This paper presents a newly proposed object-oriented finite element framework and its applications on dynamic analysis of plate girder bridge. The developed framework supports various types of finite elements, materials, constraints, loads, and solution methods. One major feature different from other object-oriented finite element programs is that static model and dynamic state can be easily read from or written to a file. In addition, the framework supports efficient DOF pattern handling for a node connecting elements with different DOF patterns, new multi-point constraint handling, and various scripting languages for easy use of the library. In order to show the applicability to dynamic analysis, dynamic moving load analysis on plate girder bridge is performed.
Microarray information system is a complex system to manage, analyze and interpretate microarray gene expression data. Establishment of well-defined development process is very essential for understanding the complexity and organization of the system. We performed object-oriented analysis using Unified Modeling Language (UML) in specifying, visualizing and documenting microarray information system. The object-oriented analysis consists of three major steps: (i) use case modeling to describe various functionalities from the user's perspective (ii) dynamic modeling to illustrate behavioral aspects of the system (iii) object modeling to represent structural aspects of the system. As a result of our modeling activities we provide the UML diagrams showing various views of the microarray information system. We believe that the object-oriented analysis ensures effective documentations and communication of information system requirements. Another useful feature of object-oriented technique is structural continuity to standard microarray data model MAGE-OM (Microarray Gene Expression Object Model). The proposed modeling e(forts can be applicable for integration of biomedical information system.
Facial expressions provide significant clues about one's emotional state; however, it always has been a great challenge for machine to recognize facial expressions effectively and reliably. In this paper, we report a method of feature-based adaptive motion energy analysis for recognizing facial expression. Our method optimizes the information gain heuristics of ID3 tree and introduces new approaches on (1) facial feature representation, (2) facial feature extraction, and (3) facial feature classification. We use minimal reasonable facial features, suggested by the information gain heuristics of ID3 tree, to represent the geometric face model. For the feature extraction, our method proceeds as follows. Features are first detected and then carefully "selected." Feature "selection" is finding the features with high variability for differentiating features with high variability from the ones with low variability, to effectively estimate the feature's motion pattern. For each facial feature, motion analysis is performed adaptively. That is, each facial feature's motion pattern (from the neutral face to the expressed face) is estimated based on its variability. After the feature extraction is done, the facial expression is classified using the ID3 tree (which is built from the 1728 possible facial expressions) and the test images from the JAFFE database. The proposed method excels and overcomes the problems aroused by previous methods. First of all, it is simple but effective. Our method effectively and reliably estimates the expressive facial features by differentiating features with high variability from the ones with low variability. Second, it is fast by avoiding complicated or time-consuming computations. Rather, it exploits few selected expressive features' motion energy values (acquired from intensity-based threshold). Lastly, our method gives reliable recognition rates with overall recognition rate of 77%. The effectiveness of the proposed method will be demonstrated from the experimental results.
In this study, we introduce the pedestrian detection system by using the feature of HOG-PCA and RBFNNs pattern classifier. HOG(Histogram of Oriented Gradient) feature is extracted from input image to identify and recognize a object. And a dimension is reduced for improving performance as well as processing speed by using PCA which is a typical dimensional reduction algorithm. So, the feature of HOG-PCA through the dimensional reduction by using PCA leads to the improvement of the detection rate. FCM clustering algorithm is used instead of gaussian function to apply the characteristic of input data as well and connection weight is used by polynomial expression such as constant, linear, quadratic and modified quadratic. Finally, INRIA person database known as one of the benchmark dataset used for pedestrian detection is applied for the performance evaluation of the proposed classifier. The experimental result of the proposed classifier are compared with those studied by Dalal.
More than 70 percent of terrestrial territory of Korea is mountainous areas where degradation becomes serious year by year due to illegal tombs, expanding golf courses and stone mine development. We elaborate the potential usage of high resolution image for the monitoring of the phenomena. We made the classification of tombs and the statistical radiometric characteristics of graves were identified from this project. The graves could be classified to 4 groups from the field survey. As compared with grouping data after clustering and discriminant analysis, the two results coincided with each other. Object-oriented classification algorithm for feature extraction was theoretically researched in this project. And we did a pilot project, which was performed with mixed methods. That is, the conventional methods such as unsupervised and supervised classification were mixed up with the new method for feature extraction, object-oriented classification method. This methodology showed about $60\%$ classification accuracy for extracting tombs from satellite imagery. The extraction of tombs' geographical coordinates and graves themselves from satellite image was performed in this project. The stone mines and golf courses are extracted by NDVI and GVI. The accuracy of classification was around 89 percent. The location accuracy showed extraction of tombs from one-meter resolution image is cheaper and quicker way than GPS method. Finally we interviewed local government officers and made analyses on the current situation of mountainous area management and potential usage of KOMPSAT-II images. Based on the requirement analysis, we developed software, which is to management and monitoring system for mountainous area for local government.
최근, 이진 특징 기술자를 생성하는 방법에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 이진 특징 기술자의 정합은 비트 연산에 기반한 해밍거리를 이용하므로 실수 연산에 기반한 유클리디안 거리를 이용하는 기존의 일반적인 특징 기술자의 정합보다 훨씬 효율적이기 때문이다. 그러나, 특징 수의 증가는 정합 속도를 선형적으로 감소시키는 원인이 되기 때문에, 객체 추적과 같은 실시간 처리가 중요한 응용 분야에서는 이진 특징 기술자의 정합 속도를 더욱 향상시킬 수 있는 방법에 대한 요구가 증가해 왔다. 이에 본 논문에서는 고차원의 이진 특징 기술자를 여러 저차원의 이진 특징 기술자로 나누어 부분 해밍거리를 계산하고 순차적으로 분석함으로써, 정합 속도는 크게 개선하면서도 정확도는 유지할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 효율성을 분석하기 위해 기존의 정합 방법들과의 비교 실험을 수행한다. 아울러, 제안된 고속화 방법의 성능을 극대화하기 위한 이진 특징 기술자 생성 방법에 대해서도 논의한다. 몇가지 생성 방법에 대한 성능을 분석함으로써, 가장 효과적인 방법을 모색한다.
소프트웨어 재사용을 위한 새로운 패러다임으로서 대두되고 있는 소프트웨어 프로덕트 라인에서 가장 중요하며, 기본이 되는 것은 바로 재사용 가능한 소프트웨어 자산을 개발하기 위한 프로덕트 라인의 공통성과 가변성 식별이라고 하겠다. 현재 이를 위해 휘처 중심의 도메인 분석 방법이 많이 사용되고 있으나, 이 방법은 휘처를 식별하고, 식별된 휘처의 근거를 제시하기 위한 체계적인 방법을 제공하지 못하고 있다. 또한 프로덕트의 공통성과 가변성 분석 결과가 프로덕트 라인 개발 조직의 최상위 수준 목표(goals)를 만족시키고, 그 근거를 보여줄 수 있어야 하지만 현재 이러한 부분에 대한 연구가 부족한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 기존의 휘처 중심의 도메인 분석 방법에서의 문제점들을 해결하고, 보안하기 위해 프로덕트 라인을 위한 목표, 시나리오, 휘처 기반의 도메인 분석 방안을 제안하였다. 이것은 목표와 시나리오 그리고 휘처의 관계를 통하여 프로덕트 라인을 위한 도메인 요구사항 모델(DRM: domain requirements model)을 제시하고, 그러한 모델을 바탕으로 도메인 요구사항 모델링 방법(domain requirements modeling method)을 제안한다. 마지막으로는 제안된 방안을 지원하는 도구 (IDEAS)를 설명하고, 이를 통해 주택 통합 시스템(HIS)에 적용함으로써 제안된 방법을 검증하였다. 제안된 방법은 체계적으로 휘처를 식별하고, 그에 대한 근거 및 공통성과 가변성에 대한 근거를 제공할 수 있을 것이다.
Electroencephalogram (EEG)-based brain computer interface (BCI) provides a new communication channel between human brain and computer. EEG is very noisy data and contains artifacts, thus the extraction of features that are robust to noise and artifacts is important. In this paper we present a method with employ both independent component analysis (ICA) and oriented principal component analysis (OPCA) for artifact-robust feature extraction.
Application of the Object-oriented Programming (OOP) method to the Finite Element Model (FEM) program has various strengths including the features of encapsulation, polymorphism and inheritance. However, this technique should be based upon a premise that the independency of the object method and data to be used is guaranteed. By attempting to apply the OOP to the FEM, existing researches go against the independency of the OOP which is an essential feature of the method. The reason is this: existing researches apply the OOP to modules in accordance with analysis procedures, although the data to be used is classified as an element unit in the FEM. Therefore, the required independency cannot be maintained as whole stiffness matrices and boundary conditions are combined together. Also, solutions are sought from analysis module after data is regrouped at the pre-processor, and their results are analyzed during the post-processor. As this is similar to a batch processing, it cannot use data at analysis, and recalculation should be done from the beginning if any condition is changed after the analysis is complete, which are limitations of the existing researches. This research implemented the Object-orientation of elements so that the three features of the OOP (i.e. encapsulation, polymorphism and inheritance) can be guaranteed and their independency maintained as a result. For this purpose, a model called 'Object-oriented Finite element Model ensuring the Independency of Elements (OFMIE)', which enables the analysis of targets through mutual data exchanges within instance, was developed. In conclusion, the required independency was achieved in the instance of the objected elements and the analysis results of previous conditions could be used for the analysis after changes. The number of repetitive calculations was reduced by 75 per cent through this gradual analysis processes.
This paper presents the development of a knowledge-based expert system to assist for designer in the process of designing products for easier assembly. The developed expert system for supporting assembly-oriented product design, which is named as DFA-MASTER, consists of two subsystems such as "Assembly Method Selection System" which provides feasible assembly methods to designer and "DFA-Analysis System" which provides guidelines to improve assemblability of products in the early stage of product design. The developed system is interfaced with AutoCAD system and can be run under PC environments. By using DFA-MASTER, designer can obtain feasible assembly methods which have high assemblability under the given asssembly conditions and also evaluate the assemblability of part feature or product structure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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