is HV (Hypothesis Verification). In this stage, all hypotheses are verified by Support Vector Machine for classification, which is robust for multi views of pedestrian detection and recognition problems.
In this letter, we introduce confusion-based confidence measures for detecting an impostor in speaker recognition, which does not require an alternative hypothesis. Most traditional speaker verification methods are based on a hypothesis test, and their performance depends on the robustness of an alternative hypothesis. Compared with the conventional Gaussian mixture model-universal background model (GMM-UBM) scheme, our confusion-based measures show better performance in noise-corrupted speech. The additional computational requirements for our methods are negligible when used to detect or reject impostors.
This paper concerns an effective text-dependent speaker verification method to increase the performance of speaker verification. While various speaker verification methods have already been developed, their effectiveness has not yet been formally proven in terms of achieving acceptable performance levels. This paper proposes a weighted likelihood procedure along with a confidence measure based on subword-based text-dependent speaker verification. Our aim is to remedy the low performance problem in speaker verification by exploring a means to strengthen the verification likelihood via subword-based hypothesis criteria and weighted likelihood method. Experimental results show that the proposed speaker verification method outperforms that of the speaker verification scheme without using the proposed decision by a factor of up to 1.6 times. From these results, the proposed speaker verification method is shown to be very effective and to achieve a reliable performance.
This study analyzed and identified various causes of caustic alarms of 163 fire detectors that occurred from January 2019 to December 2021 at domestic semiconductor manufacturing plants equipped with about 30,000 fire detectors, and proposed a new non-fire prevention cause investigation plan by applying the NFPA 921 scientific methodology. The results of the study are as follows. First, in terms of necessary recognition and problem definition, an analog detector and an integrated monitoring system were proposed to quickly determine the location and installation space information of the fire detector. Second, in order to prevent speculative causes and errors in various analyses in terms of data analysis and hypothesis establishment, non-fire reports were classified into five by factor and defined, and the causes of occurrence by factor were classified and proposed. Finally, in terms of hypothesis verification and final hypothesis selection, a non-fire prevention improvement termination process and a final hypothesis verification sheet were proposed to prevent the cause from causing re-error.
Purpose - The Purpose of this study is to observe the value of LOHAS as an exhibition that is perceived to be a specialized local exhibition with good fame and differentiated advantage as well as the spectators' will to visit the exhibition coming from the future behavior intention of visitors. Research design, data, and methodology - In order to achieve the purpose of this study, This study organized questionnaire after setting a hypothesis based on the theoretical background from the parameters. verification of the hypothesis by statistically analyzing the answers for questionnaire follows. Finally, the implication of this study is drawn through comprehensive discussion while This study indicated from the limits of the study and future direction for research. This study set up a model to research the influence on the structuring factors in LOHAS exhibition in forming perceived value, customer satisfaction and future behavior intention. Frequency analysis was used for getting demographic characteristics, verification of plausibility, reliability of measured parameters and factors analysis. This study have performed verification of difference at selection property level based on multiple regression analysis and demographic nature. Results - To summarize the study result, through the verification of hypothesis about meaningful influence among structuring factors in LOHAS exhibition, perceived value and customer satisfaction shows some noticeable points to focus on. That is, it is established things that partial adoption and meaning relationship of partial influence. The perceived value affected both customer satisfaction and future behavior intention meaningfully. Conclusions - This study could note that in the structuring factors of LOHAS exhibition, perceived value for visitors and customer satisfaction play their roles positively on the future behavior intention. In conclusion, this study implies that strategic measures are necessary to fulfill the structuring factors of LOHAS exhibition as they would make positive impact on acknowledged value, customer satisfaction and future behavior intention to contribute to the growth and development of LOHAS exhibition. Also it suggests that the method to join each other with activities is necessary to strengthen the properties of the exhibition and position well to be a solid local exhibition.
본 연구는 사회적 교환 관계의 관점에서 호텔컨벤션 직원이 인지하는 조직후원인식이 임파워먼트 및 조직몰입에 미치는 영향에 대해 실증적으로 분석하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 먼저, 호텔컨벤션 직원이 인식하는 조직후원인식이 임파워먼트에 미치는 영향에서 가설1-1과 가설1-2를 검증한 결과, 수단적 후원은 의미감 및 역량에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났고, 수단적 후원은 영향력에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 한편 가설1-3과 가설1-4를 검증한 결과, 정서적 후원은 의미감 및 역량 요인과 영향력 요인 모두에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다음으로 임파워먼트가 조직몰입에 미치는 영향에서 가설2를 검증한 결과, 임파워먼트의 하위개념인 의미감 및 역량 요인과 영향력 요인이 조직몰입에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 마지막으로 가설3을 검증한 결과, 수단적 후원은 조직몰입에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타난 반면, 정서적 후원은 조직몰입에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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