Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.2
no.4
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pp.16-21
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2001
In this paper a virtual form of 3 dimensional face is synthesized from the two sheets of 2 dimensional photographs In this case two sheets of 2D face photographs, the front and the side photographs are used First of all a standard model for a general face is created and from this model the feature points which represents a construction of face are densely defined on part of ears. eyes, a nose and a lip but the other parts. for example, forehead, chin and hair are roughly determined because of flat region or the less individual points. Thereafter the side photograph is connected symmetrically on the left and right sides of the front image and it is gradually synthesized by use of affine transformation method. In order to remove the difference of color and brightness from the junction part, a linear interpolation method is used. As a result it is confirmed that the proposed model which general model of a face can be obtain the 3D virtual image of the individual face.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.3
no.2
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pp.7-14
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2002
This paper proposes a camera motion estimation technique using special relations of motion vectors of geometrically symmetrical triple points of two consecutive views of single camera. The proposed technique uses camera-induced motion vectors and their relations other than feature points and epioplar constraints. As contrast to the time consuming iterations or numerical methods in the calculation of E-matrix or F-matrix induced by epipolar constraints, the proposed technique calculates camera motion parameters such as panning, tilting, rolling, and zooming at once by applying the proposed linear equation sets to the motion vectors. And by devised background discriminants, it effectively reflects only the background region into the calculation of motion parameters, thus making the calculation more accurate and fast enough to accommodate MPEG-4 requirements. Experimental results on various types of sequences show the validity and the broad applicability of the proposed technique.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2009.03a
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pp.1225-1234
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2009
As the Wenchuan Earthquake was of high magnitude and shallow seismic focus, it caused great damage and serious geo-hazards. By the field investigation and remote-sensing interpretation after the earthquake and by using means of GIS, the distribution of geo-hazards triggered by the earthquake was analyzed and the conclusions are as follows: (1) the earthquake geo-hazards showed the feature of zonal distribution along the earthquake fault zone and linear distribution along the rivers; (2) the distribution of earthquake geo-hazards had a marked hanging wall effect, for the development density of geo-hazards in the hanging wall of earthquake fault was obviously higher than that in the foot wall and the width of strong development zone in the hanging wall was about 10 km; (3) the topographical slope was a main factor which controlled the development of earthquake geo-hazards and a vast majority of geo-hazards were distributed on the slopes of 20 to 50 degrees; (4) the earthquake geo-hazards had a corresponding relationship with the elevation and micro-landform, for most hazards happened in the river valleys and canyon sections below the elevation of 1500 to 2000 m, particularly in the upper segment of canyon sections (namely, the turning point from the dale to the canyon). Thin ridge, isolated or full-face space mountains were most sensitive to the seismic wave, and had a striking amplifying effect. In these areas, collapses and landslides were most likely to develop; (5) the study also showed that different lithologies determined the types of geo-hazards, and usually, landslides occurred in soft rocks, while collapses occurred in hard rocks.
This paper proposes an algorithm for human sensibility evaluation using 4-channel EEG signals of the prefrontal and the parietal lobes. The algorithm uses an artificial neural network and the multiple templates. The linear prediction coefficients are used as the feature parameters of human sensibility. Comfortableness and temperature/humidity are evaluated. Many conventional researches have emphasized that a wave of left prefrontal lobe is activated in case of positive sensibility and that of right prefrontal lobe is activated in case of negative sensibility. So the power ratio of n wave is obtained from for computation and the results are compared. The results of the comfortableness evaluation for temperature and humidity showed that the outputs of the proposed algorithm coincided with corresponding sensibilities depending on the task of the temperature and the humidity. The conventional method using a wave is hardly related with comfortableness. And it is also observed that the uncomfortable state due to the high temperature and humidity can be easily changed to the comfortable state by small drop of the temperature and the humidity.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.30
no.2
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pp.153-158
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2017
In this paper, we take into account topology optimization problems considering spatial randomness in the material property of elastic modulus. Based on 88 lines MATLAB Code, Monte Carlo analysis has been performed for MBB(messerschmidt-$b{\ddot{o}}lkow$-blohm) model using 5,000 random sample fields which are generated by using the spectral representation scheme. The random elastic modulus is assumed to be Gaussian in the spatial domain of the structure. The variability of the volume fraction of the material, which affects the optimum topology of the given problem, is given in terms of correlation distance of the random material. When the correlation distance is small, the randomness in the topology is high and vice versa. As the correlation distance increases, the variability of the volume fraction of the material decreases, which comply with the feature of the linear static analysis. As a consequence, it is suggested that the randomness in the material property is need to be considered in the topology optimization.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.5
no.1
s.9
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pp.71-80
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1997
This paper suggests a Map Accuracy Standards by analyzing U.S. National Map Accuracy Standards, by considering korean terrain feature and statistical error theory for paper and digital maps on the scale of 1:50,000. Map accuracy standards require horizontal accuracy to be reported as a circular error with 90% confidence level through Linear Error Probable(LEP) theory and Circular Error Probable(CEP) theory. In order to verify the proposed methodology for positioning accuracy testing, several kinds of test point were selected and tested. These test points were extracted at the centers of roads and bridges, the comers of the independent building, the edges of geographical botany, and the tops of mountains. The positioning accuracy assessment was peformed by comparing the positions of test points in digital maps generated three different sources with those acquired by high accurate GPS surveying. The digital maps were produced from aerial photographs and SPOT satellite image using analytical plotter and 1:50,000 paper map.
In this study, we aim to understand how social computing features affect open source project's outcome based on the representative social coding platform, Github (http://github.com). Though there is growing interest regarding the application and effect of employing social computing features, yet empirical evidences related to the subject are still short. To bridge the gap, we conducted our research based on the following research questions: 1) How the system features of social coding platform are classified? 2) How are the use of system features and project performance related to each other? Qualitative and quantitative analysis are performed: The system features of Github are clustered according to their usage in qualitative analysis, and th relation between the feature uses and project outcome is identified by multiple linear regression test. In conclusion, we found that the use of results is also discussed.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.21
no.6
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pp.77-84
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2007
It is increased electrical energy consumption with the development of intelligence society in hospitals and thus an energy conservation through efficient use of electricity became more important. This paper shows a reasonable design demand factor in hospitals, that was made by the systematic and statistical way considering actual conditions, such as investigated electric equipment capacity, peak power consumption, demand factor, etc., for 32 hospitals and 9 electrical design offices. In this dissertation, it is necessary to analyze the key features and general trend from the investigated data. It made an analysis of the feature parameters, such as average, standard deviation, median, maximum, minimun and thus it was carried the linear and nonlinear regression analysis.
A lane detection based on a road model or feature all need correct acquirement of information on the lane in a image, It is inefficient to implement a lane detection algorithm through the full range of a image when being applied to a real road in real time because of the calculating time. This paper defines two searching range of detecting lane in a road, First is searching mode that is searching the lane without any prior information of a road, Second is recognition mode, which is able to reduce the size and change the position of a searching range by predicting the position of a lane through the acquired information in a previous frame. It is allow to extract accurately and efficiently the edge candidates points of a lane as not conducting an unnecessary searching. By means of removing the perspective effect of the edge candidate points which are acquired by using the inverse perspective transformation, we transform the edge candidate information in the Image Coordinate System(ICS) into the plane-view image in the World Coordinate System(WCS). We define linear approximation filter and remove the fault edge candidate points by using it This paper aims to approximate more correctly the lane of an actual road by applying the least-mean square method with the fault-removed edge information for curve fitting.
Recently, Classification of characters in a 3D FPS game has emerged as a very significant issue. In this study, We propose the game character Classification method using Image Region Segmentation of the extracting meaningful object in a simple operation. In this method, first used a non-linear RGB color model and octree color quantization scheme. The input image represented a less than 20 quantized color and uses a small number of meaningful color histogram. And then, the image divided into small blocks, calculate the degree of similarity between the color histogram intersection and adjacent block in block units. Because, except for the block boundary according to the texture and to extract only the boundaries of the object block. Set a region by these boundary blocks as a game object and can be used for FPS game play. Through experiment, we obtain accuracy of more than 80% for Classification method using each feature. Thus, using this property, characters could be classified effectively and it draws the game more speed and strategic actions as a result.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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