The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제6권1호
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pp.281-288
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2019
This study examines the relationship between R&D intensity and disclosure. R&D activities are essential in bringing innovation to companies. However, R&D activities are naturally uncertain and increase information asymmetry. Thus, firms with high R&D activities are more likely to have the incentive to communicate the potential of R&D investment to the market through voluntary disclosure and, concurrently, resolve information asymmetry. Meanwhile, incentives to less voluntary disclosure exist because of the proprietary cost and the risk of competitiveness loss. Furthermore, the uncertainties inherent in R&D activities caused the possible decrease in the information accuracy. For the two opposing views, this study investigates the relationship between R&D intensity and disclosure frequency using the Regulation Fair Disclosure data in Korea. Moreover, the relationship between R&D intensity and usefulness of the information disclosed is also examined. Using firm sample listed in the 2011-2016 Korea Stock Market, results show that firms with high R&D intensity make disclosures more frequent. Subsequently, the analysis using forecast sample shows that management forecast error is higher in firms with high R&D intensity. This research contributes to the existing literature by presenting evidence that R&D intensity is a significant factor affecting manager's disclosure behavior and information usefulness.
For the safe driving of autonomous vehicles, accurate position estimation is required. Generally, position error must be less than 1m because of lane keeping. However, GPS positioning error is more than 1m. Therefore, we must correct this error and a map matching algorithm is generally used. Especially, road marking intensity map have been used in many studies. In previous work, 3D LIDAR with many vertical layers was used to generate a local intensity map. Because it can be obtained sufficient longitudinal information for map matching. However, it is expensive and sufficient road marking information cannot be obtained in rush hour situations. In this paper, we propose a localization algorithm using an accumulated intensity local map. An accumulated intensity local map can be generated with sufficient longitudinal information using 3D LIDAR with a few vertical layers. Using this algorithm, we can also obtain sufficient intensity information in rush hour situations. Thus, it is possible to increase the reliability of the map matching and get accurate position estimation result. In the experimental result, the lateral RMS position error is about 0.12m and the longitudinal RMS error is about 0.19m.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권10호
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pp.5095-5111
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2016
The Probability Hypothesis Density (PHD) filter is a suboptimal approximation and tractable alternative to the multi-target Bayesian filter based on random finite sets. However, the PHD filter fails to track newborn targets when the target birth intensity is unknown prior to tracking. In this paper, a dual detection-guided newborn target intensity PHD algorithm is developed to solve the problem, where two schemes, namely, a newborn target intensity estimation scheme and improved measurement-driven scheme, are proposed. First, the newborn target intensity estimation scheme, consisting of the Dirichlet distribution with the negative exponent parameter and target velocity feature, is used to recursively estimate the target birth intensity. Then, an improved measurement-driven scheme is introduced to reduce the errors of the estimated number of targets and computational load. Simulation results demonstrate that the proposed algorithm can achieve good performance in terms of target states, target number and computational load when the newborn target intensity is not predefined in multi-target tracking systems.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권3호
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pp.555-560
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2010
One-dimensional approach to two-dimensional warranty data involves modeling us- age as a function of time. Iskandar (1993) suggests a simple linear model for usage. However, simple linear form of intensity function is of limited value to model the situa-tion where the intensity varies over time. In this study Weibull intensity is considered where the scale parameter is expressed in terms of different models. We will nd out how each parameter in the model a ects the warranty cost and which model gives a bigger number of failures within the two-dimensional warranty region.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.504-507
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2006
Airborn Lidar technology has been applied to diverse applications with the advantages of accurate 3D information. Further, Lidar intensity, backscattered signal power, can provid us additional information regarding target's characteristics. Lidar intensity varies by the target reflectance, moisture condition, range, and viewing geometry. This study purposes to generate normalized airborne LiDAR intensity image considering those influential factors such as reflectance, range and geometric/topographic factors (scan angle, ground height, aspect, slope, local incidence angle: LIA). Laser points from one flight line were extracted to simplify the geometric conditions. Laser intensities of sample plots, selected by using a set of reference data and ground survey, werethen statistically analyzed with independent variables. Target reflectance, range between sensor and target, and surface slope were main factors to influence the laser intensity. Intensity of laser points was initially normalized by removing range effect only. However, microsite topographic factor, such as slope angle, was not normalized due to difficulty of automatic calculation.
In this study, the emission intensity calculation method of GHGs was developed by considering the characteristics of the models and time series. The telematics device was installed on the car (OBD-II) to collect information on the operation conditions from each sample vehicle of public authorities. Based on emission intensity of GHGs, it presented a methodology of quantitative comparison of GHGs emission by vehicles. Collected driving information of vehicle was used for operating characteristics analysis of the target vehicle, and it was confirmed different operating characteristics through comparison of the results and previous study. GHGs emission intensity were analyzed considering characteristics of vehicle type by passenger car, van, cargo, and considering characteristics of the time series by summer, winter, and intermediate. From the analysis result, it was calculated GHGs emission intensity based on mileage ($g\;CO_2\;eq./km$) and operating time ($g\;CO_2\;eq./sec$).
LiDAR systems are usually incorporated a laser scanner and GPS/INS modules with a digital aerial camera. LiDAR point clouds and digital aerial images acquired by the systems provide complementary spatial information on the ground. In addition, some of laser scanners provide intensity, radiometric information on the surface of the earth. Since the intensity is unnecessary of registration and provides the radiometric information at a certain wavelength on the location of LiDAR point, it can be a valuable ancillary information but it does not deliver sufficient radiometric information compared with digital images. This study utilize the LiDAR points as ground control points (GCPs) to adjust exterior orientations(EOs) of the stereo images. It is difficult to find exact point of LiDAR corresponding to conjugate points in stereo images, but this study used intensity of LiDAR as an ancillary data to find the GCPs. The LiDAR points were successfully used to adjust EOs of stereo aerial images, therefore, successfully provided the prerequisite for the precise registration of the two data sets from the LiDAR systems.
Recently, Gonzalez-Audicana et al. proposed the substitute wavelet intensity (SWI) method which provided a solution based on the intensity-hue-saturation (IHS) method for the fusing of panchromatic (PAN) and multispectral (MS) images. Although the spectral quality of the fused MS images is enhanced, this method is not efficient enough to quickly merge massive volumes of data from satellite. To overcome this problem, we introduce a new SWI method based on a fast IHS transform to implement efficiently as an alternative procedure. In addition, we show that the method is well applicable for fusing IKONOS PAN with MS images.
본 논문에서는 자연 이미지에 포함되어 있는 텍스트를 추출하기 위해 명도 정보를 사용한 하이브리드 분석 방법(HAM)을 제안하였다. 즉, 제안한 방법은 명도 정보 분석(Gray-intensity Information Analysis)과 분할/합병 분석(Split/Merge Analysis)을 결합하였다. 제안한 방법의 추출 결과를 보면 단순한 영상과 복잡한 영상 모두에서 기존의 연구 결과보다 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.
Recently, $Gonz\acute{a}lez-Aud\acute{i}cana$ et al. proposed the substitute wavelet intensity(SWI) method which provided a solution based on the intensity-hue-saturation(IHS) method for the fusing of panchromatic(PAN) and multispectral(MS) images. Although the spectral quality of the fused MS images is enhanced, this method is not efficient enough to quickly merge massive volumes of data from satellite. To overcome this problem, we introduce a new SWI method based on a fast IHS transform to implement efficiently as an alternative procedure. In addition, we show that the method is well applicable for fusing IKONOS PAN with MS images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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