Viewpoint-dependent feature-based modelling in computer-aided design is developed for the purposes of supporting engineering design representation and automation. The approach of this paper uses a combination of a multi-level modelling approach. This has two stages of mapping between models, and the multi-level model approach is implemented in three-level architecture. Top of this level is a feature-based description for each viewpoint, comprising a combination of form features and other features such as loads and constraints for analysis. The middle level is an executable representation of the feature model. The bottom of this multi-level modelling is a evaluation of a feature-based CAD model obtained by executable feature representations defined in the middle level. The mappings involved in the system comprise firstly, mapping between the top level feature representations associated with different viewpoints, for example for the geometric simplification and addition of boundary conditions associated with moving from a design model to an analysis model, and secondly mapping between the top level and the middle level representations in which the feature model is transformed into the executable representation. Because an executable representation is used as the intermediate layer, the low level evaluation can be active. The example will be implemented with an analysis model which is evaluated and for which results are output. This multi-level modelling approach will be investigated within the framework aimed for the design automation with a feature-based model.
To address the problem of multi-target retrieval (MTR) of remote sensing images, this study proposes a new object-level feature representation model. The model provides an enhanced application image representation that improves the efficiency of MTR. Generating the model in our scheme includes processes, such as object-oriented image segmentation, feature parameter calculation, and symbolic image database construction. The proposed model uses the spatial representation method of the extended nine-direction lower-triangular (9DLT) matrix to combine spatial relationships among objects, and organizes the image features according to MPEG-7 standards. A similarity metric method is proposed that improves the precision of similarity retrieval. Our method provides a trade-off strategy that supports flexible matching on the target features, or the spatial relationship between the query target and the image database. We implement this retrieval framework on a dataset of remote sensing images. Experimental results show that the proposed model achieves competitive and high-retrieval precision.
In this paper, we propose multi-resolutional representation of B-rep solid models using the selective Boolean operations on non-manifold geometric models. Since the union and subtraction operations of the selective Boolean operations are commutative, the integrity of the model is guaranteed for reordering design features. A multi-resolution representation is established using a non-manifold merged set model and a feature modeling tree reordered according to some criterion of level of detail (LOD). Then, a solid model for a specified LOD can be extracted from this multi-resolution model using the selective Boolean operations.
The concept of Level Of Detail (LOD) was introduced and has been used to enhance display performance and to carry out certain engineering analysis effectively. We would like to use an adequate complexity level for each geometric model depending on specific engineering needs and purposes. Solid modeling systems are widely used in industry, and are applied to advanced applications such as virtual assembly. In addition, as the demand to share these engineering tasks through networks is emerging, the problem of building a solid model of an appropriate resolution to a given application becomes a matter of great necessity. However, current researches are mostly focused on triangular mesh models and various operators to reduce the number of triangles. So we are working on the multi-resolution of the solid model itself, rather than that of the triangular mesh model. In this paper, we propose multi-resolution representation of B-rep model by reordering and converting design features into an enclosing volume and subtractive features.
This paper introduces an approach to multi-layered product knowledge model for collaborative engineering environment. The participants in collaborative engineering want to share and reason product knowledge through internet without any heterogeneity and ambiguity. However the previous knowledge models are limited in providing those aspects. In this paper, the collaborative engineering domain is analyzed and then the product knowledge is organized into four levels such as product context model, product specific model, product design model and product manufacturing model. The four levels are represented by first-order logic in layered fashion. The concepts and the instances of a formal ontology are used for recursive representation of the four levels. The instances of the concepts of an upper level like product context model are considered as the concepts of an adjacent lower level like product specific model, and this mechanism is applied to the other levels. These logic representations are integrated with the schema and the instances of a relational database. OWL representation of the four levels is defined through the integration of the logic representation and OWL primitives. The four product knowledge models have their major representation according to the characteristics of each model. This approach enables engineer to share product knowledge through internet without any ambiguity and utilize it as basis for additional reasoning.
최근 다양한 방송 및 영상 분야에서 사람의 행동을 인식하여는 연구들이 많이 이루어지고 있다. 영상은 다양한 형태를 가질 수 있기 때문에 제약된 환경에서 유용한 템플릿 방법들보다 특징점에 기반한 연구들이 실제 사용자 환경에서 더욱 관심을 받고 있다. 특징점 기반의 연구들은 영상에서 움직임이 발생하는 지점들을 찾아내어 이를 3차원 패치들로 생성한다. 이를 이용하여 영상의 움직임을 히스토그램에 기반한 descriptor(서술자)로 표현하고 학습기반의 판별기로 최종적으로 영상내에 존재하는 행동들을 인식하였다. 그러나 단일 판별기로는 다양한 행동을 인식하기에 어려움이 있다. 따라서 이러한 문제를 개선하기 위하여 최근에 다중 판별기를 활용한 연구들이 영상 판별 및 물체 검출 영역에서 사용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 행동 인식을 위하여 support vector machine과 sparse representation을 이용한 decision-level fusion 방법을 제안하고자 한다. 제안된 논문의 방법은 영상에서 특징점 기반의 descriptor를 추출하고 이를 각각의 판별기를 통하여 판별 결과들을 획득한다. 이 후 학습단계에서 획득된 가중치를 활용하여 각 결과들을 융합하여 최종 결과를 도출하였다. 본 논문에 실험에서 제안된 방법은 기존의 융합 방법보다 높은 행동 인식 성능을 보여 주었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권12호
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pp.2374-2391
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2011
A variety of reconstruction methods has been developed to convert a set of scattered points generated from real models into explicit forms, such as polygonal meshes, parametric or implicit surfaces. In this paper, we present a method to construct multi-scale implicit surfaces from scattered points using multiscale kernels based on kernel and multi-resolution analysis theories. Our approach differs from other methods in that multi-scale reconstruction can be done without additional manipulation on input data, calculated functions support level of detail representation, and it can be naturally expanded for n-dimensional data. The method also works well with point-sets that are noisy or not uniformly distributed. We show features and performances of the proposed method via experimental results for various data sets.
In this paper, we put forth a procedure that target low power logic synthesis based on XOR representation of Boolean functions, and the results of synthesis procedure are a multi-level XOR form with minimum switching activity. Specialty, this paper show a method to extract the common cubes or kernels by Boolean matrix and rectangle covering, and to estimate the power consumption in terms of the extracted common sub-functions.
This paper introduces an approach to an ontology-based multi-level knowledge framework for a knowledge management system for discrete-product development. Participants in a product life cycle want to share comprehensive product knowledge without any ambiguity and heterogeneity. However, previous knowledge management approaches are limited in providing those aspects: therefore, we suggest an ontology-based multi-level knowledge framework (OBMKF). The bottom level, the axiom, specifies the semantics of concepts and relations of knowledge so ambiguity can be alleviated. The middle level is a product development knowledge map; it defines the concepts and the relations of the product domain knowledge and guides the engineer to process their engineering decisions. The middle level is then classified further into more detailed levels, such as generic product level, specific product level, product version level, and manufactured item level, according to the various viewpoints. The top level is specialized knowledge for a specific domain that gives the solution of a specific task or problem. It is classified into three knowledge types: expert knowledge, engineering function knowledge, and data-analysis-based knowledge. This proposed framework is based on ontology to accommodate a comprehensive range of knowledge and is represented with first-order logic to maintain a uniform representation.
여러 종류의 기존의 다중 에이전트 프레임웍들(multi-agent frameworks)이 에이전트의 지적인 능력의 표현을 위하여 고수준의 지식 표현 언어를 지원한다. 하지만 그들의 에이전트 프로그래밍 인터페이스는 지식 표현 언어 뿐 아니라 어떤 다른 범용의 프로그래밍 언어들의 사용을 요구한다. 일반적으로 고수준 지식 표현 언어와 범용의 프로그래밍 언어간에는 언어의 수준 및 자료 표현 모델에 있어서 상당한 차이가 있으며, 그런 차이는 지능형 에이전트의 개발에 필요한 요소들의 결합에 관련된 문제점들을 발생시킨다. 본 논문은 그런 문제점들의 극복을 위해 개발한 새로운 유형의 지능형 에이전트 쉘 INAS(INtelligent Agent Shell) 버전 2에 대한 것이다. 지능형 에이전트의 개발을 위하여 고수준의 지식 표현 언어와 범용 프로그래밍 언어를 결합하여 사용해야 하는 기존의 에이전트 프레임웍들과 달리 INAS 버전 2는 그 자체만으로 에이전트들을 구축할 수 있는 고수준의 통합 에이전트 구축 언어를 지원한다. 따라서 INAS 버전 2를 사용한 지능형 에이전트의 개발은 지능형 에이전트의 개발에 필요한 요소들의 결합에 관련된 기존의 에이전트 프레임웍들의 문제점들을 겪지 않는다. 몇 종류의 지능형 에이전트들의 개발을 통하여 INAS 버전 2의 통합 에이전트 구축 언어가 지능형 에이전트들의 개발에 효과적 임을 경험할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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