This study simulated the flood inundations of the Nakdong River catchment running through Yangsan, a small city located in the south eastern area of Korea by using the depth averaged two-dimensional hydrodynamic numerical model. The numerical model employs the staggered grid system including moving boundary and a finite different method to solve the Saint-Venant equations. A second order upwind scheme is used to discretize the nonlinear convection terms of the momentum equations, whereas linear terms are discretized by a first order leap-frog scheme(Cho and Yoon, 1998). The numerical model was applied to a real topography to simulate the flood inundation of the Yangsan basin. The numerical results for urban district are visualized in three dimension. These results can be essentially utilized to construct the three dimensional inundation map after building the GIS-based database in local public organizations in order to protect the life and property safely.
Face recognition under controlled settings, such as limited viewpoint and illumination change, can achieve good performance nowadays. However, real world application for face recognition is still challenging. In this paper, we propose using the combination of Affine Scale Invariant Feature Transform (SIFT) and Probabilistic Similarity for face recognition under a large viewpoint change. Affine SIFT is an extension of SIFT algorithm to detect affine invariant local descriptors. Affine SIFT generates a series of different viewpoints using affine transformation. In this way, it allows for a viewpoint difference between the gallery face and probe face. However, the human face is not planar as it contains significant 3D depth. Affine SIFT does not work well for significant change in pose. To complement this, we combined it with probabilistic similarity, which gets the log likelihood between the probe and gallery face based on sum of squared difference (SSD) distribution in an offline learning process. Our experiment results show that our framework achieves impressive better recognition accuracy than other algorithms compared on the FERET database.
Face recognition under controlled settings, such as limited viewpoint and illumination change, can achieve good performance nowadays. However, real world application for face recognition is still challenging. In this paper, we use Affine SIFT to detect affine invariant local descriptors for face recognition under large viewpoint change. Affine SIFT is an extension of SIFT algorithm. SIFT algorithm is scale and rotation invariant, which is powerful for small viewpoint changes in face recognition, but it fails when large viewpoint change exists. In our scheme, Affine SIFT is used for both gallery face and probe face, which generates a series of different viewpoints using affine transformation. Therefore, Affine SIFT allows viewpoint difference between gallery face and probe face. Experiment results show our framework achieves better recognition accuracy than SIFT algorithm on FERET database.
The extraction and recognition of human motion characteristics need to combine biometrics to determine and judge human behavior in the movement and distinguish individual identities. The so-called biometric technology, the specific operation is the use of the body's inherent biological characteristics of individual identity authentication, the most noteworthy feature is the invariance and uniqueness. In the past, the behavior recognition technology based on the single characteristic was too restrictive, in this paper, we proposed a mixed feature which combined global silhouette feature and local optical flow feature, and this combined representation was used for human action recognition. And we will use the KTH database to train and test the recognition system. Experiments have been very desirable results.
Offline-first strategy is that it allows data to be saved while offline, and when connected online, data is synchronized to ensure that all devices have the same data. Multi-device is a term that shares data through synchronization on various platforms on Android, ios, etc. First, all of the data is stored in the local repository like SQLite and then on the server via HTTP communication. Then, the synchronization is completed by receiving the changed data from the server and storing it in the local repository at the time of the synchronization, and sending the changes to the server from the client. We proposed and implemented a database structure, APIs, and a illustrative application running on PC and Android phone.
The 2th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.386-397
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2007
One major development in bridge life cycle cost analysis (LCCA) in recent years is to develop deterioration model for bridge components so that the times of repair/replacement throughout a component's life span can be properly determined. Taiwan also developed her own bridge LCCA model in 2003, integrating with the bridge inspection database in the local bridge management system (T-BMS). Under the framework of the local LCCA model, this study employs the reliability method in developing a deterioration model of bridge components. A component deteriorates through time in its reliability, which represents the probability of a component's condition index exceeds a user specified threshold. Model assumptions and rationale are described in the paper. The steps for applying the developed model are explained in detail. Results and findings are reported.
The researches of science and engineering need the latest information from internet resources. But searching and filtering processes of appropriate web documents from huge internet resources are very complex as well as having some repeated procedures. In this paper, I propose a Personalized Agent System(PAS), which can filter World Wide Web Documents that the user is interested, such as papers. To do this, PAS uses a modified spreading activation neural network which 1 propose here. PAS observes the user´s local paper database to analyze, adapt and learn the user interests, and the then constructs the user-specified neural network model by the analyzed interests ...
멀티데이터베이스를 구축하기 위해서는 전역스키마 (global schema) 구축이 필수적이며, 지역스키마(local schema) 간 충돌 해결과 스키마 통합 정보는 질의 처리 및 질의 결과를 사용자에게 보여주기 위해 필요하다. 전역스키마 생성 및 충돌 해결 방법은 많이 연구가 되어 왔다. 하지만, 스키마 통합을 위한 정보가 어떻게 표현되고, 어떻게 사용되는지에 대한 연구는 부족하다. 본 논문에서는 지역스키마와 전역스키마를 XML DTD 및 XML 문서로 표현하고, 이를 이용하여 멀티데이터베이스를 위한 스키마 통합 방법을 제안한다. 스키마 통합정보와 멀티데이터베이스와 지역데이터베이스들간 데이터교환을 XML을 이용함으로써 이기종간 데이터 교환이 쉽고, 멀티데이터베이스 시스템의 확장 및 다른 시스템으로의 전환이 용이하게 된다.
분산 주기억장치 데이터베이스 관리 시스템 (DMM-DBMSs)은 데이터베이스를 참여 사이트의 주기억 장치에 저장한다. 지역 데이터베이스에 신속하게 접근할 수 있고 사이트들 사이에 고속 통신이 가능하므로 DMM-DBMS는 높은 성능을 보장한다. 최근 들어 DMM-DBMS에 대해 많은 연구 결과가 발표되었으나 아직까지 DMM-DBMS의 카탈로그 관리 기법에 대한 성능 분석 결과는 발표된 것이 없다. 본 연구에서는 높은 사이트 자치성을 보장하는 DMM-DBMS의 분할식 카탈로그 관리 기법의 성능을 실험적으로 평가하였다. 분할식 카탈로그 관리 기법을 캐시없는 분할식 카탈로그 방식(PCWC), 점진적 캐시를 이용한 분할식 카탈로그 방식(PCWIC), 완전 캐시를 이용한 분할식 카탈로그 방식(PCWFC)으로 분류하였고, 성능평가는 사이트 수, 사이트 당 터미널 수, 버퍼 크기, 쓰기 질의 비율, 지역 질의 비율 등을 중심으로 분석하였다. 분석 결과 PCWFC가 모든 경우에 가장 높은 성능을 보였다. 이는 또한 PCWIC가 시간이 흐름에 따라 더욱 높은 성능을 보인다는 것을 뜻한다. PCWFC 방식은 디스크 기반 분산 DMBS에서는 사이트 부하가 크거나 카탈로그 쓰기 비율이 높거나 원격 데이터 객체가 빈번히 액세스되는 상황에서 고성능을 보장하지 못하지만, DMM-DBMS에서는 원격 데이터 객체의 카탈로그가 자주 갱신된다고 해도 질의 컴파일과 원격 카탈로그 액세스가 고속으로 이루어질 수 있기 때문에 높은 성능을 보장하는 것이다.
Background: In the field of cancer, the ICD-10 coding convention is based on the site of a neoplasm in the body and usually ignores the morphology, thus the same code may be assigned to tumors of different morphologic types in an organ. Nowadays, all general (provincial) and center hospitals in Thailand are equipped with the hospital information system (HIS) database. Objective: This study aimed to find the characteristics and magnitude of agreement represented by the positive predictive value (PPV) of provisional cancer diagnoses in the HIS database in Pattani Hospital in Thailand in comparison with the final cancer diagnosis of the ICD-10 codes generated from a well established cancer registry in Songklanagarind Hospital, the medical school hospital of Prince of Songkla University. Materials and Methods: Data on cancer patients residing in Pattani province who visited Pattani Hospital from January 2007 to May 2011 were obtained from the HIS database. The ICD-10 codes of the HIS computer database of Pattani Hospital were compared against the ICD-10 codes of the same person recorded in the hospital-based cancer registry of Songklanagarind Hospital. The degree of agreement or positive predictive value (PPV) was calculated for each sex and for both sexes combined. Results: A total of 313 cases (15.9%) could be matched in the two databases. Some 222 cases, 109 males and 113 females, fulfilled the criteria of referral from Pattani to Songklanagarind Hospitals. Of 109 male cancer cases, 76 had the same ICD-10 codes in both hospitals, thus, the PPV was 69.7% (95%CI: 60.2-78.2%). Agreement in 76 out of 113 females gave a PPV of 67.3% (95%CI: 57.8-75.8%). The two percentages were found non-significant with Fisher's exact p-value of 0.773. The PPV for combined cases of both sexes was 68.5% (95%CI: 61.9-74.5%). Conclusions: Changes in final diagnosis in the referral system are common, thus the summary statistics of a hospital without full investigation facilities must be used with care, as the statistics are biased towards simple diseases able to be investigated by available facilities. A systematic feedback of patient information from a tertiary to a referring hospital should be considered to increase the accuracy of statistics and to improve the comprehensive care of cancer patients.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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