Proceedings of the Korea Committee for Ocean Resources and Engineering Conference
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2004.11a
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pp.35-39
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2004
In a shipyard, there exist various critical decision making components pertaining to various production hindrances. The most prominent one is best-fit spatial arrangement for the minimal spatial occupancy with better pick-ability for the erection of the ship in the dock. During the present research, a concept have been conceived to evade the gap between the identification oj inter-relationships among a set of blocks to be included on a pre-erection area, and a detailed graphical layout of their positions, is called an Optimal Block Relationship Diagram A research has been performed on generation of optimal (or near Optimal) that is, with minimal scrap area. An effort has been made in the generation of optimal (or near-optimal) Optimal Block Relationship Diagram with the Goldberg's Genetic Algorithms with a representation and a set of operators are 'trained' specifically for this application. The expected result to date predicts very good solutions to test problems involving innumerable different blocks to place. The suggested algorithm could accept input from an erection sequence generator program which assists the user in defining the nature and strength of the relationships among blocks, and could produce input suitable for use in a detailed layout stage.
For the smooth flow of traffic vehicles and its effective management, it is necessary to have an exact information on traffic condition, i.e., the volume of traffic, velocity, occupancy and classification of vehicles. In particular, for classification of vehicles, there has been only image processing method using camera, where the method can obtain much information but rather expensive. In this paper, an algorithm for the measurement of velocity and total length of vehicles has been proposed to develop a general traffic management system, which is necessary to discriminate the class of vehicles. In order to realize the proposed algorithm, we have developed an ultrasonic spatial filtering method, which has better performance than that of using the traditional vehicle detector. To have this system to be constructed, we have introduced three sets of ultrasonic devices where each has one transmitter and two receivers which are arranged to obtain the spatial difference of objects. The velocity of vehicles can be measured by analyzing the occurrence time of pulses and their time differences. The total length of vehicles can be given by multiplying velocity with time interval of pulses sequence. To confirm the effectiveness of this measuring system, the experiment by the spatial filtering method using the ultrasonic sensors has been carried out. As the results, it is found that the proposed method can be used as one of measurement tools in the general traffic management system.
Human can recognize the environment by detecting spatial perception, and most of environmental perception depends on visual perception. In view that the acquisition of spatial information is accomplished through visual recognition, analysis of visual structure contained in the space is thought to be very important sector in studying the characteristic of the space. The history of studies on visual structure of space, however, wasn't too long, and furthermore most of the theories up to now focused on static and planar principles. Under this circumstance, this study is intended to suggest new theory by combining Isovist theory and VGA theory that have been actively discussed as the theory on visual perception-based spatial structure and supplementing them between each other to expand into 3-dimensional model. The suggested theory is a complex principle in dimensional and dynamic form in consideration of visual direction, which forms 3-dimentional virtual model that enables visualization of the property of spatial structure as the routine discriminating whether visual connection is made between viewing point and target point, and the target point is included in the visual field quadrangular pyramid or not. Such model was built up by an analysis application where four probe paths were applied to simulate the visual structure that occurs in virtual space, and then the characteristics were analyzed through quantification. In result, in spite of the path with equal space and equal length, significant difference in the acquired quantity of spatial information could be found depending on the probe sequence. On the contrary, it was found that probe direction may not affect the acquired quantity of information and visual property of the space.
Journal of the Korean Institute of Traditional Landscape Architecture
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v.28
no.2
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pp.98-108
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2010
The purpose of this study was to analyze the monumental expression of Korean War Memorials(KWM) in Korea(KWMK). Through site survey and internet searching, the researcher selected 17 KWMK and analyzed four analysis categories: contents, spatial form, landscape elements, sculptures and architectural elements. The results are as follows: 1. The analysis revealed that main contents of KWMK were to cherish victims of the Korean War, honor military merit, and explain Korean War. 2. Most KWMK built battlefield had the form of symmetry and spatial axis arranged monuments and sculptures for solemnity and heroism. Though the sites were terraced by traditional spatial order, spatial sequence wasn't seen except Yang-gu KWMK and Chumomyeongbi in United Nations Memorial Cemetery in Korea. 3. Stone monument-like towers, tablets, podium, monoliths, cenotaphs, and exhibit halls to explain Korean War and combat history were used as main elements of KWMK and also, war weapons were often displayed the flags of countries taking part in Korean War were raised with Taegeukgi and the United Nations flag. 4. Most sculptures were used as important media to represent the Korean War and assumed realistically the form of heroic combat. But a few architectural memorial built in recent were designed in contemporary style to have spatial sequence and represent Korean War symbolically and narratively. 5. In memorial culture, KWMK were strongly influenced by ideology and patriotism, impacted by conventional value, and designed by some sculptors and designers in a certain circle. Further study will be required to analyze the characteristics of KWMK in the point of design style and diachronic.
In general, Independent component analysis (ICA) is a statistical blind source separation technique, used either in spatial or temporal domain. The spatial or temporal ICAs are designed to extract maximally independent sources in respective domains. The underlying sources for spatiotemporal data (sequence of images) can not always be guaranteed to be independent, therefore spatial ICA extracts the maximally independent spatial sources, deteriorating the temporal sources and vice versa. For such data types, spatiotemporal ICA tries to create a balance by simultaneous optimization in both the domains. However, the spatiotemporal ICA suffers the problem of source ambiguity. Recently, constrained ICA (c-ICA) has been proposed which incorporates a priori information to extract the desired source. In this study, we have extended the c-ICA for better analysis of spatiotemporal data. The proposed algorithm, i.e., constrained spatiotemporal ICA (constrained st-ICA), tries to find the desired independent sources in spatial and temporal domains with no source ambiguity. The performance of the proposed algorithm is tested against the conventional spatial and temporal ICAs using simulated data. Furthermore, its performance for the real spatiotemporal data, functional magnetic resonance images (fMRI), is compared with the SPM (conventional fMRI data analysis tool). The functional maps obtained with the proposed algorithm reveal more activity as compared to SPM.
Gait recognition can identify people's identity from a long distance, which is very important for improving the intelligence of the monitoring system. Among many human features, gait features have the advantages of being remotely available, robust, and secure. Traditional gait feature extraction, affected by the development of behavior recognition, can only rely on manual feature extraction, which cannot meet the needs of fine gait recognition. The emergence of deep convolutional neural networks has made researchers get rid of complex feature design engineering, and can automatically learn available features through data, which has been widely used. In this paper,conduct feature metric learning in the three-dimensional space by combining the three-dimensional convolution features of the gait sequence and the Siamese structure. This method can capture the information of spatial dimension and time dimension from the continuous periodic gait sequence, and further improve the accuracy and practicability of gait recognition.
On behalf of the IRSF/SIRIUS group, I introduce some recent results from our deep near-infrared surveys (J, Hand Ks bands, limiting magnitude of Ks=17) toward star forming regions in the Milky Way Galaxy (MWG) and Large Magellanic Cloud (LMC) with the near-infrared camera SIRIUS. We discovered a rich population of low-mass young stellar objects associated with the W3 and NGC 7538 regions in the MWG based on the near-infrared colors arid magnitudes. The high sensitivity of our survey enables us to detect intermediate-mass pre-main sequence stars, i.e. HAEBE stars, even in the LMC. We detected many HAEBE candidate stars in the N159/N160 complex star forming region in the LMC with the IRSF 1.4-m telescope. Spatial distributions of the young stellar objects indicate the sequential cluster formation in each star forming region in the complex and large scale (a few ${\times}$ 100 pc) sequential cluster formation over the entire complex.
Abell 2744 is a giant merging cluster, called the Pandora's Cluster, at the redshift of z=0.308 (corresponding to a distance of 1270 Mpc). Taking the advantage of the deep high resolution images in the Hubble Frontier Field program, we study the properties of compact stellar systems including globular clusters and ultracompact dwarfs (UCDs) as well as dwarf galaxies in this cluster. We find a rich population of globular clusters and UCDs in Abell 2744. The spatial distribution of these objects is consistent with the mass map derived from lensing analysis, while showing a significant offset from the X-ray map of hot gas. The faint end of the luminosity function of the galaxies in the red sequence is fit by a flat slope, showing no faint upturn. We discuss these finding in relation with the origin of UCDs, formation of red sequence dwarf galaxies, and formation of the Pandora's cluster.
Narratologists have long raised the question of how narrative theories could be applied to other disciplines that involve stories and storytelling. Focusing on recently revitalized concepts of space, sequence, and story, this article attempts to illustrate narrative constructions in various fields of arts and humanities and examine them particularly in typographical works. Through the concept of narrativity, this article highlights the prevalent uses of narrative in typography and scrutinizes the ways in which a sense of storyness is forming and emerging in some typographical works. Particularly emphasized are the importance of and interplay between the formal and cultural attributes of narrative that transform the spatial world of visual images to the temporal world of stories. Narrative is arguably the most familiar, interesting, and effective medium of communication regardless of age, race, and culture, and can be critically rethought to apply to typography and design.
This paper deals with the subsequence searching problem under time-warping. Our work is motivated by the observation that subsequence searches slow down quadratically as the average length of data sequences increases. To resolve this problem, the Segment-Based Approach for Subsequence Searches (SBASS) is proposed. The SBASS divides data and query sequences into a series of segments, and retrieves all data subsequences. Our segmentation scheme allows segments to have different lengths; thus we employ the time warping distance as a similarity measure for each segment pair. For efficient retrieval of similar subsequences, we extract feature vectors from all data segments exploiting their monotonically changing properties, and build a spatial index using feature vectors. The effectiveness of our approach is verified through extensive experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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