KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.8
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pp.2895-2912
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2014
Content-based image retrieval has been the most important technique for managing huge amount of images. The fundamental yet highly challenging problem in this field is how to measure the content-level similarity based on the low-level image features. The primary difficulties lie in the great variance within images, e.g. background, illumination, viewpoint and pose. Intuitively, an ideal similarity measure should be able to adapt the data distribution, discover and highlight the content-level information, and be robust to those variances. Motivated by these observations, we in this paper propose a probabilistic similarity learning approach. We first model the distribution of low-level image features and derive the free energy kernel (FEK), i.e., similarity measure, based on the distribution. Then, we propose a learning approach for the derived kernel, under the criterion that the kernel outputs high similarity for those images sharing the same class labels and output low similarity for those without the same label. The advantages of the proposed approach, in comparison with previous approaches, are threefold. (1) With the ability inherited from probabilistic models, the similarity measure can well adapt to data distribution. (2) Benefitting from the content-level hidden variables within the probabilistic models, the similarity measure is able to capture content-level cues. (3) It fully exploits class label in the supervised learning procedure. The proposed approach is extensively evaluated on two well-known databases. It achieves highly competitive performance on most experiments, which validates its advantages.
Mining sequential patterns is an important research issue in data mining and knowledge discovery with broad applications. However, the existing sequential pattern mining approaches consider only binary frequency values of items in sequences and equal importance/significance values of distinct items. Therefore, they are not applicable to actually represent many real-world scenarios. In this paper, we propose a novel framework for mining high-utility sequential patterns for more real-life applicable information extraction from sequence databases with non-binary frequency values of items in sequences and different importance/significance values for distinct items. Moreover, for mining high-utility sequential patterns, we propose two new algorithms: UtilityLevel is a high-utility sequential pattern mining with a level-wise candidate generation approach, and UtilitySpan is a high-utility sequential pattern mining with a pattern growth approach. Extensive performance analyses show that our algorithms are very efficient and scalable for mining high-utility sequential patterns.
There are two ways of reducing air pollution. One is the approach of the pollutant source control and the other one is the traffic demand decreasing approach. This study is focusing on the approach of land use planning and optimal location of urban facilities because those are the basic cause to generate transportation demands. So, the purpose of this study would be to analyze the changes of NOx and CO distribution on environmental air by functional hierarchy of urban roads and to make evaluation model of 'Transportation-Land Use -Air Pollution'. It will contribute to improve the air pollution level at same actual traffic generation according to different location.
Bengar, Habib Akbarzadeh;Aski, Roja Mohammadalipour
Steel and Composite Structures
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v.20
no.2
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pp.337-355
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2016
Steel coupling beam in reinforced concrete (RC) coupled shear wall system is a proper substitute for deep concrete coupling beam. Previous studies have shown that RC coupled walls with steel or concrete coupling beam designed with strength-based design approach, may not guarantee a ductile behavior of a coupled shear wall system. Therefore, seismic performance evaluation of RC coupled shear wall with steel or concrete coupling beam designed based on a strength-based design approach is essential. In this paper first, buildings with 7, 14 and 21 stories containing RC coupled shear wall system with concrete and steel coupling beams were designed with strength-based design approach, then performance level of these buildings were evaluated under two spectrum; Design Basis Earthquake (DBE) and Maximum Considered Earthquake (MCE). The performance level of LS and CP of all buildings were satisfied under DBE and MCE respectively. In spite of the steel coupling beam, concrete coupling beam in RC coupled shear wall acts like a fuse under strong ground motion.
At present Level 2 and importance sampling methods are the main tools used to estimate reliability of structural systems. But sometimes application of these techniques to realistic problems involves certain difficulties. In order to overcome the difficulties it is suggested to use Monte Carlo simulation in combination with two other techniques-extreme value and tail entropy approximations; an appropriate Pearson's curve is fit to represent simulation results. On the basis of this approach an algorithm and computer program for structural reliability estimation are developed. A number of specially chosen numerical examples are considered with the aim of checking the accuracy of the approach and comparing it with the Level 2 and importance sampling methods. The field of application of the approach is revealed.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics T
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v.36T
no.2
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pp.21-31
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1999
This paper presents a new possibility of calculating optimal control for large scale which consist of non-linear dynamic sub-systems using two level hierarchical structures method. And the proposed method is based on the idea of block pulse transformation to simplify the algorithm and its calculation. This algorithm used an expansion around the equilibrium point of the system to fix the second and higher order terms. These terms are compensated for iteratively at the second level by providing a prediction for the states and controls which form of a part of the higher order terms. In this new approach the quadratic penalty terms are not used in the cost function. This allows convergence over a longer time horizon and also provides faster convergence. And the method is applied to the problem of optimization of the synchronous machine. Results show that the new approach is superior to conventional numerical method or other previous algorithm.
Because of the inevitable uncertainties such as structural parameters, external excitations and measurement noises, the effects of uncertainties should be taken into consideration in structural damage detection. In this paper, two probabilistic structural damage detection approaches are proposed to account for the underlying uncertainties in structural parameters and external excitation. The first approach adopts the statistical moment-based structural damage detection (SMBDD) algorithm together with the sensitivity analysis of the damage vector to the uncertain parameters. The approach takes the advantage of the strength SMBDD, so it is robust to measurement noise. However, it requests the number of measured responses is not less than that of unknown structural parameters. To reduce the number of measurements requested by the SMBDD algorithm, another probabilistic structural damage detection approach is proposed. It is based on the integration of structural damage detection using temporal moments in each time segment of measured response time history with the sensitivity analysis of the damage vector to the uncertain parameters. In both approaches, probability distribution of damage vector is estimated from those of uncertain parameters based on stochastic finite element model updating and probabilistic propagation. By comparing the two probability distribution characteristics for the undamaged and damaged models, probability of damage existence and damage extent at structural element level can be detected. Some numerical examples are used to demonstrate the performances of the two proposed approaches, respectively.
In the present paper, a direct forcing/fictitious domain (DF/FD) level set method is proposed to simulate the FSI (fluid-solid interaction) in two-phase flow. The main idea is to combine the direct-forcing/fictitious domain (DF/FD) method with the level set method in the Cartesian coordinates. The DF/FD method is a non-Lagrange-multiplier version of a distributed Lagrange multiplier/fictitious domain (DLM/FD) method. This method does not sacrifice the accuracy and robustness by employing a discrete ${\delta}$ (Dirac delta) function to transfer quantities between the Eulerian nodes and Lagrangian points explicitly as the immersed boundary method. The advantages of this approach are the simple concept, easy implementation, and utilization of the original governing equation without modification. Simulations of various water-entry problems have been conducted to validate the capability and accuracy of the present method in solving the FSI in two-phase flow. Consequently, the present results are found to be in good agreement with those of previous studies.
This paper deals with the evaluation problem of complex systems by introducing a fuzzy approach. The authors are functionally supposing a hierarchical structure model of a complex system and give light on the following problems. First for the purpose of clarifying the characteristics of measures the property and differences between two method such as linear and fuzzy viewpoint are discussed through two level-down evaluation process. Second the integrated evaluation process which keeps reversibility between hierarchical levels is discussed and obtained some necessary conditions for reversibility of fuzzy evaluation. From these results it is expected that the fuzzy approach overcomes partly the limitation of reductionism at the hierarchical evaluation of complex systems.
It can be considered that the safety of software is combined with that of hardware, and also directly connected to system safety. Because the software in the railway system takes the form of Embedded that let it behave at the system level, instead of independent operation, the safety of the railway S/W is also important. The approach, for ensuring the quality and safety of those software, can be considered with two points of view. Those are views seeing from products, and from processes. The two points of approach are all necessary in the railway system. For the first of all, the process approach is to validate maturity of the organizations in accordance to the judging processes of organizations, which are specified by CMMI(Capability Maturity Model Integration) or SPICE(Software Process Improvement and Capability dEtermination: ISO/IECl5504). In this paper, as the first step of them, we are trying to find approaches to estimate the maturity of manufacturer and assessment organization in the railway system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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