It is essential to understand the role of wall lining materials when they are exposed to a fire from an ignition source. Full-scale test methods permit an assessment of the performance of a wall lining material. Fire growth models have been developed due to the costly expense associated with full-scale testing. The models require heat flux maps from the ignition burner flame as input data. Work to date was impeded by a lack of detailed spatial characterization of the heat flux maps due to the use of limited instrumentation. To increase the power of fire modeling, accurate and detailed heat flux maps from the ignition burner are essential. High level spatial resolution for surface temperature can be provided from an infrared camera. The objective of this study was to develop a heat flux mapping procedure for a room test burner flame to a wall configuration with surface temperature information taken from an infrared camera. A prototype experiment was performed using the ISO 9705 test burner to demonstrate the developed heat flux mapping procedure. The results of the experiment allow the heat flux and spatial resolutions of the method to be determined and compared to the methods currently available.
displacement mapping enables us to add realistic details to polygonal meshes without changing geometry. We present a real-time artifacts-free inverse displacement mapping method. In each pixel, we construct a ray and trace the ray through the displacement map to find an intersection. To skip empty regions safely, we traverse the image pyramid of displacement map in top-down order. Furthermore, when the displacement map is enlarged, intersection with bilinear interpolated displacement map can be found. When the displacement map is at distance, our method supports mipmap-like prefiltering to enhance image quality and speed. Experimental results show that our method can produce correct images even at grazing view angles. Rendering speed of a test scene is over hundreds of frames per second and the influence of resolution of displacement map to rendering speed is little. Our method is simple enough to be added to existing virtual reality systems easily.
The purpose of this study is to develop the effective customized elderly fashion marketing process based on the web site, where older customer will be able to choose various fabrics and to try them out. This aims to establish new prototype of internet shopping mall for customized elderly fashion clothing. In this study, new method of product presentation on the online shopping mall is proposed to offer product information through 3D virtual reality. With the online shopping mall(SATC Mall) as a showcase, we presented virtual mapping system so that it enable the customers to select the fabrics and to see exactly how chosen fabric will look when applied to image of clothing. As an initial test of the application of simulation to measure 3D visualization of product, mapping software Vision Easy Map Pro Version 6.0(NedGraphics) Vision Easy Map Viewer Version 5.0(NedGraphics) were chosen and applied. By using this mapping system, the fabric change of the apparel product could be made on the internet shopping web site. However, this approach has been successful applied for presenting and customizing garment products. Future research will focus on the integration of mapping coordination into SATC Mall.
A simulation study was conducted to evaluate a fine-mapping method exploiting population-wide linkage disequilibrium. Data were simulated according to the pedigree structure based on a large paternal half-sib family population with a total of 1,034 or 2,068 progeny. Twenty autosomes of 100 cM were generated with 5 cM or 1 cM marker intervals for all founder individuals in the pedigree, and marker alleles and a number of quantitative trait loci (QTL) explaining a total of 70% phenotypic variance were generated and randomly assigned across the whole chromosomes, assuming linkage equilibrium between the markers. The founder chromosomes were then descended through the pedigree to the current offspring generation, including recombinants that were generated by recombination between adjacent markers. Power to detect QTL was high for the QTL with at least moderate size, which was more pronounced with larger sample size and denser marker map. However, sample size contributed much more significantly to power to detect QTL than map density to the precise estimate of QTL position. No QTL was detected on the test chromosomes in which QTL was not assigned, which did not allow detection of false positive QTL. For the multiple QTL that were closely located, the estimates of the QTL positions were biased, except when the QTL were located on the right marker positions. Our fine mapping simulation results indicate that construction of dense maps and large sample size is needed to increase power to detect QTL and mapping precision for QTL position.
Mind mapping is an efficient thinking skill which utilizes the whole left-right brain. The several studies which examine the effects of the mind map activities on the school education attain the desirable enhancement of the students' schoolwork achievement & learning attitude. We now propose the utilization of the mind map activities at the safety education in order to decrease the students' accidents in school and to enhance the awareness of safety.
A low-resolution national wind map, which is a prerequisite for setting up the national dissemination target and strategy of wind energy development, has been established by numerical wind simulation using the synoptic wind map, developed at the first stage, as an upper boundary condition. Based on the wind map, Wind Resource Information System has been composed in order to support scientific and systematic wind resource assessment and analysis.
Park, Kwang-Ho;Kim, Hyung-O;Kee, Chang-Doo;Na, Seung-Yu
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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2001.10a
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pp.101.1-101
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2001
This paper describes a grid mapping for a vision based mobile robot in uncertain indoor environment. The map building is a prerequisite for navigation of a mobile robot and the problem of feature correspondence across two images is well known to be of crucial Importance for vision-based mapping We use a stereo matching algorithm obtained by singular value decomposition of an appropriate correspondence strength matrix. This new correspondence strength means a correlation weight for some local measurements to quantify similarity between features. The visual range data from the reconstructed disparity image form an occupancy grid representation. The occupancy map is a grid-based map in which each cell has some value indicating the probability at that location ...
Biotop map can be utilized in the urban area for nature conservation and impact assessment for the proposed activities. High resolution satellite data such as IKONOS and KOMPSAT1-EOS were used to classify land use activities in biotop mapping. After land use classification, field -check was done to survey the wildlife and vegetation. These maps were combined and the boundaries were delineated to produce the biotop map. Within the boundary the characteristics of each polygon were identified, and named. This study was carried out at Daedok Science Town in Taejeon Metropolitan Area. The purpose of this study is to produce the biotop map using high resolution remote sensing data together with other ground data.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.10a
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pp.652-653
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2014
This paper present a method of GRM constant generation using cell [fi] which is generated over karnaugh map. The proposed method is as following. First od all, we select the arbitrary cell over karnaugh map. Next we arithmetic operate the selected cell with single variable transformation matrix, and mapping into karnaugh map its result. Although we discuss the new GRM generation method applied to polarity circulation.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.36
no.5
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pp.423-432
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2018
Surface water mapping has been widely used in various remote sensing applications. Water indices have been commonly used to distinguish water bodies from land; however, determining the optimal threshold and discriminating water bodies from similar objects such as shadows and snow is difficult. Deep learning algorithms have greatly advanced image segmentation and classification. In particular, FCN (Fully Convolutional Network) is state-of-the-art in per-pixel image segmentation and are used in most benchmarks such as PASCAL VOC2012 and Microsoft COCO (Common Objects in Context). However, these data sets are designed for daily scenarios and a few studies have conducted on applications of FCN using large scale remotely sensed data set. This paper aims to fine-tune the pre-trained FCN network using the CRMS (Coastwide Reference Monitoring System) data set for surface water mapping. The CRMS provides color infrared aerial photos and ground truth maps for the monitoring and restoration of wetlands in Louisiana, USA. To effectively learn the characteristics of surface water, we used pre-trained the DeepWaterMap network, which classifies water, land, snow, ice, clouds, and shadows using Landsat satellite images. Furthermore, the DeepWaterMap network was fine-tuned for the CRMS data set using two classes: water and land. The fine-tuned network finally classifies surface water without any additional learning process. The experimental results show that the proposed method enables high-quality surface mapping from CRMS data set and show the suitability of pre-trained FCN networks using remote sensing data for surface water mapping.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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