The goal of Ambient Intelligence (AmI) is to build a smart environment for users where they are supported in some of their activities by many interaction mechanisms. The diversity of AmI characteristics requires special support from Operating Systems (OSes). In this paper, in order to support a conscious choice of an operating system for any specific AmI application, features requested by AmI systems were characterized and defined considering various applications. Then, characteristics of existing Operating Systems have been investigated in the context of AmI application support to relate their key characteristics to the typical requirements of AmI systems. Qualitative mapping table between AmI characteristics and as features has been proposed with an illustration of how to use it. As no as completely covers the range of characteristics required by AmI systems, challenging issues are summarized for the development of a new as and a product line of OSes.
대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.13-18
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1999
Land cover map of 30 arc-second grid by NOAA AVHRR data for the whole Asia was produced by the authors as the project of the Asian Association on Remote Sensing(AARS). Land cover change monitoring of continental scale by satellite data needs preprocessing to remove undesirable factors due to noises, atmosphere, or the effect by solar zenith angle. The paper describes the method to remove these factors. The most important thing for better mapping/monitoring in the future is the accumulation of ground truth data by many land cover related researchers. The project of the development of Global Land Cover Ground Truth Database(GLCGT-DB) is proposed.
Image morphing deals with the metamorphosis of one image into another. The field morphing depends on the manual work for most of the process, where a user has to designate the control lines. It takes time and requires skills to have fine quality results. It is an object of this paper to propose a method capable of realizing the semi-automation of field morphing using adaptive vertex correspondence based on image segmentation. The adaptive vertex correspondence process efficiently generates a pair of control lines by adaptively selecting reference partial contours based on the number of vertices that are included in the partial contour of the source morphing object and in the partial contour of the destination morphing object, in the pair of the partial contour designated by external control points through user input. The proposed method generates visually fluid morphs and warps with an easy-to-use interface. According to the proposed method, a user can shorten the time to set control lines and even an unskilled user can obtain natural morphing results as he or she designates a small number of external control points.
The rapid development of the sheep genetic linkage map over the last five years has given us the ability to follow the inheritance of chromosomal regions. Initially this powerful resource was used to find markers linked to monogenic traits but there is now increasing interest in using the genetic linkage map to define the complex of genes that control multigenic production traits. Of particular interest are those production traits that are difficult to measure and select for using classical quantitative genetic approaches. These include resistance to disease where a disease challenge (necessary for selection) poses too much risk to valuable stud animals and meat and carcass qualities which can be measured only after the animal has been slaughtered. The goal for the new millennium will be to fully characterise the genetic basis of multigenic production traits. The genetic linkage map is a vital tool required to achieve this.
The purpose of this study is the development, application and assessment of probability and artificial neural network methods for assessing landslide susceptibility in a chosen study area. As the basic analysis tool, a Geographic Information System (GIS) was used for spatial data management. A probability method was used for calculating the rating of the relative importance of each factor class to landslide occurrence, For calculating the weight of the relative importance of each factor to landslide occurrence, an artificial neural network method was developed. Using these methods, the landslide susceptibility index was calculated using the rating and weight, and a landslide susceptibility map was produced using the index. The results of the landslide susceptibility analysis, with and without weights, were confirmed from comparison with the landslide location data. The comparison result with weighting was better than the results without weighting. The calculated weight and rating can be used to landslide susceptibility mapping.
이 논문은 나대지에서 획득한 polarimetric SAR 자료의 후방 산란 계수(backscattering coefficient) 분석을 위한 surface parameters 추출 및 forward mapping에 대하여 서술하였다. Surface parameter는 토양의 거칠기(ks), 수분 함량(m/sub v/), 유전 상수(ε/sub m/) 등이 포함되어 있고, 유전 상수의 추정을 위하여 0.3-1.3GHz 구간의 자료를 기반으로 제안된 N. R. Peplinski의 경험상의 모델(Empirical Model) 알고리즘을 사용하였다. 추정된 surface parameter는 polarimetric SAR 자료의 산란 현상을 특징짓기 위한 forward mapping의 입력 값으로 이용되었으며, scattering model로 Oh의 경험상의 모델을 사용하였다. 각각의 surface parameter ks, θ, m/sub v/는 Oh 모델을 이용한 시뮬레이션을 통하여 레이더 후방 산란 계수에 미치는 영향에 대하여 조사되었다.
This paper reviews Grammatical Mapping theory, a recently proposed theoretical paradigm for understanding children's acquisition of syntax, and ventures to apply the theory to the acquisition of semantics. Particularly, we focused on the domain of space, and proposed how children might acquire a unique system of spatial words in their mother tongue. Based on our review of evidence, we propose that there may be universal semantic primitives that serve as foundations of word meanings. We also propose that children must learn their mother tongue's semantic category system of spatial relations, from real time data. Finally, we argue that children's learning of word meanings may involve creation of a theory that makes sense to the child, and that this process of theory creation is possibly guided by universal principles and parameters.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권5호
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pp.1225-1239
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2016
We investigate pediatric tumor incidence data collected by the Florida Association for Pediatric Tumor program using various models commonly used in disease mapping analysis. Particularly, we consider Poisson normal models with various conditional autoregressive structure for spatial dependence, a zero-in ated component to capture excess zero counts and a spatio-temporal model to capture spatial and temporal dependence, together. We found that intrinsic conditional autoregressive model provides the smallest Deviance Information Criterion (DIC) among the models when only spatial dependence is considered. On the other hand, adding an autoregressive structure over time decreases DIC over the model without time dependence component. We adopt weighted ranks squared error loss to identify high risk regions which provides similar results with other researchers who have worked on the same data set (e.g. Zhang et al., 2014; Wang and Rodriguez, 2014). Our results, thus, provide additional statistical support on those identied high risk regions discovered by the other researchers.
Kim, In-Kwon;Jang, Ho-Wook;Yoo, Kwan-Hee;Ha, Jong-Sung
International Journal of Contents
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제12권2호
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pp.1-5
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2016
Extensible 3D (X3D) is the ISO standard for defining 3D interactive web- and broadcast-based 3D content integrated with multimedia. With the advent of this integration of interactive 3D graphics into the web, users can easily produce 3D scenes within web contents. Even though there are diverse texture nodes in X3D, projective textures are not provided. We enable X3D to provide SingularProjectiveTexture and MultiProjectiveTexture nodes by materializing independent nodes of projector nodes for a singular projector and multi-projector. Our approach takes the creation of an independent projective texture node instead of Kamburelis's method, which requires inconvenient and duplicated specifications of two nodes, ImageTexture and Texture Coordinate.
Techniques for more reliable detection of 3D subsurface flow paths are highly important for most water-related geotechnical projects. In this case study, a magnetometric resistivity method with a new approach and state-of-the-art technology ("Willowstick survey") was applied to the testbed dam (YD dam) site, and its applicability was validated by geotechnical investigation techniques including borehole drilling and sampling, Lugeon test, flow direction and velocity test, and seismic tomography. In addition to the magnetometric survey, a 3D electrical resistivity survey was performed independently and the results were compared and discussed. The electrical resistivity survey was effective in detecting groundwater levels, but it was limited in mapping leakage paths. On the other hand, the Willowstick magnetometric survey effectively detected geologic weaknesses (e.g., fault fracture) and potential leakage paths of the dam site foundation rocks. The results of this research are expected to be effective for water infrastructures where leakage is an important issue.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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