As the point sampling technology evolves rapidly, there has been increasing need in generating tool path from dense point set without creating intermediate models such as triangular meshes or surfaces. In this paper, we present a new tool path generation method from point set using Euclidean distance fields based on Algebraic Point Set Surfaces (APSS). Once an Euclidean distance field from the target shape is obtained, it is fairly easy to generate tool paths. In order to compute the distance from a point in the 3D space to the point set, we locally fit an algebraic sphere using moving least square method (MLS) for accurate and simple calculation. This process is repeated until it converges. The main advantages of our approach are : (1) tool paths are computed directly from point set without making triangular mesh or surfaces and their offsets, and (2) we do not have to worry about no local interference at concave region compared to the other methods using triangular mesh or surface model. Experimental results show that our approach can generate accurate enough tool paths from a point set in a robust manner and efficiently.
The advent of high-performance terrestrial laser scanners has made it possible to capture dense point-clouds of engineering facilities. 3D shape acquisition from engineering facilities is useful for supporting maintenance and repair tasks. In this paper, we discuss methods to reconstruct box shapes and polygonal prisms from large-scale point-clouds. Since many faces may be partly occluded by other objects in engineering plants, we estimate possible box shapes and polygonal prisms and verify their compatibility with measured point-clouds. We evaluate our method using actual point-clouds of engineering plants.
This paper describes a variant of the extended Gaussian image based registration algorithm for point clouds with surface color information. The method correlates the distributions of surface normals for rotational alignment and grid occupancy for translational alignment with hue filters applied during the construction of surface normal histograms and occupancy grids. In this method, the size of the point cloud is reduced with a hue-based down sampling that is independent of the point sample density or local geometry. Experimental results show that use of the hue filters increases the registration speed and improves the registration accuracy. Coarse rigid transformations determined in this step enable fine alignment with dense, unfiltered point clouds or using Iterative Common Point (ICP) alignment techniques.
Point cloud is a flexible set of points that can provide a scalable geometric representation which can be applied in different computer graphic task. We propose a method based on EdgeConv and densely connected layers to aggregate the features for better classification. Our proposed approach shows significant performance improvement compared to the state-of-the-art deep neural network-based approaches.
이상기체방정식을 수정, 보완하는 방법으로 실제기체를 설명하려는 노력은 van der Waals eqn.이 후 100년이 지나도록 별 진전을 보이지 못하고 있다. 이제 기체란 연속적인 변화를 통해 액체가 되는 유체임에 근거하여 액체론으로부터 실제기체방정식을 유도하였다. 이 때 적용된 액체이론은 Roulette 이론적으로 액체분자를 퍼텐샬우물의 깊이에 따라 Einstein분자, Lennard-Jones분자, van der Waals 분자로 나누어 액체의 다양한 특성을 잘 설명해 준 바 있다. 이 이론을 통해 얻어진 기체상태방정식은 임계점의 경계조건과 반전온도의 실험값에서 a, b, n을 구하여 52가지의 물질에 대해 두루 통용되는 식임을 알 수 있었다. 또한 Dense gas, 초임계유체와 같이 밀도가 큰 영역에서도 잘 맞는 것을 알 수 있었다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제28권5호
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pp.477-491
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2021
The Markov modulated Brownian motion is a substantial generalization of the classical Brownian Motion. On the other hand, the Markovian arrival process (MAP) is a point process whose family is dense for any stochastic point process and is used to approximate complex stochastic counting processes. In this paper, we consider a superposition of the Markov modulated Brownian motion (MMBM) and the Markovian arrival process of jumps which are distributed as the bilateral ph-type distribution, the class of which is also dense in the space of distribution functions defined on the whole real line. In the model, we assume that the inter-arrival times of the MAP depend on the underlying Markov process of the MMBM. One of the subjects of this paper is introducing how to obtain the first passage probabilities of the superposed process using a stochastic doubling algorithm designed for getting the minimal solution of a nonsymmetric algebraic Riccatti equation. The other is to provide eigenvalue and eigenvector results on the superposed process to make it possible to apply the GTH-like algorithm, which improves the accuracy of the doubling algorithm.
A vegetative filter strip (VFS) is one of the best management practices (BMPs) to reduce pollutant loads. This study aims to assess the effectiveness of VFS in dense upland field areas. The study areas are agricultural fields in the Maedae (MD), Gaa (GA), and Jaun (JU) watersheds, where severe sediment yields have occurred and the Korean government has designated them as non-point management regions. The agricultural fields were divided into three or four clusters for each watershed based on their slope, slope length, and area (e.g., MD1, MD2). To assess the sediment trapping (STE) and pesticide reduction efficiency (PRE) of VFS, the Vegetative Filter Strip Modeling System (VFSMOD) was applied with three different scenarios (SC) (SC1: VFS with rye vegetation; SC2: VFS with rye vegetation and a gentle slope in VFS range; and SC3: VFS with grass mixture). For SC1, there were relatively short slope lengths and small areas in the MD1 and GA3 clusters, and they showed higher pollutant reduction (STE>50%, PRE>25%). For SC2 and SC3, all clusters in GA and some clusters (MD1 and MD3) in MD show higher pollutant reduction (>25%), while the uplands in JU still show a lower pollutant (<25%). With correlation analysis between geographic characteristics and VFS effectiveness slope and slope length showed relative higher correlations with the pollutant efficiency than a area. The results of this study implied that slope and slope length should be considered to find suitable upland conditions for VFS installations.
고밀도 이기종 네트워크에서 스몰셀 기지국(Small-cell base station, SBS)의 수가 증가하면 매크로 단말(Macrocell user equipment, MUE)의 간섭량도 증가하여 수신 신호대 간섭 및 잡음비(Signal-to-interference and noise ratio, SINR)와 시스템 용량이 감소한다. 따라서, 본 논문에서는 SBS의 수가 증가하여도 MUE의 성능을 보장하기 위한 스몰셀 기반 다중점 협력통신(Cooperative Multi-Point, CoMP) 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 MUE가 주어진 SINR 임계값을 만족하기 위해 주변에 위치한 SBS들을 선택하고, 선택된 SBS는 MUE에게 CoMP를 제공하여 성능을 향상시킨다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안하는 스몰셀 기반 CoMP 방법이 다른 간섭관리 및 CoMP 방법과 비교해 스몰셀 단말의 성능은 크게 감소되지 않으면서 MUE의 평균 SINR과 시스템 용량이 향상됨을 보인다.
A fundamental study in cooling and solidification process focused on ice storage was performed, including the interesting phenomena of density inversion, supercooling and dendritic ice. A numerical study was performed for natural convection and ice formation in the cooling and freezing processes with supercooling in a space between double cylinders. When water was cooled under the freezing point by a cooling wall in a cavity, solidification was not started at once, but a subcooled region was formed near the wall. Especially, when the cooling rate was low, subcooled region extended to a wide area. However, after a few minutes, supercooling is released by some triggers. Dendritic ice is suddenly formed within a subcooled region, and a dense ice layer begins to be developed from the cooling wall. Due to the difficulties, most previous studies on solidification process with numerical methods had not treated the supercooling phenomena, i.e. the case considering only the growth of dense ice. In this study, natural convection and ice formation considering existence of supercooling and dendritic ice were analyzed numerically with using finite difference method and boundary fixing method. The results of numerical analysis were well compared with the experimental results.
As three-dimensional range scanners make large point clouds a more common initial representation of real world objects, a need arises for algorithms that can efficiently process point sets. In this paper, we present a method for extracting smooth surfaces from dense point clouds. Given an unorganized set of points in space as input, our algorithm first uses principal component analysis to estimate the surface variation at each point. After defining conditions for determining the geometric compatibility of a point and a surface, we examine the points in order of increasing surface variation to find points whose neighborhoods can be closely approximated by a single surface. These neighborhoods become seed regions for region growing. The region growing step clusters points that are geometrically compatible with the approximating surface and refines the surface as the region grows to obtain the best approximation of the largest number of points. When no more points can be added to a region, the algorithm stores the extracted surface. Our algorithm works quickly with little user interaction and requires a fraction of the memory needed for a standard mesh data structure. To demonstrate its usefulness, we show results on large point clouds acquired from real-world objects.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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