In this paper, an adaptive MEMD based modal identification technique for linear time-invariant systems is proposed employing multiple vibration measurements. Traditional empirical mode decomposition (EMD) suffers from mode-mixing during sifting operations to identify intrinsic mode functions (IMF). MEMD performs better in this context as it considers multi-channel data and projects them into a n-dimensional hypercube to evaluate the IMFs. Using this technique, modal parameters of the structural system are identified. It is observed that MEMD has superior performance compared to its traditional counterpart. However, it still suffers from mild mode-mixing in higher modes where the energy contents are low. To avoid this problem, an adaptive filtering scheme is proposed to decompose the interfering modes. The Proposed modified scheme is then applied to vibrations of a reinforced concrete road bridge. Results presented in this study show that the proposed MEMD based approach coupled with the filtering technique can effectively identify the parameters of the dominant modes present in the structural response with a significant level of accuracy.
최근 도시의 정책적 패러다임이 지속가능한 도시성장관리 중심으로 전환됨에 따라 교통정책도 승용차중심에서 대중교통중심으로 정책변화가 요구되고 있다. 이러한 배경 하에 복합환승센터의 도입은 매우 필연적이라고 볼 수 있다. 따라서 국가에서 주도하는 국가기간망중심의 환승센터 뿐 만 아니라 광역 및 지역중심의 환승시설에 대한 도입도 필요한 실정이다. 이에 본 연구에서는 효과적인 복합환승시설 도입을 위해 다양한 지역적 특성(영향권, 입지위치, 도시규모, 도시기능)과 환승시설기능(환승공간 이용방법, 연계교통수단)을 고려하여 66개의 사례를 유형화하였다. 또한 통계적인 유의성 검정을 통해 영향권-연계교통수단-도시기능조합과 도시규모-입지위치조합의 2가지 복합화된 유형을 제시하였다. 유형분류를 이용한 기존의 66개 사례지역을 정리해 본 결과 국내외 모두 비교적 규모가 큰 대도시를 중심으로 지역간 연계를 기반으로 하는 복합환승시설이 주류를 이루고 있음을 알 수 있다. 본 연구의 결과를 통해 향후 복합환승시설에 대한 자료가 지속적으로 축적되어질 경우 좀 더 신뢰성이 높은 유형분류의 결과를 기대해 본다.
Journal of Construction Engineering and Project Management
/
제5권4호
/
pp.16-22
/
2015
This paper presents an automated computer vision-based system to update BIM data by leveraging multi-modal visual data collected from existing buildings under inspection. Currently, visual inspections are conducted for building envelopes or mechanical systems, and auditors analyze energy-related contextual information to examine if their performance is maintained as expected by the design. By translating 3D surface thermal profiles into energy performance metrics such as actual R-values at point-level and by mapping such properties to the associated BIM elements using XML Document Object Model (DOM), the proposed method shortens the energy performance modeling gap between the architectural information in the as-designed BIM and the as-is building condition, which improve the reliability of building energy analysis. Several case studies were conducted to experimentally evaluate their impact on BIM-based energy analysis to calculate energy load. The experimental results on existing buildings show that (1) the point-level thermography-based thermal resistance measurement can be automatically matched with the associated BIM elements; and (2) their corresponding thermal properties are automatically updated in gbXML schema. This paper provides practitioners with insight to uncover the fundamentals of how multi-modal visual data can be used to improve the accuracy of building energy modeling for retrofit analysis. Open research challenges and lessons learned from real-world case studies are discussed in detail.
The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
/
pp.532-536
/
2015
This paper presents an automated computer vision-based system to update BIM data by leveraging multi-modal visual data collected from existing buildings under inspection. Currently, visual inspections are conducted for building envelopes or mechanical systems, and auditors analyze energy-related contextual information to examine if their performance is maintained as expected by the design. By translating 3D surface thermal profiles into energy performance metrics such as actual R-values at point-level and by mapping such properties to the associated BIM elements using XML Document Object Model (DOM), the proposed method shortens the energy performance modeling gap between the architectural information in the as-designed BIM and the as-is building condition, which improve the reliability of building energy analysis. The experimental results on existing buildings show that (1) the point-level thermography-based thermal resistance measurement can be automatically matched with the associated BIM elements; and (2) their corresponding thermal properties are automatically updated in gbXML schema. This paper provides practitioners with insight to uncover the fundamentals of how multi-modal visual data can be used to improve the accuracy of building energy modeling for retrofit analysis. Open research challenges and lessons learned from real-world case studies are discussed in detail.
A great deal of effort has been invested in upgrading the performance and the efficiency of dynamic analysis of mechanical structures. Using experimental modal analysis(EMA) or finite element analysis(FEA) data of mechanical structures, the performance and efficiency can be effectively evaluated. In order to analyze complex structures such as automobiles and aircrafts, for the sake of computing efficiency, the dynamic substructuring techniques that allow to predict the dynamic behavior of a structure are widely used. Through linking a modal model obtained from EMA and an analytical model obtained from FEA, the best conditioned strucutres can be proposed. In this study, a new algorithm of substructre synthesis method, Multi-FRF synthesis method, is proposed to analyze a structure composed of many substructures.
Speech emotion recognition(SER) is one of the interesting topics in the machine learning field. By developing multi-modal speech emotion recognition system, we can get numerous benefits. This paper explain about fusing BERT as the text recognizer and CNN as the speech recognizer to built a multi-modal SER system.
This study is constructed to investigate the sloshing effect on the motions of a two-dimensional rectangular cylinder experimentally and numerically. The modes of motion under consideration are sway and roll, and also experimental cases are divided by two categories; 1-DoF roll motion and 2-DoF motion (Coupling sway and roll). It is found that the sway response is considerably affected by the motion of the fluid, particularly near the sloshing natural frequency, while the roll response changes comparatively small. The dominant mode of motion is analyzed for 2-DoF experiments as well. The measured data for 1-DoF motions is compared with numerical results obtained by the Multi-modal approach. The numerical schemes vary in detail with the number of dominant sloshing modes; i.e. there is a single dominant mode for the Single-dominant method, while the Model 2 method assumes that the first two modes are superior. For the roll motion, numerical results obtained by the two different methods are relatively in good agreement with the experiments, and these two results are similar in most wave frequency range. However, the discrepancies are apparent where the fluid motion is not governed by a single mode. But both of numerical methods over-predict the motion at the vicinity of the sloshing natural frequency. In order to correct the discrepancy, the modal damping needs to be investigated more precisely. Furthermore, another multi-modal approach, such as the Boussinesq-type method, seems to be required in the region of the intermediate liquid.
스마트 기기 사용자의 성별 정보는 성공적인 개인화 서비스를 위해 중요하며, 스마트 기기로부터 수집된 멀티 모달 로그 데이터는 사용자의 성별 예측에 중요한 근거가 된다. 하지만 각 멀티 모달 데이터의 특성에 따라 다른 방식으로 성별 예측을 수행해야 한다. 따라서 본 연구에서는 스마트 기기로부터 발생한 로그 데이터 중 텍스트, 어플리케이션, 가속도 데이터에 기반한 각기 다른 분류기의 예측 결과를 다수결 방식으로 앙상블하여 최종 성별을 예측하는 기법을 제안한다. 텍스트 데이터를 이용한 분류기는 데이터 유출에 의한 사생활 침해 문제를 최소화하기 위해 웹 문서로부터 각 성별의 특징적 단어 집합을 도출하고 이를 기기로 전송하여 사용자의 기기 내에서 성별 분류를 수행한다. 어플리케이션 데이터에 기반한 분류기는 사용자가 실행한 어플리케이션들에 성별을 부여하고 높은 비율을 차지하는 성별로 사용자의 성별을 예측한다. 가속도 기반 분류기는 성별에 따른 사용자의 가속도 데이터 인스턴스를 학습한 SVM 모델을 사용하여 주어진 성별을 분류한다. 자체 제작한 안드로이드 어플리케이션을 통해 수집된 실제 스마트 기기 로그 데이터를 사용하여 제안하는 기법을 평가하였으며 그 결과 높은 예측 성능을 보였다.
Background and Objectives : The complex physiologic structure of the larynx can vibrate in three or more different ways that yield acuostically and perceptually distinct vocal quality. The purpose of this study is to examine the normal range of voice parameters in Multi-Channel Phonatory Function Analyzer and investigate the difference of voice parameters according to the phonatory patterns. Materials and Methods : Forty normal adult speakers (20 men and 20 women) with age ranging from third to forth decades pronounce low, comfortable, and high tone /a/ ; comfortable tone /${\ae}$/, /i/, /o/, and /u/ : fry, falsetto. Voice was analyzed by Newly developed multi-channel phonatory function analyzer. Results : The normal range of voice parameters in this system was similar to the existing data. Fry shows high jitter and falsetto low SQ. Fry and falsetto show low OQ in men but no difference in women. Jitter, OQ and SQ were different between men and women in modal register, whereas there was no gender difference in fry and falsetto. In frequency magnitude spectrum and EGG, modal register, fry and falsetto have distinguishing pattern. Conclusions : Modal register, fry and falsetto are distinguishable in voice parameters and show different vibratory patterns.
Yeon-Seung Choo;Boeun Kim;Hyun-Sik Kim;Yong-Suk Park
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
제18권3호
/
pp.670-684
/
2024
3D Cross-Modal Retrieval (3DCMR) is a task that retrieves 3D objects regardless of modalities, such as images, meshes, and point clouds. One of the most prominent methods used for 3DCMR is the Cross-Modal Center Loss Function (CLF) which applies the conventional center loss strategy for 3D cross-modal search and retrieval. Since CLF is based on center loss, the center features in CLF are also susceptible to subtle changes in hyperparameters and external inferences. For instance, performance degradation is observed when the batch size is too small. Furthermore, the Mean Squared Error (MSE) used in CLF is unable to adapt to changes in batch size and is vulnerable to data variations that occur during actual inference due to the use of simple Euclidean distance between multi-modal features. To address the problems that arise from small batch training, we propose a Noisy Center Loss (NCL) method to estimate the optimal center features. In addition, we apply the simple Siamese representation learning method (SimSiam) during optimal center feature estimation to compare projected features, making the proposed method robust to changes in batch size and variations in data. As a result, the proposed approach demonstrates improved performance in ModelNet40 dataset compared to the conventional methods.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.