The procedural generation algorithm is an algorithm that automatically generates a content to be used in a game by repeatedly executing a series of rules. As the size of the game increases, the amount of content used in the game increases. Accordingly, artificial intelligence research is actively conducted to automatically generate game contents using game artificial intelligence such as procedural generation. In this paper, we propose an algorithm to create 3D game world using procedural generation. The proposed algorithm generates a two-dimensional contour in which the path is naturally connected using Perlin-Noise whose noise is gradually changed. A three-dimensional Height-Map is created based on the generated two-dimensional contour lines. The generated Height-Map show that the shape of the map is normal and that the player is able to move around all the sections as in the game world created by hand. In the future, we will improve the performance of algorithms and apply them to game.
We propose a deep learning-based method that can estimate an appropriate lighting of both indoor and outdoor images. The method consists of two networks: Crop-to-PanoLDR network and LDR-to-HDR network. The Crop-to-PanoLDR network predicts a low dynamic range (LDR) environment map from a single partially observed normal field of view image, and the LDR-to-HDR network transforms the predicted LDR image into a high dynamic range (HDR) environment map which includes the high intensity light information. The HDR environment map generated through this process is applied when rendering virtual objects in the given image. The direction of the estimated light along with ambient light illuminating the virtual object is examined to verify the effectiveness of the proposed method. For this, the results from our method are compared with those from the methods that consider either indoor images or outdoor images only. In addition, the effect of the loss function, which plays the role of classifying images into indoor or outdoor was tested and verified. Finally, a user test was conducted to compare the quality of the environment map created in this study with those created by existing research.
The purpose of this study is to evaluate the content knowledge and problem solving process used by pre-service earth science teachers while discriminating faults on geological maps. For this, we collected and evaluated data on fixation duration and gaze plot, while pre-service earth science teachers (N=12) solved the problem on faults interpretation using an eye tracker (Tobii Pro Glass 2 model). The results were as follows. First, most of the pre-service earth science teachers know the concepts of the normal and reverse fault but they do not know the procedural knowledge essential for fault interpretation on geological maps. Second, the pre-service earth science teachers did not draw a geological cross-sectional map to interpret the fault on the geological map and interpreted the fault based on two-dimensional information collected from the geological map rather than three-dimensional information. Therefore, it is essential to improve the teaching and learning environment so that pre-service earth science teachers who will become earth science teachers in the future can learn procedural knowledge essential to comprehend natural phenomena including understanding natural phenomena. The results of this study can substantially help organize a new earth science curriculum or develop materials on teachers' education in the future.
Kim, Hyeong-Gyu;Ha, Jae-Uk;Lee, Yeong-Ho;Heo, Seong-Pil;Gang, Heung-Seok
Proceedings of the Korean Society of Tribologists and Lubrication Engineers Conference
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2002.05a
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pp.63-70
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2002
Wear on the tube-to-spring contact is investigated experimentally. The wear is caused by the vibration of the tube while the springs support it. As for the supporting conditions, applied are the contacting normal force (P) of 5 N, just-contact (P = 0 N) and the gap of 0.1 mm. The gap condition is tried far considering the influence of simultaneous impacting and sliding on wear. Results show that the wear volume increases in the order of the gap, the just-contact and the 5 N conditions. This is explained from the contact geometry of the spring, which is convex of smooth contour. The contact shear force is regarded smaller in the case of the gap existence compared with the other conditions. Wear mechanism is considered from SEM observation of the worn surface. The variation of the normal contact traction is analysed using the finite element analysis to estimate the slip displacement range on the contact with consulting the fretting map previously obtained.
Kim, Hyung-Kyu;Lee, Young-Ho;Heo, Sung-Pil;Jung, Youn-Ho;Ha, Jae-Wook;Kim, Seock-Sam;Jeon, Kyeong-Lak
KSTLE International Journal
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v.3
no.1
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pp.60-67
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2002
Wear on the tube-to-spring contact is investigated experimentally, The vibration of the tube causes the wear while the springs support it As for the supporting conditions, the contacting normal farce of 5 N,0 N and the gap of 0.1 mm are applied. The gap condition is for considering the influence of simultaneous impacting and sliding on wear. The wear volume and depth decreases in the order of the 5 N,0 N and the gap conditions. This is explained from the contact geometry of the spring, which is convex of smooth contour, The contact shear force is regarded smaller in the case of the gap existence compared with the other conditions. The wear mechanism is considered from SEM observation of the worn surface. The variation of the normal contact traction is analysed using the finite element analysis to estimate the slip displacement range on the contact with consulting the fretting map.
Let K be a nonempty closed convex subset of a Banach space E. Suppose $\{T_{n}\}$ (n = 1,2,...) is a uniformly asymptotically regular sequence of nonexpansive mappings from K to K such that ${\cap}_{n=1}^{\infty}$ F$\(T_n){\neq}{\phi}$. For $x_0{\in}K$, define $x_{n+1}={\lambda}_{n+1}x_{n}+(1-{\lambda}_{n+1})T_{n+1}x_{n},n{\geq}0$. If ${\lambda}_n{\subset}[0,1]$ satisfies $lim_{n{\rightarrow}{\infty}}{\lambda}_n=0$, we proved that $\{x_n\}$ weakly converges to some $z{\in}F\;as\;n{\rightarrow}{\infty}$ in the framework of reflexive Banach space E which satisfies the Opial's condition or has $Fr{\acute{e}}chet$ differentiable norm or its dual $E^*$ has the Kadec-Klee property. We also obtain that $\{x_n\}$ strongly converges to some $z{\in}F$ in Banach space E if K is a compact subset of E or there exists one map $T{\in}\{T_{n};n=1,2,...\}$ satisfy some compact conditions such as T is semi compact or satisfy Condition A or $lim_{n{\rightarrow}{\infty}}d(x_{n},F(T))=0$ and so on.
Residual stresses arising from the materials processing such as welding and joining affect significantly the structural integrity depending on the external loading condition. The quantitative measurement of the residual stresses is of great importance in order to characterize the effects of the residual stresses on the structural safety. In this paper, we introduce a newly devised destructive technique, the contour method (CM), which is applied for the measurements of the residual stress distributions through the thickness of a 80 mm thick steel weld. Residual stresses are evaluated from the contour, which is the normal displacement on a cut surface produced by the relaxation of residual stresses, using a finite element model. The CM provides a two-dimensional map of the residual stresses normal to the cut surface. The CM developed in the present study was validated in comparison with the residual stress distribution determined by a well-established neutron-diffraction residual stress instrument (RSI) instrumented in HANARO neutron research reactor.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2000.11a
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pp.796-801
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2000
The monitoring and diagnostics of the rotating machinery have been received considerable attention for many years. The objectives are to classify the machinery condition and to find out the cause of abnormal condition. This paper describes a signal classification method for diagnosing the rotating machinery using the artificial neural network and the wavelet transform. In order to extract salient features, the wavelet transform are used from primary noise signals. Since the wavelet transform decomposes raw time-waveform signals into two respective parts in the time space and frequency domain, more and better features can be obtained easier than time-waveform analysis. In the training phase for classification, self-organizing feature map(SOFM) and learning vector quantization(LVQ) are applied, and the accuracies of them are compared with each other. This paper is focused on the development of an advanced signal classifier to automatise the vibration signal pattern recognition. This method is verified by small reciprocating compressors, for refrigerator and normal and abnormal conditions are classified with high flexibility and reliability.
RNases plays a pivotal role in biological system and different RNases are known for their various functions like angiogenesis, immunological response, antiviral, antitumour activity and apoptosis. In which anti tumour activity of RNase is proved to improve genome stability in normal cells up to some extent. RNases like RNase L shows antiviral and antitumour activities against virus infected cells and cancer cells through 2'-5' oligo adenylate pathway and induces RNaseL dependent apoptosis where as RNase A modulates various proliferative pathways like MAP kinase, JNK, TGF-${\beta}$ and activates apoptosis in cancer cells and promotes immunological response through processing of Ags. IRE1 RNase acts as both tumour suppressor gene and oncogene in normal and cancer cells and involved in both antitumour and tumorigenic activities. RNase III upregulates miRNA in cancer cells there by acting via posttranscriptional level and proven to be effective against colorectal adeno carcinoma. In addition to this IRE1 RNase is a double edged sword through RIDD pathway in ER (18). To some of the cancers expressing c-myc IRE1 acts as tumour suppressor where as in cancers where myc is downregulated IRE1 acts as tumour provoking through RIDD pathway (18). Thus RNases play vital role in regulating the genome stability.
Transactions of the Korean Society of Pressure Vessels and Piping
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v.19
no.2
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pp.93-101
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2023
In this study, a deep learning algorithm was used to diagnose electric potential signals obtained through CIPS and DCVG, used indirect inspection methods to confirm the soundness of buried pipes. The deep learning algorithm consisted of CNN(Convolutional Neural Network) model for diagnosing the electric potential signal and Grad CAM(Gradient-weighted Class Activation Mapping) for showing the flaw prediction point. The CNN model for diagnosing electric potential signals classifies input data as normal/abnormal according to the presence or absence of flaw in the buried pipe, and for abnormal data, Grad CAM generates a heat map that visualizes the flaw prediction part of the buried pipe. The CIPS/DCVG signal and piping layout obtained from the 3D finite element model were used as input data for learning the CNN. The trained CNN classified the normal/abnormal data with 93% accuracy, and the Grad-CAM predicted flaws point with an average error of 2m. As a result, it confirmed that the electric potential signal of buried pipe can be diagnosed using a CNN-based deep learning algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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