In this paper, the optimal diagrid angle of atypical tall buildings has been found using diagrid optimization technique which is based on parametric algorithm. A diagrid is a diagonal grid which can be seen among atypical tall buildings and structures which effectively resist horizontal and vertical direction loads. Therefore, it is also the objective of this studyto find the maximum stiffness of atypical tall buildings by optimizing diagrid angle. Moreover, this study touches on both cylindrical and tapered off cylindrical structures, as shown in the examples to check the compatibility of optimum diagrid angle, which effectively resists horizontal deformation on top by optimization algorithm.
In this paper, we describe a method that can recognize gestures and evaluate the degree of the gestures from sequential gesture images by using Gesture Feature Space. The previous popular methods based on HMM and neural network have difficulties in recognizing the degree of gesture even though it can classify gesture into some kinds. However, our proposed method can recognize not only posture but also the degree information of the gestures, such as speed and magnitude by calculating distance among the position vectors substituting input and model images in parametric eigenspace. This method which can be applied in various applications such as intelligent interface systems and surveillance systems is a simple and robust recognition algorithm.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.33
no.6
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pp.351-358
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2020
This paper presents a tuned mass damper (TMD) utilizing a parametric design technique to reduce the dynamic responses to seismic loads of retractable large spatial structures. An artificial intelligence algorithm was developed to automatically search for the installation position of the damping device. This enables confirming the dynamic response of the structure in real time while finding the optimum position for the damping device. Further, the optimum mass of the damping device is determined from among several alternatives, and a design that can be effectively applied to both open and closed conditions of the roof is obtained.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04b
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pp.787-789
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2004
본 논문에서는 별도의 센서를 부착하지 않고 영상만을 이용하여 실시간으로 손 형상을 인식하는 알고리즘에 대해 기술한다. 손은 형상이 매우 복잡하기 때문에 2차원 형상의 불변량에 해당하는 에지의 방향성 히스토그램을 이용하여 인식을 행한다. 이 방법은 복잡한 배경에서 색상정보를 이용하여 손 영역이 정확히 추출되면 계산량이 적고 조명변화에 덜 민감하기 때문에 실시간 손 형상 인식에 적합하다. 본 논문에서는 손의 형상제시 방향이 변하는 경우에도 인식을 가능하게 하기 위해 주성분 분석법을 사용하여 인식오차를 줄이는 방법을 기술한다. 이 방법을 사용함으로써 손 형상이 3차원적으로 회전에 의해 변하는 경우도 인식가능하게 되었다. 실험부분에서 제안하는 방법을 이용하여 가정용 가전제품이나 게임을 제어하는 실시간 휴먼 인터페이스 시스템 제작기술로 활용될 수 있음을 보인다.
A building's eco-friendliness is directly related to various values including the life cycle cost of a building. However, the conventional architectural design method has a limitation in that it cannot create an optimized case according to the surrounding environmental conditions. Therefore, the purpose of this research is to present a design assistance tool that can review planning cases optimized for the environmental conditions of the building site in the planning stage of architectural production. To achieve the purpose of the study, an algorithm for realizing 3D modeling of the region and analysis of the solar environment was produced based on the site contours, building, and road information from the digital topographic map provided by the National Geographic Information Institute. To examine the validity of the developed algorithm, a comparative experiment was conducted targeting the elevation direction of the existing building. As a result, it was found that the optimal elevation direction selected by the algorithm can receive higher insolation compared to the front facade of the main building.
Journal of the Korea Fashion and Costume Design Association
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v.21
no.2
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pp.109-122
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2019
The purpose of this study is to examine the clothing component information and attributes as the control parameters for the 3D modeling process of the biomorphic clothing sculpture using a parametric methodology. The 3D modeling parameters of biomorphic clothing sculpture were identified as exaggerated silhouette, surface texture, and digital color. The types of exaggerated silhouettes were shoulder and hip exaggeration, shoulder exaggeration, hip exaggeration, vertical exaggeration, and horizontal exaggeration. The types of surface texture were embossed, lacy, furry, and complex textures. The types of digital color were chrome, blur, blend, and acid colors. The characteristics of morphological representation due to the attributes of these control variables were identified as morphological variation, organic morphology, organizational morphology, and realistic morphology. As a result, it was found that the parameter attributes were applied to the biomorphic clothing sculpture parametric design process and developed into various shapes.
Park, Jun-Woo;Kim, Jae-Hong;Kim, So-Hyun;Lee, Ji-Min;Choi, Chang-Soon;Jeong, Kwang-Bok;Lee, Jae-Wook
Journal of KIBIM
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v.11
no.4
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pp.53-62
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2021
The successful implementation of Scan-to-BIM automation depends on the entire process from scanning of buildings, including indoor facilities and furniture, to generating BIM models. However, the conventional Scan-to-BIM process requires a lot of time, manpower, and cost for the manual generation of BIM models including indoor objects. To solve this problem, this study applied a Scan-to-BIM automation process using a deep learning model and parametric algorithm to an existing building, Kangwon Fire Service Academy. To improve the accuracy of the BIM model, after object data was extracted from the scan data, the data was corrected according to actual object-specific conditions. As a result, the accuracy of the BIM model created by the proposed Scan-to-BIM automation process was 91% compared to the actual area of the construction drawings. In addition, it was confirmed that the BIM objects were automatically generated for 10 object classes.
Time-delay estimation between two receivers is a technique that has been applied in a variety of fields, from underwater acoustics to room acoustics and robotics. There are two types of time delay estimation techniques: one that estimates the amount of time delay from the correlation between receivers, and the other that parametrically models the time delay between receivers and estimates the parameters by system recognition. The latter has the characteristic that only a small fraction of the system's parameters are directly related to the delay. This characteristic can be exploited to improve the accuracy of the estimation by methods such as Lasso regularization. However, in the case of Lasso regularization, the necessary information is lost. In this paper, we propose a method using Elastic Net that adds Ridge regularization to Lasso regularization to compensate for this. Comparing the proposed method with the conventional Generalized Cross Correlation (GCC) method and the method using Lasso regularization, we show that the estimation variance is very small even for white Gaussian signal sources and colored signal sources.
This research develops tools and strategies for optimizing RC column sections applied in tall buildings. Optimization parameters are concrete strength and section shape, the objective function for which is subject to several predefined constraints drawn from the original structural design. For this purpose, we developed new components for StrAuto, a parametric modeling and optimization tool for building structure. The components receive from external analysis solvers member strengths calculated from the original design model, and output optimized column sections satisfying the minimum cost. Using these components, optimized sections are firstly obtained for each predefined concrete strength applied to the whole floors in the project building. The obtained results for each concrete strength are comparatively examined to determine the fittest sections which will also result in the fittest vertical zoning for concrete strength. The main optimization scenario for this is to search for the vertical levels where the identical optimized sections coincide for the two different concrete strengths in concern, and select those levels for the boundaries where a concrete strength will be changed to another. The optimization process provided in this research is a product of an intensive development designed for a specific member in a specific project. Thus, the algorithm suggested takes on a microscopic and mathematical approach. However, the technique has a lot of potential that it can further be extensively developed and applied for future projects.
In this paper we propose a new mesh reconstruction scheme that produces a displaced subdivision surface directly from unorganized points. The displaced subdivision surface is a new mesh representation that defines a detailed mesh with a displacement map over a smooth domain surface, but original displaced subdivision surface algorithm needs an explicit polygonal mesh since it is not a mesh reconstruction algorithm but a mesh conversion (remeshing) algorithm. The main idea of our approach is that we sample surface detail from unorganized points without any topological information. For this, we predict a virtual triangular face from unorganized points for each sampling ray from a parameteric domain surface. Direct displaced subdivision surface reconstruction from unorganized points has much importance since the output of this algorithm has several important properties: It has compact mesh representation since most vertices can be represented by only a scalar value. Underlying structure of it is piecewise regular so it ran be easily transformed into a multiresolution mesh. Smoothness after mesh deformation is automatically preserved. We avoid time-consuming global energy optimization by employing the input data dependant mesh smoothing, so we can get a good quality displaced subdivision surface quickly.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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