This paper explores a fundamental study of acquiring the users' KANSEI information regarding the recognition of shape models. Since there are many differences such as background differences and knowledge differences among users, they will produce different evaluations based on their KANSEI even when an identical shape model is presented. Cluster analysis is proved to be available for catching a group tendency and for constructing a mapping relation between a description of the shape model and the HANSEl database. In order to investigate an analogical relation and a mutual influence in our consciousness, first, we made a questionnaire that asked subjects to represent images having different colors and shape cones by using 4 pairs of adjectives (KANSEI words). Next, based on the cluster analysis of the questionnaire using a fuzzy set theory, we proposed a hypothesis showing how the analogical relation and the mutual influence work in our mind while viewing the shape models. Furthermore, how the properties of KANSEI depend on their descriptions was also investigated by virtue of the cluster analysis. This work will be valuable to construct a personal KANSEI database regarding the Shape Model Processing System.
본 논문은 변위제약모드를 갖는 트러스구조물의 형태해석을 목적으로 하였으며, 이를 위하여 해의 존재조건과 무어-펜로즈(Moore-Penrose) 일반역행렬을 이용하였다. 또한, 수치해석과정에서의 변위제약모드로는 호몰로지변형(homologous deformation)을 고려하여 해석하였고, 다음으로 다양한 변위제약모드와 절점에 작용하는 하중비를 만족하는 구조물의 형태를 구하였다. 본 논문에서의 형태해석문제는 지정된 변위를 만족하는 구조물의 형태를 찾는 일종의 역문제(inverse problem)로서 일반적인 구조해석과정과는 반대되는 입장에서 접근하였다. 또한, 본 논문에서는 수치해석과정에서 근사해의 정도를 향상시키기 위하여 뉴튼-랩슨법을 사용하였고, 수치해석예제로서 부재의 배열형태에 따라 3가지모델을 선택하였으며, 이들 모델을 통하여 적용한 해석기법의 정확성과 효율성을 검증하였다.
본 논문에서는 패턴인식과 영상압축을 목적으로 2-D 영상내에 포함되어 있는 물체들의 복잡한 형상을 형태론적 연산을 이용하여 단순한 원시형상 요소들로 분해하는 방법에 관해 연구하였다. 기존의 형태론적 형상분해 알고리즘에서 가장 큰 문제점은 형상을 표현하고 기술하는데 필요한 원시형상 요소의 수가 너무 많이 생성된다는 것이다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 형상의 기하학적인 특징과 가장 유사한 원시형상 요소와 4개의 스캔모드를 사용하는 형상분해법을 새롭게 제안하였다. 제안된 알고리즘은 4개의 스캔모드를 사용해서 원판, 정사각형, 마름모 꼴 등으로 구성되는 원시형상 요소를 추출하는 방법이다. 이와 같은 알고리즘은 기술 오차를 줄이면서 원시형상 요소의 수를 줄여 기술효율을 높일 수 있는 방법으로 최소의 중복성을 보장할 수 있으며, 알고리즘이 단순하고 계산시간이 감소한다는 특징이 있다.
A method is proposed to predict the deformed shape of the structure subjected to the unknown external loads using the signal from the piezoceramic sensors. Such a shape estimation is based on the linear relationship between the deformation of structure and the signal from sensor, which is calculated using finite element method. The deformed shape is, then calculated using the linear matrix and the signals from the piezoceramic sensors attached to the structures. For the purpose, a structural analysis program is developed using a multi-layerd finite element of 8 nodes with 3 displacement and one voltage degrees of freedom at each node. The multiple layers with the different material properties can be layered within the element. The incompatible mode with the element is found to be crucial to catch the bending behavior accurately. The accuracy of the program is, then, verified by being compared with the experimental results performed by Crawley. The proposed shape estimation method is also verified for the different loads and sensor size. It is shown that the results of shape estimation method using the linear matrix well predicts the deflections compared with those of finite element method.
Shape From Focus (SFF) is a passive optical technique to recover 3D structure of an object that utilizes focus information from 2D images of the object taken at different focus levels. Mostly, SFF methods use a single focus measure to compute image focus quality of each pixel in the image sequence. However, it is difficult to recover accurate 3D shape using a single focus measure, as different focus measures perform differently in diverse conditions. In this paper, a nonlinear Total Variation (TV) based approach is proposed for 3D shape recovery. To improve the result of surface reconstruction, several initial depth maps are obtained using different focus measures and the resultant 3D shape is obtained by diffusing them through TV. The proposed method is tested and evaluated by using image sequences of synthetic and real objects. The results and comparative analysis demonstrate the effectiveness of our method.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제2권6호
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pp.280-298
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2008
For efficient content-based image retrieval, diverse visual features such as color, texture, and shape have been widely used. In the case of leaf images, further improvement can be achieved based on the following observations. Most plants have unique shape of leaves that consist of one or more blades. Hence, blade-based matching can be more efficient than whole shape-based matching since the number and shape of blades are very effective to filtering out dissimilar leaves. Guaranteeing rotational invariance is critical for matching accuracy. In this paper, we propose a new shape representation, indexing and matching scheme for leaf image retrieval. For leaf shape representation, we generated a distance curve that is a sequence of distances between the leaf’s center and all the contour points. For matching, we developed a blade-based matching algorithm called rotation invariant - partial dynamic time warping (RI-PDTW). To speed up the matching, we suggest two additional techniques: i) priority queue-based pruning of unnecessary blade sequences for rotational invariance, and ii) lower bound-based pruning of unnecessary partial dynamic time warping (PDTW) calculations. We implemented a prototype system on the GEMINI framework [1][2]. Using experimental results, we showed that our scheme achieves excellent performance compared to competitive schemes.
Due to the high usage of ABS in industries, such as aerospace, auto, recreational devices, boat, submarines, etc., the purpose of this project was to find a way to weld this material, which gives advantages, such as affordable, high speed, and good connection quality. In this experimental project, the friction welding method was applied with parameters such as numerical control (NC) machine with two different speeds and three cross-sections, including a flat surface, cone, and step. After the end of the welding process, samples were then applied for both tensile and bending tests of materials, and the results showed that, with increasing the machining velocity Considering of samples, the friction of the surface increased and then caused to increase in the surface temperature. Considering mentioned contents, the melting temperature of composite materials increased. This can give a chance to have a better combination of Nanomaterial to base melted materials. Thus, the result showed that, with increasing the weight percentage (wt %) of Nanomaterials contents, and machining velocity, the mechanical behavior of welded area for all three types of samples were just increased. This enhancement is due to the better melting process on the welded area of different Nano contents; also, the results showed that the shape of the welding area could play a significant role, and by changing the shape, the results also changed drastically.A better shape for the welding process was dedicated to the step surface.
This study explores modern portfolio theory by integrating the Black-Litterman portfolio with time-series clustering, specificially emphasizing K-shape clustering methodology. K-shape clustering enables grouping time-series data effectively, enhancing the ability to plan and manage investments in stock markets when combined with the Black-Litterman portfolio. Based on the patterns of stock markets, the objective is to understand the relationship between past market data and planning future investment strategies through backtesting. Additionally, by examining diverse learning and investment periods, it is identified optimal strategies to boost portfolio returns while efficiently managing associated risks. For comparative analysis, traditional Markowitz portfolio is also assessed in conjunction with clustering techniques utilizing K-Means and K-Means with Dynamic Time Warping. It is suggested that the combination of K-shape and the Black-Litterman model significantly enhances portfolio optimization in the stock market, providing valuable insights for making stable portfolio investment decisions. The achieved sharpe ratio of 0.722 indicates a significantly higher performance when compared to other benchmarks, underlining the effectiveness of the K-shape and Black-Litterman integration in portfolio optimization.
KIEE International Transaction on Electrical Machinery and Energy Conversion Systems
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제5B권2호
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pp.168-172
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2005
A novel cogging torque reduction algorithm is presented for 2-pole permanent magnet DC motor. While the shape of the permanent magnet is changed in the conventional method, the pole shape of the magnetizing yoke is optimized in the presented algorithm. In order to parameterize the shape of the yoke, and the distribution of the residual magnetization of the permanent magnet, the Bezier spline is used. The shape of the magnetizing yoke is optimized using the design sensitivity analysis incorporated with the finite element method and Bezier spline.
A simple procedure to add and remove material simultaneously along the boundary is developed to optimize the shape of a two dimensional elastic problems and to minimize the maximum von Mises stress. The results for the two dimensional infinite plate with a hole, are close to the theoretical results of an elliptical boundary and the stress concentration is reduced by half for the fillet problem. The proposed shape optimization method, when compared with existing derivative based shape optimization methods has many features such as simplicity, applicability, flexibility, computational efficiency and a much better control on stresses on the design boundary.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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