KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.3
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pp.1418-1433
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2019
In computer graphics, 3D mesh segmentation is a challenging research field. This paper presents a 3D mesh model segmentation algorithm that focuses on removing exterior salient parts from the original 3D mesh model based on prominent feature points and marching plane. To begin with, the proposed approach uses multi-dimensional scaling to extract prominent feature points that reside on the tips of each exterior salient part of a given mesh. Subsequently, a set of planes intersect the 3D mesh; one is the marching plane, which start marching from prominent feature points. Through the marching process, local cross sections between marching plane and 3D mesh are extracted, subsequently, its corresponding area are calculated to represent local volumes of the 3D mesh model. As the boundary region of an exterior salient part generally lies on the location at which the local volume suddenly changes greatly, we can simply cut this location with the marching plane to separate this part from the mesh. We evaluated our algorithm on the Princeton Segmentation Benchmark, and the evaluation results show that our algorithm works well for some categories.
The City Complex Development and TOD originated from the Compact City are entrenched domestically. The New Urban Development such as these changes Structure of Urban space from the Automobile to the Public Transportation. Also, Transit-Oriented Development is drawing attention as sustainability because it has effects of Environment as Green growth. However, An empirical Study is insufficient about Influence Factors of Transit Oriented Development. Therefore This study sets up the Density spaced 1000m apart of Transit Oriented than the existing and did 7 Types considered of Accessibility, Complexity and Design Element according to the Factorial analysis. As a result, this study drew that (1) 'intraregional accessibility of public transit', (2) 'degree of development', 'pedestrian-friendly facility', (3) 'interzonal accessibility of public transit', (4) 'land-use of the city centre', 'complex using of rail station area', 'complementary public transit' are related 201 in number of the Subway stations according to the Multi-dimensional scaling.
Majority of transmission line system failures at many locations worldwide have been caused by severe localized wind events in the form of tornadoes and downbursts. This study evaluates the structural response of two different transmission line systems under equivalent F2 tornadoes obtained from real incidents. Two multi-span self-supported transmission line systems are considered in the study. Nonlinear three-dimensional finite element models are developed for both systems. The finite element models simulate six spans and five towers. Computational Fluid Dynamics (CFD) simulations are used to develop the tornado wind fields. Using a proper scaling method for geometry and velocity, full-scale tornado flow fields for the Stockton, KS, 2005 and Goshen County WY, 2009 are developed and considered together with a previously developed tornado wind field. The tornado wind profiles are obtained in terms of tangential, radial, and axial velocities. The simulated tornadoes are then normalized to the maximum velocity value for F2 tornadoes in order to compare the effect of different tornadoes having an equal magnitude. The tornado wind fields are incorporated into a three-dimensional finite element model. By varying the location of the tornado relative to the transmission line systems, base shears of the tower of interest and peak internal forces in the tower members are evaluated. Sensitivity analysis is conducted to assess the variation of the structural behaviour of the studied transmission lines associated with the location of the tornado relative to the tower of interest. The tornado-induced forces in both lines due to the three different normalized tornadoes are compared with corresponding values evaluated using the simplified load case method recently incorporated in the ASCE-74 (2020) guidelines, which was previously developed based on the research conducted at Western University.
The purpose of this study is to identify how learners perceive mobile technology-based learning materials. For this purpose, two methods were utilized. Using multi-dimensional scale(MDS), it was identified that how learners perceive each type of learning materials using mobile technology. Through semantic differential scale(SDS), learners' perception of the difference between mobile learning materials and existing traditional learning materials was analyzed. As a result, learning materials using mobile technology were classified into as follows : the dimension of interaction with the content; the sense of presence. Learners perceived that mobile learning materials had characteristics of 'active', 'learner-centric', 'multi-sensory', and 'stimulating interest'. The significance of this study was to empirically and comprehensively investigate learners' perception for the characteristics of various mobile learning materials.
Clustering is to divide given data and automatically find out the hidden meanings in the data. It analyzes data, which are difficult for people to check in detail, and then, makes several clusters consisting of data with similar characteristics. On-Line Document Clustering System, which makes a group of similar documents by use of results of the search engine, is aimed to increase the convenience of information retrieval area. Document clustering is automatically done without human interference, and the number of clusters, which affect the result of clustering, should be decided automatically too. Also, the one of the characteristics of an on-line system is guarantying fast response time. This paper proposed a method of determining the number of clusters automatically by geometrical information. The proposed method composed of two stages. In the first stage, centers of clusters are projected on the low-dimensional plane, and in the second stage, clusters are combined by use of distance of centers of clusters in the low-dimensional plane. As a result of experimenting this method with real data, it was found that clustering performance became better and the response time is suitable to on-line circumstance.
Journal of the Korean Society of Laryngology, Phoniatrics and Logopedics
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v.14
no.2
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pp.110-116
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2003
Background and Objectives : Laryngeal cancer discrimination using voice signals is a non-invasive method that can carry out the examination rapidly and simply without giving discomfort to the patients. n appropriate analysis parameters and classifiers are developed, this method can be used effectively in various applications including telemedicine. This study examines voice analysis parameters used for laryngeal disease discrimination to help discriminate laryngeal diseases by voice signal analysis. The study also estimates the laryngeal cancer discrimination activity of the Gaussian mixture model (GMM) classifier based on the statistical modelling of voice analysis parameters. Materials and Methods : The Multi-dimensional voice program (MDVP) parameters, which have been widely used for the analysis of laryngeal cancer voice, sometimes fail to analyze the voice of a laryngeal cancer patient whose cycle is seriously damaged. Accordingly, it is necessary to develop a new method that enables an analysis of high reliability for the voice signals that cannot be analyzed by the MDVP. To conduct the experiments of laryngeal cancer discrimination, the authors used three types of voices collected at the Department of Otorhinorlaryngology, Pusan National University Hospital. 50 normal males voice data, 50 voices of males with benign laryngeal diseases and 105 voices of males laryngeal cancer. In addition, the experiment also included 11 voices data of males with laryngeal cancer that cannot be analyzed by the MDVP, Only monosyllabic vowel /a/ was used as voice data. Since there were only 11 voices of laryngeal cancer patients that cannot be analyzed by the MDVP, those voices were used only for discrimination. This study examined the linear predictive cepstral coefficients (LPCC) and the met-frequency cepstral coefficients (MFCC) that are the two major cepstrum analysis methods in the area of acoustic recognition. Results : The results showed that this met frequency scaling process was effective in acoustic recognition but not useful for laryngeal cancer discrimination. Accordingly, the linear frequency cepstral coefficients (LFCC) that excluded the met frequency scaling from the MFCC was introduced. The LFCC showed more excellent discrimination activity rather than the MFCC in predictability of laryngeal cancer. Conclusion : In conclusion, the parameters applied in this study could discriminate accurately even the terminal laryngeal cancer whose periodicity is disturbed. Also it is thought that future studies on various classification algorithms and parameters representing pathophysiology of vocal cords will make it possible to discriminate benign laryngeal diseases as well, in addition to laryngeal cancer.
This paper presents a method in which the user produces a real-time facial animation by navigating in the space of facial expressions created from a great number of captured facial expressions. The core of the method is define the distance between each facial expressions and how to distribute into suitable intuitive space using it and user interface to generate realtime facial expression animation in this space. We created the search space from about 2,400 raptured facial expression frames. And, when the user free travels through the space, facial expressions located on the path are displayed in sequence. To visually distribute about 2,400 captured racial expressions in the space, we need to calculate distance between each frames. And we use Floyd's algorithm to get all-pairs shortest path between each frames, then get the manifold distance using it. The distribution of frames in intuitive space apply a multi-dimensional scaling using manifold distance of facial expression frames, and distributed in 2D space. We distributed into intuitive space with keep distance between facial expression frames in the original form. So, The method presented at this paper has large advantage that free navigate and not limited into intuitive space to generate facial expression animation because of always existing the facial expression frames to navigate by user. Also, It is very efficient that confirm and regenerate nth realtime generation using user interface easy to use for facial expression animation user want.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.4
no.9
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pp.377-384
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2015
In this paper we propose a visualization tool for distortion-free time-series matching. Supporting distortion-free is a very important factor in time-series matching to get more accurate matching results. In this paper, we visualize the result of time-series matching, which removes various time-series distortions such as noise, offset translation, amplitude scaling, and linear trend by using moving average, normalization, linear detrending transformations, respectively. The proposed visualization tool works as a client-server model. The client sends a user-selected time-series, of which distortions are removed, to the server and visualizes the matching results. The server efficiently performs the distortion-free time-series matching on the multi-dimensional R*-tree index. By visualizing the matching result as five different charts, we can more easily and more intuitively understand the matching result.
Atmospheric bulk (wet and dry) samples were monthly collected in Masan and Heangam areas of Korea, to assess the deposition flux and seasonal variation of polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs). Deposition fluxes of PAHs in bulk samples were determined using gas chromatography coupled to mass spectrometer detector (GC/MSD). Particle deposition fluxes from Masan and Haengam areas varied from 13 to $87\;g/m^2/year$ and from 5 to $52\;g/m^2/year$, respectively. PAHs deposition fluxes in atmospheric bulk samples in Masan and Haengam areas ranged from 135 to $464\;{\mu}g/m^2/year$ and from 62.2 to $194\;{\mu}g/m^2/year$, respectively. Atmospheric deposition fluxes of particles and PAHs in this study were comparable to or slightly lower values than those from different locations in Korea and other countries. PAHs profiles of atmospheric deposition bulk samples showed slightly different from two sampling areas, however the predominant species of PAHs were similar. Indeno (1,2,3-c,d)pyrene, benzo(g,h,i)perylene, phenanthrene compounds were the most detected PAHs in deposition bulk samples. Carcinogenic PAHs occupied the contribution of approximately $30-40\%$ of the total PAHs deposition fluxes. The non-metric multi-dimensional scaling (MDS) was used, to assess the differentiation of PAHs source between two sampling areas. The result suggests that PAHs contamination sources were different according to the location and season surveyed. There was no an apparent relationship between the PAHs deposition flux against temperature and rainfall amount, even though summer season with the highest temperature and the largest amount of precipitation showed the lowest PAHs deposition flux. Benzo(e)pyrene/benzo(a)pyrene ratio indicated that the photo-degradation process was one of important factors to the seasonal variation of PAHs with the lower deposition fluxes.
The purpose of this study is to investigate the words that represent the human sensibility for the water space. The selection of certain words for human sensibility valuation is very important things because of make standard for human sensibility valuation in water bodies. At the first step of the research, 129 words were collected from the subjects by imagination in group of specialist, studies on water space, studies on landscape valuation and studies on human sensibility valuation in out door environmental. At the second step, the suitability test was done and 39 words collected over an average 3.5 point. This words test was 5 point measure to similarity water bodies. At the third step, the factor analysis, cluster analysis, Multi Dimensional Scaling was performed on data, and 9 words were selected from the analysis. Finally, selected comfortable words for human sensibility valuation in water space is hands-on experience, natural, sensibility, harmony, clear, good-feeling, dynamic, free-heart, romantic. The significance of the present study is that it contributes the progress of uncovering the axis of the human sensibility by carefully selecting the words that represent the human sensibility.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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