The 10th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.145-151
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2024
Road sign support systems are not usually well managed because bridges and pavement have budget and maintenance priority while the sign boards and sign supports are considered as miscellaneous items. The authors of this paper suggested the implementation of simplified machine learning algorithms for asset risk management in highway sign support systems. By harnessing historical and real-time data, machine learning models can forecast potential vulnerabilities, enabling early intervention and proactive maintenance protocols. The raw data were collected from the Connecticut Department of Transportation (CTDOT) asset management database that includes asset ages, repair history, installation and repair costs, and other administrative information. While there are many advanced and complicated structural deterioration prediction models, a simple deterioration curve is assumed, and prediction model has been developed using machine learning algorithm to determine the risk assessment and prediction. The integration of simplified machine learning in asset risk management for highway sign support systems not only enables predictive maintenance but also optimizes resource allocation. This approach ensures that decision-makers are not inundated with excessive detailed information, making it particularly practical for industry application.
Overhead sign support structures number in the tens of thousands throughout the trunk-line roadways in the United States. A recent two-phase study sponsored by the National Cooperative Highway Research Program resulted in the most significant changes to the AASHTO design specifications for sign support structures to date. The driving factor for these substantial changes was fatigue related cracks and some recent failures. This paper presents the method and results of a subsequent study sponsored by the Michigan Department of Transportation (MDOT) to develop a relative performance-based procedure to rank overhead sign support structures around the United States based on a linear combination of their expected fatigue life and an approximate measure of cost. This was accomplished by coupling a random vibrations approach with six degree-of-freedom linear dynamic models for fatigue life estimation. Approximate cost was modeled as the product of the steel weight and a constructability factor. An objective function was developed and used to rank selected steel sign support structures from around the country with the goal of maximizing the objective function. Although a purely relative approach, the ranking procedure was found to be efficient and provided the decision support necessary to MDOT.
The design of truss type sign support structures is based on the guidelines provided by the American Association of State Highway and Transportation Officials Standard Specifications for Highway Signs, Luminaries and Traffic Signals and the American Institute of Steel Construction Design Specifications. Using these specifications, the column design strength is normally determined using the effective length approach. This approach does not always accurately address all issues associated with frame stability, including the actual end conditions of the individual members, variations of the loads in the members, and the resulting sidesway buckling for truss type sign support structures. This paper provides insight into the problems with the simplified design approach for determining the effective lengths and discusses different approaches for overcoming these simplifications. A system buckling approach, also known as a rational buckling analysis, is used in this study to determine improved predictions for design strength of truss type sign support structures.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권6호
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pp.8-16
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2024
Communication with the deaf has always been crucial. Deaf and hard-of-hearing persons can now express their thoughts and opinions to teachers through sign language, which has become a universal language and a very effective tool. This helps to improve their education. This facilitates and simplifies the referral procedure between them and the teachers. There are various bodily movements used in sign language, including those of arms, legs, and face. Pure expressiveness, proximity, and shared interests are examples of nonverbal physical communication that is distinct from gestures that convey a particular message. The meanings of gestures vary depending on your social or cultural background and are quite unique. Sign language prediction recognition is a highly popular and Research is ongoing in this area, and the SVM has shown value. Research in a number of fields where SVMs struggle has encouraged the development of numerous applications, such as SVM for enormous data sets, SVM for multi-classification, and SVM for unbalanced data sets.Without a precise diagnosis of the signs, right control measures cannot be applied when they are needed. One of the methods that is frequently utilized for the identification and categorization of sign languages is image processing. African Buffalo Optimization using Support Vector Machine (ABO+SVM) classification technology is used in this work to help identify and categorize peoples' sign languages. Segmentation by K-means clustering is used to first identify the sign region, after which color and texture features are extracted. The accuracy, sensitivity, Precision, specificity, and F1-score of the proposed system African Buffalo Optimization using Support Vector Machine (ABOSVM) are validated against the existing classifiers SVM, CNN, and PSO+ANN.
In this paper, we present a walking guidance system for the visually impaired for use at subway stations. This system, which is based on environmental knowledge, automatically detects and recognizes both exit numbers and arrow signs from natural outdoor scenes. The visually impaired can, therefore, utilize the system to find their own way (for example, using exit numbers and the directions provided) through a subway station. The proposed walking guidance system consists mainly of three stages: (a) sign detection using the MCT-based AdaBoost technique, (b) sign recognition using support vector machines and hidden Markov models, and (c) three verification techniques to discriminate between signs and non-signs. The experimental results indicate that our sign recognition system has a high performance with a detection rate of 98%, a recognition rate of 99.5%, and a false-positive error rate of 0.152.
본 연구는 면적 $0.293\;m^2{\sim}0.360\;m^2$의 소형표지판용 지주의 풍하중에 대한 구조적 안정성을 유지하면서도 작은 충돌에도 분리가 일어나도록 고안된 내경 6 mm의 D12 mm 중공형 인덴티드 볼트를 이용한 소형지주용 브레이크어웨이 단부장치의 구조적 안전성을 정적 전단 및 인장실험으로 입증하고 동적특성을 이해하는데 기본이 되는 인덴티드 볼트의 분리 파괴에너지를 펜듈럼 실험과 비선형 동적해석 프로그램인 LS-DYNA 프로그램을 이용하여 구하고 두 가지 방법을 비교한 것이다. 인덴티드 볼트 3개로 이루어진 단부장치는 풍하중 43.1 kg$\sim$51.2 kg를 충분히 지지할 수 있는 것으로 나타났으며 인덴티드 볼트 1개 당 파괴에너지는 펜듈럼 실험값이 163.3J, 시뮬레이션 값이 153J로 유사하게 계산되어 모델의 유효성이 확인되었다.
원형 혹은 H형 단면의 표지판지주에 소형차가 충돌할 때 차량 및 지주의 거동을 확인하기 위하여 Barrier VII 프로그램을 이용한 시뮬레이션을 실시하였다. 이 프로그램은 연성 베리어에 충돌하는 차량의 운동과 베리어의 변위를 해석하는 프로그램이나, 지주를 수평 빔 요소로 하고 각 노드에 강성을 조절한 기둥 요소로 연결함으로써 소형지주에 대한 충돌해석이 가능함을 보였다. 0.9ton 소형차가 기초와 강결된 파이프형태의 소형 지주에 30km/h, 60km/h, 70km/h 110km/h의 속도로 충돌하는 경우, 0.9ton 소형차와 1.35ton 중형차가 기초에 강결된 H형 단면 지주에 110km/h의 속도로 충돌하는 경우, 그리고 0.9ton 소형차가 분리되는(slip base) 형태로 기초에 연결된 파이프형태의 소형 지주에 110km/h의 속도로 충돌하는 경우 등 총 7가지 경우에 대한 시뮬레이션을 실시하여 지주의 변형과 충돌차량의 거동을 분석하였다. 시뮬레이션을 통하여 고속충돌 시 기초에 강결 된 원형지주의 경우 과다한 휨 변형으로 표지판과 차량 전면부와의 충돌위험성이 있고 H형 지주와 같이 비교적 큰 표지판용 지주는 소형차 충돌 시 지주의 변형은 거의 없고 차량에 가해지는 충격력, 지주가 과다하게 차체 안으로 침투할 위험성이 크다는 사실과 breakaway 장치로 단부처리를 하는 경우 위험이 줄어들 수 있음을 확인하였다.
Despite that the failure of sign structure may not have disastrous consequence, its sheer number still ensures the need for rigorous safety standard to regulate their maintenance and construction. During its service life, a sign structure is subject to extensive wind load, sometimes well over its permissible design load. A fragility analysis of a sign structure offers a tool for rational decision making and safety evaluation by using a probabilistic framework to consider the various sources of uncertainty that affect its performance. Wind fragility analysis was used to determine the performance of sign structure based on the performance of its connection components. In this study, basic wind fragility concepts and data required to support the fragility analysis of the sign structure such as sign panel's parameters, connection component's parameters, as well as wind load parameters were presented. Fragility and compound fragility analysis showed disparity between connection component. Additionally, reinforcement of the connection system was introduced as an example of the utilization of wind fragility results in the retrofit decision making.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권2호
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pp.631-653
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2020
Sign language is a natural, visually oriented and non-verbal communication channel between people that facilitates communication through facial/bodily expressions, postures and a set of gestures. It is basically used for communication with people who are deaf or hard of hearing. In order to understand such communication quickly and accurately, the design of a successful sign language translation system is considered in this paper. The proposed system includes object detection and classification stages. Firstly, Single Shot Multi Box Detection (SSD) architecture is utilized for hand detection, then a deep learning structure based on the Inception v3 plus Support Vector Machine (SVM) that combines feature extraction and classification stages is proposed to constructively translate the detected hand gestures. A sign language fingerspelling dataset is used for the design of the proposed model. The obtained results and comparative analysis demonstrate the efficiency of using the proposed hybrid structure in sign language translation.
This paper reports findings from a written assessment which was designed to investigate Chinese primary school students' understanding of the equal sign and equation structure. The investigation included a sample of 110 Grade 3, 112 Grade 4, and 110 Grade 5 students from four schools in China. Significant differences were identified among the three grades and no gender differences were found. The majority of Grades 3 and 4 students were found to view the equal sign as a place indicator meaning "write the answer here" or "do something like computation", that is, holding an operational view of the equal sign. A part of Grade 5 students were found to be able to interpret the equal sign as meaning "the same as", that is, holding a relational view of the equal sign. In addition, even though it was difficult for Grade 3 students to recognize the underlying structure in arithmetic equation, quite a number of Grades 4 and 5 students were able to recognize the underlying structure on some tasks. Findings in this study suggest that Chinese primary school students demonstrate a relational understanding of the equal sign and a strong structural sense of equations in an earlier grade. Moreover, what found in the study support the argument that students' understanding of the equal sign is influenced by the context in which the equal sign is presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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