To monitor the flood level under heavy rainfall and the scour at railroad bridge, the system, which can effectively collect, store and transmit the data, is developed and applied to the field. The results in this study are as follows. 1) Monitoring for water level and scour depth is well done in view of the recording velocity and the accuracy of data which are measured. 2) This system is based on the web, internet and it is able to collect the realtime data and to analyze the risk. 3) When water level excesses the limit of danger level of a river on which railroad bridge is located, or when scour depth and angle of inclination of pier is increased, the scenario for early warning signal which sends to managers at central traffic control and drivers of trains is automatically made. It is judged that this system secures the safety of railroad and protects lives of train passengers as the warning signal sends to running train in advance at risky situation of railroad bridge under heavy rainfall.
The purpose of this study is to understand what two models of SOLO taxonomy and van Hiele theory suggest and find out what relation there is between the category system of the SOLO taxonomy and the thinking level of the van Hiele theory. The van Hiele theory describes in line of ranking level so that it may increase the teaching effects by putting together a class, which takes into consideration the students thoughts. The SOLO taxonomy focused on the response mode of the students rather than the thinking level or the developmental stage of them to pursuit the method that can describe the students understanding in depth quality-wise. Although the SOLO taxonomy and the van Hiele model seem to have different form and character from outside in terms of their goals, a closer examination reveals that the two stances have much in common and that the models are complementary. Although the van Hiele placed more focus on the thoughts, because the conclusion was based on the students responses, the van Hiele theory can be interpreted within the structure identified in the SOLO model. In this study, we have tried to understand how the response structure form the SOLO taxonomy and the thinking level of the van Hiele theory are related, based on the studies of Pegg and Davery1998). If you briefly look at them, there are following corresponding relation between the SOLO taxonomy and the van Hiele theory. a) The relational level(R) in iconic moe is van Hiele level 1. b) The multisturctural level(M$_2$) in the second cycle of concrete-symbolic mode is van Hiel level 2. c) The relation level(R$_2$) in the second cycle of concrete-symbolic mode is van Hiele level 3. d) The unistructural level(U$_2$) in the second cycle of formal mode is van Hiele level 4. e) The postformal mode is van Hiele levle 5. Though it would be difficult to conclude that these correspondences were perfectly done, if you look at their relation, you can see that the learning process of the students were not carried out uniformly. Therefore, by studying the students response structure, using the SOLO taxonomy, and identifying the learning cycle and understand the geometrical concept more in depth.
Chen, Fen;Liu, Sheng;Peng, Zongju;Hu, Qingqing;Jiang, Gangyi;Yu, Mei
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권4호
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pp.1730-1747
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2018
Multi-view video plus depth (MVD) is a mainstream format of 3D scene representation in free viewpoint video systems. The advanced 3D extension of the high efficiency video coding (3D-HEVC) standard introduces new prediction tools to improve the coding performance of depth video. However, the depth video in 3D-HEVC is time consuming. To reduce the complexity of the depth video inter coding, we propose a fast coding unit (CU) size and mode decision algorithm. First, an off-line trained Bayesian model is built which the feature vector contains the depth levels of the corresponding spatial, temporal, and inter-component (texture-depth) neighboring largest CUs (LCUs). Then, the model is used to predict the depth level of the current LCU, and terminate the CU recursive splitting process. Finally, the CU mode search process is early terminated by making use of the mode correlation of spatial, inter-component (texture-depth), and inter-view neighboring CUs. Compared to the 3D-HEVC reference software HTM-10.0, the proposed algorithm reduces the encoding time of depth video and the total encoding time by 65.03% and 41.04% on average, respectively, with negligible quality degradation of the synthesized virtual view.
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.
All the radionuclides in high-level nuclear waste will decay to harmless levels eventually but for some radionuclides decay is so slow that their radiation remains dangerous for times on the order of tens or hundreds of thousands of years. At the present time, the most favorite disposal plan for high-level radioactive waste is a mined geological disposal in which canister enclosing stable solid form of radioactive waste is placed in mined cavities locating hundred meters below the surface. The chief hazard in such disposal is dissolution of radionuclides from the waste in the groundwater that will eventually carry the dissolved radionuclides to surface environments. The hazard from possible escape of the radionuclides through groundwater can be delayed by engineered and geologic barriers. The engineered barriers can become useless by unexpected geologic catastrophe such as volcanism, earthquake, and tectonic movement and by fraudulent work such as careless construction, improperly welded canisters within the first few decades or centuries. As a result, dangerously radioactive waste which is still intensively radioactive is directly exposed to attack by moving groundwater. All the more, it is almost impossible to control repositories for times more than 10,000 years. Therefore, naturally controlled geologic, barriers whose properties will not be changed within 10,000 years are important to guarantee the safety of repositories of high-level radioactive waste. In Sweden and France, the suitability of granite for the mined geological disposal of high-level waste has been studied intensively. According to the research in Sweden and France, granites has the following physio-chemical characteristics which can delay the transportation of radionuclide by groundwater. First, the permeabilities of granites decreases as the depth increases and is $10^{-8}{\sim}10^{-12}m/s$ at depth below 300 m. Second, groundwater at depth below 300 m has pH=7-9 and reducing condition (Eh=-0.1~0.4). This geochemical condition is desirable to prevent both canister and solid waste from corrosion. Third most radionuclides are not transported by low solubilities and some radionuclide with high solubility such as Cs and Sr are retarded by absorption of geologic media through which ground water flows. Therefore, if high-level waste is disposed at depth below 300 m in the granite body which has a low permeability and is geologically stable more than 10,000 years, the safety of repositories from the hazard due to radionuclide escape can guaranteed for more than 10,000 years.
In the coastal areas of Jeju Island, composed of volcanic rocks, saltwater intrusion occurs due to excessive pumping and geological characteristics. Groundwater level and electrical conductivity (EC) in multi-depth monitoring wells in coastal areas were characterized from 2005 to 2019. During the period of the lowest monthly precipitation, from November 2017 until February 2018, groundwater level decreased by 0.32-0.91 m. During the period of the highest monthly precipitation, from September 2019 until October 2019, groundwater level increased by 0.46-2.95 m. Groundwater level fluctuation between the dry and wet seasons ranged from 0.79 to 3.73 m (average 1.82 m) in the eastern area, from 0.47 to 6.57 m (average 2.55 m) in the western area, from 0.77 to 8.59 m (average 3.53 m) in the southern area, and from 1.06 to 12.36 m (average 5.92 m) in the northern area. In 2013, when the area experienced decreased annual precipitation, at some monitoring wells in the western area, the groundwater level decreased due to excessive groundwater pumping and saltwater intrusion. Based on EC values of 10,000 ㎲/cm or more, saltwater intrusion from the coastline was 10.2 km in the eastern area, 4.1 km in the western area, 5.8 km in the southern area, and 5.7 km in the northern area. Autocorrelation analysis of groundwater level revealed that the arithmetic mean of delay time was 0.43 months in the eastern area, 0.87 months in the northern area, 10.93 months in the southern area, and 17.02 months in the western area. Although a few monitoring wells were strongly influenced by nearby pumping wells, the cross-correlation function of the groundwater level was the highest with precipitation in most wells. The seasonal autoregressive integrated moving average model indicated that the groundwater level will decrease in most wells in the western area and decrease or increase in different wells in the eastern area.
The purpose of this study was to classify side somatotypes of the trunk by analysing photographic data. Then their distribution according to the age groups was studied. The subjects were 315 females of 18 to 49 year-old. Thirty one photographic measurements were taken to each subject. The factors affecting the side somatotype of the trunk were obtained by principal component analysis, vertical size, posterior/anterior depth and neck posture. The side somatotypes of the trunk were classified into 4 types and their differences were shown by analysing photographic data. The side silhouettes of 4 types were compared with balanced type. By suggesting the canonical discriminant function with the unstandardized canonical coefficient, individual somatotype of the trunk could be discriminated from the photographic data of anterior neck height, anterior waist height, posterior waist depth, buttock height, and anterior depth at the level of back protrusion. The frequency distribution of the side somatotypes of the trunk according to the age groups could be applied for clothing construction and the rate of clothing production.
For 3D display applications, auto-stereoscopic display methods that can provide 3D images without glasses have been actively developed. This paper is concerned with developing a display system for elemental images of real space using integral imaging. Unlike the conventional method, which reduces a color image to the level as much as a generated depth image does, we have minimized original color image data loss by generating an enlarged depth image with interpolation methods. Our method was efficiently implemented by applying a GPU parallel processing technique with OpenCL to rapidly generate a large amount of elemental image data. We also obtained experimental results for displaying higher quality integral imaging rather than one generated by previous methods.
In this paper, an extraction of depth intonation in pattern using neural network is presented. All the 3D images represent the depth information in grey pixels. This pixels which have analog values translated digital values. Because of the noise and distortion in pattern, we use the normalization in learning and recalling the patterns. Our method has eight direction vectors and slopes for pattern. Also, we use potential to obtain the mean slope and direction vectors of given 3D patches. The higher level of deduction finding the global depth information is also carried out by using neural network.
The depth of sewers in residential complexes was determined to prevent the separated sewers from misconnection between storm sewer and sanitary sewer, and from the submersion of the basement by minimizing the phenomenon of backwater when it rains. In residential complexes, main causes of the submersion were the misconnection of sewers, rising of the backwater level at outfall in sewer system, poor maintenance of sewers, and lacking in their cross section. Minimum depth of sewers should be over 1.2~1.5m. According to the economic analysis, the depth of 1.5m~3.0m was appropriate for minimizing the submersion of basements and for making the disposal of domestic wastewater more easily.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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