Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.6
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pp.137-145
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2016
A novel tracking method is proposed to find coronary artery using high-order curve model in coronary CTA(Computed Tomography Angiography). The proposed method quickly generates numerous artificial trajectories represented by high-order curves, and each trajectory has its own cost. The only high-ranked trajectories, located in the target structure, are selected depending on their costs, and then an optimal curve as the centerline will be found. After tracking, each optimal curve segment is connected, where optimal curve segments share the same point, to a single curve and it is a piecewise smooth curve. We demonstrated the high-order curve is a proper model for classification of coronary artery. The experimental results on public data set sho that the proposed method is comparable at both accuracy and running time to the state-of-the-art methods.
This study sought to identify developmental trajectories of bullying victimization from late elementary school through early high school, and to examine internalizing and externalizing problem outcomes associated with the trajectory group membership. Data from Seoul Panel Study of Children were collected annually over a 7-year period from 5th grade of elementary school through 2nd grade of high school (2005~2011). Latent class growth analysis yield three trajectory classes corresponding to stable low (81.2%), stable high (3.5%), and declining bullying victimization (15.6%). Findings from analysis of covariance indicated that students in both stable high and declining trajectory groups reported significantly higher means in internalizing behavior (withdrawal, depression/anxiety, and suicide ideation), compared to those in the stable low group. For externalizing behavior such as aggression and juvenile status offense, students in the stable high group showed higher means, compared to those in the stable low and declining trajectory groups. Developmental pattern of bullying victimization over multiple development stages and associated internalizing and externalizing outcomes are discussed as are the implications for the bullying prevention.
When creating large crowds, it is unavoidable that the models and motions of many characters will be cloned. McDonnell implemented experiments focus on appearance and motion of characters to test user perception of crowds. As a result, appearance clones were easier to perceive than motion clones. In this paper, I researched about relation between character cloning and user perception for real-time game environment expanding McDonnell's research. This paper focuses on the way to recognition of multiple clones in dramatic environment free to change view point and has crowds move to every directions by trajectories. In particular, this paper shows the possibility of character diversification applied various shapes, colors and patterns to game item have important elements for game characters. Also, I suggests range of distances between clones by a series of experiments of user perception for clones's moving direction and distance.
This paper presents a new approach for detecting abnormal behaviors in complex surveillance scenes where anomalies are subtle and difficult to distinguish due to the intricate correlations among multiple objects' behaviors. Specifically, a cascaded probabilistic topic model was put forward for learning the spatial context of local behavior and the temporal context of global behavior in two different stages. In the first stage of topic modeling, unlike the existing approaches using either optical flows or complete trajectories, spatio-temporal correlations between the trajectory fragments in video clips were modeled by the latent Dirichlet allocation (LDA) topic model based on Markov random fields to obtain the spatial context of local behavior in each video clip. The local behavior topic categories were then obtained by exploiting the spectral clustering algorithm. Based on the construction of a dictionary through the process of local behavior topic clustering, the second phase of the LDA topic model learns the correlations of global behaviors and temporal context. In particular, an abnormal behavior recognition method was developed based on the learned spatio-temporal context of behaviors. The specific identification method adopts a top-down strategy and consists of two stages: anomaly recognition of video clip and anomalous behavior recognition within each video clip. Evaluation was performed using the validity of spatio-temporal context learning for local behavior topics and abnormal behavior recognition. Furthermore, the performance of the proposed approach in abnormal behavior recognition improved effectively and significantly in complex surveillance scenes.
For the effective design of a beam forming structure of the negative-ion-based neutral beam injector, a computer program based on a particle simulation model is developed for the calculation of charged particle motions in the electrostatic fields. The motions of negative ions inside the acceleration tube of a multiple-aperture triode are computed at finite time steps. The electrostatic potentials are obtained from the Poisson's equation by the finite difference method. The successive overrelaxation method is used to solve the matrix equation. The particle and force weighting methods are used on a cloud-in-cell model. The optimum design of the beam forming structure has been studied by using this computer code for the various conditions of elctrodes. The effects of the acceleration-deceleration gap distance, the thickness of the deceleration electrode and the shape of the acceleration electrode on beam trajectories are exmined to find the minimum beam divergence. Some numerical illustrations are presented for the particle movements at finite time steps in the beam forming tubes. It is found in this particle simulation modelling that the shape of the acceleration electrode is the most significant factor of beam divergence.
This study examines the acquisition of the multiple semantic functions of the Korean adverbial particle -ey by L1 American English learners of Korean as a second language at U.S. institutions. Participants at beginning, intermediate, and advanced proficiency levels (N = 45) were tested on the ability to interpret and produce five of the meanings of -ey, which they had been taught in formal classroom settings in the first semester of their Korean language learning. The results show different developmental trajectories for the particle's different semantic functions. The findings of a statistical analysis indicate that the beginning and intermediate proficiency learners had largely acquired the time, goal, and stative location meanings, but not the contact and unit meanings; the advanced learners demonstrated acquisition of all except for the unit meaning. The study suggests that in addition to factors such as semantic complexity and cross-linguistic influence, several other factors including L2 frequency, the availability of linguistic input, and instructional method also contribute to the acquisition of -ey.
The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing
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v.14
no.6
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pp.15-29
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2018
This paper proposes an enhanced object tracking algorithm to compensate the lack of temporal information in existing particle swarm optimization based object trackers using the trajectory of the target object. The proposed scheme also enables the tracking and documentation of the location of an online updated set of distractions. Based on the trajectories information and the distraction set, a rule based approach with adaptive parameters is utilized for occlusion detection and determination of the target position. Compare to existing algorithms, the proposed approach provides more comprehensive use of available information and does not require manual adjustment of threshold values. Moreover, an effective weight adjustment function is proposed to alleviate the diversity loss and pre-mature convergence problem in particle swarm optimization. The proposed weight function ensures particles to search thoroughly in the frame before convergence to an optimum solution. In the existence of multiple objects with similar feature composition, this algorithm is tested to significantly reduce convergence to nearby distractions compared to the other existing swarm intelligence based object trackers.
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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v.33
no.2
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pp.35-40
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2022
Objectives: Restricted and repetitive behaviors (RRBs) are a core symptom in the diagnosis of autism spectrum disorder (ASD). The complexity of behavioral patterns has called for the creation of phenotypically homogeneous subgroups among individuals with ASD. The purpose of this study was 1) to investigate the different types of RRBs and 2) to explore whether subgroups created by RRBs would show unique levels of functioning in toddlers and young children with ASD. Methods: A total of 313 children with ASD, aged 12-42 months were included in the analysis. The Autism Diagnostic Interview-Revised was used to obtain information on the different types of RRBs by grouping 15 items into six categories. The Vineland Adaptive Behaviors Scale, a parent-reported questionnaire, was used to measure adaptive functioning. A portion of the children were analyzed separately for verbal-related RRBs based on their expressive language level. Two-step cluster analysis using RRB groups as features was used to create subgroups. Analysis of covariance while covarying for age and language was performed to explore the clinical characteristics of each cluster group. Results: Sensory-related RRBs were the most prevalent, followed by circumscribed interests, interest in objects, resistance to change, and repetitive body movements. A subset of the children was analyzed separately to explore verbal-related RRBs. Four cluster groups were created based on reported RRBs, with multiple RRBs demonstrating significant delays in adaptive functioning. Conclusion: Heterogeneity of RRBs emerges at a young age. The different patterns of RRBs can be used as valuable information to determine developmental trajectories with better implications for treatment approaches.
More and more shipping containers are falling into the sea due to bad weather. Containers lost at sea negatively affect the shipping line, the trader and the consumer, and the environment. The question of locating and recovering dropped containers is a challenging engineering problem. Model-testing of small-scaled container models is proposed as an efficient way to investigate their falling trajectories to salvage them. In this study, we first build a standard 20-ft container model in SOLIDWORKS. Then, a three-dimensional (3D) geometric model in the STL (Standard Tessellation Language) format is exported to a Stratasys F170 Fused Deposition Modeling (FDM) printer. In total, six models were made of acrylonitrile styrene acrylate (ASA) and printed for the purpose of testing. They represent three different loading conditions with different densities and center of gravity (COG). Two samples for each condition were tested. The physical models were dropped into the towing tank of University of New Orleans (UNO). From the experimental tests, it is found that the impact of the initial position after sinking can cause a certain initial rolling velocity, which may have a great impact on the lateral displacement, and subsequently affect the final landing position. This series of model tests not only provide experimental data for the study of the trajectory of box-shape objects but also provide a valuable reference for maritime salvage operations and for the pipeline layout design.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.10
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pp.430-436
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2018
Special railway vehicles for track maintenance are equipped with a tamping device that adjusts various track trajectories to reduce the vibration of rolling stock and improve ride quality during trains passing over a track. The development of a simulator that can confirm the error of the actual tamping work is important for reducing human error in the linearization of the track misalignment. In this study, to improve the reality and training effect of conventional 2D simulator, 3D simulator modeling was implemented for tamping work of special railway vehicles in virtual space. The problem of buffering during high screen quality of tamping work was solved using the Unwrap UVW mapping technique of a low polygon extracted from high quality polygon modeling. The human error in the training of the tamping work was detected by the principle of circle and square collision when the tamping tyne and the sleeper collided. In addition, vibration of the driving chair was generated at the same time as the collision, and the number of the sleeper strikes is displayed on the simulator exercise screen. Owing to the scattering of railway ballast protruding from the sleepers, which had a serious effect on the safety of the vehicle, the gravel bouncing effect of the tamping unit was applied.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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