In this paper, a new method composed of discrete element method and genetic algorithm has been introduced to estimate the safety factor and search critical slip surface on slope stability analysis. In case of estimating the safety factor, conventional methods of slope analysis based on the limit equilibrium do not satisfy the overall equilibrium condition; they must make assumptions regarding the inclination and location of the interstice forces. An alternative slope analysis method based on the discrete element method, which can consider the compatibility condition between force and displacement, is presented. Real-coded genetic algorithm is applied to the search for the minimum factor of safety in proposed analysis method. This search method is shown to be more robust than simple optimization routines, which are apt to find local minimum. Examples are also shown to demonstrate the applicability of the proposed method.
This study aimed to provide a strategy for selecting an adequate combination of growth intervals(i.e. times between age $T_1$ and age $T_2$) to be used to improve the reality of the growth equation through obtaining better precision of parameter estimates. Variety of growth functions were fitted to the data and one equation which best fitted the data was chosen for the analysis. A modified Schumacher projection equation, selected as a best equation, that included dummy variables representing locality as a predictor variable was fitted for basal area and height equations with nonoverlapping growth interval and all possible growth interval data sets of Douglas-fir(Pseudotsuga menziesii Mirb.Franco). The data were measured in all parts of the South Island of New Zealand. It was found that the precision of parameter estimates was increased in both basal area and height equations by using data set which contained a range of measurement intervals from short to long term.
In this study, an alternative spatial analysis method against conventional methods such as Thiessen method, Inverse Distance method, and Kriging method, named Spatial-Analysis Neural-Network (SANN) is presented. It is based on neural network modeling and provides a nonparametric mean estimator and also estimators of high order statistics such as standard deviation and skewness. In addition, it provides a decision-making tool including an estimator of posterior probability that a spatial variable at a given point will belong to various classes representing the severity of the problem of interest and a Bayesian classifier to define the boundaries of subregions belonging to the classes. In this paper, the SANN is implemented to be used for analyzing a mean annual precipitation filed and classifying the field into dry, normal, and wet subregions. For an example, the whole area of South Korea with 39 precipitation sites is applied. Then, several useful results related with the spatial variability of mean annual precipitation on South Korea were obtained such as interpolated field, standard deviation field, and probability maps. In addition, the whole South Korea was classified with dry, normal, and wet regions.
This paper describes an approach for classifying myoelectric patterns using a multilayer perceptrons (MLP's) with genetic algorithm and hidden Markov models (HMM's) hybrid classifier. Genetic Algorithms play a role of selecting Multilayer Perceptron's optimized initial connection weights by its typical global search. The dynamic aspects of EMG are important for tasks such as continuous prosthetic control or various time length EMG signal recognition, which have not been successfully mastered by the most neural approaches. It is known that the hidden Markov model (HMM) is suitable for modeling temporal patterns. In contrast, the multilayer feedforward networks are suitable for static patterns. And, a lot of investigators have shown that the HMM's to be an excellent tool for handling the dynamical problems. Considering these facts, we suggest the combination of ANN and HMM algorithms that might lead to further improved EMG recognition systems.
A new surface reconstruction scheme for approximating the surface from a set of unorganized 3D points is proposed. Our method, called shrink-wrapped boundary face (SWBF) algorithm, produces the final surface by iteratively shrinking the initial mesh generated from the definition of the boundary faces. Proposed method surmounts the genus-0 spherical topology restriction of previous shrink-wrapping based mesh generation technique, and can be applicable to any kind of surface topology. Furthermore, SWBF is much faster than the previous one since it requires only local nearest-point-search in the shrinking process. According to experiments, it is proved to be very robust and efficient for mesh generation from unorganized points cloud.
ATSC (Advanced Television System Committee) has specified 18 video formats for DTV (Digital Television), e.g., scan format, size format, and frame rate format conversion. Effective MPEG-2 video transcoders should support any conversion between the above-mentioned formats. Scan format conversion Is hard to Implement because it may often induce frame rate and size format conversion together. Especially. because of picture type conversion caused by scan format conversion, the computational burden of motion estimation (ME) in transcoding becomes serious. This paper proposes a fast ME algorithm for MPEG-2 video transcoding supporting scan format conversion. Firstly, we extract and compose a set of candidate motion vectors (MVs) from the input bit-stream to comply with the re-encoding format. Secondly, the best MV is chosen among several candidate MVs by using a weighted median selector. Simulation results show that the proposed ME algorithm provides outstanding PSNR performance close to full search ME, while reducing the transcoding complexity significantly.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.5
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pp.1199-1206
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2015
This paper introduces an algorithm for computing similarity between two poses in the motion capture data with different scale of skeleton, different number of joints and different joint names. The proposed algorithm first performs the topological analysis on the skeleton hierarchy for classifying the joints into more meaningful groups. The global joints positions of each joint group then are aggregated into a point cloud. The number of joints and their positions are automatically adjusted in this process. Once we have two point clouds, the algorithm finds an optimal 2D transform matrix that transforms one point cloud to the other as closely as possible. Then, the similarity can be obtained by summing up all distance values between two points clouds after applying the 2D transform matrix. After some experiment, we found that the proposed algorithm is able to compute the similarity between two poses regardless of their scale, joint name and the number of joints.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.30
no.11C
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pp.1098-1107
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2005
The emerging H.264/AVC video coding standard improves coding performance significantly by adopting many advanced techniques. This is achieved at the expense of great increasing encoder complexity. Specifically the intra prediction using RDO examines all possible combinations of coding modes, which depend on spatial directional correlation with adjacent blocks. For 4${\times}$4 luma blocks, there are 9 modes, and for 16${\times}$16 luma and 8${\times}$8 chroma blocks, there are 4 modes, respectively. Therefore the number of mode combinations for each macroblock is 592. This paper presents a method to reduce the RDO complexity using simple directional masks and neighboring modes. According to the proposed method, we reduce the number of mode combinations to 132 at the most. Experimental results show the proposed method reduces the encoding time up to $70\%$ with negligible loss of PSNR and bitrate increase compared to the H.264/AVC exhaustive search.
Due to the mathematical convergence property, Simulated Annealing (SA) has been one of the most popular optimization algorithms. However, because of its problem of slow convergence in the practical use, many variations of SA like Fast SA (FSA) have been developed for faster convergence. In this paper, we propose and prove that Greedy SA (GSA) also finds the global optimum in probability in the continuous space optimization problems. Because the greedy selection does not allow the cost to become worse, GSA is expected to have faster convergence than the conventional FSA that uses Metropolis selection. In the computer simulation, the proposed method is shown to have as good performance as FSA with Metropolis selection in the viewpoints of the convergence speed and the quality of the found solution. Furthermore, the greedy selection does not concern the cost value itself but uses only dominance of the costs of solutions, which makes GSA invariant to the problem scaling.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.31
no.12C
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pp.1232-1239
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2006
In video standards such as MPEG-1/2/4 and H.264/AVC, motion estimation / compensation(ME/MC) process causes the most encoding complexity of video encoder. The full search method, which is used in general video codecs, exhausts much encoding time because it compares current macroblock with those at all positions within search window for searching a matched block. For the alleviation of this problem, the fast search methods such as TSS, NTSS, DS and HEXBS are exploited at first. Thereafter, DS based MVFAST, PMVFAST, MAS and FAME, which utilize temporal or spacial correlation characteristics of motion vectors, are developed. But there remain the problems of image quality degradation and algorithm complexity increase. In this thesis, the proposed algorithm maximizes search speed and minimizes the degradation of image quality by determining initial search point correctly and using simple one-dimension search patterns considering motion characteristics of each frame.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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