In this paper, the applicability of a 1900mm-deep concrete-filled U-shaped composite beam to composite ordinary moment frames (C-OMFs) was investigated based on existing test results from smaller-sized specimens and supplemental numerical studies since full-scale seismic testing of such a huge sized beam is practically impossible. The key issue was the web local buckling of concrete-filled U section under negative bending. Based on 13 existing test results compiled, the relationship between web slenderness and story drift capacity was obtained. From this relationship, a 1900mm-deep mega beam, fabricated with 25mm-thick plate was expected to experience the web local buckling at 2% story drift and eventually reach a story drift over 3%, thus much exceeding the requirements of C-OMFs. The limiting width to thickness ratio according to the 2010 AISC Specification was shown to be conservative for U section webs of this study. The test-validated supplemental nonlinear finite element analysis was also conducted to further investigate the effects of the horizontal stiffeners (used to tie two webs of a U section) on web local buckling and flexural strength. First, it is shown that the nominal plastic moment under negative bending can be developed without using the horizontal stiffeners, although the presence of the stiffeners can delay the occurrence of web local buckling and restrain its propagation. Considering all these, it is concluded that the 1900mm-deep concrete-filled U-shaped composite beam investigated can be conservatively applied to C-OMFs. Finally, some useful recommendations for the arrangement and design of the horizontal stiffeners are also recommended based on the numerical results.
In this paper, we propose a moving object detection and tracking algorithm based on multi-frame feature point tracking information to reduce false positives. However, there are problems of detection error and tracking speed in existing studies. In order to compensate for this, we first calculate the corner feature points and the optical flow of multiple frames for camera movement compensation and object tracking. Next, the tracking error of the optical flow is reduced by the multi-frame forward-backward tracking, and the traced feature points are divided into the background and the moving object candidate based on homography and RANSAC algorithm for camera movement compensation. Among the transformed corner feature points, the outlier points removed by the RANSAC are clustered and the outlier cluster of a certain size is classified as the moving object candidate. Objects classified as moving object candidates are tracked according to label tracking based data association analysis. In this paper, we prove that the proposed algorithm improves both precision and recall compared with existing algorithms by using quadrotor image - based detection and tracking performance experiments.
In the 1994 Northridge earthquake, connection damage initiated from the beam bottom flange was prevalent. The presence of a concrete slab and resulting composite action was speculated as one of the critical causes of the prevalent bottom flange fracture. In this study, four seismic retrofit schemes are proposed in order to salvage welded steel moment connections with composite floor slabs in existing steel moment frames. Because top flange modification of existing beams is not feasible due to the presence of a concrete floor slab, three schemes of bottom flange modification by using welded triangular or straight haunches or RBS(reduced beam section), and beam web strengthening by attaching heavy shear tab were cyclically tested and analyzed. Test results of this study show that haunch and web-strengthened specimens can eliminate the detrimental effect caused by composite action and ensure excellent connection plastic rotation exceeding 5% rad. Design recommendations for each retrofit scheme together with supplemental numerical studies are also presented.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.48
no.9
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pp.22-30
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2011
Recently, the rising demand for intelligent video surveillance system leads to high-performance face recognition systems. The solution for low-resolution images acquired by a long-distance camera is required to overcome the distance limits of the existing face recognition systems. For that reason, this paper proposes a hardware design of an image resolution enhancement algorithm for real-time intelligent video surveillance systems. The algorithm is synthesizing a high-resolution face image from an input low-resolution image, with the help of a large collection of other high-resolution face images, called training set. When we checked the performance of the algorithm at 32bit RISC micro-processor, the entire operation took about 25 sec, which is inappropriate for real-time target applications. Based on the result, we implemented the hardware module and verified it using Xilinx Virtex-4 and ARM9-based embedded processor(S3C2440A). The designed hardware can complete the whole operation within 33 msec, so it can deal with 30 frames per second. We expect that the proposed hardware could be one of the solutions not only for real-time processing at the embedded environment, but also for an easy integration with existing face recognition system.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.44
no.1
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pp.26-39
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2007
In recent years, rate control is an important technique in real time video communication applications using H.264/AVC. Many existing rate control algorithms employ the quadratic rate-distortion model, which is determine the target bits for each P frame. In this paper, a new rate control algorithm for transmission of H.264/AVC video bit stream through CBR(Constant Bit Rate) channel is proposed. The proposed algorithm predicts an adaptive QP(Quantization Parameter) for improving video distortion, due to high motion and abruptly scene change, which target bit rate and MAD(Mean of Absolute Difference) for current frame considering image complexity variance between previous and current frames. Additionally, it uses frame skip technique to maintain bit stream within a manageable range and protect buffer from overflow or underflow. Experimental results show that the proposed method gives a quality improvement of about 0.5dB when compared to previous rate control algorithm. Also our proposed algorithm encodes the video sequences with less frame skipping compared to the existing rate control for H.264/AVC.
Though background subtraction has been widely studied for last decades, it is still a poorly solved problem especially when it meets real environments. In this paper, we first address some common problems for background subtraction that occur in real environments and then those problems are resolved by improving an existing GMM-based background modeling method. First, to achieve low computations, fixed point operations are used. Because background model usually does not require high precision of variables, we can reduce the computation time while maintaining its accuracy by adopting fixed point operations rather than floating point operations. Secondly, to avoid erroneous backgrounds that are induced by high pedestrian traffic, static levels of pixels are examined using shot-time statistics of pixel history. By using a lower learning rate for non-static pixels, we can preserve valid backgrounds even for busy scenes where foregrounds dominate. Finally, to adapt rapid illumination changes, we estimated the intensity change between two consecutive frames as a linear transform and compensated learned background models according to the estimated transform. By applying the fixed point operation to existing GMM-based method, it was able to reduce the computation time to about 30% of the original processing time. Also, experiments on a real video with high pedestrian traffic showed that our proposed method improves the previous background modeling methods by 20% in detection rate and 5~10% in false alarm rate.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.30
no.1C
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pp.44-53
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2005
In this paper, a improved moving object detection algorithm for stable performance of surveillance system in case of iterative moving in limited area and rapidly illuminance change in background scene is proposed. The proposed algorithm is that background scenes are sampled for initializing background image then the sampled fames are divided by block and sum of graylevel value for each block pixel was calculated, respectively. The initialization of background image is that background frame is respectively reconstructed with selecting only the maximum graylevel value and the minimum graylevel value of blocks located at same position between adjacent frames, then reference images of background are set by the reconstructed background images. Moving object detecting is that the current image frame is divided by block then sum of graylevel value for each block pixel is calculated. If the calculated value is out of graylevel range of the initialized two reference images, it is decided with moving objects block, otherwise it is decided background. The evaluated results is that the error rate of the proposed method is less than the error rate of the existing methods from $0.01{\%}$ to $20.33{\%}$ and the detection rate of the proposed method is better than the existing methods from $0.17{\%}\;to\;22.83{\%}$.
Kim, Hakcheol;Shin, Dongwoo;Cha, Heesung;Kim, Kyungrai
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.16
no.6
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pp.101-111
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2015
The modular construction method has been getting more attention followed by global eco-friendly trend as the domestic construction industry has focused more on remodeling and extension work. The modular construction method is an industrialized construction system which is not likely as the existing construction method it manufactures more than 70% modules at the factory then assembling can be completed in a short amount of time on site. The modular construction method has various strengths; shortening of construction period by on-site work decrease, weight pressure reduction by usage of light steel frames and cost saving by repetitive manufacturing. However, it is currently not expanded due to the existing commercialized construction method. Therefore, this research is in order to help the related authorities make decisions to select the construction method and motivate expansion of modular construction method which can be utilized effectively in the extension works. The intention of this research is to stress differentiation from other construction methods in construction period, construction expenses, labor and forces by comparing and analyzing actual cases, to inform competitiveness of modular construction method by concrete effect analysis and to support adoption of the modular construction method into the domestic industry.
In this paper, we propose a measurement technique of indoor location based on markerless applicable to AR. The proposed technique has the following originality. The first is to extract feature points and use them to generate local patches to enable faster computation by learning and using only local patches that are more useful than the surroundings without learning the entire image. Second, learning is performed through deep learning using the convolution neural network structure to improve accuracy by reducing the error rate. Third, unlike the existing feature point matching technique, it enables indoor location measurement including left and right movement. Fourth, since the indoor location is newly measured every frame, errors occurring in the front side during movement are prevented from accumulating. Therefore, it has the advantage that the error between the final arrival point and the predicted indoor location does not increase even if the moving distance increases. As a result of the experiment conducted to evaluate the time required and accuracy of the measurement technique of indoor location based on markerless applicable to AR proposed in this paper, the difference between the actual indoor location and the measured indoor location is an average of 12.8cm and a maximum of 21.2cm. As measured, the indoor location measurement accuracy was better than that of the existing IEEE paper. In addition, it was determined that it was possible to measure the user's indoor location in real time by displaying the measured result at 20 frames per second.
Many TV viewers use mainly portal sites in order to retrieve information related to broadcast while watching TV. However retrieving information that people wanted needs a lot of time to retrieve the information because current internet presents too much information which is not required. Consequentially, this process can't satisfy users who want to consume information immediately. Interactive video is being actively investigated to solve this problem. An interactive video provides clickable objects, areas or hotspots to interact with users. When users click object on the interactive video, they can see additional information, related to video, instantly. The following shows the three basic procedures to make an interactive video using interactive video authoring tool: (1) Create an augmented object; (2) Set an object's area and time to be displayed on the video; (3) Set an interactive action which is related to pages or hyperlink; However users who use existing authoring tools such as Popcorn Maker and Zentrick spend a lot of time in step (2). If users use wireWAX then they can save sufficient time to set object's location and time to be displayed because wireWAX uses vision based annotation method. But they need to wait for time to detect and track object. Therefore, it is required to reduce the process time in step (2) using benefits of manual annotation method and vision-based annotation method effectively. This paper proposes a novel annotation method allows annotator to easily annotate based on face area. For proposing new annotation method, this paper presents two steps: pre-processing step and annotation step. The pre-processing is necessary because system detects shots for users who want to find contents of video easily. Pre-processing step is as follow: 1) Extract shots using color histogram based shot boundary detection method from frames of video; 2) Make shot clusters using similarities of shots and aligns as shot sequences; and 3) Detect and track faces from all shots of shot sequence metadata and save into the shot sequence metadata with each shot. After pre-processing, user can annotates object as follow: 1) Annotator selects a shot sequence, and then selects keyframe of shot in the shot sequence; 2) Annotator annotates objects on the relative position of the actor's face on the selected keyframe. Then same objects will be annotated automatically until the end of shot sequence which has detected face area; and 3) User assigns additional information to the annotated object. In addition, this paper designs the feedback model in order to compensate the defects which are wrong aligned shots, wrong detected faces problem and inaccurate location problem might occur after object annotation. Furthermore, users can use interpolation method to interpolate position of objects which is deleted by feedback. After feedback user can save annotated object data to the interactive object metadata. Finally, this paper shows interactive video authoring system implemented for verifying performance of proposed annotation method which uses presented models. In the experiment presents analysis of object annotation time, and user evaluation. First, result of object annotation average time shows our proposed tool is 2 times faster than existing authoring tools for object annotation. Sometimes, annotation time of proposed tool took longer than existing authoring tools, because wrong shots are detected in the pre-processing. The usefulness and convenience of the system were measured through the user evaluation which was aimed at users who have experienced in interactive video authoring system. Recruited 19 experts evaluates of 11 questions which is out of CSUQ(Computer System Usability Questionnaire). CSUQ is designed by IBM for evaluating system. Through the user evaluation, showed that proposed tool is useful for authoring interactive video than about 10% of the other interactive video authoring systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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