CAD databases are the core element to the management of product information. A key to the successful use of the databases is a rational method of query to and retrieval from the databases. Although it is parts geometry that users eager to retrieve from the CAD databases, no system yet supports geometry-based query. This paper aims at developing a new method of assessing geometric similarity which can serve as the basis of geometric query for CAD database. The proposed method uses ASVP (Alternating Sums of Volumes with Partitioning) decomposition that is a volumetric representation of a part obtained from its boundary representation. A measure of geometric similarity between two solid models is defined on their ASVP tree representations. The measure can take into account overall shapes of parte, shapes of features and their locations. Several properties that a similarity measure needs to satisfy are discussed. The geometric query developed in this paper can be used in a wide range of applications using CAD databases, which include similarity-based design retrieval, variant process planning, and components selection from part library. An experiment has been carried out to demonstrate the effectiveness of the method, and the results are presented.
본 연구는 도형의 닮음 단원에서 알지오매스를 활용한 학생 중심의 탐구 수업을 진행하고, 학생들이 보이는 학습의 특징을 의사소통 관점에서 분석하여 도형의 닮음과 관련되는 교수학적 시사점을 기술하고자 하였다. 이를 위해 알지오매스를 활용하여 삼각형의 닮음 여부를 탐색하는 교수-학습 자료를 개발하였으며, 이를 적용한 수업에서 학생들이 수행한 탐구 활동의 의사소통 양상에 비추어 학생들이 보인 닮음 학습의 특징을 '닮음비 이해', '삼각형의 닮음 조건 파악', '합동과 닮음 개념 비교'로 범주화하여 기술하였다. 학생들은 알지오매스에 기반한 탐구 활동을 통해 도형의 닮음비와 넓이의 비, 삼각형의 합동 및 닮음의 뜻과 조건 등 닮음과 관련한 주요 개념의 의미와 이들 사이의 수학적 관계를 논하였으며, 이로부터 도형의 닮음에 대한 오개념을 개선함으로써 보다 깊은 수학적 이해를 개발하였다. 이처럼 알지오매스를 활용한 도형의 닮음 교수-학습에서 의미 있는 교수학적 성과를 얻는 데는 알지오매스 환경이 갖는 특징뿐 아니라 학생의 사고를 촉진하는 교사의 조정과 중재가 주요한 역할을 하는 것으로 드러났다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제34권2호
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pp.275-281
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2010
선박용 엔진 또는 플랜트 시스템에 사용되는 대형 소음기의 개발단계에서 비용절감 및 개발기간의 단축을 위하여 축소모형으로 대체 실험이 가능하도록 기하상사법을 제안하고자 한다. 대형 소음기를 구성하고 있는 공명형과 단순 확장관형 소음기의 원형과 축소 모형에 대한 이론식으로부터 기하상사 변수를 규명하였다. 그리고 음향해석을 통하여 조합형과 배플형의 축소 모형에 기하상사법을 적용하여 원형모형의 성능을 예측하고, 이를 원형모형의 실제 성능과 비교하는 방법으로 기하상사 변수를 검증하였다.
In this paper, we investigate the similarity transformations in the Minkowski n-space. We study the geometric invariants of non-null curves under the similarity transformations. Besides, we extend the fundamental theorem for a non-null curve according to a similarity motion of ${\mathbb{E}}_1^n$. We determine the parametrizations of non-null self-similar curves in ${\mathbb{E}}_1^n$.
본 논문에서는 구간값 모호집합 사이의 유사척도를 제안한다. 구간값 모호집합에서는 모호집합의 상한과 하한을 각각 구간값 퍼지집합의 구간으로 표현한다. 제안한 유사척도는 구간값 모호집합 사이의 유사척도를 평가하기 위해 기하학적 거리와 구간값 모호집합 사이의 중심점 개념을 결합한다. 우리는 제안한 유사척도에 대한 세 가지 속성도 증명한다. 제안한 방법은 구간값 모호집합 사이의 유사정도를 측정하는 유용한 방법을 제공한다.
용접부 초음파 사각탐상은 용접 루트부나 counter bore와 같은 결함과 관련 없는 신호를 발생하는 기하학적 반사체로 인하여 신호의 식별이 매우 어렵다. 본 논문에서는 이와 같은 상황에서 결함 신호를 식별하는 새로운 기법을 제안하였다. 디컨볼루션(deconvolution)을 사용한 유사성함수의 개념을 도입한 새로운 기법에서는 먼저 결합과 기하학적 반사체에 대하여 기준신호와 대상신호를 획득하였으며 이들을 정규화 하였다. 대상신호를 기준신호로 디컨볼루션하여 얻은 유사성함수의 패턴으로부터 기하학적 반사 신호와 결함신호를 구분할 수 있었다. 그 결과로, 제안하고 있는 기법이 기하학적 반사체와 노치 모서리부에서 반사되는 신호를 분리하는데에 유용함을 알 수 있었다.
지금까지 제안된 유사도 척도는 첫째, 기하학적 유사도 척도, 둘째, 집합론적 유사도 척도, 그리고 마지막으로 일치 함수를 이용한 유사도 척도와 같이 세 종류로 분류될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 기존의 유사도 척도가 갖는 여러 가지 성질에 근거하여 퍼지 집합에 관한 새로운 유사도 척도를 제안하고 이의 성질을 알아본다. 마지막으로, 예제를 통하여 제안된 유사도 척도와 기존의 유사도 척도의 특성을 비교한다.
As many of armored vehicles are seriously exposed to threat of IEDs(Improvised Explosive Devices) in the Afghanistan war and the Iraq war. V-shaped military vehicles are deeply studied in order to protect crews and mounted soldiers against land mines. Generally the experiment on full-scaled V-shaped structure needs excessively high cost, which becomes a huge barrier to study. In this paper, we explore the possibility to make a half-scaled model of the V-shaped structure by using the geometric similarity scaling. We demonstrate the geometric similarity scaling between the original model and the half-scaled model is established on the momentum and deflections of structure via computer simulations and experiments. At this stage, we conduct only numerical analysis of predicting vibration of V-shaped structure because measuring vibration of structure is difficult in the mass-explosion experiment, which is remained as future work.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.752-759
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2022
The instantiation of spaces as a discrete entity allows users to utilize BIM models in a wide range of analyses. However, in practice, their utility has been limited as spaces are erroneously entered due to human error and often omitted entirely. Recent studies attempted to automate space allocation using artificial intelligence approaches. However, there has been limited success as most studies focused solely on the use of geometric features to distinguish spaces. In this study, in addition to geometric features, semantic relations between spaces and elements were modeled and used to improve space classification in BIM models. Graph Convolutional Networks (GCN), a deep learning algorithm specifically tailored for learning in graphs, was deployed to classify spaces via a similarity graph that represents the relationships between spaces and their surrounding elements. Results confirmed that accuracy (ACC) was +0.08 higher than the baseline model in which only geometric information was used. Most notably, GCN was able to correctly distinguish spaces with no apparent difference in geometry by discriminating the specific elements that were provided by the similarity graph.
Image Hash specifies as a descriptor that can be used to measure similarity in images. Among all image Hash methods, histogram based image Hash has robustness to common noise-like operation and various geometric except histogram _equalization. In this_paper an improved histogram based Image Hash that is using "Imadjust" filter I together is proposed. This paper has achieved a satisfactory performance level on histogram equalization as well as geometric deformation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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