컴퓨터 그래픽스에서 모델링 요소를 선택하는 것은 사실적인 이미지를 실시간에 생성하는데 중요한 영향을 미친다. 특히 부정형 물체를 모델링하는데 있어서 적은 양의 데이타, 용이한 렌더링 및 확장성은 모델링 요소의 중요한 선택 기준이 된다. 음함수 곡면을 표현하는 많은 모델링 방법들 중 하나인 메타볼 모델은 적은 양의 데이타로 복잡한 곡면을 모델링할 수 있다는 장점을 갖는다. 그러나 곡면이 아닌 육면체와 같은 평면으로 구성되는 물체를 메타볼로 모델링하게 되면 다각형으로 모델링하는 것보다 더 많은 수의 데이타량을 요구하게 된다. 본 논문은 메타볼의 장점을 수용하면서 적은 수의 데이타로 평면형태의 물체까지 모델링할 수 있는 메타볼의 확장 형태인 메타큐브를 제안한다. 메타큐브는 두 개의 매개 변수 값에 의해 구에서 정육면체까지 자유로운 확장이 가능하므로 적은 수의 데이타로 곡면과 평면이 혼합된 물체를 쉽게 모델링할 수 있다.
This paper proposes an adaptive control technique for the autopilot design of STT missile. Dynamics of the missile is highly nonlinear and the equilibrium point is vulnerable to change due to fast maneuvering. Therefore nonlinear control techniques are desirable for the autopilot design of the missile. The nonlinear controller requires the exact model to obtain satisfactory performance. Generally a look-up table is used for the dynamic coefficients of a missile, so there must be coefficients error during actual flight, and the performance of the nonlinear controller using these data can be degraded. The proposed adaptive control technique compensates the nonlinear controller with modeling error resulting from the error of aerodynamic data and disturbance. To investigate the usefulness, the proposed method is applied to autopilot design of STT missile through simulations.
본 논문에서는 사용자의 편의성을 향상시킨 새로운 인 핸드 3D 모델링 시스템을 제안한다. 기존의 시스템은 사용자의 편의성이 낮은 문제점이 존재하여 물체를 손으로 들고 모델링을 진행하는 인 핸드 모델링 시스템이 연구되어 왔으나 손 제거를 위한 추가적인 장비가 필요하거나 특정 조건에서만 모델링이 가능한 문제가 발생하였다. 이에 본 논문에서는 자동 손 제거를 위한 접촉 상태 변화 감지 알고리즘과 정확한 정합을 위한 이상점 제어가 가능하고 색상정보를 추가적으로 이용하는 개선된 ICP 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 사용하면 추가적 장비나 어떠한 제한조건 없이 정확한 모델링이 가능하다. 본 논문에서는 실제 데이터를 이용한 실험을 통해 제안된 시스템을 활용하면 어떠한 제한 조건도 없는 일반적인 상황에서 정확한 모델링을 수행할 수 있음을 보였다.
Background: Over the past three decades, gradual eustatic sea-level rise has been considered a primary exogenous factor in the increased frequency of flooding and biological changes in several salt marshes. Under this paradigm, the potential importance of short-term events, such as ocean storminess, in coastal hydrology and ecology is underrepresented in the literature. In this study, a simulation was developed to evaluate the influence of wind waves driven by atmospheric oscillations on sedimentary and vegetation dynamics at the Skallingen salt marsh in southwestern Denmark. The model was built based on long-term data of mean sea level, sediment accretion, and plant species composition collected at the Skallingen salt marsh from 1933-2006. In the model, the submergence frequency (number yr-1) was estimated as a combined function of wind-driven high water level (HWL) events (> 80 cm Danish Ordnance Datum) affected by the North Atlantic Oscillation (NAO) and changes in surface elevation (cm yr-1). Vegetation dynamics were represented as transitions between successional stages controlled by flooding effects. Two types of simulations were performed: (1) baseline modeling, which assumed no effect of wind-driven sea-level change, and (2) experimental modeling, which considered both normal tidal activity and wind-driven sea-level change. Results: Experimental modeling successfully represented the patterns of vegetation change observed in the field. It realistically simulated a retarded or retrogressive successional state dominated by early- to mid-successional species, despite a continuous increase in surface elevation at Skallingen. This situation is believed to be caused by an increase in extreme HWL events that cannot occur without meteorological ocean storms. In contrast, baseline modeling showed progressive succession towards the predominance of late-successional species, which was not the then-current state in the marsh. Conclusions: These findings support the hypothesis that variations in the NAO index toward its positive phase have increased storminess and wind tides on the North Sea surface (especially since the 1980s). This led to an increased frequency and duration of submergence and delayed ecological succession. Researchers should therefore employ a multitemporal perspective, recognizing the importance of short-term sea-level changes nested within long-term gradual trends.
Load models are important for improving the accuracy of stability analysis and power flow studies. Load characteristics change for different voltages and frequencies. In this research, ANN is used to construct the load model. Characteristics of some residential loads are tested under various voltage and frequency conditions. Acquired data are used to construct load models by ANN. Experiments and modeling results are presented in conclusions.
A large-scale finite element simulation and modeling method is presented for environmental flows in urban area. Parallel stabilized finite element method based on domain decomposition method is employed for the numerical simulation. Several GIS and CAD data are used for the preparation of the shape model for landform and urban structures. The present method Is applied to the simulation of flood flow and wind flow In urban area. The present method is shown to be a useful planning and design tool for the natural disasters and the change of environments in urban area.
For comparing more than two images, the precise geometric corrections should be preceded because it necessary to eliminate systematic errors due to basic sensor information difference and non-systematic errors due to topographical undulations. In this study, we did sensor modeling using satellite sensor information to make a basic map of change detection for artificial topography. We eliminated the systematic errors which can be occurred in photographing conditions using GCP and DEM data. The Kompsat EOC images relief could be reduced by precise rectification method. Classifying images which was used for change detections by city and forest zone, the accuracy of the matching results are increased by 10% and the positioning accuracies also increased.
Huang, Mingfeng;Li, Qiang;Xu, Haiwei;Lou, Wenjuan;Lin, Ning
Wind and Structures
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제26권3호
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pp.129-146
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2018
Extreme wind speed analysis has been carried out conventionally by assuming the extreme series data is stationary. However, time-varying trends of the extreme wind speed series could be detected at many surface meteorological stations in China. Two main reasons, exposure change and climate change, were provided to explain the temporal trends of daily maximum wind speed and annual maximum wind speed series data, recorded at Hangzhou (China) meteorological station. After making a correction on wind speed series for time varying exposure, it is necessary to perform non-stationary statistical modeling on the corrected extreme wind speed data series in addition to the classical extreme value analysis. The generalized extreme value (GEV) distribution with time-dependent location and scale parameters was selected as a non-stationary model to describe the corrected extreme wind speed series. The obtained non-stationary extreme value models were then used to estimate the non-stationary extreme wind speed quantiles with various mean recurrence intervals (MRIs) considering changing climate, and compared to the corresponding stationary ones with various MRIs for the Hangzhou area in China. The results indicate that the non-stationary property or dependence of extreme wind speed data should be carefully evaluated and reflected in the determination of design wind speeds.
개발밀도는 현대 도시 관리의 주요 관심사임에도 불구하고 이론 실증적으로 분석할 수 있는 지원 체계가 미비하다. 본 연구에서는 셀룰러 오토마타 기반의 도시 모델링 방법론을 확장하여 개발밀도를 고려한 도시 토지이용 변화 모델을 개발하고 그 타당성을 평가하고자 한다. 제안된 모델은 구조적인 측면에서 개발밀도를 명시적으로 고려할 분만 아니라 국지적인 밀도 변화를 직접적으로 추정한다. 개발된 모델을 1980년대 초$\sim$2000년대 초의 서울 도심부 토지이용 변화에 적용하였으며, 그 결과를 다양한 방법을 통해 검토하였다. 검토 결과 제안된 모델은 토지의 용도 변화 뿐만 아니라 밀도 변화에도 유의미하게 적용될 수 있는 것으로 평가되었다. 하지만 제안된 모델은 데이터 구득의 한계로 인해 공간적, 시간적 제약을 가지게 되었다. 더불어 모델의 보정 및 타당성 검토 방법론은 본 연구에서 충분히 검토되지 못하였으며, 향후 지속적으로 연구될 필요가 있다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제30권5호
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pp.59-82
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2023
The present research aims to examine whether learning from the supervisor influences readiness for change with the mediating impact of planfulness. Drawing upon the theory of planned behavior, it is hypothesized that learning from the supervisor positively impacts planfulness ability in individuals, which in turn enhances the readiness for change. Through using convenience sampling, the sample of 451 was collected from employees working full-time in the manufacturing and I.T. service organizations in India. Structural equation modeling and regression analysis indicate that learning from the supervisor is positively associated with readiness for change and planfulness. Additionally, planfulness fully mediated the relationship between learning from the supervisor and readiness to change. The findings of the present research highlight that continuous support and learning from the supervisor enhances the planfulness ability of the individual and consequently enhances individual readiness for change. The current research is pioneering in testing the hypothetical model associating learning from the supervisor, planfulness, and readiness for change.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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