Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.30
no.5
s.248
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pp.488-495
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2006
The demand for the use of 3D CAD data over the Internet environment has been increased. However, transmission of 3D CAD data has delayed the communication effectiveness because of the CAD data size. Lightweight CAD file design methodology is required for rapid transmission in the distributed environment. In this paper, to derive lightweight CAD files from commercial CAD systems, a file translation system producing a native file is constructed first by using the InterOp and API of the ACIS kernel. Using the B-rep model and mesh data extracted from the native file, the lightweight CAD file with topological information is constructed as a binary file. Since the lightweight CAD file retains topological information, it is applied to the dimensional verification, digital mock-ups and visualization of CAD files. Effectiveness of the proposed lightweight CAD file is confirmed through various case studies.
Proceedings of the Earthquake Engineering Society of Korea Conference
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2002.09a
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pp.51-60
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2002
In this study we developed the visualization scheme of spatial ground-motion measurements in real time by using DSS data. Even though this scheme itself is useful for national earthquake mitigation plans, this scheme could be served as the crucial core for constructing rapid earthquake damage evaluation system. DSS is the abbreviation of Data Subscription Service and this is the pre-assigned request for the seismic stations to send very limited brief data with high priority and negligible transmission load. In addition to visualize the damage area with intensity, the corresponding epicenter can be estimated roughly for quick event alarm. For the interpolation of spatially irregular PGA data, the program, named as surface. of GMT was used with NetCDF grid file format. Since the grid file is similar to a postscript file, the program, called as shading, was coded with C language by using Matpak library in order to convert grid files into image files.
This research shows several types of moving pictures from the data: 1) the word cloud of Korean texts, 2) the heat map of n ${\times}$ p matrices, 3) the moving image of p ${\times}$ p scatterplot matrix, 4) the local projective display of k clusters (Huh and Lee, 2012). Moving pictures may reveal the hidden information and beauty of the datasets and ignite the curiosity of information consumers. Video files are attached.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.34
no.2
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pp.60-67
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2011
Since the non-metric Multidimensional scaling (nMDS), a data visualization technique, provides with insights about engineering, economic, and scientific applications, it is widely used for analyzing large non-metric multidimensional data sets. The nMDS requires a fitness function to measure fit of the proximity data by the distances among n objects. Most commonly used fitness functions are nonlinear and have a difficulty to find a good configuration. In this paper, we propose a new fitness function, an absolute value type, and show its advantages.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.24
no.3
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pp.51-61
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2017
The objective of the study is to examine the acceptance and usability of Augmented Reality (AR) visuals developed for industry analysis of Thai Banks and whether these visuals can outperform the table of numbers in representing financial accounting data. Convenient samples were used and the data were collected with self-assessed questionnaires from 109 users with minimum prior experiences with financial analyses. The results from descriptive statistics indicates that despite having over 80% of respondents with little prior experience in analyzing financial performance of banking industry, the majority of them were able to correctly make prediction (96.4%), identify trend (82.6%) and compare banks' performance (70.6%). Their attitudes and perception towards Bank-AR visuals were above average. Although the overall usability score is average (53%), the respondents rated the Bank-AR visuals to be highly useful and had high intention to use them in the future.
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.29
no.2
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pp.84-93
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2021
Airline schedule is the most basic data for flight operations and has significant importance to an airline's management. It is crucial to know the airline's current schedule status in order to effectively manage the company and to be prepared for abnormal situations. In this study, machine learning techniques were applied to actual schedule data to examine the possibility of whether the airline's fleet state could be artificially learned without prior information. Given that the schedule is in categorical form, One Hot Encoding was applied and t-SNE was used to reduce the dimension of the data and visualize them to gain insights into the airline's overall fleet status. Interesting results were discovered from the experiments where the initial findings are expected to contribute to the fields of airline schedule health monitoring, anomaly detection, and disruption management.
This paper presents a parameter visualization technique to overcome the limitation of the naked eye in contrast-enhanced ultrasonography. A method is also proposed to compensate for the distortion and noise in ultrasound image sequences. Meaningful parameters for diagnosing liver disease can be extracted from the dynamic patterns of the contrast enhancement in ultrasound images. The visualization technique can provide more accurate information by generating a parametric image from the dynamic data. Respiratory motions and noise from micro-bubble in ultrasound data may cause a degradation of the reliability of the diagnostic parameters. A multi-stage algorithm for respiratory motion tracking and an image enhancement technique based on the Markov Random Field are proposed. The usefulness of the proposed methods is empirically discussed through experiments by using a set of clinical data.
Kang, Kyung Nam;Kim, Wooram;Hwang, Seung Hyun;An, Joon Sang
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.39
no.6
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pp.497-505
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2021
Due to recent underground space accidents, are a frequent occurence in Korea, the government established the basic plan for the construction of the IUGIM (Integrated Underground Geospatial Information Map) in 2015 as a measure for safety management of underground spaces. The development of IUGIM was partially completed as of 2021. The underground space management entity and related organizations are utilizing it. This study is being carried out as part of a plan to improve the usability of IUGIM, and to build a visualization system that compares real-time field data with stored data. A system, equipped with a visualization function for borehole data and 6 types of underground facilities built and managed on IUGIM; a tool capable of comparative analysis with real-time data measured in the field, is being built. The 6 types of underground facilities are water supply pipe, sewage pipe, power pipe, gas pipe, communication pipe, and heating pipe. The completed system was demonstrated at three locations in Seocho-gu, Gangnam-gu in Seoul. The field demonstration was carried out by accessing the mobile center and downloading IUGIM data, visualizing IUGIM data (surface creation, borehole information, underground facilities), and visualizing the GPR(Ground Penetrating Radar)-based data acquired at the field. As a result of the empirical results of IUGIM data and GPR-based field data, it was judged to be suitable. As a result of this study, it is judged that it can be helpful for safe construction at the excavation site.
Chuluunsaikhan, Tserenpurev;Song, Jin-Hyun;Yoo, Kwan-Hee;Rah, Hyung-Chul;Nasridinov, Aziz
Journal of Multimedia Information System
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v.6
no.4
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pp.217-224
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2019
As the world's population grows, how to maintain the food supply is becoming a bigger problem. Now and in the future, big data will play a major role in decision making in the agriculture industry. The challenge is how to obtain valuable information to help us make future decisions. Big data helps us to see history clearer, to obtain hidden values, and make the right decisions for the government and farmers. To contribute to solving this challenge, we developed the Agriculture Big Data Analysis System. The system consists of agricultural big data collection, big data analysis, and big data visualization. First, we collected structured data like price, climate, yield, etc., and unstructured data, such as news, blogs, TV programs, etc. Using the data that we collected, we implement prediction algorithms like ARIMA, Decision Tree, LDA, and LSTM to show the results in data visualizations.
Urban Data collected through Sensor Network is becoming crucial to understand and analyse a city. Thus, the Ubiquitous Sensor Network builds the foundation of the u-City development. This research aims to develop an energy monitoring application with an intuitive visualization environment which integrates energy usage information on top of urban geospatial information. Such a system will be able to facilitate effective energy supply plan at the early stages of urban planning, and eventually to encourage citizens to conserve energy by giving them real time monitoring information in an easy to understand visual environment. The system provides multiple layers of energy-related information coupled with the geospatial information layer in order to accommodate multiple viewpoints. On the other hand, the system provides logical Level of Detail control based on urban spatial information hierarchy. We defined the system concept and functions, and designed the data structure and the methods of information visualization. This paper presents the visualization methods, data structure, interactions scenarios which combines spacial information, E-GIS data and the energy related sensor data. Furthermore this research tries to introduce the concept of Social Sensor Networking to enhance the monitoring quality.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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