This paper is concerned with minimization process of the binary logic function. This paper describes an algorithm called the SIMPLE TABLE METHOD that well suited to minimization a switching function of any number of variables. For the Simple Table construction, a theorem based upon the numerical properties of the logic function is derived from the relationships governing minterms of the given function. Finally the minimal sum of products can be obtained in terms of the Direct Method or the Indirect Method from the table and table characteristics derived from the Simple Table. The properties and table characteristics used in this paper are described. All the minterms of a switching function are manipulated only by decimal numbers, not binary numbers. Some examples are used as a vehicle to guide the readers who are familiar with the Karnaugh map and Quine-McCluskey tabular method to this New method. These examples not only treat how to handle Don't Care miterms but also show the multiple output functions.
An automatic approach and strategy for extracting building information from aerial images using combined image analysis and interpretation techniques is described in this paper. A dense DSM is obtained by stereo image matching. Multi-band classification, DSM, texture segmentation and Normalised Difference Vegetation Index (NDVI) are used to reveal building interest areas. Then, based on the derived approximate building areas, a shape modelling algorithm based on the level set formulation of curve and surface motion has been used to precisely delineate the building boundaries. Data fusion, based on the Dempster-Shafer technique, is used to interpret simultaneously knowledge from several data sources of the same region, to find the intersection of propositions on extracted information derived from several datasets, together with their associated probabilities. A number of test areas, which include buildings with different sizes, shape and roof colour have been investigated. The tests are encouraging and demonstrate that the system is effective for building extraction, and the determination of more accurate elevations of the terrain surface.
The COVID-19 lockdown has had an unprecedented impact on people in various ways. This study evaluates the effect of lockdown repeal from both marketing and public-policy perspectives. Combining the Bayesian multilevel model with the difference-in-differences design, we find that a lockdown repeal has had a negative impact on socialization. Furthermore, the results show that those who have a low level of risk perception are less affected by lockdown repeal. Also, the negative effect of lockdown repeal varies depending on past socialization behaviors; that is, the lockdown-repeal effect is attenuated for those who socialized more than others in the past. Our findings contribute to the intersection of public policy and marketing literature and provide both academic and practical implications.
This study proposes an automated assembly performance evaluation method for prefabricated steel structures (PSSs) using machine learning methods. Assembly component images were segmented using a modified version of the receptive field pyramid. By factorizing channel modulation and the receptive field exploration layers of the convolution pyramid, highly accurate segmentation results were obtained. After completing segmentation, the positions of the bolt holes were calculated using various image processing techniques, such as fuzzy-based edge detection, Hough's line detection, and image perspective transformation. By calculating the distance ratio between bolt holes, the assembly performance of the PSS was estimated using the k-nearest neighbors (kNN) algorithm. The effectiveness of the proposed framework was validated using a 3D PSS printing model and a field test. The results indicated that this approach could recognize assembly components with an intersection over union (IoU) of 95% and evaluate assembly performance with an error of less than 5%.
이 논문은 LiDAR 스캔 또는 사진측량 기술에 의해 재구성된 3D 디지털 모델을 기반으로 터널 벽면의 불연속면을 자동으로 매핑하는 새로운 접근 방식을 제안한다. 본 제안에서는 U-Net이라 불리는 딥러닝 시맨틱 영역분할 모델을 사용하며, 터널 막장면의 3D 지형 모델에서 불연속면 영역을 식별해 낸다. 제안된 딥러닝 모델은 투영된 RGB 이미지, 면의 깊이 이미지 및 국부적인 면의 표면 속성 이미지(즉, 법선 벡터 및 곡률 이미지)를 포함한 다양한 정보를 종합 학습하여 기본 3차원 이미지에서 불연속면 영역을 효과적으로 분할한다. 이후 영역분할 결과는 면의 깊이 맵과 투영 행렬을 사용하여 3D 모델로 다시 투영시키고, 3D 공간 내에서 불연속면의 위치 및 범위를 정확하게 표현한다. 영역분할 모델의 성능은 영역 분할된 결과를 해당 지면 실측 값과 비교함으로써 평가하였으며, IoU(intersection-over-union) 값이 약 0.8 정도로 나타나 영역분할 결과의 높은 정확성을 확인하였다. 여전히 학습데이터가 제한적 이었음에도 불구하고, 제안 기법은 3D 모델의 점군 데이터를 불연속면의 유사군으로 그룹화하기 위해 전 막장면의 법선 벡터와 클러스터링과 같은 비지도 학습기반 알고리즘에만 의존하던 기존 접근 방식의 한계의 극복 가능성을 보여주었다.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제8권1호
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pp.95-104
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2007
A new design approach of complex geometries such as wing/body configuration is arranged by using overset mesh techniques under large scale computing environment. For an in-depth study of the flow physics and highly accurate design, several special overlapped structured blocks such as collar grid, tip-cap grid, and etc. which are commonly used in refined drag prediction are adopted to consider the applicability of the present design tools to practical problems. Various pre- and post-processing techniques for overset flow analysis and sensitivity analysis are devised or implemented to resolve overset mesh techniques into the design optimization problem based on Gradient Based Optimization Method (GBOM). In the pre-processing, the convergence characteristics of the flow solver and sensitivity analysis are improved by overlap optimization method. Moreover, a new post-processing method, Spline-Boundary Intersecting Grid (S-BIG) scheme, is proposed by considering the ratio of cell area for more refined prediction of aerodynamic coefficients and efficient evaluation of their sensitivities under parallel computing environment. With respect to the sensitivity analysis, discrete adjoint formulations for overset boundary conditions are derived by a full hand-differentiation. A smooth geometric modification on the overlapped surface boundaries and evaluation of grid sensitivities can be performed by mapping from planform coordinate to the surface meshes with Hicks-Henne function. Careful design works for the drag minimization problems of a transonic wing and a wing/body configuration are performed by using the newly-developed and -applied overset mesh techniques. The results from design applications demonstrate the capability of the present design approach successfully.
An ultrasonic sensor has been widely used as a range sensor for its low cost and capability of detecting some obstacles, such as glasses and black surfaces, which are not well detected by a laser scanner and an IR sensor. Although low-cost sensors are preferred for practical service robots, they suffer from the inaccurate and insufficient range information. This paper proposes a novel approach to obstacle avoidance using low-cost anisotropic ultrasonic sensors with wide beam angle. In this paper, obstacles can be detected by the proposed sensor configuration which consists of one transmitter and three receivers. Because even wide obstacles are represented by a point, which corresponds to the intersection of range data from each receiver of the anisotropic sensor, a robot cannot avoid wide obstacles successfully. This paper exploits the probabilistic mapping technique to avoid collision with various types of obstacles. The experimental results show that the proposed method can robustly avoid obstacles in most indoor environments.
점들의 집합으로부터 곡선이나 곡면을 구성하는 문제는 기하학적 모델링, 컴퓨터그래픽스, 영상처리 등의 분야에서 중요한 역할을 수행하고 있다. 특히 곡선 재구성 문제는 기존에 존재하는 곡선으로부터 샘플링된 점들로부터 순서를 부여하여 점들을 연결하는 문제이다. 이러한 문제에 대한 대부분의 기존 방법들은 유클리언 거리를 기초로 하고 있기 때문에 자기교차를 가지고 있는 곡선의 재구성 문제를 해결하지 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 방향도 함께 고려하는 거리를 제안하고, 이를 이용하여 데이터 점들에게 순서를 부여하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 거리함수는 브라운 운동의 확산 특성을 반영한 것으로서, 다음 점의 위치에 대한 정보를 표준정규분포로 전환함에 의해서 유도되었다. 본 논문의 우수성은 기존의 방법으로는 해결하지 못했던 자기교차 곡선 재구성 문제를 해결할 수 있다는 점이다.
임상시험의 자료에 대하여 통계적 검정을 실시하는 경우 유의수준 5%를 사용하는 것이 관례이다. 하지만 동등성 시험을 신뢰구간을 사용하여 검정하는 경우, 신뢰도 90%인 신뢰구간이 사용되고 있다. 흔히 신뢰도 $1-{\alpha}$인 신뢰구간을 검정에 사용하는 경우, 그 검정법의 유의수준은 ${\alpha}$이다. 이 때문에 동등성 검정에서 신뢰도 90%인 신뢰구간을 사용하게 되면, 유의수준은 10%가 되는 것이 아닌가 하는 혼란을 일으켰다. 본 논문에서는 이와 관련된 이슈들을 관련 문헌의 검토와 시뮬레이션을 통하여 명확하게 하여, 제약회사, CRO, 대학병원 등에 종사하는 통계전문가들에게 도움을 주고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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