A tensor is a multi-dimensional array that represents many data such as (user, user, time) in the social network system. A tensor generator is an important tool for multi-dimensional data mining research with various applications including simulation, multi-dimensional data modeling/understanding, and sampling/extrapolation. However, existing tensor generators cannot generate sparse tensors like real-world tensors that obey power law. In addition, they have limitations such as tensor sizes that can be processed and additional time required to upload generated tensor to distributed systems for further analysis. In this study, we propose TeT, a distributed tera-scale tensor generator to solve these problems. TeT generates sparse random tensor as well as sparse R-MAT and Kronecker tensor without any limitation on tensor sizes. In addition, a TeT-generated tensor is immediately ready for further tensor analysis on the same distributed system. The careful design of TeT facilitates nearly linear scalability on the number of machines.
In this study, the effects of fracture tensor component and first invariant on block hydraulic behaviors are evaluated in the 2-D DFN(discrete fracture network) systems. A series of regression analysis is performed between connected fracture tensor components and block hydraulic conductivities estimated at every $30^{\circ}$ hydraulic gradient directions for a total of 36 DFN systems having various joint density and size distribution. The directional block hydraulic conductivity seems to have strong relation with the fracture tensor component estimated in direction perpendicular to it. It is found that an equivalent continuum approach could be acceptable for the 2-D DFN systems under condition that the first invariant of fracture tensor is more than 2.0~2.5. The first invariant of fracture tensor seems highly correlated with average block hydraulic conductivity and can be used to evaluate hydraulic characteristics of the 2-D DFN systems. Also, a possibility of upscaling using the first invariant of fracture tensor for the DFN system is addressed through this study.
The effects of directional fracture tensor components and first invariant of fracture tensor on deformation moduli and shear moduli of fractured rock masses is analyzed based on regression analysis performed between 3-D fracture tensor parameters and deformability of DFN blocks. Using one or two deterministic joint sets, a total of 224 3-D discrete fracture network (DFN) cube blocks were generated with various configurations of deterministic density and probabilistic size distribution. The fracture tensor parameters were calculated for each generated DFN systems. Also, deformability moduli with respect to three perpendicular direction of the DFN cube blocks were estimated based on distinct element method. The larger the first invariant of fracture tensor, the smaller the values for the deformability moduli of the DFN blocks. These deformability properties present an asymptotic pattern above the certain threshold. It is found that power-law function describes the relationship between the directional deformability moduli and the corresponding fracture tensor components estimated in same direction.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.8
no.9
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pp.265-273
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2018
In this paper, we propose an acoustic event detection method in tunnels using non-negative tensor factorization (NTF) and hidden Markov model (HMM) applied to multi-channel audio signals. Incidents in tunnel are inherent to the system and occur unavoidably with known probability. Incidents can easily happen minor accidents and extend right through to major disaster. Most incident detection systems deploy visual incident detection (VID) systems that often cause false alarms due to various constraints such as night obstacles and a limit of viewing angle. To this end, the proposed method first tries to separate and detect every acoustic event, which is assumed to be an in-tunnel incident, from noisy acoustic signals by using an NTF technique. Then, maximum likelihood estimation using Gaussian mixture model (GMM)-HMMs is carried out to verify whether or not each detected event is an actual incident. Performance evaluation shows that the proposed method operates in real time and achieves high detection accuracy under simulated tunnel conditions.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2023.07a
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pp.481-483
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2023
본 논문에서는 다중 카메라환경에서의 안면인식 기반 영유아 활동 사진 자동 생성 시스템을 개발했다. 개발한 시스템은 어린이집에서 알림장 작성을 위한 촬영하는 동안 보육에 부주의하여 안전사고가 발생하는 것을 방지 할 수 있다. 시스템은 이동식 수집기와 분류 서버로 나뉘어 작동하게 된다. 이동식 수집기는 Raspberry Pi를 이용하였고 초당 1장 내외의 사진을 촬영하여 SAMBA를 사용 공유폴더에 저장한다. 분류 서버에서는 YOLOv5를 사용해 안면을 인식해 분류한다. OpenCV와 TensorFlow-Keras를 통해 분류된 사진에서의 표정을 파악하여 부모에게 전송할 웃는사진만을 분류하여 남겨둔다. 이외의 사진은 /dev/null로 이동하여 삭제된다.
Extensive numerical experiments have been carried out to investigate effect of block size and fracture geometry on hydraulic characteristics of fractured rock masses based on connected pipe flow in DFN systems. Using two fracture sets, a total of 72 2-D fracture configurations were generated with different combinations of fracture size distribution and deterministic fracture density. The directional block conductivity including the theoretical block conductivity, principal conductivity tensor and average block conductivity for each generated fracture network system were calculated using the 2-D equivalent pipe network method. There exist significant effects of block size, orientation, density and size of fractures in a fractured rock mass on its hydraulic behavior. We have been further verified that it is more difficult to reach the REV size for the fluid flow network with decreasing intersection angle of two fracture sets, fracture plane density and fracture size distribution.
The effects of joint density and size distribution on the hydrogeologic characteristics of jointed rock masses are addressed through numerical experiments based on the 2-D DFN (discrete fracture network) fluid flow analysis. Using two joint sets, a total of 51 2-D joint network system were generated with various joint density and size distribution. Twelve fluid flow directions were chosen every $30^{\circ}$ starting at $0^{\circ}$, and total of 612 $20m{\times}20m$ DFN blocks were prepared to calculate the directional block conductivity. Also, the theoretical block conductivity, principal conductivity tensor and average block conductivity for each generated joint network system were determined. The directional block conductivity and chance for the equivalent continuum behavior of the 2-D DFN system were found to increase with the increase of joint density or size distribution. However, the anisotropy of block hydraulic conductivity increases with the increase of density discrepancy between the joint sets, and the chance for the equivalent continuum behavior were found to decrease. The smaller the intersection angle of the two joint sets, the more the equivalent continuum behavior were affected by the change of joint density and size distribution. Even though the intersection angle is small enough that it is difficult to have equivalent continuum behavior, the chance for anisotropic equivalent continuum behavior increases as joint density or size distribution increases.
A program code was developed to calculate block hydraulic conductivity of the 2-D DFN(discrete fracture network) system based on equivalent pipe network, and implemented to examine the effect of joint orientation distribution on the hydraulic characteristics of fractured rock masses through numerical experiments. A rock block of size $32m{\times}32m$ was used to generate the DFN systems using two joint sets with fixed input parameters of joint frequency and gamma distributed joint size, and various normal distributed joint trend. DFN blocks of size $20m{\times}20m$ were selected from center of the $32m{\times}32m$ blocks to avoid boundary effect. Twelve fluid flow directions were chosen every $30^{\circ}$ starting at $0^{\circ}$. The directional block conductivity including the theoretical block conductivity, principal conductivity tensor and average block conductivity were estimated for generated 180 2-D DFN blocks. The effect of joint orientation distribution on block hydraulic conductivity and chance for the equivalent continuum behavior of the 2-D DFN system were found to increase with the decrease of mean intersection angle of the two joint sets. The effect of variability of joint orientation on block hydraulic conductivity could not be ignored for the DFN having low intersection angle between two joint sets.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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