Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.26
no.5
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pp.385-392
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2013
The finite element method has become the most widely used method of structural analysis and recently, the method has often been applied to complex dynamic and nonlinear structural analyses problems. Even for these complex problems, where the responses are hard to predict, finite element analyses yield reliable results if appropriate element types and meshes are used. However, the dynamic and nonlinear behaviors of a structure often include large deformations in various portions of the structure and if the same mesh is used throughout the analysis, some elements may deform to shapes beyond the reliable limits; thus dynamically adapting finite element meshes are needed in order for the finite element analyses to be accurate. In addition, to satisfy the users requirement of quick real run time of finite element programs, the algorithms must be computationally efficient. This paper presents an adaptive finite element mesh generation scheme for dynamic analyses of structures that may adapt at each time step. Representative strain values are used for error estimates and combinations of the h-method(node movement) and the r-method(element division) are used for mesh refinements. A coefficient that depends on the shape of an element is used to limit overly distorted elements. A simple frame example shows the accuracy and computational efficiency of the scheme. The aim of the study is to outline the adaptive scheme and to demonstrate the potential use in general finite element analyses of dynamic and nonlinear structural problems commonly encountered.
As a way to gather diverse information required for everyday living, the importance of social networks has been growing. Social network services have been spreading rapidly because of diffusion of the Internet, evolution of social network sites, and recognition of the importance of social networks. Recently, the social network service has been evolved based on a new paradigm, Web 2.0, pursuing participation and openness. Following the adoption of Web 2.0 technologies, the social network service allows users to make and maintain new relationships in a more convenient way. Users of the social network service tend to reveal their personal information, and share their ideas and content with other people; in the process they become aware of their existence, feel satisfaction with life and exert influence to others as a member of the society. This study uses higher order factor analysis to analyze factors that affect the intention of using the social network service. A research model was developed with second-order factors including perceived social presence, perceived gratification and perceived social influence. First-order factors are grouped by technical, individual and social factors. Smart PLS 2.0 was used to conduct empirical analysis. The analysis results supported the validity of the research model.
Removal rates of residual organic phosphorous pesticides (chlorpyrifos-methyl and fenitrothion) in Perilla leaves by various washing methods were determined. The removal rates using stagnant tap water were 20.05 and 17.70% for chlorpyrifos-methyl and fenitrothion, whereas 44.28 and 39.10% using flowing tap water, and 19.14 and 15.43% using activated carbon-added stagnant tap water, respectively. Activated carbon-added flowing stagnant tap water removed 25.29 and 15.43% of chlorpyrifos-methyl and fenitrothion, and removal rates were 53.51 and 50.62% with alkaline solution and 30.25 and 28.09% with acidic solution, respectively. With neutral detergent solution, removal rates were 81.52 and 76.56% for chlorpyrifos-methyl and fenitrothion, respectively. Results revealed washing method using neutral detergent solution was most effective for removing residual pesticides.
The extraction of face regions is required for Head Gesture Interface which is a natural user interface. Recently, many researchers are interested in using color information to detect face regions in image sequences. Two most widely used color models, HSI color model and YIQ color model, were selected for this study. Actually H-component of HSI and I-component of YIQ are used in this research. Given the difference in the color component, this study was aimed to compare the performance of face region detection between the two models. First, we search the optimum range of facial color for each color component, examining the detection accuracy of facial color regions for variant threshold range about facial color. And then, we compare the accuracy of the face box for both color models by using optimal facial color and motion information. As a result, a range of $0^{\circ}{\sim}14^{\circ}$ in the H-component and a range of $-22^{\circ}{\sim}-2^{\circ}$ in the I-component appeared to be the most optimum range for extracting face regions. When the optimal facial color range is used, I-component is better than H-component by about 10% in accuracy to extract face regions. While optimal facial color and motion information are both used, I-component is also better by about 3% in accuracy to extract face regions.
Recent development of 3D technologies made it possible that observers perceive 3D depth from two dimensional images. Despite this kind of technological development, when observers watch 3D display they experience 3D visual fatigue that they do not usually experience in real life. It is critical to measure visual fatigue in order to overcome the problem of 3D visual fatigue. The purpose of the present study was to develop a protocol to measure 3D visual fatigue based on an EEG signal and to examine its validity. The first experiment explored the possible ERP components that reflected visual fatigue in 2D and 3D conditions. The second experiment examined whether the feature of the component found in the first experiment was affected by the amount of binocular disparity. Both in Cz and Pz channels, the peak amplitude of P3 component was much lower in 3D rather than in 2D conditions, and it decreased as the amount of binocular disparity increased. The subjective 3D visual fatigue also increased with the amount of binocular disparity. These results imply that the peak amplitude of P3 component at Cz and Pz channels can be used as an index of 3D visual fatigue.
We designed a novel individualization process for improving personal emotion recognitions in real time. The designed individualization process was performed by a neutralization algorithm of physiological signals, a subjective emotion reflection of a user updated by personal emotion rules in real time. The physiological signals such as PPG(Photoplethysmography), GSR(Galvanic skin reflex), and SKT(Skin temperature) were measured and analyzed to estimate an emotion states of users. Regulating the emotion status using by emotion rules was performed by reflecting subjective evaluations. The agreement of emotion recognition between of individualization and non-individualization method was estimated by 10 undergraduates (5 females, mean age: $22.1{\pm}2.2$) of Sangmyung University. During the emotion recognition test, 45 images were randomly presented to each participant five times. In results, the proposed individualization process showed the agreement of 71.67 % which was five times higher than when the process was not applied. Therefore, in this study, we demonstrated that the individualization process was significantly useful for customizing emotion recognitions of personal users in real time. The individualization process will be able to improve satisfactions in various emotion related applications and services in the nearer future.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.24
no.1
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pp.89-98
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2016
In this paper, we proposed an automated areal feature matching method based on geometric similarity without user intervention and is applied into areal features of many-to-many relation, for confusion of spatial data-sets of different scale and updating cycle. Firstly, areal feature(node) that a value of inclusion function is more than 0.4 was connected as an edge in adjacency matrix and candidate corresponding areal features included many-to-many relation was identified by multiplication of adjacency matrix. For geometrical matching, these multiple candidates corresponding areal features were transformed into an aggregated polygon as a convex hull generated by a curve-fitting algorithm. Secondly, we defined matching criteria to measure geometrical quality, and these criteria were changed into normalized values, similarity, by similarity function. Next, shape similarity is defined as a weighted linear combination of these similarities and weights which are calculated by Criteria Importance Through Intercriteria Correlation(CRITIC) method. Finally, in training data, we identified Equal Error Rate(EER) which is trade-off value in a plot of precision versus recall for all threshold values(PR curve) as a threshold and decided if these candidate pairs are corresponding pairs or not. To the result of applying the proposed method in a digital topographic map and a base map of address system(KAIS), we confirmed that some many-to-many areal features were mis-detected in visual evaluation and precision, recall and F-Measure was highly 0.951, 0.906, 0.928, respectively in statistical evaluation. These means that accuracy of the automated matching between different spatial data-sets by the proposed method is highly. However, we should do a research on an inclusion function and a detail matching criterion to exactly quantify many-to-many areal features in future.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.5
no.7
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pp.159-172
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2016
This paper presents a novel algorithm for searching evacuation paths in indoor disaster environments. The proposed method significantly improves the time complexity to find the paths to the evacuation exit by introducing a light-weight Disaster Evacuation Graph (DEG) for a building in terms of the size of the graph. With the DEG, the method also considers load balancing and bottleneck capacity of the paths to the evacuation exit simultaneously. The behavior of the algorithm consists of two phases: horizontal tiering (HT) and vertical tiering (VT). The HT phase finds a possible optimal path from anywhere of a specific floor to the evacuation stairs of the floor. Thus, after finishing the HT phases of all floors in parallel the VT phase begins to integrate all results from the previous HT phases to determine a evacuation path from anywhere of a floor to the safety zone of the building that could be the entrance or the roof of the building. It should be noted that the path produced by the algorithm. And, in order to define the range of graph to process, tiering scheme is used. In order to test the performance of the method, computing times and evacuation times are compared to the existing path searching algorithms. The result shows the proposed method is better than the existing algorithms in terms of the computing time and evacuation time. It is useful in a large-scale building to find the evacuation routes for evacuees quickly.
Kim, Young-Jin;Kim, Young-Chang;Chang, Jae-Woo;Sim, Chun-Bo
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.10
no.3
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pp.1-18
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2008
Because we can usually get many information through analyzing trajectories of moving objects on spatial networks, efficient trajectory index structures are required to achieve good retrieval performance on their trajectories. However, there has been little research on trajectory index structures for spatial networks such as FNR-tree and MON-tree. Also, because FNR-tree and MON-tree store the segment unit of moving objects, they can't support the trajectory of whole moving objects. In this paper, we propose an efficient trajectory index structures based on signatures on a spatial network, named SigMO-Tree. For this, we divide moving object data into spatial and temporal attributes, and design an index structure which supports not only range query but trajectory query by preserving the whole trajectory of moving objects. In addition, we divide user queries into trajectory query based on spatio-temporal area and similar-tralectory query, and propose query processing algorithms to support them. The algorithm uses a signature file in order to retrieve candidate trajectories efficiently Finally, we show from our performance analysis that our trajectory index structure outperforms the existing index structures like FNR-Tree and MON-Tree.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.35
no.3
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pp.187-194
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2017
The present study introduces a method to parallelize k-means clustering algorithm for fast unsupervised classification of large satellite imagery. Known as a representative algorithm for unsupervised classification, k-means clustering is usually applied to a preprocessing step before supervised classification, but can show the evident advantages of parallel processing due to its high computational intensity and less human intervention. Parallel processing codes are developed by using multi-threading based on OpenMP. In experiments, a PC of 8 multi-core integrated CPU is involved. A 7 band and 30m resolution image from LANDSAT 8 OLI and a 8 band and 10m resolution image from Sentinel-2A are tested. Parallel processing has shown 6 time faster speed than sequential processing when using 10 classes. To check the consistency of parallel and sequential processing, centers, numbers of classified pixels of classes, classified images are mutually compared, resulting in the same results. The present study is meaningful because it has proved that performance of large satellite processing can be significantly improved by using parallel processing. And it is also revealed that it easy to implement parallel processing by using multi-threading based on OpenMP but it should be carefully designed to control the occurrence of false sharing.
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