Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.13
no.9
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pp.1795-1802
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2009
Motion based serious game is a new style of game and exercise using hands, arms, head and whole body. At that time gamer's reachable movement space is an important game space and interaction happening place. We propose efficient game spatial division and analysis algorithm that gives special information for collision avoidance of game objects. We devide into 9 parts of game space and check the enemy position and upper, down, left and right side movement information of gamer and calculate optimal path for collide avoidance of the enemy. To evaluate the method, we implemented a motion base serious game that consists of a web cam, a player, an enemy, and we obtained some valid results of our method for the collision avoidance. The resole demonstrated that the proposed approach is robust. If movement information is in front of enemy, then the enemy waits and finds the place and runs to avoid collision. This algorithm can be used basic development of level control and effective interaction method for motion based serious game.
Stereophotogrammetry is a method to extract information of an interested area by constructing a stereo-image from two or more photos. In this study, the stereophotogrammetry was adopted to obtain the joint orientation and trace length from a sampling window and its measurements were compared with the result by a clinocompass and measuring tape to evaluate the applicability of the stereophotogrammetry to rock joint survey. A commercial stereophotogrammetry program, ShapeMetriX 3D, was used for this purpose. Firstly, the accuracy of the measuring method using ShpaeMetrix 3D was evaluated by a model test. Secondly, joint orientations on a rock slope and tunnel were obtained by using ShapeMetriX 3D and compared with the measurement by a clinocompass. Finally. the effect of base-depth ratio in photographing was evaluated by comparing images with various base-depth ratios, and the usefulness of closed-up photographing on a rock exposure to increase the measurement accuracy was tested. The dip and dip direction of each model plane obtained by ShapeMetriX 3D showed an error ranged between $-5^{\circ}\;and\; 5^{\circ}$ on the basis of the results by the measuring tape. Base-depth ratio proved not to influence the analysis result by ShapeMetriX 3D if all the images were taken without any hidden area. The close-up photographing turned out useful to obtain the detailed images and therefore precise result when ShapeMetriX 3D was adopted.
Jineon, Kim;Jiwon, Cho;iIl-Seok, Kang;Jae-Joon, Song
Tunnel and Underground Space
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v.32
no.6
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pp.464-477
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2022
DFN (discrete fracture network) models that take account of spatial variability and correlation between rock fractures have been demanded for analysis of fractured rock mass behavior for wide areas with high reliability, such as that of underground nuclear waste repositories. In this regard, this report describes the spatial distribution characteristics of fracture networks, and the DFN modeling methodologies that aim to represent such characteristics. DFN modeling methods have been proposed to represent the spatial variability of rock fractures by defining fracture domains (Darcel et al., 2013) and the spatial correlation among fractures by genetic modeling techniques that imitate fracture growth processes (Davy et al., 2013, Libby et al., 2019, Lavoine et al., 2020).These methods, however, require further research for their application to field surveys and for modeling in-situ rock fracture networks.
최근 이미지 특징 벡터와 같은 고차원 벡터 데이터에 관한 색인 기법들이 많이 연구되고 있다. 하지만, 기존의 색인 기법들은 저차원의 데이터에 대해서는 검색 성능이 우수하지만, 차원이 증가함에 따라 검색 성능이 급격히 저하되는 'dimensional curse' 문제를 안고 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제점을 최소화하기 위해 필터링을 이용한 새로운 색인 기법을 제안한다. 제안하는 셀 기반 필터링 기법은 셀 중심에서 객체까지의 거리값을 저장하여 필터링 효과를 증대시킨다. 또한 고차원 공간을 셀 단위로 분할하며, 각각의 셀을 시그니쳐로 표현한다. 검색을 수행하기 위해, 셀 기반 필터링 기법은 데이터 파일을 직접 접근하기 전에 전체 시그니쳐들을 탐색하여 필터링을 수행함으로써 후보 셀들을 얻는다. 성능 실험을 통해 제안하는 기법이 VA-파일보다 검색 시간에 있어서 약 20%의 성능 향상을 보인다.
여행 정보 시스템(ATIS), 교통 관리 시스템 (ITS) 등 궤적 기반 서비스에서, 서비스 품질을 향상시키기 위해서는 주어진 궤적 질의에 대한 정확한 주행시간을 예측하는 것이 필수적이다. 이를 위한 대표적인 공간 데이터 분석 기법으로는 데이터 분류에서 높은 정확도를 보장하는 규칙 기반 분류화 기법이 존재한다. 그러나 기존 규칙 기반 분류화 기법은 단일 컴퓨터 환경만을 고려하기 때문에, 대용량 공간 데이터 처리에 적합하지 않은 문제점이 존재한다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 맵리듀스 환경에서 규칙 기반 분류화를 이용한 궤적 데이터 주행 시간 예측 알고리즘을 개발하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 첫째, 맵리듀스를 이용하여 대용량 공간 데이터를 병렬적으로 분석함으로써, 활용도 높은 궤적 데이터 규칙을 생성한다. 이를 통해 대용량 공간 데이터 기반의 규칙 생성 시간을 감소시킨다. 둘째, 그리드 구조 기반의 지도 데이터 분할을 통해, 사용자 질의처리 시 탐색 성능을 향상시킨다. 즉, 주행 시간 예측을 위한 규칙 그룹을 탐색 시 질의를 포함하는 그리드 셀만을 탐색하기 때문에, 질의처리 성능이 향상된다. 마지막으로 맵리듀스 구조에 적합한 질의처리 알고리즘을 설계하여, 효율적인 병렬 질의처리를 지원한다. 이를 위해 맵 함수에서는 선정된 그리드 셀에 대해, 질의에 포함된 도로 구간에서의 주행 시간을 병렬적으로 측정한다. 아울러 리듀스 함수에서는 출발 시간 및 구간별 주행 시간을 바탕으로 맵 함수의 결과를 병합함으로써, 최종 결과를 생성한다. 이를 통해 공간 빅데이터 분석을 통한 주행 시간 예측 기법의 처리 시간 및 결과 정확도를 향상시킨다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.15
no.7
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pp.828-833
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2005
Kernel methods have shown to improve the performance of conventional linear classification algorithms for complex distributed data sets, as mapping the data in input space into a higher dimensional feature space(7). In this paper, we propose a fuzzy kernel K-nearest neighbor(fuzzy kernel K-NN) algorithm, which applies the distance measure in feature space based on kernel functions to the fuzzy K-nearest neighbor(fuzzy K-NN) algorithm. In doing so, the proposed algorithm can enhance the Performance of the conventional algorithm, by choosing an appropriate kernel function. Results on several data sets and segmentation results for real images are given to show the validity of our proposed algorithm.
Interaction technique in .3D virtual environment is a decisive factor that affects the immersion and presence felt by users in virtual space. Especially, in fields that require exquisite manipulation of objects such as electronic manuals in desktop environment, interaction technique that supports effective and natural manipulation of object is in demand. In this paper, 3D scene graph can be internally divided and reconstructed to a list defending on the users selection and through moving focus among the selection candidate objects list, the user can select 3D object more accurately Also, by providing various feedbacks for each manipulation stage, more effective manipulation is possible. The proposed technique can be used as 3D user interface in areas that require exquisite object manipulation.
Decision tree induction is a kind of useful machine learning approach for extracting classification rules from a set of feature-based examples. According to the partitioning style of the feature space, decision trees are categorized into univariate decision trees and multivariate decision trees. Due to observation error, uncertainty, subjective judgment, and so on, real-world data are prone to contain some errors in their feature values. For the purpose of making decision trees robust against such errors, there have been various trials to incorporate fuzzy techniques into decision tree construction. Several researches hove been done on incorporating fuzzy techniques into univariate decision trees. However, for multivariate decision trees, few research has been done in the line of such study. This paper proposes a fuzzy decision tree induction method that builds fuzzy multivariate decision trees named fuzzy oblique decision trees, To show the effectiveness of the proposed method, it also presents some experimental results.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.51
no.2
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pp.15-27
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2009
토지이용변화가 수질에 미치는 영향을 평가하기 위하여 비점오염모형이 광범위하게 사용되고 있다. 본 연구에서는 최적관리기법이 수문 수질에 미치는 영향을 평가하기위한 통합모형시스템을 개발하였다. 통합모형시스템은 DANSAT (Dynamic Agricultural Non-point Source Assessment Tool)과 사용자 인터페이스로 구성되어 있다. DANSAT은 분포형 연속 강우사상 모형으로서 농업소유역에서의 유출량, 유사량, 농약 물질의 이동기작 등을 모의한다. DANSAT은 크게 동적변수 부모형, 수문 부모형, 유사 이용 부모형, 농약 물질 이동 부모형등 4개의 부모형으로 구성되어있다. 동적변수 부모형은 토양의 특성, 작물의 생장 및 작물 잔여물질의 분해 등을 모의하는 하부모형으로 구성되어있으며, 토지 이용 변화에 관계되는 내부 변수들의 시간적 변화를 모의한다. 수문 부모형은 차단, 증발산량, 침투량, 침루량 등을 모의하는 격자 단위 프로세스와 지표유출, 중간유출, 기저유출 및 하천에서의 물의 이동을 모의하는 유역 단위 프로세스로 구성되어있다. 유사 이동 부모형은 세류간 (interrill) 토양입자의 분리, 세류 (rill) 및 하천내의 토양분리, 운송가능량 등을 모의하며, 농약 물질 이동 부모형은 농약의 분해, 평형, 식물에 의한 흡수, 침출 등을 고려하여 농약 물질의 이동을 모의한다. 입력변수는 최적관리기법의 시 공간적인 변화를 고려할 수 있도록 계층구조로 구성하였다. 유역출구에서의 결과 출력 뿐만 아니라, 유역전체에 걸쳐 지표면과 지하수면 사이에서 물 및 오염물질의 이동량 분석을 위한 출력 및 격자단위의 상세 결과 출력을 통하여 최적관리기법을 평가하고 분석할 수 있다. 한편, 사용자 인터페이스는 모형의 구동을 위해 요구되는 광범위한 시 공간 입력 자료를 기존에 존재하는 데이터베이스를 이용하여 생성할 수 있도록 개발되었다.
In this paper, we propose the index structure based on a vector approximation for efficiently supporting the similarity search of multi-dimensional data. The proposed index structure splits a region with the space partition method and allocates to the split region dynamic bits according to the distribution of data. Therefore, the index structure splits a region to the unoverlapped regions and can reduce the depth of the tree by storing the much region information of child nodes in a internal node. Our index structure represents the child node more exactly and provide the efficient search by representing the region information of the child node relatively using the region information of the parent node. We show that our proposed index structure is better than the existing index structure in various experiments. Experimental results show that our proposed index structure achieves about $40\%$ performance improvements on search performance over the existing method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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