Conventionally, ornament has developed around linear thinking based on Euclidean geometry, and been explained as simple and lucid natural Euclidean geometrical phenomena. The modular arrangement with vertical, horizontal and diagonal grids has been an organizing principle of classical ornament, but in digital era ornament is found not to be explained only with the principle of traditional arrangement due to the seemingly irregular complex forms. In that sense, this study presents the concept of digital ornament and examined the backgrounds of ornament in digital age, that are complex system and non-Euclidean geometry. Accordingly, the present study takes an approach by dividing new formal types of ornament into algorithmic form, hybrid form and dynamic form to find out a principle of pattern organization. Lately, architects who actively use computer for their architectural designs take the algorithmic strategies in nature and create various and complex patterns by simple rules. The patterns are not the repetition of the same, but the production of singularities. In addition, hybrid form by morphing shows a topologically flexible evolutionary transformation, and is used to create in-between transitional shapes from the source to target. Finally, the patterns by the interaction between the system components which are corresponded to the embedded forces emerge from dynamic simulation of the natural environment. Rather than objects itself, focus is given to the process of generating forms, and the ornamental patterns as the revelation of such implicit order provide not just the formal beauty but also spatial pathways for lights and air, maximizing the effects of lights.
Moire topography method isa well-known non-contacting 3-D measurement method as afast non-contact test for three-dimension shape measuring method. Recently, it's important to study the automatic three-dimension measurement by moire topography because it is frequently applied to the reverse engineering , the medical , the entertainment fields. Three-dimension measurement using projection of moire topography is very attractive because of its high measuring speed and high sensitivity. In this paper, the classical moire method is computerized-so called digital moire when a virtual grating pattern is projected on a surface, the captured image by the CCD camera has three-dimension information of the objects. The moire image can be obtained through a simple image processing and a reference grating pattern. and it provides similar results without physical grating pattern. digital projection moire topography turn out to be very effective for the three-dimension measurement of objects. Using different N-bucket algorithm method of digital projection moire topography is tested to measuring object with the 2-ambiguity problem. Experimental results prove that the proposed scheme is capable of finding measurement errors that decreased more by using the four-three step algorithm method instead of the same step in the phase shifting of different pitch.
Aich, Satyabrata;Park, Jinse;Joo, Moon-il;Sim, Jong Seong;Kim, Hee-Cheol
한국정보통신학회:학술대회논문집
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한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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pp.283-284
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2019
In the last decades patient's suffering with Parkinson's disease is increasing at a rapid rate and as per prediction it will grow more rapidly as old age population is increasing at a rapid rate through out the world. As the performance of wearable sensor based approach reached to a new height as well as powerful machine learning technique provides more accurate result these combination has been widely used for assessment of various neurological diseases. ON state is the state where the effect of medicine is present and OFF state the effect of medicine is reduced or not present at all. Classification of ON/OFF state for the Parkinson's disease is important because the patients could injure them self due to freezing of gait and gait related problems in the OFF state. in this paper wearable sensor based approach has been used to collect the data in ON and OFF state and machine learning techniques are used to automate the classification based on the gait pattern. Supervised machine learning techniques able to provide 97.6% accuracy while classifying the ON/OFF state.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제10권1호
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pp.73-88
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2022
This exploratory study aims to understand the potential of log data analysis and expand its utilization in user research methods. Transaction log data are records of electronic interactions that have occurred between users and web services, reflecting information-seeking behavior in the context of digital libraries where users interact with the service system during the search for information. Two ways were used to analyze South Korea's National Digital Science Library (NDSL) log data for three days, including 150,000 data: a log pattern analysis, and log context analysis using statistics. First, a pattern-based analysis examined the general paths of usage by logged and unlogged users. The correlation between paths was analyzed through a χ2 analysis. The subsequent log context analysis assessed 30 identified users' data using basic statistics and visualized the individual user information-seeking behavior while accessing NDSL. The visualization shows included 30 diverse paths for 30 cases. Log analysis provided insight into general and individual user information-seeking behavior. The results of log analysis can enhance the understanding of user actions. Therefore, it can be utilized as the basic data to improve the design of services and systems in the digital library to meet users' needs.
Mobile web applications are different from desktop web applications because of their small screen size and small user input devices. Therefore user interface designers have spent their effort and time to re-design the user interface of mobile web applications to meet these differences. In this paper, we introduce five user interface patterns for mobile web applications to reduce their effort and time. Two of them are for utilizing small screen size efficiently, and they are space overloading pattern and data filtering pattern. These patterns enable designers to reduce screen usage. The other three patterns - data suggestion pattern, input reuse pattern, and incremental data input pattern - are for helping users' data input on mobile devices. These three patterns enable users to reduce direct data input. Our work will help user interface designers develop mobile web interface to utilize screen space efficiently and get data with less errors and less efforts from users.
The purpose of this study is to make effective mobile grid considered general environment, which can be summarized as irregular mobility, service exploration, data sharing, variety of machines, limit to the battery duration, etc. The data was extracted from the Dartmouth College. We analysed mobile use pattern of a specific group and applied pattern using hybrid method. As a result, we could adjust infra usage effectively and appropriately and cost cutting and increase satisfaction of user. In this study, by applying weighting method based on access time interval, we analysed use pattern added time variation with association rule during users in mobile grid environment. We proposed more stable way to manage patterns in a mobile grid environment that is being used as a hybrid form to process the data value received from the server in real time. Further studies are needed to get appropriate use pattern by group using use patterns of various groups.
In this paper, we propose a new algorithm emulating the DNA characteristics for noise-tolerant pattern matching problem on digital system. The digital pattern matching becomes core technology in various fields, such as, robot vision, remote sensing, character recognition, and medical diagnosis in particular. As the properties of natural DNA strands allow hybridization with a certain portion of incompatible base pairs, DNA-inspired data structure and computation technique can be adopted to bio-signal pattern classification problems which often contain imprecise data patterns. The key feature of noise-tolerance of DNA computing comes from control of reaction temperature. Our hardware system mimics such property to diagnose cardiovascular disease and results superior classification performance over existing supervised learning pattern matching algorithms. The hardware design employing parallel architecture is also very efficient in time and area.
The research for the classification of the natural defects in welding zone is performd using the neuro-pattern recognition technology. The signal pattern recognition package including the user's defined function is developed to perform the digital signal processing, feature extraction, feature selection and classifier selection, The neural network classifier and the statistical classifiers such as the linear discriminant function classifier and the empirical Bayesian calssifier are compared and discussed. The neuro-pattern recognition technique is applied to the classificaiton of such natural defects as root crack, incomplete penetration, lack of fusion, slag inclusion, porosity, etc. If appropriately learned, the neural network classifier is concluded to be better than the statistical classifiers in the classification of the natural welding defects.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제15권4호
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pp.260-267
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2015
In the past, we implemented a web-based smart education platform, but this is not efficient in a smart or mobile education environment. Therefore, in this paper, we propose an Android-based e-board smart platform for a smart or mobile education system. Here, we use Anoto digital pen- and dot pattern-based technologies. This Android-based smart education platform is efficient for a smart education environment. Further, we implement the hardware and software parts of the technologies, an Anoto-based trajectory recognition algorithm, and a probabilistic neural network for handwritten digit and hand gesture recognition.
본 논문에서는 감도와 신뢰성이 높은 멀티모드 광섬유에서 스페클 패턴(speckle pattern) 변화를 이용한 침입자 탐지용 디지털 신호처리 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템의 성능은 실측 데이터로부터 분석되었다. 아울러 성능을 향상시키기 위하여 적응 디지털 필터를 도입하였다. 실험 결과 침입자 탐지는 96 % 이상이었으며, 사람과 차량을 구분하는 성능은 평균 90 %로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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