Remote sensing (RS) data show the surfaces of the earth only but cannot provide the shape data of building sides. The proposed method recovers a 3D shape of building sides from stereo images. Its result shows a higher possibility for recovering a large shaped object by overcoming the difficulties of traditional stereo matching techniques. The urban area will be visualized more realistically than the current model based on graphic and vector data.
Curved 3D objects represented by range data contain large amounts of information compared with planar objects, but do not have distinct features for matching to those of object models. This makes it difficult to represent and identify a general 3D curved object. This paper introduces a new approach to representing and finding a holdsite of general 3D curved objects using range data. We develop a three-dimensional generalized Hough transformation which can be also applied to general 3D curved object recognition and which reduces both the computation time and storage requirements. Our approach makes use of the relative geometric differences between particular points on the object surface and some model points which are prespecified arbitrarily and task dependently.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.9
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pp.3721-3737
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2015
3D reconstruction based on binocular data is significant to machine vision. In our method, we propose a new and high efficiency 3D reconstruction approach by using a consumer camera aiming to: 1) address the configuration problem of dual camera in the binocular reconstruction system; 2) address stereo matching can hardly be done well problem in both time computing and precision. The kernel feature is firstly proposed in calibration stage to rectify the epipolar. Then, we segment the objects in the camera into background and foreground, for which system obtains the disparity by different method: local window matching and kernel feature-based matching. Extensive experiments demonstrate our proposed algorithm represents accurate 3D model.
Thermal conductivity of ground has a great influence on the performance of Ground Heat Exchangers (GHEs). In general, the ground thermal conductivity significantly depends on the density (or porosity) and the moisture content since they are decisive factors that determine the interface area between soil particles which is available for heat transfer. In this study, a large number of thermal conductivity experiments were conducted for soils of varying porosity and moisture content, and a database of thermal properties for the weathered granite soils was set up. Based on the database, a 3D Curved Surface Model and an Artificial Neural Network Model (ANNM) were proposed for estimating the thermal conductivity. The new models were validated by comparing predictions by the models with new thermal conductivity data, which had not been used in developing the models. As for the 3D CSM, the normalized average values of training and test data were 1.079 and 1.061 with variations of 0.158 and 0.148, respectively. The predictions became somewhat unreliable in a low range of thermal conductivity values in considering the distribution pattern. As for the ANNM, the 'Logsig-Tansig' transfer function combination with nine neurons gave the most accurate estimates. The normalized average values of training data and test data were 1.006 and 0.954 with variations of 0.026 and 0.098, respectively. It can be concluded that the ANNM gives much better results than the 3D CSM.
Kim, Yang-Gil;Lee, Yun-Gu;Ham, Nam-Hyuk;Kim, Jae-Jun
Journal of KIBIM
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v.12
no.4
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pp.19-31
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2022
With the development of 3D-based CAD (Computer Aided Design), attempts at freeform building design have expanded to small and medium-sized buildings in Korea. However, a standardized system for continuous utilization of shape data and BIM conversion process implemented with 3D-based NURBS is still immature. Without accurate review and management throughout the Freeform building project, interference between members occurs and the cost of the project increases. This is very detrimental to the project. To solve this problem, we proposed a continuous utilization process of 3D shape information based on BIM parameters. Our process includes algorithms such as Auto Split, Panel Optimization, Excel extraction based on shape information, BIM modeling through Adaptive Component, and BIM model utilization method using ID Code. The optimal cutting reference point was calculated and the optimal material specification was derived using the Panel Optimization algorithm. With the Adaptive Component design methodology, a BIM model conforming to the standard cross-section details and specifications was uniformly established. The automatic BIM conversion algorithm of shape data through Excel extraction created a BIM model without omission of data based on the optimized panel cutting reference point and cutting line. Finally, we analyzed how to use the BIM model built for automatic conversion. As a result of the analysis, in addition to the BIM utilization plan in the general construction stage such as visualization, interference review, quantity calculation, and construction simulation, an individual management plan for the unit panel was derived through ID data input. This study suggested an improvement process by linking the existing research on atypical panel optimization and the study of parameter-based BIM information management method. And it showed that it can solve the problems of existing Freeform building project.
This study aimed to identify risk factors for type 2 diabetes (T2D) in Korea, a rapidly changing country. Data of 5,132 adults aged 20-85 were used from the 2001 Korean Health and Nutrition Examination Survey. Multiple logistic regression was carried out to identify risk factors for T2D. Three models were specified: (i) socioeconomic and demographic factors (model 1: age, gender, education, poverty income ratio, employment), (ii) behavioral risk factors and covariates (model 2: obesity, physical activity, smoking, alcohol drinking, dietary quality, family history of T2D, co-morbidity) and (iii) socioeconomic, demographic, and behavioral factors (model 3). The prevalence of T2D was 7.4%. Less education (OR 1.41, 95% CI 1.08-1.84), age (OR 2.19, 95% CI 1.56-3.08 in 40-59 yrs, OR 4.05, 95% CI 2.76-5.95 in 60 yrs + comparing to 20-39 yrs) and abdominal obesity (OR 2.24, 95% CI 1.79-2.82) were risk factors for T2D even after controlling for other factors simultaneously. There was a significant association of T2D with ever smoking (OR 1.34, 95% CI 1.06-1.67). The relationship of age with T2D was modified by gender in model 1 and the relationship of smoking with T2D was modified by obesity in model 2. Less educated, older, obese or ever smokers were more likely to have T2D. Gender mediated the relationship of age, and obesity mediated the relationship of smoking, with T2D. Intervention programs for T2D in Korea should take the interactions among risk factors into account.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.23
no.4
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pp.1-15
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2020
As cities expand and underground utilities construction projects increase, there is an urgent need for a technology capable of analyzing the underground utilities network in 3D. Since 2015, 3D Underground Geospatial Map project, that has been integrating 15 types of underground information such as underground utilities, underground structures, and ground information, is in progress in S. Korea. However, the construction of 3D underground facilities is currently based on manual work and the logic for building a 3D model is very complicated. And it takes a lot of time and cost to process millions of large amounts of data per local governments. By presenting a framework on the processing and partial updating of the 3D underground utilities model, this paper aims to establish a plan to quickly build a 3D underground utility model at a minimum cost. The underground utilities processing and partial update automation technologies developed in this study are expected to be immediately applied to the 3D Underground Geospatial Map project.
In this paper, an interpolation method of HRTF (Head-Related Transfer Function) is proposed for small-sized measurement data set, especially. The proposed algorithm is based on acoustic modeling of HRTFs, and the algorithm tries to interpolate the HRTFs via estimation the model coefficients. However, the estimation of the model coefficients is hard if there is lack of measurement points, so the algorithm solves the problem by a data augmentation using the VBAP (Vector Based Amplitude Panning). Therefore, the proposed algorithm consists of two steps, which are data augmentation step based on VBAP and model coefficients estimation step by least squares method. The proposed algorithm was evaluated by a simulation with a measured data from CIPIC (Center for Image Processing and Integrated Computing) HRTF database, and the simulation results show that the proposed algorithm reduces mean-squared error by 1.5 dB ~ 4 dB than the conventional algorithms.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.18
no.4
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pp.131-144
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2015
This research proposes a prototype for visualizing radar rainfall data using the unity 3D engine. The mashup of radar data with topographic information is necessary for the 3D visualization of the radar data with high quality. However, the mashup of a huge amount of radar data and topographic data causes the overload of data processing and low quality of the visualization results. This research utilized the Unitiy 3D engine, a widely used engine in the game industry, for visualizing the 3D topographic data such as the satellite imagery/the DEM(Digital Elevation Model) and radar rainfall data. The satellite image segmentation technique and the image texture layer mashup technique are employed to construct the 3D visualization system prototype based on the topographic information. The developed protype will be applied to the disaster-prevention works by providing the radar rainfall data with the 3D visualization based on the topographic information.
The solid phase extractant SAN-D2EHPA/TBP containing two extractants of Di-(2-ethylhexyl)phosphoric acid (D2EHPA) and Tri-butyl-phosphate (TBP) was prepared by immobilizing two exractants D2EHPA and TBP in styrene acrylonitrile copolymer (SAN). The prepared SAN-D2EHPA/TBP was characterized by using fourier transform infrared spectrometer (FTIR) and scanning electron microscopy (SEM). The solid phase extractant SAN-D2EHPA/TBP was tested for the removal of Cu(II) from aqueous solution. Experiments were carried out as a function of the pH and Cu(II) concentration in the aqueous phase. The equilibrium time was 180 min and equilibrium experiment data obeyed the pseudo-second-order kinetic model. The Langmuir isotherm model represented the experiment data as well. The maximum removal capacity of Cu(II) calculated from Langmuir isotherm model was 3.1 mg/g.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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