Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.23
no.4
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pp.388-393
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2019
As a fiiting method to data with outliers, RANSAC(RANdom SAmple Consensus) based algorithm is widely used in fitting of line, circle, ellipse, etc. CUDA is currently most widely used GPU with massive parallel processing capability. This paper proposes an efficient CUDA implementation of multiple planes fitting using RANSAC with 3d points data, of which one set of 3d points is used for one plane fitting. The performance of the proposed algorithm is demonstrated compared with CPU implementation using both artificially generated data and real 3d heights data of a PCB. The speed-up of the algorithm over CPU seems to be higher in data with lower inlier ratio, more planes to fit, and more points per plane fitting. This method can be easily applied to a wide variety of other fitting applications.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.33
no.9
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pp.870-877
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2009
This study provides how the Dimension Reduction (DR) method as an efficient technique for reliability analysis can acquire its increased efficiency when it is applied to highly nonlinear problems. In the highly nonlinear engineering systems, 4N+1 (N: number of random variables) sampling is generally recognized to be appropriate. However, there exists uncertainty concerning the standard for judgment of non-linearity of the system as well as possibility of diverse degrees of non-linearity according to each of the random variables. In this regard, this study judged the linearity individually on each random variable after 2N+1 sampling. If high non-linearity appeared, 2 additional sampling was administered on each random variable to apply the DR method. The applications of the proposed sampling to the examples produced the constant results with increased efficiency.
This study provides how the Dimension Reduction (DR) method as an efficient technique for reliability analysis can acquire its increased efficiency when it is applied to highly nonlinear problems. In the highly nonlinear engineering systems, 4N+1 (N: number of random variables) sampling is generally recognized to be appropriate. However, there exists uncertainty concerning the standard for judgment of non-linearity of the system as well as possibility of diverse degrees of non-linearity according to each of the random variables. In this regard, this study judged the linearity individually on each random variable after 2N+1 sampling. If high non-linearity appeared, 2 additional sampling was administered on each random variable to apply the DR method. The applications of the proposed sampling to the examples produced the constant results with increased efficiency.
Many researches have been studied to overcome the weak points in authentication schemes of mobile devices such as pattern-authentication that is vulnerable for smudge-attack. Since random-pattern-lock authenticates users by drawing figure of predefined-shape, it can be a method for robust security. However, the authentication performance of random-pattern-lock is influenced by input noise and individual characteristics sign pattern. We introduce an optimization method of user input direction to increase the authentication accuracy of random-pattern-lock. The method uses the likelihood of each direction given an data which is angles of line drawing by user. We adjusted recognition range for each direction and achieved the authentication rate of 95.60%.
It is shown that a lattice distribution defined on a set of n lattice points $L(n,\delta) = {\delta,\delta+1,...,\delta+n-1}$ is a distribution induced from the distribution of convolution of independently and identically distributed (i.i.d.) uniform [0,1] random variables. Also the m-th moment of the lattice distribution is obtained in a quite different approach from Park and Chung (1978). It is verified that the distribution of the sum of n i.i.d. uniform [0,1] random variables is completely determined by the lattice distribution on $L(n,\delta)$ and the uniform distribution on [0,1]. The factorial mement generating function, factorial moments, and moments are also obtained.
Let $Z^d$ denote the set of all d-tuples of integers$(d \geq 1, a positive integer)$. The points in $Z^d$ will be denoted by $\underline{m},\underline{n}$, etc., or sometime, when necessary, more explicitly by $(m_1, m_2, \cdots, m_d)$, $(n_1, n_2, \cdots, n_d)$ etc. $Z^d$ is partially ordered by stipulating $\underline{m} \underline{<}\underline{n} iff m_i \leq n_i$ for each i, $1 \leq i \leq d$.
Consider the heteroscedastic regression model $Y_i=g(x_i)+{\sigma}_i\;{\epsilon}_i=(1{\leq}i{\leq}n)$, where ${\sigma}^2_i=f(u_i)$, the design points $(x_i,\;u_i)$ are known and nonrandom, and g and f are unknown functions defined on closed interval [0, 1]. Under the random errors $\epsilon_i$ form a sequence of NA random variables, we study the asymptotic normality of wavelet estimators of g when f is a known or unknown function.
The effect of toxicants on ecological systems is an important issue from mathematical and experimental points of view. Here we have studied dynamical model of a single-species population-toxicant system. Two cases are studied: constant exogeneous input of toxicant and rapidly fluctuating random exogeneous input of toxicant into the environment. The dynamical behaviour of the system is analyzed by using deterministic linearized technique, Lyapunov method and stochastic linearization on the assumption that exogeneous input of toxicant into the environment behaves like ‘Coloured noise’.
Objectives: The purpose of this study was to investigate the infection control system and actual conditions according to the type of dental medical institution. Methods: From April 1st to May 10th, 2020, dental institutions were recruited through stratified random sampling. Each item constituting the infection control system by dental institution type was analyzed using the chi-square test and fisher's exact test. Results: The infection control system and operation level of each dental institution type was 89.0 points for university-general hospitals, 75.6 points for dental hospitals, and 34.4 points for dental clinics. The environment management levels were 76.1, 72.5, 73.0, and 74.0 points for university-general hospitals, similar to 77.2, 75.1, 71.0, and 73.8 points for dental hospitals, while dental clinics had 61.1, 40.0, 37.0, and 45.6 points. Prevention and management of staff infection exposure, wearing personal protective equipment, and hand hygiene levels were 90.7, 75.5, 88.5 points for university-general hospitals, 79.8, 79.5, 80.4 points for dental hospitals, and 50.2, 88.0, 61.5 points for dental clinics, respectively. Conclusions: Efforts are required to bring about improvement in the areas of insufficient infection control in order to raise the overall infection control levels, especially the management of dental clinics is urgently needed.
This study was done to recognize the importance of errors in measurements of cephalometric radiograph and to find the anatomical structures those need special care to select as a reference points through the detection of the systematic errors and estimation of random errors. For this purose, 100 cephalometric radiographs were prepared by usual manner and 61 reference points, and 130 measurement variables were established. Measurement errors were detected and estimated by the comparison of the 25 randomly-selected samples for repeated measurements with the main sample. The following results were obtained : 1. In comparison of the repeated measurements, there were statistical significant differences in 24 variables which were 18.4% of 130 total variables. 2. The frequency of the difference in identification of the reference points between the repeated measurements was very high in the root apex of upper incisor(as), the most posterior wall of maxilla(tu), soft tissue nasion(n'), soft tissue frontal eminence(ft), and ad3 in airway. 3. After correction of reference points marking until the level of below 5% significance, the range of random errors were from 0.67 to 1.71 degree or mm. 4. The variable shown the largest random error was the interincisal angle(ILs-ILi). 5. Measurement errors were mainly caused by the lack of precision in anatomic definitions and obscure radiographic image. From the above results, the author could find the high possibility of errors in cephalometric measurements and from this point, we should include error analysis in all the studies concerning measurments. In is essential to have a concept of error analysis not only for the investigator but also for a reader of other articles.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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