This paper shows an approach for real-time object segmentation on GPU (Graphics Processing Unit) using CUDA (Compute Unified Device Architecture). Recently, many applications that is monitoring system, motion analysis, object tracking or etc require real-time processing. It is not suitable for object segmentation to procedure real-time in CPU. NVIDIA provide CUDA platform for Parallel Processing for General Computation to upgrade limit of Hardware Graphic. In this paper, we use adaptive Gaussian Mixture Background Modeling in the step of object extraction and CCL(Connected Component Labeling) for classification. The speed of GPU and CPU is compared and evaluated with implementation in Core2 Quad processor with 2.4GHz.The GPU version achieved a speedup of 3x-4x over the CPU version.
This study was to explore students' thought patterns on problem and problem solving in the course of general chemistry. The participants were 9 students taking the course of general chemistry in a university in Seoul. Data were collected from various sources; three individual interviews, classroom observations, and essays written by students.Data were all transcribed and then analyzed circularly in constant component analysis. As the results of this study, six thought patterns of students in the context of learning general chemistry were presented. These thought patterns were common and existed important component within most of students' conceptual ecologies about learning chemistry. Implications of chemistry and science learning related to this results were discussed.
The CBD (Component Based Development) is a requisite technique for the Time-To-Market, and a highly reusable component should be provided to develop a variety of domain applications with the use of components. To increase the reusability of components, they should be developed by analyzing requirements of many different kinds of domains. However, to analyze requirements of a variety of domains related to the components to be developed and to include them inside the components will give burden to developers. Also, providing only general components that have common facilities for the several domains is not easy to accomplish the time-to-market since there are other domains that the developers have to develop. As such, developing common component through the analysis of several domains at the time of the CD (Component Development) does not always guarantee high reusability of the component, but gives burden to developers to develop another development since such components have common functions. Considering this, this paper proposes the component customization technique to reuse common components as well as special components. The reusability of the component can be increased by providing changeability of the attribute, behavior and message flow of the component. This customization technique can change the message flow to integrate developed components or to provide new functions within the component. Also, provides a technique to replace the class existing within the component with other class or to exchange the integrated component with the component having a different function so that requirements from a variety of domains may be satisfied. As such, this technique can accept the requirements of several domains. As such, this customization technique is not only the component with a common function, but it also secures reusability components in the special domain.
In general, Independent component analysis (ICA) is a statistical blind source separation technique, used either in spatial or temporal domain. The spatial or temporal ICAs are designed to extract maximally independent sources in respective domains. The underlying sources for spatiotemporal data (sequence of images) can not always be guaranteed to be independent, therefore spatial ICA extracts the maximally independent spatial sources, deteriorating the temporal sources and vice versa. For such data types, spatiotemporal ICA tries to create a balance by simultaneous optimization in both the domains. However, the spatiotemporal ICA suffers the problem of source ambiguity. Recently, constrained ICA (c-ICA) has been proposed which incorporates a priori information to extract the desired source. In this study, we have extended the c-ICA for better analysis of spatiotemporal data. The proposed algorithm, i.e., constrained spatiotemporal ICA (constrained st-ICA), tries to find the desired independent sources in spatial and temporal domains with no source ambiguity. The performance of the proposed algorithm is tested against the conventional spatial and temporal ICAs using simulated data. Furthermore, its performance for the real spatiotemporal data, functional magnetic resonance images (fMRI), is compared with the SPM (conventional fMRI data analysis tool). The functional maps obtained with the proposed algorithm reveal more activity as compared to SPM.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.20
no.7
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pp.2409-2420
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1996
This paper describes the development of a general program for the design and part load performance analysis of single-shaft-heavy-duty gas turbines. Efforts are made to fully represent the real component features by the characteristic models and special emphasis is put on the modeling of cooled turbine stages. The design analysis routine is applied to simulate the performance of current gas turbines and its appropriateness for system analysis is validated. Meanwhile, the component parameters of real engines which describe the technology level are obtained. The program is extended to predicting the part load operation of gas turbines with the aid of models for the off-design characteristics of compressor, turbine and other main components. Part load simulation can be carried out only with limited numbers of input data. It is demonstrated that the program accurately estimates the part load characteristics of real turbines.
Purpose: The purpose of this study was to investigate the factors affecting oral health impact profile. Methods: Subjects included elderly in the metropolitan areas of the cities of Daegu and Gyeong-buk. Statistical analysis was done using the Statistical Package for Social Sciences version 19.0 for Windows. We determined frequencies and percentage, calculating means, and standard deviations, and determining statistical significance using T-tests, analysis of variance, multiple regression analysis. Results: The results of multiple regression analysis between the oral health impact profile and the related factors indicated that Occupation, Economic status are the major component oral health impact profile in general characteristics and the Impediment of oral health promotion behavior is the major component that contribute the oral health impact profile in oral health belief. Conclusion: The comprehensive and reliable research which measures oral health impact profile of elderly is necessary.
A multi-scale analysis of water-cooled reactor thermalhydraulics can be used to take advantage of increased computer power and improved simulation tools, including Direct Numerical Simulation (DNS), Computational Fluid Dynamics (CFD) (in both open and porous mediums), and system thermalhydraulic codes. This paper presents a general strategy for this procedure for various thermalhydraulic scales. A short state of the art is given for each scale, and the role of the scale in the overall multi-scale analysis process is defined. System thermalhydraulic codes will remain a privileged tool for many investigations related to safety. CFD in porous medium is already being frequently used for core thermalhydraulics, either in 3D modules of system codes or in component codes. CFD in open medium allows zooming on some reactor components in specific situations, and may be coupled to the system and component scales. Various modeling approaches exist in the domain from DNS to CFD which may be used to improve the understanding of flow processes, and as a basis for developing more physically based models for macroscopic tools. A few examples are given to illustrate the multi-scale approach. Perspectives for the future are drawn from the present state of the art and directions for future research and development are given.
In this paper, a new method for the mixed image separation is presented using the independent component analysis, the innovation process, and the expectation-maximization. In general, the independent component analysis (ICA) is one of the widely used statistical signal processing schemes, which represents the information from observations as a set of random variables in the from of linear combinations of another statistically independent component variables. In various useful applications, ICA provides a more meaningful representation of the data than the principal component analysis through the transformation of the data to be quasi-orthogonal to each other. which can be utilized in linear projection.. However, it has been known that ICA does not establish good performance in source separation by itself. Thus, in order to overcome this limitation, there have been many techniques that are designed to reinforce the good properties of ICA, which improves the mixed image separation. Unfortunately, the innovation process still needs to be studied since it yields inconsistent innovation process that is attached to the ICA, the expectation and maximization process is added. The results presented in this paper show that the proposed improves the image separation as presented in experiments.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.21
no.8
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pp.748-752
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2015
We present an output feedback controller for a class of nonlinear systems with uncertain nonlinearity and sensor noise. The sensor noise has both a finite constant component and a time-varying component such that its integral function is finite. The new design and analysis method is based on the matrix inequality approach. With our proposed controller, the states and output can be ultimately bounded even though the structure of nonlinearity is more general than that in the existing results.
General vehicle is evaluated by its acceleration, fuel economy, NVH (Noise, Vibration and Harshness) and subjective (Launching feel) performance. The first step to enhance its performance is to know how much each component affects on the vehicle performance. It is very important to know what is the key factor of the component among many specifications. Hydraulic torque converter can be expressed by means of its performance curve (torque ratio and capacity factor). In this paper, the key factor of torque converter, which affect vehicle performance, are explored by using Taguchi method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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