The investigation of the apartment housing as a dwelling type has become the most important and popular research subject to understand the housing culture in Korea. In their methods of typological analysis, it is found that most studies represent each unit plan as a simplified architectural drawing. This type of typology, however, has difficulties in processing a large scale of data set because each representation of a plan contain too many informations. To deal with this problem, this study suggests a new graph-theoretical method by which apartment plans can be represented in a more simple and effective way. This new method is also tested against the sample plans from Gangnam-gu area in Seoul to reveal the design logic hidden in plan configuration. Through a series of analyses, it is verified that there exist a design strategy that guides the particular pattern of zoning and allocation of each room in the plan.
Traditionally, the Process Planning problems and the Scheduling problems have been considered as independent ones. However, we can take much advantages by solving the two problems simultaneously. In this paper, we deal with the enlarged problem that takes into account both the process planning and the scheduling problems. And we present a solution algorithm for the problem assuming that the given process plan data is represented by AND/OR graph. A mathematical model(mixed ILP model) whose objective is the minimization of the makespan, is formulated. We found that we can get the optimal solutions of the small-size problems within reasonable time limits, but not the large-size problems. So we devised an algorithm based on the decomposition strategy to solve the large-scale problems (realistic problems) within practical time limits.
최근 모바일 기기를 기반으로 수많은 소셜 네트워크 서비스가 확산되고 보급되는 가운데, 위치와 시간을 기반으로 하는 연구들이 증가하고 있다. 그러나 기존 연구들에서는 장소와 시간, 이벤트에 대한 조합적인 질의를 해결하는 것이 주요한 문제가 되었다. 본 연구에서는 소셜 서비스를 위한 시공간 모델링 방안으로 장소와 시간, 이벤트, 사용자의 소셜 액티비티를 통해 Human Activity Graph 모델링 방안과 Quad Relation Factors를 제안하고, 이를 위한 데이터 수집과 분석을 위한 하부 구조를 설계하였다.
Spinning mechanism is generally used in coasting process on grass plates. Rebounding PR(Photo Resist) which leads to occur inferiority of coating process is caused by vibrational energy of whole coating system. In this study, the sensitivity analysis is performed to analyze and reduce vibrational terms in the spin coating system. The sensitivity analysis is bared on the numerical expression of this system. By the bond graph method. power flow of each system is represented by some basic bond graph elements. Any energy domain system is modeled using the unified elements. The modelled spin coater system is verified with power spectrum data measured by FFT analyzer. As the results of verifying model parameters and sensitivity analysis, principal factors causing vibration phenomenon are mentioned. A study on vibration method in the spin coating system is discussed.
컴퓨터에서 생성된 시뮬레이션 결과는 가시화(Visualization)라는 과정을 통해 인간이 직관적으로 해석하기 쉬운 형태로 가공된다. 사람이 직관적으로 이해하기 어려운 수치의 나열로 구성돼 있던 데이터가 컴퓨터 그래픽스 기술의 적용을 통해 보다 쉽게 분석할 수 있는 형태로 변형되는 것이다. 최근에는 이런 시뮬레이션 데이터의 크기와 복잡도가 점점 증가하고 있는 추세로, 이런 추세에 따라 고해상도 디스플레이 장치나 몰입형 가상현실 장치의 필요성은 점점 증가하고 있다. 이런 이유로 클러스터 시스템을 이용한 고해상도의 디스플레이 장치에서 해당 시스템에 대한 전문적인 지식을 갖추지 않은 일반 연구자가 상호작용할 수 있는 사용자 인터페이스에 대한 필요성도 높아지고 있다. 본 논문에서는 고해상도 디스플레이 장치에서 데이터를 가시화하는 프레임워크와 그 프레임워크에서 사용하는 통합 환경 인터페이스를 소개하기로 한다. 이 인터페이스는 VR Juggler와 OSG(OpenSceneGraph)를 기반으로 하며, 다양한 형태의 디스플레이 장치와 몰입형 가상현실 환경에서 시뮬레이션 데이터와 실시간 상호작용을 통한 해석을 수행하는데 필요한 기반 환경을 제공한다.
LiDAR 장비 및 SfM 과 MVS 방법을 이용하여 생성된 point cloud 와 mesh 에는 항상 노이즈가 포함되어 있다. 이러한 노이즈를 제거하기 위해선 노이즈와 edge 를 효과적으로 구분해낼 수 있어야 한다. 노이즈를 제거하기 위해 mesh 로부터 edge 를 먼저 구분해낸 후 edge 에 해당하는 영역과 평면에 해당하는 영역에 서로 다른 필터를 사용하는 많은 연구들이 있지만 강한 노이즈가 포함된 mesh 에서는 edge를 잘 구분해내지 못하는 문제가 존재한다. 이러한 방법들은 mesh 로부터 edge 를 구분해내는 알고리즘의 성능이 노이즈를 제거하는 전체 알고리즘의 성능에 큰 영향을 주기 때문에 강한 노이즈에서도 edge 를 잘 구분해낼 수 있는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 PCA 와 graph-cut 을 이용하여 강한 노이즈가 포함된 mesh 에서 edge 영역을 추출하는 알고리즘을 제안한다.
International journal of advanced smart convergence
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제12권4호
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pp.88-97
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2023
Traffic flow prediction is of great significance in urban planning and traffic management. As the complexity of urban traffic increases, existing prediction methods still face challenges, especially for the fusion of spatiotemporal information and the capture of long-term dependencies. This study aims to use the fusion model of graph neural network to solve the spatio-temporal information fusion problem in traffic flow prediction. We propose a new deep learning model Spatio-Temporal Information Fusion using Graph Neural Networks (STFGNN). We use GCN module, TCN module and LSTM module alternately to carry out spatiotemporal information fusion. GCN and multi-core TCN capture the temporal and spatial dependencies of traffic flow respectively, and LSTM connects multiple fusion modules to carry out spatiotemporal information fusion. In the experimental evaluation of real traffic flow data, STFGNN showed better performance than other models.
The 10th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.351-358
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2024
In Japan, bridge inspections are mandated every five years. The inspection database for bridges under the jurisdiction of the Ministry of Land, Infrastructure, Transport, and Tourism enables the acquisition of damage progression data for each structural element. This study develops a methodology for predicting the deterioration of girder bridges, employing a novel approach where inspection drawings are processed using Optical Character Recognition (OCR) to extract element numbers and their spatial relationships, subsequently creating a comprehensive graph of these elements. A key feature of this prediction methodology is its ability to consider the adjacency relationships between different bridge members, made possible by the detailed analysis of drawing information and a Graph Transformer model. The research examines and compares the accuracy of predictions made with and without considering adjacency relationships, highlighting the effectiveness of incorporating detailed structural information in the predictive analysis of bridge deterioration.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제15권1호
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pp.27-41
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2008
그림으로 일반화 선형모형의 적합성을 진단하는 방법을 제안한다. 이 그림은 일반화 선형모형에서 연결함수를 설명변수들의 선형결합으로 표현할 수 있다는 가정을 진단할 때 유용하다. 이 그림에서 연결함수와 설명변수들의 관계를 비모수적으로 추정하는 작업이 필요한데, 이를 위해 여러 가능한 기법중에서 부스팅 기법을 적용하였다. 정규분포와 이항분포 자료로 모의실험을 실시하여 새로이 제안한 진단그림의 효과성을 보였다. 그리고 진단그림의 한계와 기술적 세부사항들을 설명하였다.
언플러그드 컴퓨터과학 활동은 카드, 실, 크래용 등 주변의 물건들을 사용하는 놀이와 퍼즐을 통하여 컴퓨터과학에 대하여 학습하는 활동의 모음이다. 기존의 언플러그드 활동은 알고리즘을 소개하고 실생활에 적용하는 것에 편중되어 문제 해결을 위하여 알고리즘을 적용하기 전에 이루어져야 할 자료의 표현 방법에 대한 활동은 상대적으로 부족한 실정이다. 본 연구에서는 초등학생들에게 그래프 이론의 기본 개념과 실생활에 적용할 수 있는 그래프 알고리즘을 소개하는 언플러그드 수업을 설계하고 수업을 실시한 후에 설문조사를 통하여 수준의 적절성과 수업 효과에 대하여 평가하였다. 설문 응답을 분석한 결과 모든 응답자가 본 연구에서 제시한 수업 내용이 초등학생에게 적합하다고 응답하였고 수업의 효과와 적절성에 대하여 긍정적인 응답을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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