Kim, Bong-Chul;Lee, Chae-Eun;Park, Won-Se;Kang, Jeong-Wan;Yi, Choong-Kook;Lee, Sang-Hwy
Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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v.34
no.5
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pp.555-561
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2008
Purpose: The goal of this study was to develop a technique for creating a computerized composite maxillofacial-dental model, based on point-based surface best fit algorithm and to test its accuracy. The computerized composite maxillofacial-dental model was made by the three dimensional combination of a 3-dimensional (3D) computed tomography (CT) bone model with digital dental model. Materials and Methods: This integration procedure mainly consists of following steps : 1) a reconstruction of a virtual skull and digital dental model from CT and laser scanned dental model ; 2) an incorporation of dental model into virtual maxillofacial-dental model by point-based surface best fit algorithm; 3) an assessment of the accuracy of incorporation. To test this system, CTs and dental models from 3 volunteers with cranio-maxillofacial deformities were obtained. And the registration accuracy was determined by the root mean squared distance between the corresponding reference points in a set of 2 images. Results and Conclusions: Fusion error for the maxillofacial 3D CT model with the digital dental model ranged between 0.1 and 0.3 mm with mean of 0.2 mm. The range of errors were similar to those reported elsewhere with the fiducial markers. So this study confirmed the feasibility and accuracy of combining digital dental model and 3D CT maxillofacial model. And this technique seemed to be easier for us that its clinical applicability can good in the field of digital cranio-maxillofacial surgery.
A three axes marine satellite antenna has been developed. As a design step, a CAD model for the antenna has been created according to the design requirements. Kinematic analyses are carried out to insure design specification and to check collision detection of the CAD model. Marine satellite antennas experience base motions, and a relevant control system should control the three antenna axis to point to the satellites accurately. A sensor fusion algorithm and a PIDA (Proportional, Integral, Derivative, Acceleration) control algorithm are designed and implemented to control the yaw, level, and cross-level angle of a small size satellite marine antenna. Antenna stabilization control experiments are performed using a test simulator which gives the antenna base motions. Experimental results show small pointing errors, which is less than 0.2 degree for the level, cross-level, and yaw axis.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.23
no.3
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pp.587-593
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2012
We study Bayesian estimates for finite population proportions in multinomial problems. To do this, we consider a three-stage hierarchical Bayesian model. For prior, we use Dirichlet density to model each cell probability in each cluster. Our method does not require complicated computation such as Metropolis-Hastings algorithm to draw samples from each density of parameters. We draw samples using Gibbs sampler with grid method. We apply this algorithm to a couple of simulation data under three scenarios and we estimate the finite population proportions using two kinds of approaches We compare results with the point estimates of finite population proportions and their standard deviations. Finally, we check the consistency of computation using differen samples drawn from distinct iterates.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.4
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pp.153-159
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2012
For the construction of safe and clear urban environment, it is necessary that we identify the rubbish waste volume and we know the accuracy volume. In this paper, we proposed the algorithm computes the waste volume periodically for the way of waste repository standard. After stereo camera calibration, we obtained the point cloud on the surface of the object and took this as the input of the calculation algorithm of the object volume. We proposed the volume calculation algorithms based on the non-uniform triangular meshing methods and verified the validity of the algorithm through simulation and real experiments. The proposed algorithm can be used not only as the volume calculation of the waste repository but also as the general volume calculation of a three dimensional object.
Mai, Sy Hung;Tran, Viet-Linh;Nguyen, Duy-Duan;Nguyen, Viet Tiep;Thai, Duc-Kien
Steel and Composite Structures
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v.45
no.2
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pp.159-173
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2022
This paper proposes a hybrid machine-learning model, which is called DANN-IP, that combines a deep artificial neural network (DANN) and an interior-point (IP) algorithm in order to improve the prediction capacity on the patch loading resistance of steel plate girders. For this purpose, 394 steel plate girders that were subjected to patch loading were tested in order to construct the DANN-IP model. Firstly, several DANN models were developed in order to establish the relationship between the patch loading resistance and the web panel length, the web height, the web thickness, the flange width, the flange thickness, the applied load length, the web yield strength, and the flange yield strength of steel plate girders. Accordingly, the best DANN model was chosen based on three performance indices, which included the R^2, RMSE, and a20-index. The IP algorithm was then adopted to optimize the weights and biases of the DANN model in order to establish the hybrid DANN-IP model. The results obtained from the proposed DANN-IP model were compared with of the results from the DANN model and the existing empirical formulas. The comparison showed that the proposed DANN-IP model achieved the best accuracy with an R^2 of 0.996, an RMSE of 23.260 kN, and an a20-index of 0.891. Finally, a Graphical User Interface (GUI) tool was developed in order to effectively use the proposed DANN-IP model for practical applications.
In this article, a new method is introduced to improve the local search capability of meta-heuristic algorithms using the projection of the path on the border of constraints. In a mathematical point of view, the Gradient Projection Method is applied through a new approach, while the imposed limitations are removed. Accordingly, the gradient vector is replaced with a new meta-heuristic based vector. Besides, the active constraint identification algorithm, and the projection method are changed into less complex approaches. As a result, if a constraint is violated by an agent, a new path will be suggested to correct the direction of the agent's movement. The presented procedure includes three main steps: (1) the identification of the active constraint, (2) the neighboring point determination, and (3) the new direction and step length. Moreover, this method can be applied to some meta-heuristic algorithms. It increases the chance of convergence in the final phase of the search process, especially when the number of the violations of the constraints increases. The method is applied jointly with the authors' newly developed meta-heuristic algorithm, entitled Star Graph. The capability of the resulted hybrid method is examined using the optimal design of truss and frame structures. Eventually, the comparison of the results with other meta-heuristics of the literature shows that the hybrid method is successful in the global as well as local search.
Yoon, Andy Kyung-yong;Park, Ki-cheul;Park, Sang-min;Oh, Duck-kyo;Cho, Hye-young;Jang, Jung-hyuk;Son, Byounghee
Journal of Multimedia Information System
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v.6
no.2
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pp.91-98
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2019
Many researchers have attempted to recognize three-dimensional faces using feature points extracted from two-dimensional facial photographs. However, due to the limit of flat photographs, it is very difficult to recognize faces rotated more than 15 degrees from original feature points extracted from the photographs. As such, it is difficult to create an algorithm to recognize faces in multiple angles. In this paper, it is proposed a new algorithm to recognize three-dimensional face recognition based on feature points extracted from a flat photograph. This method divides into six feature point vector zones on the face. Then, the vector value is compressed and expanded according to the rotation angle of the face to recognize the feature points of the face in a three-dimensional form. For this purpose, the average of the compressibility and the expansion rate of the face data of 100 persons by angle and face zone were obtained, and the face angle was estimated by calculating the distance between the middle of the forehead and the tail of the eye. As a result, very improved recognition performance was obtained at 30 degrees of rotated face angle.
This paper proposes a maximum efficiency operation strategy for three-level T-type inverter in entire operation areas. The three-level T-type inverter has higher and lower efficiency areas compared with two-level inverter. The proposed strategy aims to operate in the maximum efficiency point for the low-voltage and low-power home appliances. The three-level T-type inverter is analyzed in detail, and the two operation mode selection strategy is developed. The proposed algorithm is verified by theoretical analysis and experimental results.
The increasing of wind power penetration level presents challenges in classical optimal reactive power dispatch (ORPD) which is usually formulated as a deterministic optimization problem. This paper proposes a two-stage stochastic programming model for ORPD by considering the uncertainties of wind speed and load in a specified time interval. To avoid the excessive operation, the schedule of compensators will be determined in the first-stage while accounting for the costs of adjusting the compensators (CACs). Under uncertainty effects, on-load tap changer (OLTC) and generator in the second-stage will compensate the mismatch caused by the first-stage decision. The objective of the proposed model is to minimize the sum of CACs and the expected energy loss. The stochastic behavior is formulated by three-point estimate method (TPEM) to convert the stochastic programming into equivalent deterministic problem. A hybrid Genetic Algorithm-Interior Point Method is utilized to solve this large-scale mixed-integer nonlinear stochastic problem. Two case studies on IEEE 14-bus and IEEE 118-bus system are provided to illustrate the effectiveness of the proposed method.
Scanning Laser Optical Tweezers(SLOT) is an optical instrument frequently employed on a microscope with laser being delivered through its various ports. In most SLOT systems, a mechanical tilt stage with a mirror on top is used to dynamically move the laser focal point in two-dimensions. The focal point acts as a tweezing spot, trapping nearby microscopic objects. By adding a mechanical translational stage with a lens, SLOT can be expanded to work in three-dimensions. When two mechanical stages operate together, the focal point can address a closed three-dimensional volume that we call a workspace. It would be advantageous to have a large workspace since it means one can trap and work on multiple objects without interruptions, such as translating the microscope stage. However, previous studies have paid less consideration of the volumetric size of the workspace. In this paper, we propose a new method for designing a SLOT such that its workspace is maximized through optimization. The proposed method utilizes a matrix based ray tracing method and genetic algorithm(GA). To demonstrate the performance of the proposed method, experimental results are shown.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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