Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.51
no.3
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pp.203-211
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2014
To raise the industrial competitiveness in the field of ship-building, it is crucially important that the yard should use production facilities and working space effectively. Among the related works, the management of tremendous blocks' number, the limited area of assembly shops and inefficient personnel and facility management still need to be improved in terms of being exposed to a lot of problems. To settle down these conundrums, the various strategies of block arrangement on the assembly floors have been recently presented and in the results, have increasingly began to be utilized in practice. However, it is a wonder that the sampled or approximated block shapes which usually are standardized projections or the geometrically convex contour only have been prevailed until now. In this study, all parts including the panel, stiffeners, outer shells, and all kinds of outfitting equipment are first extracted using the Volume Primitive plug-in module from the ship customized CAD system and then, the presented system constructs a simpler and more compact ship data structure and finally generates the novel projected contours for the block arrangement system using the adaptive concave hull algorithm.
This paper presents an optimum mixture design method for proportioning a concrete. In the proposed method, the search space is constrained as the domain defined by the minimal convex region of a database, instead of the available range of each component and the ratio composed of several components. The model for defining the search space which is expressed by the effective region is proposed. The effective region model evaluates whether a mix-proportion is effective on processing for optimization, yielding highly reliable results. Three concepts are adopted to realize the proposed methodology: A genetic algorithm for the optimization; an artificial neural network for predicting material properties; and a convex hull for evaluating the effective region. And then, it was applied to an optimization problem wherein the minimum cost should be obtained under a given strength requirement. Experimental test results show that the mix-proportion obtained from the proposed methodology using convex hulls is found to be more accurate and feasible than that obtained from a general optimum technique that does not consider this aspect.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.46
no.6
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pp.675-687
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2009
In general, the forming process of the curved hull plates consists of sub tasks, such as roll bending, line heating, and triangle heating. In order to complement the automated curved hull forming system, it is necessary to develop an algorithm to classify the curved hull plates of a ship into standard shapes with respect to the techniques of forming task, such as the roll bending, the line heating, and the triangle heating. In this paper, the curved hull plates are classified by four standard shapes and the combination of them, or saddle, convex, flat, cylindrical shape, and the combination of them, that are related to the forming tasks necessary to form the shapes. In preprocessing, the Gaussian curvature and the mean curvature at the mid-point of a mesh of modeling surface by Coon's patch are calculated. Then the nearest neighbor method to classify the input plate type is applied. Tests to verify the developed algorithm with sample plates of a real ship data have been performed.
In this paper, we present a new approach to detect and recognize human face in the image from vision camera equipped on the mobile robot platform. Due to the mobility of camera platform, obtained facial image is small and pose-various. For this condition, new algorithm should cope with these constraints and can detect and recognize face in nearly real time. In detection step, ‘coarse to fine’ detection strategy is used. Firstly, region boundary including face is roughly located by dual ellipse templates of facial color and on this region, the locations of three main facial features- two eyes and mouth-are estimated. For this, simplified facial feature maps using characteristic chrominance are made out and candidate pixels are segmented as eye or mouth pixels group. These candidate facial features are verified whether the length and orientation of feature pairs are suitable for face geometry. In recognition step, pseudo-convex hull area of gray face image is defined which area includes feature triangle connecting two eyes and mouth. And random lattice line set are composed and laid on this convex hull area, and then 2D appearance of this area is represented. From these procedures, facial information of detected face is obtained and face DB images are similarly processed for each person class. Based on facial information of these areas, distance measure of match of lattice lines is calculated and face image is recognized using this measure as a classifier. This proposed detection and recognition algorithms overcome the constraints of previous approach [15], make real-time face detection and recognition possible, and guarantee the correct recognition irregardless of some pose variation of face. The usefulness at mobile robot application is demonstrated.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.12
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pp.1853-1858
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2021
O-rings fill the gaps between mechanical parts. Until now, the sorting of defective products has been performed visually and manually, so classification errors often occur. Therefore, a camera-based defect classification system without human intervention is required. However, a binarization process is required to separate the required region from the background in the camera input image. In this paper, an adaptive binarization technique that considers the surrounding pixel values is applied to solve the problem that single-threshold binarization is difficult to apply due to factors such as changes in ambient lighting or reflections. In addition, the convex hull technique is also applied to compensate for the missing pixel part. And the learning model to be applied to the separated region applies the residual error-based deep learning neural network model, which is advantageous when the defective characteristic is non-linear. It is suggested that the proposed system through experiments can be applied to the automation of O-ring defect detection.
In the present paper we introduce a new subclass of analytic functions in the unit disc defined by convolution $(f_{\mu})^{(-1)}*f(z)$; where $$f_{\mu}=(1-{\mu})z_2F_1(a,b;c;z)+{\mu}z(z_2F_1(a,b;c;z))^{\prime}$$. Several interesting properties of the class and integral preserving properties of the subclasses are also considered.
Suppose that M is a strictly convex hypersurface in the (n + 1)-dimensional Euclidean space 𝔼n+1 with the origin o in its convex side and with the outward unit normal N. For a fixed point p ∈ M and a positive constant t, we put 𝚽t the hyperplane parallel to the tangent hyperplane 𝚽 at p and passing through the point q = p - tN(p). We consider the region cut from M by the parallel hyperplane 𝚽t, and denote by Ip(t) the (n + 1)-dimensional volume of the convex hull of the region and the origin o. Then Schneider's characterization theorem for ellipsoids states that among centrally symmetric, strictly convex and closed surfaces in the 3-dimensional Euclidean space 𝔼3, the ellipsoids are the only ones satisfying Ip(t) = 𝜙(p)t, where 𝜙 is a function defined on M. Recently, the characterization theorem was extended to centrally symmetric, strictly convex and closed hypersurfaces in 𝔼n+1 satisfying for a constant 𝛽, Ip(t) = 𝜙(p)t𝛽. In this paper, we study the volume Ip(t) of a strictly convex and complete hypersurface in 𝔼n+1 with the origin o in its convex side. As a result, first of all we extend the characterization theorem to strictly convex and closed (not necessarily centrally symmetric) hypersurfaces in 𝔼n+1 satisfying Ip(t) = 𝜙(p)t𝛽. After that we generalize the characterization theorem to strictly convex and complete (not necessarily closed) hypersurfaces in 𝔼n+1 satisfying Ip(t) = 𝜙(p)t𝛽.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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v.11
no.1
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pp.202-210
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2019
The obstacles modeling is a fundamental and significant issue for path planning and automatic navigation of Unmanned Surface Vehicle (USV). In this study, we propose a novel obstacles modeling method based on high resolution satellite images. It involves two main steps: extraction of obstacle features and construction of convex hulls. To extract the obstacle features, a series of operations such as sea-land segmentation, obstacles details enhancement, and morphological transformations are applied. Furthermore, an efficient algorithm is proposed to mask the obstacles into convex hulls, which mainly includes the cluster analysis of obstacles area and the determination rules of edge points. Experimental results demonstrate that the models achieved by the proposed method and the manual have high similarity. As an application, the model is used to find the optimal path for USV. The study shows that the obstacles modeling method is feasible, and it can be applied to USV path planning.
In this paper we study when a sign pattern matrix A and a sign pattern vector b have the property that the convex hull of the columns of each matrix with sign pattern A contains a vector with sign pattern b. This study generalizes the notion of sign central matrices.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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