PURPOSES : Ambiguous decision on whether rural or urban area for road design can increase the construction cost and restrict the land use of surrounding area. However, administrative classification on rural and urban area is not directly related to road design because of this classification is not based on the engineering viewpoint, so method which can explain the road design context is required. METHODS : Method which enables to identify the area for road design is suggested based on the deceleration expected to be experienced by drivers who use the road section concerned. Deceleration rate corresponding to the area such as rural or urban suggested in Road Design Guideline is used as the criteria to identify the area by comparing this value with the estimated deceleration rate at the road section concerned. Speed profile method is utilized to derive the deceleration rate, and speed estimation way for reflecting both road geometry and intersection is suggested using stopping sight distance concept. RESULTS : The procedure of the method application is suggested, and the design example utilizing the method is provided. CONCLUSIONS : The method is expected to be used to identify the area for road design with engineering viewpoint, and design consistency among the roads with similar driving environment can be made.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.51
no.3
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pp.53-62
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2009
This study was carried out to select optimal probability distribution based on design accumulated monthly mean inflow from the viewpoint of drought by Gamma (GAM), Generalized extreme value (GEV), Generalized logistic (GLO), Generalized normal (GNO), Generalized pareto (GPA), Gumbel (GUM), Normal (NOR), Pearson type 3 (PT3), Wakeby (WAK) and Kappa (KAP) distributions for the observed accumulative monthly mean inflow of Chungjudam. L-moment ratio was calculated using observed accumulative monthly mean inflow. Parameters of 10 probability distributions were estimated by the method of L-moments with the observed accumulated monthly mean inflow. Design accumulated monthly mean inflows obtained by the method of L-moments using different methods for plotting positions formulas in the 10 probability distributions were compared by relative mean error (RME) and relative absolute error (RAE) respectively. It has shown that the design accumulative monthly mean inflow derived by the method of L-moments using Weibull plotting position formula in WAK and KAP distributions were much closer to those of the observed accumulative monthly mean inflow in comparison with those obtained by the method of L-moment with the different formulas for plotting positions in other distributions from the viewpoint of RME and RAE.
This study investigated composition elements and estimation of image in lobby from user viewpoint that is the central space of local cultural institution, and spectator mainly utilizes. Progress process of study develops investigation device including literature investigation, professional panel and lobby space image measurement tool through on-the-spot probe and, executed supporting research to spectator. As the result of the study, first, lobby space image exerts absolute effect to local cultural institution image-building, and is grasped on constituent that floor, ceiling, entrance and lighting and decoration is important in image-building of lobby space. Second, the image of the important lobby space was grasped in order of convenient image(M = 3.98) bright image(M = 3.87), and cozy image(M = 3.80). Third, the results on investigating semantic structure of the lobby image, emotional factor, styling factor, spatial factor, and peculiar factor are composed of important factors that decides image of lobby space. Fourth, as the result of image analysis for lobby space, the degree of satisfaction for the local cultural institution was entirely low against the importance. In particular, the image for convenience, individuality, locality and dignity was not sufficient in all the three places. Therefore, lobby design of local cultural institution shall also suggest more various lobby space image from culture oriented viewpoint.
This paper proposes a multi-view Wyner-Ziv Video coding scheme based on spatio-temporal adaptive estimation. The proposed algorithm is designed to search for a better estimated block with joint bi-directional motion estimation by introducing weights between temporal and spatial directions, and by classifying effectively the region of interest blocks, which is based on the edge detection and the synthesis, and by selecting the reference estimation block from the effective motion vector analysis. The proposed algorithm exploits the information of a single frame viewpoint and adjacent frame viewpoints, simultaneously and then generates adaptively side information in a variety of closure, and reflection regions to have a better performance. Through several simulations with multi-view video sequences, it is shown that the proposed algorithm performs visual quality improvement as well as bit-rate reduction, compared to the conventional methods.
Kim, Dong-Hyun;Lee, Jae-Hoon;Song, Jong-In;Chung, Wonzoo
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.28
no.8
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pp.619-627
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2017
MIMO(Multi-Input Multi-Output) radar is an emerging radar technology for its numerous advantages. However, in the electric warfare viewpoint, MIMO radar is a new developed radar technology for that existing parameter estimation cannot applied and a new radar parameter estimation based on the characteristics of MIMO radar is desired. In this paper, we propose a blind estimation scheme for the number of orthogonal waveforms of a uniform linear array(ULA) MIMO radar using minimum two electronic sensors.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.19
no.1
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pp.9-17
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2024
It is widely recognized that for 3D human pose estimation (HPE), dataset acquisition is expensive and the effectiveness of augmentation techniques of conventional visual recognition tasks is limited. We address these difficulties by presenting a simple but effective method that augments input images in terms of viewpoints when training a 3D human pose estimation (HPE) model. Our intuition is that meaningful variants of the input images for HPE could be obtained by viewing a human instance in the images from an arbitrary viewpoint different from that in the original images. The core idea is to synthesize new images that have self-occlusion and thus are difficult to predict at different viewpoints even with the same pose of the original example. We incorporate this idea into the training procedure of the 3D HPE model as an augmentation stage of the input samples. We show that a strategy for augmenting the synthesized example should be carefully designed in terms of the frequency of performing the augmentation and the selection of viewpoints for synthesizing the samples. To this end, we propose a new metric to measure the prediction difficulty of input images for 3D HPE in terms of the distance between corresponding keypoints on both sides of a human body. Extensive exploration of the space of augmentation probability choices and example selection according to the proposed distance metric leads to a performance gain of up to 6.2% on Human3.6M, the well-known pose estimation dataset.
Recently, many 3D contents have been produced through the multiview camera system. In this system, since a difference of the viewpoint between color and depth cameras is inevitable, the camera parameter plays the important role to adjust the viewpoint as a preprocessing step. The conventional camera calibration method is inconvenient to users since we need to choose pattern features manually after capturing a planar chessboard with various poses. Therefore, we propose a semi-auto camera calibration method using a circular sampling and an homography estimation. Firstly, The proposed method extracts the candidates of the pattern features from the images by FAST corner detector. Next, we reduce the amount of the candidates by the circular sampling and obtain the complete point cloud by the homography estimation. Lastly, we compute the accurate position having the sub-pixel accuracy of the pattern features by the approximation of the hyper parabola surface. We investigated which factor affects the result of the pattern feature detection at each step. Compared to the conventional method, we found the proposed method released the inconvenience of the manual operation but maintained the accuracy of the camera parameters.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.43
no.2
s.308
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pp.11-19
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2006
In this paper, we propose a method to estimate camera extrinsic parameter based on projective and permutation invariance point features. Because feature informations in previous research is variant to c.:men viewpoint, extraction of correspondent point is difficult. Therefore, in this paper, we propose the extracting method of invariant point features, and new matching method using similarity evaluation function and Graham search method for reducing time complexity and finding correspondent points accurately. In the calculation of camera extrinsic parameter stage, we also propose two-stage motion parameter estimation method for enhancing convergent degree of LM algorithm. In the experiment, we compare and analyse the proposed method with existing method by using various indoor images to demonstrate the superiority of the proposed algorithms.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.65
no.6
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pp.1070-1079
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2016
In this paper, the design of recursive radial basis function neural networks based on incremental fuzzy c-means is introduced for processing the big data. Radial basis function neural networks consist of condition, conclusion and inference phase. Gaussian function is generally used as the activation function of the condition phase, but in this study, incremental fuzzy clustering is considered for the activation function of radial basis function neural networks, which could effectively do big data processing. In the conclusion phase, the connection weights of networks are given as the linear function. And then the connection weights are calculated by recursive least square estimation. In the inference phase, a final output is obtained by fuzzy inference method. Machine Learning datasets are employed to demonstrate the superiority of the proposed classifier, and their results are described from the viewpoint of the algorithm complexity and performance index.
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.32
no.2
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pp.132-147
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1996
The optimal design of floating type fisheries facilities in the open sea is demanded considering with the severe hydrodynamic forces on floating body, mooring tension and holding force of anchor. For conserving the facilities in most effective state, design and selection of anchor system is one of the most important fundamental subject. To enhance the design procedure of anchor system the holding forces of anchor are investigated by the hydraulic model test and are compared with the typical conventional results for various anchors. Applicability of previous estimation methods of holding force are checked and holding mechanism of anchor is discussed. Using the results a new computational concept of holding force is suggested considering mainly the effects of passive soil pressure (resistance), steady soil pressure, and surface friction etc. The new estimation method is proved as a feasible one by comparing the results of hydraulic model experiments. Applicability of various anchors to the anchor system on open sea fisheries structures is comprehensively reviewed using the present model tests and previous study results in the viewpoint of economy, construction and stability etc. Using the results, fundamental anchoring system design procedures are suggested to apply huge marine ranching complex with increase of the holding capacity of anchor under the optimum cost.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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