This study aims to develop an evaluation method of green-tourism potential in village level with amenity resources of rural villages, considering human resources of the village. The amenity resources evaluation system was classified into three sub-classes with social, industrial, and natural resources. The system consisted of a relationship diagram between three classes resources and tourists' behavior. The new methodology considers human resources as a key factor for green-tourism potential evaluation of villages, including the amenity resources of three sub-classes. In quantitative method for the criteria, this study adopted a new method of continuous linear score method, which is applying fuzzy theory, not to give score with the existing discrete scoring method with several steps. The weighting values of the evaluation criteria were calculated from the step wise pair-comparision results by AHP(Analytic Hierachy Process) method, which industrial, natural, and social resources have relative weighting values of 523/1000, 319/1000, and 158/1000, respectively. In evaluation of another weighting value by the same methodology, the results showed that the amenity and the human resources have weighting values of 627/100 and 373/1000, respectively. The new evaluation method was applied to make the potential evaluation for rural villages of the study area, which located on Narial-myun, Keumsan-gun, Chungnam province. The development priority among the villages could be suggested reasonably by the new findings of this study, according to the evaluation results showing that the village with high possibility for development in green-tourism has high score in the potential evaluation.
This paper describes a comparative study of genetic algorithm and mathematical programming technique applied in the design optimization of geodesic dome. In particular, the genetic algorithm adopted in this study uses the so-called re-birthing technique together with the standard GA operations such as fitness, selection, crossover and mutation to accelerate the searching process. The finite difference method is used to calculate the design sensitivity required in mathematical programming techniques and three different techniques such as sequential linear programming (SLP), sequential quadratic programming(SQP) and modified feasible direction method(MFDM) are consistently used in the design optimization of geodesic dome. The optimum member sizes of geodesic dome against several external loads is evaluated by the codes $ISADO-GA{\alpha}$ and ISADO-OPT. From a numerical example, we found that both optimization techniques such as GA and mathematical programming technique are very effective to calculate the optimum member sizes of three dimensional discrete structures and it can provide a very useful information on the existing structural system and it also has a great potential to produce new structural system for large spatial structures.
There have been many studies on speaker normalization which aims to minimize the effects of speaker's vocal tract length on the recognition performance of the speaker independent speech recognition system. In this paper, we propose a simple vector quantizer based linear warping speaker normalization method based on the observation that the vector quantizer can be successfully used for speaker verification. For this purpose, we firstly generate an optimal codebook which will be used as the basis of the speaker normalization, and then the warping factor of the unknown speaker will be extracted by comparing the feature vectors and the codebook. Finally, the extracted warping factor is used to linearly warp the Mel scale filter bank adopted in the course of MFCC calculation. To test the performance of the proposed method, a series of recognition experiments are conducted on discrete HMM with thirteen mono-syllabic Korean number utterances. The results showed that about 29% of word error rate can be reduced, and that the proposed warping factor extraction method is useful due to its simplicity compared to other line search warping methods.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.2
no.3
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pp.43-56
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1982
A recursive algorithms for prediction of streamflows by Kalman filtering theory and Self-tuning predictor based on the state space description of the dynamic systems have been studied and the applicabilities of the algorithms to the rainfall-runoff processes have been investigated. For the representation of the dynamics of the processes, a low-order ARMA process has been taken as the linear discrete time system with white Gaussian disturbances. The state vector in the prediction model formulated by a random walk process. The model structures have been determined by a statistical analysis for residuals of the observed and predicted streamflows. For the verification of the prediction algorithms developed here, the observed historical data of the hourly rainfall and streamflows were used. The numerical studies shows that Kalman filtering theory has better performance than the Self-tuning predictor for system identification and prediction in rainfall-runoff processes.
The goal of this paper is to apply the multi-step Taylor method to a space truss, a non-linear discrete dynamic system, and analyze the non-linear dynamic response and unstable behavior of the structures. The accurate solution based on an analytical approach is needed to deal with the inverse problem, or the dynamic instability of a space truss, because the governing equation has geometrical non-linearity. Therefore, the governing motion equations of the space truss were formulated by considering non-linearity, where an accurate analytical solution could be obtained using the Taylor method. To verify the accuracy of the applied method, an SDOF model was adopted, and the analysis using the Taylor method was compared with the result of the 4th order Runge-Kutta method. Moreover, the dynamic instability and buckling characteristics of the adopted model under step excitation was investigated. The result of the comparison between the two methods of analysis was well matched, and the investigation shows that the dynamic response and the attractors in the phase space can also delineate dynamic snapping under step excitation, and damping affects the displacement of the truss. The analysis shows that dynamic buckling occurs at approximately 77% and 83% of the static buckling in the undamped and damped systems, respectively.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.14
no.4
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pp.431-437
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2004
This paper propose a facial recognition method based on an ubiquitous computing that is one of next generation intelligence technology fields. The facial images are acquired by a mobile device so-called cellular phone camera. We consider a mobile security using facial feature extraction and recognition process. Facial recognition is performed by the PCA and fuzzy LDA algorithm. Applying the discrete wavelet based on multi-resolution analysis, we compress the image data for mobile system environment. Euclidean metric is applied to measure the similarity among acquired features and then obtain the recognition rate. Finally we use the mobile equipment to show the efficiency of method. From various experiments, we find that our proposed method shows better results, even though the resolution of mobile camera is lower than conventional camera.
If continuous moving objects are managed by conventional database, it is not possible for them to store all position information changed over time in the database. Therefore, a time period of regular rate is determined and position information of moving objects are discretely stored in the system for every time period. However, if continuous moving objects are managed as discrete model, we will have problems which cannot properly answer to the query about uncertain past or future position information. To solve this problem, in this paper, we propose the method and algorithm which use the history information stored in the same database, to estimate the past or future location of moving objects. The cubic spline interpolation is used to estimate the past location and the mean movement value of the history information is used to predict the future location of moving objects. Finally, from the location estimation experimentation of using virtual trajectory and location sample, we proved that the proposed cubic spline function has less error than the linear function.
In this paper, we propose and efficient curve reconstruction method based on the classical least-square fitting scheme. Specifically, given planar sample points equipped with normals, we reconstruct the objective curve as the zero set of a hierarchical implicit ZP(Zwart-Powell)-spline that can recover large holes of dataset without loosing the fine details. As regularizers, we adopted two: a Tikhonov regularizer to reduce the singularity of the linear system and a discrete Laplacian operator to smooth out the isocurves. Benchmark tests with quantitative measurements are done and our method shows much better quality than polynomial methods. Compared with the hierarchical bi-quadratic spline for datasets with holes, our method results in compatible quality but with less than 90% computational overhead.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.42
no.6
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pp.55-62
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2005
This paper proposes a method to recognize a face using DCT/LDA where LDA is applied to DCT coefficients of an input face image. In the proposed method, SSS problem of LDA due to less number of training data than the size of feature space can be avoided by expressing an input image in low dimensional space using DCT coefficients. In terms of the recognition rate, both the proposed method and the PCA/LDA method have shown almost equal performance while the training time of the proposed method is much shorter than the other. This is because DCT has the fixed number of basis vectors while the property of energy compaction rate is similar to that of PCA. Although depending on the number of coefficients employed for the recognition, the experimental results show that the performance of the proposed method in terms of recognition rate is very comparable to PCA/LDA method and other DCT/LDA methods, and it can be trained 13,000 times faster than PCA/LDA method.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.4
no.2
s.8
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pp.55-61
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1996
The objective of this paper is to show an optimal design model for branched water supply system which also can find the optimal location of pumping stations using linear programming. GIS is utilized in this model to better handle the data and the results front the optimization. The developed model considers hydraulic influences of some appurtenances such as supply tunnels and a filtration plant The model also considers tunnel construction cost which should be treated differently from pipe construction cost Different from other models presently available, the model guarantees a nonnegative pressure at every junction node in the system. The objective function includes annual operation cost (electricity rate) ill addition to initial construction cost, thus producing a more reasonable decision. The model selects the optimal diameter not in the form of continuous number but in the form of commercial discrete diameter (pipe size) using the pipe lengths as decision variables instead of pipe diameters. The model not only determines the optimal pumping head for each pumping station but also finds the optimal location and number of pumping stations. GIS is used to handle hydraulic and budgetary data automatically and to visualize the results for the of optimal design of the system. The model has been applied to an existing water supply system. 'The results show that the optimization model with the aid of GIS is helpful in the decision-nulling process for the design of more economical systems, and can be dot into practice successfully.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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