The impacts of ice clouds on the energy budget of the Earth and their representation in climate models have been identified as important and unsolved problems. Ice clouds consist almost exclusively of non-spherical ice crystals with various shapes and sizes. To determine the influences of ice clouds on solar and infrared radiation as required for remote sensing retrievals and numerical models, knowledge of scattering and microphysical properties of ice crystals is required. A conventional method for representing the radiative properties of ice clouds in satellite retrieval algorithms and numerical models is to combine measured microphysical properties of ice crystals from field campaigns and pre-calculated single-scattering libraries of different shapes and sizes of ice crystals, which depend heavily on microphysical and scattering properties of ice crystals. However, large discrepancies between theoretical calculations and observations of the radiative properties of ice clouds have been reported. Electron microscopy images of ice crystals grown in laboratories and captured by balloons show varying degrees of complex morphologies in sub-micron (e.g., surface roughness) and super-micron (e.g., inhomogeneous internal and external structures) scales that may cause these discrepancies. In this study, the current idealized models representing morphologies of ice crystals and the corresponding numerical methods (e.g., geometric optics, discrete dipole approximation, T-matrix, etc.) to calculate the single-scattering properties of ice crystals are reviewed. Current problems and difficulties in the calculations of the single-scattering properties of atmospheric ice crystals are addressed in terms of cloud microphysics. Future directions to develop physically consistent ice-crystal models are also discussed.
The purpose of this study is to review the role of dragging in dynamic geometry environments. Dragging is a kind of dynamic representations that dynamically change geometric figures and enable to search invariances of figures and relationships among them. In this study dragging in dynamic geometry environments is divided by three perspectives: dynamic representations, instrumented actions, and affordance. Following this review, six conclusions are suggested for future research and for teaching and learning geometry in school geometry as well: students' epistemological change of basic geometry concepts by dragging, the possibilities to converting paper-and-pencil geometry into experimental mathematics, the role of dragging between conjecturing and proving, geometry learning process according to the instrumental genesis perspective, patterns of communication or discourse generated by dragging, and the role of measuring function as an affordance of DGS.
A video is a vivid medium similar to human's visual-linguistic experiences, since it can inculcate a sequence of situations, actions or dialogues that can be told as a story. In this study, we propose story learning/regeneration frameworks from videos with successive event order supervision for contextual coherence. The supervision induces each episode to have a form of trajectory in the latent space, which constructs a composite representation of ordering and semantics. In this study, we incorporated the use of kids videos as a training data. Some of the advantages associated with the kids videos include omnibus style, simple/explicit storyline in short, chronological narrative order, and relatively limited number of characters and spatial environments. We build the encoder-decoder structure with successive event order embedding, and train bi-directional LSTMs as sequence models considering multi-step sequence prediction. Using a series of approximately 200 episodes of kids videos named 'Pororo the Little Penguin', we give empirical results for story regeneration tasks and SEOE. In addition, each episode shows a trajectory-like shape on the latent space of the model, which gives the geometric information for the sequence models.
Recently, Chung and et al. ([11], 1991c) introduced a new concept of a manifold, denoted by *g-SE $X_{n}$ , in Einstein's n-dimensional *g-unified field theory. The manifold *g-SE $X_{n}$ is a generalized n-dimensional Riemannian manifold on which the differential geometric structure is imposed by the unified field tensor * $g^{λν}$ through the SE-connection which is both Einstein and semi-symmetric. In this paper, they proved a necessary and sufficient condition for the unique existence of SE-connection and presented a beautiful and surveyable tensorial representation of the SE-connection in terms of the tensor * $g^{λν}$. This paper is the first part of the following series of two papers: I. The SE-curvature tensor of *g-SE $X_{n}$ II. The contracted SE-curvature tensors of *g-SE $X_{n}$ In the present paper we investigate the properties of SE-curvature tensor of *g-SE $X_{n}$ , with main emphasis on the derivation of several useful generalized identities involving it. In our subsequent paper, we are concerned with contracted curvature tensors of *g-SE $X_{n}$ and several generalized identities involving them. In particular, we prove the first variation of the generalized Bianchi's identity in *g-SE $X_{n}$ , which has a great deal of useful physical applications.tions.
Kim Jae-Kyung;Choi Seung-Hyuk;Sohn Won-Sung;Lim Soon-Bum;Choy Yoon-Chul
Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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v.33
no.8
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pp.455-476
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2006
An avatar script language consists of commands set which is used to control avatar behaviors in cyberspace. The script language should be abstract from complex low-level concepts, so that a user can write down a scenario script easily without concerning about physical motion parameters. Also, the script should be defined in a standard format and structure to allow reusing in various implementation tools. In this paper, a layered script language is proposed for avatar behavior representation and control, which consists of task-level behavior, high-level motion and primitive motion script language. The script language of each layer represents behavior elements for a scenario scripting interface, an avatar motion sequence, and geometric information of implementation environment, respectively. Therefore, a user can create a scenario script by abstract behavior interface and a script can be applied to various implementations by the proposed translating process. A presentation domain is chosen for applying the proposed script language and the implementation result shows that the script is flexibly applied in several applications.
Evaluation of shape similarity for 3D models is essential in many areas - medicine, mechanical engineering, molecular biology, etc. Moreover, as 3D models are commonly used on the Web, many researches have been made on the classification and retrieval of 3D models. In this paper, we describe methods for 3D shape representation and major concepts of similarity evaluation, and analyze the key features of recent researches for shape comparison after classifying them into four categories including multi-resolution, topology, 2D image, and statistics based methods. In addition, we evaluated the performance of the reviewed methods by the selected criteria such as uniqueness, robustness, invariance, multi-resolution, efficiency, and comparison scope. Multi-resolution based methods have resulted in decreased computation time for comparison and increased preprocessing time. The methods using geometric and topological information were able to compare more various types of models and were robust to partial shape comparison. 2D image based methods incurred overheads in time and space complexity. Statistics based methods allowed for shape comparison without pose-normalization and showed robustness against affine transformations and noise.
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.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.38
no.1
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pp.33-42
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2001
Recently, the interests in the 3D image, generated from the range data and CAD, have exceedingly increased, accordingly a various 3D image database is being constructed. The efficient and fast scheme to access the desired image data is the important issue in the application area of the Internet and digital library. However, it is difficult to manage the 3D image database because of its huge size. Therefore, a proper descriptor is necessary to manage the data efficiently, including the content-based search. In this paper, the proposed shape descriptor is based on the voxelization of the 3D image. The medial axis transform, stemming from the mathematical morphology, is performed on the voxelized 3D image and the graph, which is composed of node and edge, is generated from skeletons. The generated graph is adequate to the novel shape descriptor due to no loss of geometric information and the similarity of the insight of the human. Therefore the proposed shape descriptor would be useful for the recognition of 3D object, compression, and content-based search.
Photogrammetric mapping procedures have gone through major developments due to significant improvements in its underlying technologies. The availability of GPS/INS systems greatly assist in direct geo-referencing of the acquired imagery. Still, photogrammetric datasets taken without the aid of positioning and navigation systems need control information for the purpose of surface reconstruction. Point features were, and still are, the primary source of control for the photogrammetric triangulation although other higher-order features are available and can be used. LIDAR systems supply dense geometric surface information in the form of three dimensional coordinates with respect to certain reference system. Considering the accuracy improvement of LIDAR systems in the recent years, LIDAR data is considered a viable supply of photogrammetric control. To exploit LIDAR data, new challenges are poised concerning the representation and reference system by which both the photogrammetric and LIDAR datasets are described. In this paper, registration methodologies will be devised for the purpose of integrating the LIDAR data into the photogrammetric triangulation. Such registration methodologies have to deal with three issues: registration primitives, transformation parameters, and similarity measures. Two methodologies will be introduced that utilize straight-line and areal features derived from both datasets as the registration primitives. The first methodology directly incorporates the LIDAR lines as control information in the photogrammetric triangulation, while in the second methodology, LIDAR patches are used to produce and align the photogrammetric model. Also, camera self-calibration experiments were conducted on simulated and real data to test the feasibility of using LIDAR patches for this purpose.
The purpose of this study was to establish an analytical framework and quantitative methodologies to analyze 'the cognitive effects of web map use' and to empirically test it. This experimental design was established based on the literature about spatial cognition. Accuracy, reaction time, and confidence within each participant were compared to measure the cognitive effects of web map use for wayfinding. Geometric accuracy of the cognitive maps was estimated and calculated based on the bidimensional regression. The experimental results showed that characteristics of map users and repetition of map use rather than types of map representation did significantly affect accuracy and reaction time of spatial cognition by using web maps. And confidence appeared to be low when the participants referred to both 2D and 3D maps for wayfinding tasks on the web maps. Understanding spatial cognition of web map users, which was suggested in the study, will help cartographers make more effectively-communicated maps.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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