대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.840-843
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2006
The aim of this study was to detect landslide using satellite image and apply the landslide to probabilistic landslide-susceptibility mapping at Gangneung area, Korea using a Geographic Information System (GIS). Landslide locations were identified by change detection technique of KOMSAT-1 (Korea Multipurpose Satellite) EOC (Electro Optical Camera) images and checked in field. For landslide-susceptibility mapping, maps of the topography, geology, soil, forest, lineaments, and land cover were constructed from the spatial data sets. Then, the sixteen factors that influence landslide occurrence were extracted from the database. Using the factors and detected landslide, the relationships were calculated using frequency ratio, one of the probabilistic model. Then, landslide-susceptibility map was drawn using the frequency ration and finally, the map was verified by comparing with existing landslide locations. As the verification result, the prediction accuracy showed 86.76%. The landslide-susceptibility map can be used to reduce hazards associated with landslides and to land cover planning.
In this work, a Gaussian Process (Kriging) approach is proposed to provide efficient dose mapping for complex radiation fields using limited number of responses. Given a few response measurements (or simulation data points), the proposed approach can help the analyst in completing a map of the radiation dose field with a 95% confidence interval, efficiently. Two case studies are used to validate the proposed approach. The First case study is based on experimental dose measurements to build the dose map in a radiation field induced by a D-D neutron generator. The second, is a simulation case study where the proposed approach is used to mimic Monte Carlo dose predictions in the radiation field using a limited number of MCNP simulations. Given the low computational cost of constructing Gaussian Process (GP) models, results indicate that the GP model can reasonably map the dose in the radiation field given a limited number of data measurements. Both case studies are performed on the nuclear engineering radiation laboratories at the University of Sharjah.
본 논문은 range map과 texture map이 포함된 range image를 삼각형 메쉬로 된 3차원 형상으로 복원하고, 이 삼각형 메쉬를 기하학적 축소 알고리즘을 적용하여 간략화하는 방법에 대하여 기술한다. 그리고 이 논문에는 복원된 3차원 모델에 texture mapping이 가능하고 간략한 정도를 사용자가 쉽게 결정할 수 있으며, 실시간 multiple level-of-detail에 적용 가능한 빠른 속도의 간략화 방법을 제시한다. 구현한 방법을 국보급 문화재를 스캐닝한 실험 데이터에 적용하여 그 유효성을 입증한다.
지금까지 대부분의 렌더링(rendering)에 대한 연구는 빛의 반사(reflection)와 광원과 물체 표면에서의 조명(illumination)에 대한 것이었다. Kolb가 [1]에서 밝힌 것처럼 카메라와 렌즈에 대한 연구는 렌더링 연구에서 중요한 요소임에도 불구하고 연구 결과가 많지 않았다. 본 논문에서는 카메라 렌즈에서의 범프 맵핑과 새로운 렌즈개발을 위한 프레임 워크를 소개한다. 이 프레임 워크는 새로운 렌즈 개발에 쓰일 수 있고, 범프 맵핑은 그림 2,3,4,5에서처럼 어안 렌즈등 여러 다른 렌즈들과 혼합되어 다양한 효과를 거둘 수 있다.
Telomerase reverse transcriptase (TERT) is an enzymatic ribonucleoprotein that prolongs the replicative life span of cells by maintaining protective structures at the ends of eukaryotic chromosomes. Telomerase activity is highly up-regulated in 85-90% of human cancers, and is predominately regulated by hTERT expression. In contrast, most normal somatic tissues in humans express low or undetectable levels of telomerase activity. This expression profile identifies TERT as a potential anticancer target. By using an RNA mapping strategy based on a trans-splicing ribozyme library, we identified the regions of mouse TERT (mTERT) RNA that were accessible to ribozymes. We found that particularly accessible sites were present downstream of the AUG start codon. This mTERTspecific ribozyme will be useful for validation of the RNA replacement as cancer gene therapy approach in mouse model with syngeneic tumors.
NBG의 공리들을 충족시키는 모델로서의 집합 V 를 도입하고 그것의 요소들을 sets라 부르고 그것의 부분집합들을 classes라 부른다. 일반연속체가설 (GCH) 와 선택공리 (AC) 가 ZF 집합론과 무모순이라는 것에 대한 괴델의 증명을 그 이후 나온 Mostowski-Shepherdson mapping 정리, Tarski-Vaught 정리 및 Montague-Levy 정리의 반사원리들, NBG가 ZF의 보존적 확장이라는 정리 등을 이용하여 재구성해 본다.
Network function virtualization can significantly improve the flexibility and effectiveness of network appliances via a mapping process called service function chaining. However, the failure of any single virtualized network function causes the breakdown of the entire chain, which results in resource wastage, delays, and significant data loss. Redundancy can be used to protect network appliances; however, when failures occur, it may significantly degrade network efficiency. In addition, it is difficult to efficiently map the primary and backups to optimize the management cost and service reliability without violating the capacity, delay, and reliability constraints, which is referred to as the reliability-aware service chaining mapping problem. In this paper, a mixed integer linear programming formulation is provided to address this problem along with a novel online algorithm that adopts the joint protection redundancy model and novel backup selection scheme. The results show that the proposed algorithm can significantly improve the request acceptance ratio and reduce the consumption of physical resources compared to existing backup algorithms.
Methods for stochastic simulation of non-Gaussian wind pressure have increasingly addressed the efficiency and accuracy contents to offer an accurate description of the extreme value estimation of the long-span and high-rise structures. This paper presents a linear prediction and z-transform (LPZ) based Cumulative distribution function (CDF) mapping algorithm for the simulation of multivariate non-Gaussian fluctuating wind pressure. The new algorithm generates realizations of non-Gaussian with prescribed marginal probability distribution function (PDF) and prescribed spectral density function (PSD). The inverse linear prediction and z-transform function (ILPZ) is deduced. LPZ is improved and applied to non-Gaussian wind pressure simulation for the first time. The new algorithm is demonstrated to be efficient, flexible, and more accurate in comparison with the FFT-based method and Hermite polynomial model method in two examples for transverse softening and longitudinal hardening non-Gaussian wind pressures.
Due to the limited field of view of the pinhole camera, there is a lack of stability and accuracy in camera pose estimation applications such as visual SLAM. Nowadays, multiple-camera setups and large field of cameras are used to solve such issues. However, a multiple-camera system increases the computation complexity of the algorithm. Therefore, in multiple camera-assisted visual simultaneous localization and mapping (vSLAM) the multi-view tracking algorithm is proposed that can be used to balance the budget of the features in tracking and local mapping. The proposed algorithm is based on PanoSLAM architecture with a panoramic camera model. To avoid the scale issue 3D LiDAR is fused with omnidirectional camera setup. The depth is directly estimated from 3D LiDAR and the remaining features are triangulated from pose information. To validate the method, we collected a dataset from the outdoor environment and performed extensive experiments. The accuracy was measured by the absolute trajectory error which shows comparable robustness in various environments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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