As the number of pedestrian accident increases, the reconstruction of an accident becomes important to find the source of the fault. Generally, accidents are reconstructed by the intuition of experts or primitive physics. A reconstruction method is proposed using sophisticated optimization technology. At first, a dynamic simulation model is established for the accident environment. Occupant analysis for automobile crashworthiness is employed. The situation before an accident is identified by optimization. The impact velocity and the position of the pedestrian are utilized as design variables. The design variables are found by minimizing the difference between the simulation and the real accident. The optimization process is performed by linking an occupant analysis program MADYMO to an optimization program VisualDOC. Since the involved analysis is dynamics and highly nonlinear, response surface method is selected for the optimization process. Problems are solved for various situations.
By using a simple conceptual model, a sensitivity analysis is performed to examine the effects of changing model parameters on the model outputs, the groundwater discharge and the radius of influence, induced by tunnel construction. The results indicate that the model outputs are most sensitive to the tunnel depth and the hydraulic conductivity, and their sensitivities vary with time. It is also revealed that the sensitivity of the specific yield in- creases constantly with time, and therefore it is as important as the hydraulic conductivity for constructing a wet-system tunnel. A transient model is suggested to simulate the stepwise tunnel excavation and the watertight lining. The model is used for a tunnel construction site to predict groundwater mow into the tunnel and the transient response of the surrounding aquifer system. The predicted results are highly sensitive to the hydraulic conductivites assigned by model calibration. Thus, a postaudit should be made to reduce the uncertainty of the predictive model.
This study attempts to create an analytical framework of the transformation and transmission of knowledge by teachers to students. I focuses on the assertion that the cognitive thinking of a teacher is reflected in his use of mathematical language. Mathematical language is one of the critical elements of communicating mathematical knowledge to students. I examined the cognitive teaching style of different teachers as expressed in their use of mathematical language. An analytical framework of Mathematics Teaching styles was created integrating thinking factors of each visual and analytic style into 5 categories. After that, I regarding the teaching style of mathmatics teachers places its significance not on which teaching style is right or wrong but on identifying the strong and weak points of the teaching styles through actual analysis. With the help of this analytical framework, I conducted an analysis on the videotaped classes and found that the teachers were not biased to one side but in fact there were teachers who demonstrated visual, analytic or mixed teaching style. Therefore, I concludes that math teachers can analyze their teaching styles and improve them through the analytical framework provided in these findings.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.5
no.8
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pp.393-400
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2016
Recently, there have been various researches on efficient and automatic analysis on urban environment methods that utilize the computer vision and machine learning technology. Among many new analyses, urban safety analysis has received a major attention. In order to predict more accurately on safety score and reflect the human visual perception, it is necessary to consider the generic and local information that are most important to human perception. In this paper, we use Double-column Convolutional Neural network consisting of generic and local columns for the prediction of urban safety. The input of generic and local column used re-sized and random cropped images from original images, respectively. In addition, a new learning method is proposed to solve the problem of over-fitting in a particular column in the learning process. For the performance comparison of our Double-column Convolutional Neural Network, we compare two Support Vector Regression and three Convolutional Neural Network models using Root Mean Square Error and correlation analysis. Our experimental results demonstrate that our Double-column Convolutional Neural Network model show the best performance with Root Mean Square Error of 0.7432 and Pearson/Spearman correlation coefficient of 0.853/0.840.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.14
no.3
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pp.3-19
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1987
The purpose of this study was to investigate desirable width / height ratio of enclosed space and to offer basic information for the design of enclosed spaces. The data of this study were gathered from the experiment through simulation. Photographic sampling of 7 campus sites located in Kwanak campus of Seoul National University and slides of perspective drawings of enclosed spaces with various D/H ratio (12, 1, 2, 4, 6, 9, 12)were used for simulation. A response format was made using the method of paired comparison and students from various departments were randomly selected for evaluation. In the method of analysis of data Thurstone's equation of Comparative Judgement was used for calculating preference score. A1so non-linear regression analysis was used for finding out relations between preference and D/H ratio. The other method of data analysis were correlation, Chi - test. And the results were summarized as follows. 1. In sketch simulation the ratio of D/H 4 got the highest preference store. This result suggests that desirable D/H ratio of enclosed space is D/H 4. And at the lower range of D/H ratio, as ratio increases, the preference score increases. At the higher range of D/H ratio, however, as ratio increases, the preference score starts to decrease from the cardinal point of D/H 4. 2. In campus photograph simulation preference is influenced by slope, elevation change of floor, trees, lawn area, familiarity, space arrangement, and exterior shape of building besides D/H ratio. 3. The preference virtue was not significantly affected by order effect. This result suggests that order effect can be ignored in the study of visual preference. 4. There are so many factors related to preference that it is difficult to explore those factors without scientific information based on scientific method. We must carry out study for scientific approach of planning and design based on precise, complete simulation technique.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.16
no.4
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pp.15-22
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2011
Principal component analysis (PCA) is a well-known method for dimensionality reduction and feature extraction while maintaining most of the variation in data. Although PCA has been applied in many areas successfully, it is sensitive to outliers and only valid for Gaussian distributions. Several variants of PCA have been proposed to resolve noise sensitivity and, among the variants, improved robust fuzzy PCA (RF-PCA2) demonstrated promising results. RF-PCA, however, is still a linear algorithm that cannot accommodate non-Gaussian distributions. In this paper, a non-linear algorithm that combines RF-PCA2 and kernel PCA (K-PCA), called improved robust kernel fuzzy PCA (RKF-PCA2), is introduced. The kernel methods make it to accommodate non-Gaussian distributions. RKF-PCA2 inherits noise robustness from RF-PCA2 and non-linearity from K-PCA. RKF-PCA2 outperforms previous methods in handling non-Gaussian distributions in a noise robust way. Experimental results also support this.
Background: Whether depression causes increased risk of the development of breast cancer has long been debated. We conducted an updated meta-analysis of cohort studies to assess the association between depression and risk of breast cancer. Materials and Methods: Relevant literature was searched from Medline, Embase, Web of Science (up to April 2014) as well as manual searches of reference lists of selected publications. Cohort studies on the association between depression and breast cancer were included. Data abstraction and quality assessment were conducted independently by two authors. Random-effect model was used to compute the pooled risk estimate. Visual inspection of a funnel plot, Begg rank correlation test and Egger linear regression test were used to evaluate the publication bias. Results: We identified eleven cohort studies (182,241 participants, 2,353 cases) with a follow-up duration ranging from 5 to 38 years. The pooled adjusted RR was 1.13(95% CI: 0.94 to 1.36; $I^2=67.2%$, p=0.001). The association between the risk of breast cancer and depression was consistent across subgroups. Visual inspection of funnel plot and Begg's and Egger's tests indicated no evidence of publication bias. Regarding limitations, a one-time assessment of depression with no measure of duration weakens the test of hypothesis. In addition, 8 different scales were used for the measurement of depression, potentially adding to the multiple conceptual problems concerned with the definition of depression. Conclusions: Available epidemiological evidence is insufficient to support a positive association between depression and breast cancer.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2005.05a
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pp.273-279
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2005
It is activated a virtual university(digital university) without limitation time and space that the diffusion of internet, the rapid development of information and communicative technologies, web-technology. It is great importance of school-site to support various and qualitative education services, to cut social education spending, to strengthen national competitiveness with breed expert. Many people who are in universities are putting a school-site to the test. So we need study and analysis it to build up a virtual-study-space efficiently on web. This thesis is supposed to help in school-site design to make it reduce errors and save time and efforts. First, it suggests most general design pattern by analysis visual elements using HTML Tag. Second, it suggests a guide-line and a specific of design to use convenience through research on web-design problem and finding out user's favor.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.25
no.5
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pp.415-425
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2007
In this study, we generated an orthophoto with both LIDAR data and aerial images and compared it with that generated from only the images. For the accuracy assessment of these orthophotos, we performed not only qualitative analysis based on visual inspection but also quantitative analysis by measuring horizontal inconsistency, boundary coordinates and similarity measures on buildings. Based on the visual inspection and horizontal inconsistency, the orthophoto based on LIDAR DSM appeared to be more closer to a true-orthophoto. However, the analysis on measurements of boundary coordinates and similarity measures indicates that the orthophoto based on LIDAR DSM is more vulnerable to double mapping on occluded areas. Accordingly, if we apply an effective solution on double mapping or use only the central areas of the aerial images where occluded areas are rarely founded, we can generate automatically true-orthophotos based on a LIDAR DSM.
In this paper, the Hydrologic Data Management System (HDMS) was developed for the efficient management of hydrologic data. The applicability of the system was demonstrated using the hydrologic data of study watershed located in the southwest from Suwon city MySQL 5.0, relational database management system, and MS Visual Basic 6.0 were used for the development of MS windows based HDMS. The primary components of the HDMS are data search system, data management system, and data analysis system. Data search and management systems provide basic functions for the efficient data search, storage, update and export. Data analysis system enables the users to get the further and diverse hydrologic statistical information from the stored data. Furthermore, the accuracy and quality of hydrologic data was analyzed and evaluated through data analysis system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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