The accident statistics use the data from police accident reports and statistics. Although the official accident statistics are useful, they provide very limited information about how accidents occur, the cause of the accident and the injury mechanisms. This limitations could be overcome by carrying out the in-depth accident study and analysing investigations, collecting more detailed information. Meanwhile a net of in-depth investigation teams are operating worldwide, such as NASS (National Accident Sampling System) and CIREN (Crash Injury Research and Engineering Network) in US, OTS (On the spot investigation) in UK. In this study, the database structure and variables of Korea in-depth accidents investigation system would be proposed through considering the database structure of GIDAS (Germany In-Depth Accidents Study). GIDAS is one of the best system on the in-depth accident study system in the world. GIDAS was established in 1999 as a cooperation project between Federal Highway Research Institute of Germany (BASt) and research association on automotive engineering of German Car Industry(FAT). The iGLAD (Initiative for the Global Harmonization of Accident Data) was also considered to introduce into the database variables of Korea in-depth accident study. Current police reports were compared with GIDAS and iGLAD. To collaborate of the Worldwide in-depth accident data, this paper proposed that the database of Korea in-depth accident study would be introduced the structure of GIDAS and the core variables of iGLAD. Harmonization of the structures and core variables of Korea in-depth accident study will be better than the making unique ones. The database structure and core variables of KIDAS(Korea In-Depth Accident Study) introduced of GIDAS and iGLAD.
This study collected the latest 30-year (1976~2005) continuous rainfall data hourly recorded at 61 meterological observatories in Korea, and the continuous rainfall data was divided into individual rainfall events. In addition, distribution charts of average rainfall event-depth were created to facilitate the application to the overflow risk-based design of detention storage basin. This study shows that 4 hour is appropriate for SST (storm separation time) to separate individual rainfall events from the continuous rainfall data, and the one-parameter exponential distribution is suitable for the frequency distribution of rainfall event depths for the domestic rainfall data. The analysis of the domestic rainfall data using SST of 4 hour showed that the individual rainfall event was 1380 to 2031 times, the average rainfall event-depth was 19.1 to 32.4mm, and ranged between 0.877 and 0.926. Distribution charts of average rainfall event-depth were created for 4hour and 6 hour of SST, respectively. The inland Gyeongsangbuk-do, Western coastal area and inland of Jeollabuk-do had relatively lower average rainfall event-depth, whereas Southern coastal area, such as Namhae, Yeosu, and Jeju-do had relatively higher average rainfall event-depth.
다시점 비디오는 카메라 수만큼의 컬러영상들과 깊이 영상들이 존재하므로 막대한 양의 데이터를 갖게 되어서, 그 양을 줄이는 새로운 압축 기술 개발이 필수적이다. 최근 계층적 깊이 영상(Layered Depth Image : LDI)의 개념을 이용하여 깊이 정보를 포함하는 다시점 비디오를 효과적으로 압축 부호화하는 기술이 주목 받고 있다. 이 방법은 여러 시점의 깊이 정보와 워핑(warping) 함수를 사용하여 다시점의 컬러와 깊이 영상을 합성하여 하나의 데이터 구조를 만드는 방법이다. 본 논문에서는 계층적 깊이 영상에서 실제 거리를 이용하고 오버랩(overlap) 문제를 해결하고 그리고 컬러 변환을 기반으로 복원을 위해서 추가되는 데이터의 양을 감소시켜 압축 성능을 향상시키는 방법을 제안하였다.
한국정보디스플레이학회 2007년도 7th International Meeting on Information Display 제7권2호
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pp.1504-1507
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2007
Depth data for is very important data for 3D display. Disparity and depth data makes users to feel 3D effect. We used stereo camera to measure depth and made fast algorithm to get in real time. This vision system can be substituted for expensive laser system.
Two types of regularization method (singular system and HMP approaches) for generating depth-concentration profiles from angle-resolved XPS data were evaluated. Both approaches showed qualitatively similar results although they employed different numerical algorithms. The application of the regularization method to simulated data demonhstrates its excellent utility for the complex depth profile system . It includes the stable restoration of depth-concentration profiles from the data with considerable random error and the self choice of smoothing parameter that is imperative for the successful application of the regularization method. The self choice of smoothing parameter is based on generalized cross-validation method which lets the data themselves choose the optimal value of the parameter.
This study was attempted to provide some fundamental data for safety structrural design of biological production facility. Wind load and snow load, acting on agricultural structures is working more sensitive than any other load. Therefore, wind speed and snow depth according to return periods for design load estimation were calculated by frequency analysis using the weather data(maximum instantaneous wind speed, maximum wind speed, maximum depth of snow cover and fall) of 68 regions in Korea. Equations for estimating maximum instantaneous wind speed with maximum wind speed were developed for all, inland and seaside regions. The results were about the same as the current eqution in general. Design wind speed and snow depth according to return periods were calculated and Local design wind load and snow load depending on return periods were presented together with iso-wind speed and iso-snow depth maps. The calculated design snow depth by maximum depth of snow cover were higher than design snow depth by maximum depth of snow fall. Considering wind speed and snow depth, protected cultivation is very difficult in Ullungdo, Gangwon seaside and contiguity inland regions, and strong structural design is needed in the west-south seaside against wind speed, and structure design of biological production facility in these regions need special consideration.
Corrosion of rebar is one of the major deteriorating mechanisms that affect the durability of reinforced concrete (RC) structures. The increase in CO2 concentration in the atmosphere leads to early carbonation and deterioration due to corrosion in RC structures. In the present study, an attempt has been made to modify the existing carbonation depth prediction empirical model. The modified empirical model is verified from the carbonation data collected from selected RC structures of CSIR-SERC campus, Chennai and carbonation data available from the reported literature on in-situ RC structures. Attempt also made to study the carbonation depth in the laboratory specimens using oxygen permeability index (OPI) test. The carbonation depth measured from RC structures and laboratory specimens are compared with estimated carbonation depth obtained from OPI test data. The modified empirical model shows good correlation with measured carbonation depth from the identified RC structures and the reported RC structures from the literature. The carbonation depth estimated from OPI values for both in-situ and laboratory specimens show lesser percentage of error compared to measured carbonation depth. From the present investigation it can be said that the OPI test is the suitable test method for both new and existing RC structures and laboratory RC specimens.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권10호
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pp.4968-4986
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2017
In this paper, we primarily address the difficulty of automatic generation of a plausible depth map from a single image in an unstructured environment. The aim is to extrapolate a depth map with a more correct, rich, and distinct depth order, which is both quantitatively accurate as well as visually pleasing. Our technique, which is fundamentally based on a preexisting DepthTransfer algorithm, transfers depth information at the level of superpixels. This occurs within a framework that replaces a pixel basis with one of instance-based learning. A vital superpixels feature enhancing matching precision is posterior incorporation of predictive semantic labels into the depth extraction procedure. Finally, a modified Cross Bilateral Filter is leveraged to augment the final depth field. For training and evaluation, experiments were conducted using the Make3D Range Image Dataset and vividly demonstrate that this depth estimation method outperforms state-of-the-art methods for the correlation coefficient metric, mean log10 error and root mean squared error, and achieves comparable performance for the average relative error metric in both efficacy and computational efficiency. This approach can be utilized to automatically convert 2D images into stereo for 3D visualization, producing anaglyph images that are visually superior in realism and simultaneously more immersive.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제19권2호
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pp.463-473
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2008
In this study, we measure damage depth and calculate effective impact speed in case of rear-end collision using real car insurance data. We study the relationship between demage depth and effective impact speed, and present statistical model for these two variables. In our real data study, 3-degree polynomial equation model is better fit to effective impact speed and demage depth than the simple linear model that are estimated in previous other studies. Damage depth is a major factor to see the extent of impact in a car collision, and by using this equation, it is possible to evaluate the severity of driver's injury.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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