Park, Jin-Woo;Shin, Gi-Eun;Lee, Suk-Hoon;Byun, Jong-Seok
The Korean Journal of Applied Statistics
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v.25
no.5
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pp.733-741
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2012
The successful launch of Arirang satellites allow the acquisition of high resolution satellite imagery of Korean territory and enables the transition from the conventional cultivation area survey method to new image based methods adopted in advanced nations. In this study, we suggested reasonable sizes of the primary sampling unit and the secondary sampling unit for the satellite imagery based sampling design in 8 provinces preselected for this research. The PSU size was determined mainly in consideration of intracorrelation that shows the degree of homogeneity within each cluster and the efficiency of the image process. For the SSU size, we considered the relative standard error and the differences between the land cover maps produced by the Ministry of Environment and the satellite imagery processed by the National Statistical Office.
Object tracking in video sequences is a challenging task and has various applications. Particle filtering has been proven very successful for non-Gaussian and non-linear estimation problems. In this study, we first try to develop a color-based particle filter. In this approach, the color distributions of video frames are integrated into particle filtering. Color distributions are applied because of their robustness and computational efficiency. The model of the particle filter is defined by the color information of the tracked object. The model is compared with the current hypotheses of the particle filter using the Bhattacharyya coefficient. The proposed tracking method directly incorporates the scale and motion changes of the objects. Experimental results have been presented to show the effectiveness of our proposed system.
In this paper, we propose an IP design and implementation of System on a chip(SoC) for Discrete Cosine Transform (DCT) and Discrete Wavelet Transform (DWT) processor using adder-based DA(Adder-based Distributed Arithmetic). To reduced hardware cost and to improve operating speed, the combined DCT/ DWT processor used the bit-serial method and DA module. The transform of coefficient equation result in reduction in hardware cost and has a regularity in implementation. We use Verilog-HDL and Xilinx ISE for simulation and implement FPGA on SoCMaster-3.
This study focuses on the load carrying capacity and the force transfer mechanism of multi-hole perfobond shear connectors in steel-concrete composite structure. The behavior of multi-hole perfobond shear connector is more complicated than single-hole connector cases. 2 groups push-out tests were conducted. Based on the test results, behavior of the connection was analyzed and the failure mechanism was identified. Simplified iterative method and analytic solution were proposed based on force equilibrium for analyzing multi-hole perfobond shear connector performance. Finally, the sensitivity of design parameters of multi-hole perfobond shear connector was investigated. The results of this research showed that shear force distribution curve of multi-hole perfobond shear connector is near catenary. Shear forces distribution were determined by stiffness ratio of steel to concrete member, stiffness ratio of shear connector to steel member, and number of row. Efficiency coefficient was proposed to should be taking into account in different limit state.
In preliminary design phase, the wing geometry of the civil aircraft was determined using the empirical equation and historical data. To make wing geometry more aerodynamically efficient, an aerodynamic shape optimization was conducted. For this purpose the parametric modeling, high fidelity CFD analysis and metamodel-based optimal design technique were adopted. The parametric modeling got the design process to achieve the improvement by generating the configuration outputs easily for the major design variables. The optimal design equations were formularized as the type of the multi-objective functions considering low/high speed and lift/drag coefficient. The optimal solution was explored with the help of the kriging metamodel and the desirability function, therefore the optimal wing planform was sought to be excellent at both low and high speed region. Additionally the optimal wing planform was validated that it was excellent not only at the specific AOA, but also all over the range of AOA.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.9
no.3
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pp.108-120
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2001
In this paper, the braking performance considering the dynamic weight is analyzed about the tractor-semitrailer vehicle. The basic brake performance, the parking brake performance, the emergency brake performance and the locking point deceleration etc. are to be calculated for the brake system design of the tractor-semitrailer vehicle. This braking performance is related to traffic regulations and braking characteristics according to the vehicle deceleration, the tire-road friction coefficient and specifications of the air brake system. The design program for the braking performance based on various design variables of the vehicle and the air brake system is developed integrating the analysis functions. This design program is developed by an object oriented programming method that is windows based. GUI (Graphic User Interface) function and the convenience of operating are greatly considered.
Evolutionary algorithms based on conventional statistical methods such as regression and classification have been widely used in data mining applications. This work involves application of gene expression programming (GEP) for predicting compressive strength of fly ash geopolymer concrete, which is gaining increasing interest as an environmentally friendly alternative of Portland cement concrete. Based on 56 test results from the existing literature, a model was obtained relating the compressive strength of fly ash geopolymer concrete with the significantly influencing mix design parameters. The predictions of the model in training and validation were evaluated. The coefficient of determination ($R^2$), mean (${\mu}$) and standard deviation (${\sigma}$) were 0.89, 1.0 and 0.12 respectively, for the training set, and 0.89, 0.99 and 0.13 respectively, for the validation set. The error of prediction by the model was also evaluated and found to be very low. This indicates that the predictions of GEP model are in close agreement with the experimental results suggesting this as a promising method for compressive strength prediction of fly ash geopolymer concrete.
A flame deflector prevents a launch system from thermal damage by deflecting the exhaust flame of the launch vehicle. During the deflection of the flame, the flame deflector is subjected to a high-temperature and high-pressure flow, which results in thermal ablation damage at the surface. Predicting this ablation damage is an essential requirement to ensure a reliable design. This paper introduces a numerical method for predicting the ablation damage phenomena based on a one-way fluid-structure interaction (FSI) analysis. In the proposed procedure, the temperature and convective heat transfer coefficient of the exhaust flame are calculated using a fluid dynamics analysis, and then the ablation is calculated using a finite element analysis (FEA) based on the user-subroutine UMESHMOTION and Arbitrary Lagrangian-Eulerian (ALE) adaptive mesh technique in ABAQUS. The result of such an analysis was verified by comparison to the ablation test result for a flame deflector.
Music genre classification is an essential component for music information retrieval system. There are two important components to be considered for better genre classification, which are audio feature extraction and classifier. This paper incorporates two different kinds of features for genre classification, timbral texture and rhythmic content features. Timbral texture contains several spectral and Mel-frequency Cepstral Coefficient (MFCC) features. Before choosing a timbral feature we explore which feature contributes less significant role on genre discrimination. This facilitates the reduction of feature dimension. For the timbral features up to the 4-th order central moments and the covariance components of mutual features are considered to improve the overall classification result. For the rhythmic content the features extracted from beat histogram are selected. In the paper Extreme Learning Machine (ELM) with bagging is used as classifier for classifying the genres. Based on the proposed feature sets and classifier, experiment is performed with well-known datasets: GTZAN databases with ten different music genres, respectively. The proposed method acquires the better classification accuracy than the existing approaches.
In this paper, the purpose is evaluation of the effect of using fractal feature in machine learning based pancreatic tumor classification. We used the data that Pancreas CT series 469 case including 1995 slice of benign and 1772 slice of malignant. Feature selection is implemented from 109 feature to 7 feature by Lasso regularization. In Fractal feature, fractal dimension is obtained by box-counting method, and hurst coefficient is calculated range data of pixel value in ROI. As a result, there were significant differences in both benign and malignancies tumor. Additionally, we compared the classification performance between model without fractal feature and model with fractal feature by using support vector machine. The train model with fractal feature showed statistically significant performance in comparison with train model without fractal feature.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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