Experimental study of sedimentation and self-weight consolidation has been primary research area in dredged soil. However, good quality of the dredged soil and minimum water pollution caused by the pumping of reclaimed soil require intensive study of the flow characteristics of dredged material due to dumping. In this study, continuity and the equilibrium equations for mass flow assuming single phase was derived to simulate mass flow in dredged containment area. To optimize computation and modeling time for three dimensional geometry and boundary conditions, depth integration is applied to governing equations to consider three dimensional topography of the site. Petrov-Galerkin formulation is applied in spatial discretization of governing equations. Generalized trapezoidal rule is used for time integration, and Newton iteration process approximated the solution. DG and CDG technique were used for weighting matrix in discontinuous test function in dredged flow analysis, and numerical stability was evaluated by performed a square slump simulation. A comparative analysis for numerical methods showed that DG method applied to SU / PG formulation gives minimal pseudo oscillation and reliable numerical results.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.14
no.3
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pp.174-187
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2011
The flowed soil is able to be estimated from topographic data of before and after the debris flow. However, it is often difficult to obtain airborne LiDAR data before the debris flow area. Thus, this study tries to develop a topographic restoration method that can provide spatial distribution of flowed soil and reconstruct the topography before the debris flow using airborne LiDAR data. The topographic restoration method can express a numerical formula induced from a Gaussian mixture model after extracting the cross sections of linear or non-linear in debris flowed area. The topographic restoration method was verified by two ways using airborne LiDAR data of before and after the debris flow. First, each cross section extracted from the debris flow sites to restore the topography was compared with airborne LiDAR data of before the debris flow. Also, the topographic data produced after the topographic restoration method applied to the debris flow sites was verified by airborne LiDAR DEM. Verifying the results of the topographic restoration method, overall fitting accuracy showed high accuracy close to 0.5m.
Stereo cameras are the most widely used sensing systems for automated machines including robots to interact with their three-dimensional(3D) working environments. The position of a target point in the 3D world coordinates can be measured by the use of stereo cameras and the camera calibration is an important preliminary step for the task. Existing camera calibration techniques can be classified into two large categories - linear and nonlinear techniques. While linear techniques are simple but somewhat inaccurate, the nonlinear ones require a modeling process to compensate for the lens distortion and a rather complicated procedure to solve the nonlinear equations. In this paper, a method employing a neural network for the calibration problem is described for tackling the problems arisen when existing techniques are applied and the results are reported. Particularly, it is shown experimentally that by utilizing the function approximation capability of multi-layer neural networks trained by the back-propagation(BP) algorithm to learn the error pattern of a linear technique, the measurement accuracy can be simply and efficiently increased.
With the proliferation of multimedia data, there is an increasing need to support the indexing and retrieval of high-dimensional image data. Although there have been many efforts, the performance of existing multidimensional indexing methods is not satisfactory in high dimensions. Thus the dimensionality reduction and the approximate solution methods were tried to deal with the so-called dimensionality curse. But these methods are inevitably accompanied by the loss of precision of query results. Therefore, recently, the vector approximation-based methods such as the VA- file and the LPC-file were developed to preserve the precision of query results. However, the performance of the vector approximation-based methods depend largely on the size of the approximation file and they lose the advantages of the multidimensional indexing methods that prune much search space. In this paper, we propose a new index structure called the GC-tree for efficient similarity search in image databases. The GC-tree is based on a special subspace partitioning strategy which is optimized for clustered high-dimensional images. It adaptively partitions the data space based on a density function and dynamically constructs an index structure. The resultant index structure adapts well to the strongly clustered distribution of high-dimensional images.
The emerging notion of data stream has brought many new challenges to the research communities as a consequence of its conceptual difference with conventional concepts of just data. One typical example is data stream processing in sensor networks. The range of data processing considerations in a sensor network is very wide, from physical resource restrictions such as bandwidth, energy, and memory to the peculiarities of query processing including continuous and specific types of queries. In this paper, as one of the physical constraints in data stream processing, we consider the problem of limited memory and propose a new scheme for data stream reduction based on the Principal Component Analysis (PCA) technique. PCA can transform a number of (possibly) correlated variables into a (smaller) number of uncorrelated variables. We adapt PCA for the data stream of a sensor network assuming the cooperation of a query engine (or application) with a network base station. Our method exploits the spatio-temporal correlation among multiple measurements from different sensors. Finally, we present a new framework for data processing and describe a number of experiments under this framework. We compare our scheme with the wavelet transform and observe the effect of time stamps on the compression ratio. We report on some of the results.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.48
no.9
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pp.663-670
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2020
A study on mechanical property characterization and modeling technique was carried out to approximate the behaviour of structures with 2.5D C/SiC material. Several tensile tests were performed to analyze the behaviour characteristics of the 2.5D C/SiC material and elastic property was characterized by applying a mathematical homogenization and a modified rule of mixture. SiC matrix representing the elasto-plastic behavior approximates as a bilinear function. Then the equivalent yield strength and equivalent plastic stiffness were calculated by minimizing errors in experiment and approximation. RVE(Representative Volume Element)was defined from the fiber and matrix configuration of 2.5D C/SiC and a process of calculating the effective stiffness matrix by applying the modified rule of mixture to RVE was implemented in the ABAQUS User-defined subroutine. Finite element analysis was performed by applying the mechanical properties of fiber and matrix calculated based on the proposed process, and the results were in good agreement with the experimental results.
In the natural world, most materials such as skin, marble and cloth are translucent. Their appearance is smooth and soft compared with metals or mirrors. In this paper, we propose a new GPU based hierarchical rendering technique for translucent materials, based on the dipole diffusion approximation, at interactive rates. Information of incident light, position, normal, and irradiance, on the surfaces are stored into 2D textures by rendering from a primary light view. Huge numbers of pixel photons are clustered into quad-tree image pyramids. Each pixel, we select clusters (sets of photons), and then we approximate multiple subsurface scattering term with the clusters. We also introduce a novel hierarchical screen-space interpolation technique by exploiting spatial coherence with early-z culling on the GPU. We also build image pyramids of the screen using mipmap and pixel shader. Each pixel of the pyramids is stores position, normal and spatial similarity of children pixels. If a pixel's the similarity is high, we render the pixel and interpolate the pixel to multiple pixels. Result images show that our method can interactively render deformable translucent objects by approximating hundreds of thousand photons with only hundreds clusters without any preprocessing. We use an image-space approach for entire process on the GPU, thus our method is less dependent to scene complexity.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.38
no.7
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pp.455-463
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2001
In this Paper, an approximate processing method is proposed and tested. The proposed method uses variable CSD (VCSD) coefficients which approximate filter stopband attenuation by controlling the precision of the CSD coefficient sets. A decimation filter for Audio Codec '97 specifications has been designed having processor architecture that consists of program/data memory, arithmetic unit, energy/level decision, and sinc filter blocks, and fabricated with 0.6${\mu}{\textrm}{m}$ CMOS sea-of-gate technology. For the combined two halfband FIR filters in decimation filter, the number of addition operations were reduced to 63.5%, 35.7%, and 13.9%, compared to worst-case which is not an adaptive one. Experimental results show that the total power reduction rate of the filter is varying from 3.8 % to 9.0 % with respect to worst-case. The proposed approximate processing method using variable CSD coefficients is readily applicable to various kinds of filters and suitable, especially, for the speech and audio applications, like oversampling ADCs and DACs, filter banks, voice/audio codecs, etc.
In this research, a multilevel decomposition technique to enhance the efficiency of the configuration optimization of truss structures was proposed. On the first level, the nonlinear programming problem was formulated considering cross-sectional areas as design variables, weight, or volume as objective function and behavior under multiloading condition as design constraint. Said nonlinear programming problem was transformed into a sequential linear programming problem. which was effective in calculation through the approximation of member forces using behavior space approach. Such approach has proven to be efficient in sensitivity analysis and different form existing shape optimization studies. The modified method of feasible direction (MMFD) was used for the optimization process. On the second level, by treating only shape design variables, the optimum problem was transformed into and unconstrained optimal design problem. A unidirectional search technique was used. As numerical examples, some truss structures were applied to illustrate the applicability. and validity of the formulated algorithm.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.16
no.10
s.101
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pp.1043-1049
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2005
In OFDM system suitable for high capacity high speed broadband transmission, ICI caused by phase noise degrades system performance seriously by destroying the orthogonality among subcarriers. In this paper, a new STFBC method combining ICI self cancellation scheme and antenna, time, frequency diversity is studied to reduce ICI effectively. CPE and ICI are analyzed by the phase noise linear approximation method in the proposed STFBC OFDM system. CIR, PICR and BER are discussed to compare the system performance degraded by phase noise of PLL. As results, STFBC method significantly reduces ICI. Furthermore, the SCI that usually happens in the traditional STBC, SFBC diversity coding method can be easily avoided.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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