This paper proposes a geometrical method for generating and draping the skirt 3D models. The method constructs a 3D basic skirt model using a truncated elliptical cone and generates the various skirt 3D models by controlling the elliptical cone. The B-Spline approximates the 3D drapes which change variously according to the angles and the textiles of the skirts. The mapping sources consist of the textile textures and the skirt 2D model. The 2D models are obtained by mapping the 3D skirt models to the 2D plane. The mapping sources allow us to map the textiles to the 3D skirts. We make the real skirts for the 6 kinds of angles and textiles. and investigate the data of their drape appearances. The investigated data are applied to the virtual skirts. Appearances of the virtual skirts are similar to those of the real.
One of the main function of the university is to be the center of education for the future generation. We analyze the changing standard of mathematics curriculums in Korean colleges and introduce new curriculum models in our changing social and educational environment.
In this work, a Gaussian Process (Kriging) approach is proposed to provide efficient dose mapping for complex radiation fields using limited number of responses. Given a few response measurements (or simulation data points), the proposed approach can help the analyst in completing a map of the radiation dose field with a 95% confidence interval, efficiently. Two case studies are used to validate the proposed approach. The First case study is based on experimental dose measurements to build the dose map in a radiation field induced by a D-D neutron generator. The second, is a simulation case study where the proposed approach is used to mimic Monte Carlo dose predictions in the radiation field using a limited number of MCNP simulations. Given the low computational cost of constructing Gaussian Process (GP) models, results indicate that the GP model can reasonably map the dose in the radiation field given a limited number of data measurements. Both case studies are performed on the nuclear engineering radiation laboratories at the University of Sharjah.
In this study, a deformation mechanism map of metallic nanocrystalline materials(NCMs) using the phase mixture model is proposed. It is based on recent modeling that appears to provide a conclusive description of the phenomenology and the mechanisms underlying the mechanical properties of NCMs. The proposed models adopted the concept of a 'phase mixture' in which the grain interior and the grain boundaries are treated as separate phases. The volume fraction of this grain boundary 'phase' may be quite appreciable in a NCM. Based on the theoretical model that provides an adequate description of the grain size dependence of plasticity covering all grain size range from coarse down to the nanoscale, the tensile deformation response of NCMs, especially focusing on the deformation mechanisms was investigated. The deformation mechanism map is newly proposed with axes of strain rate, grain size and temperature.
This paper presents the cutting simulation system for prediction and regulation of cutting force in CNC machining. The cutting simulation system includes geometric model, cutting force model, and off-line fred rate scheduling model. ME Z-map(Moving Edge node Z-map) is constructed for cutting configuration calculation. The cutting force models using cutting-condition-independent coefficients are developed for flat-end milling and ball-end milling. The off-line feed rate scheduling model is derived from the developed cutting force model. The scheduled feed rates are automatically added to a given set of NC code, which regulates the maximum resultant cutting force to the reference force preset by an operator. The cutting simulation system can be used as an effective tool for improvement of productivity in CNC machining.
Construction Performance measurement and management has been interested by construction practitioners. However, current construction project management practices are related to short-term improvement plans rather than long-term and systematic approaches based upon performance analysis. AR a result, there is a need for developing of a collaborative plan over project life cycle. Therefore, this paper reviews extensive literature and proposes the construction performance estimating model using a system dynamics. The paper proposes casual maps for planning, design, procurement, and construction phases. Each casual map includes all performance indicators and factors that impact on performance directly or indirectly. These casual maps that were developed by system thinking will enhance the understanding of the relationships among performances and factors. After further data gathering, these models can be used to estimate construction performance and eventually these will save project costs and shorten project schedule.
In this paper, it was investigated the applicability of TF analysis for the discrimination of air corona in on-site PD measurement. For the purpose, single and multiple discharges combined with oil discharges and air corona were generated and measured by use of artificial models and HFPD pulse detector. Through the TF analysis, data clusters could be classified each other in the TF Map, even in the case of multiple discharges. Therefore, it is known that TF analysis could be applied for the improvement of on-site PD measurement.
The primary objective of this study is to develop a suitable methodology to generate forest leaf area index (LAI) map at regional and local scales. To build empirical models, we collected the LAI values at 30 sample plots over the forest within the kyongan watershed area by the field measurements using an optical instrument. Landsat-7 ETM+ multispectral data obtained at the same growing season with the field LAI measurement were used. Three datasets of remote sensing signal were prepared for analyzing the relationship with the field measured LAI value and they include raw DN, atmospherically corrected reflectance, and topographically corrected reflectance. From the correlation analysis and regression model development, we found that the radiometric correction of topographic effects was very critical step to increase the sensitivity of the multispectral reflectance to LAI. In addition, the empirical model to generate forest LAI map should be separately developed for each of coniferous and deciduous forest.
Two experiments were conducted to examine the relationships between the color structure and the user preference of a CNS (Car Navigation System) digital map in terms of HSE (Human Sensibility Ergonomics). In the first experiment, the user's preference of color structures were investigated from the subjects' self-designed digital maps using a CNS digital map UIMS (User Interface Management System): in the second, statistical relation models between the user's color structure satisfaction level and the color components of CIE (Commission Internationale de ι'Eclairage) of the real products were suggested. For each experiment, CIE L*u*v* and CIE LCH color space were adapted, respectively, because they have their own characteristics of perceptual uniformity which enables the color components to transform a linear function.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권11호
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pp.5287-5303
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2018
Handling vast amount of data found in large transactional datasets is an obvious challenge for the conventional data mining algorithms. Addressing this challenge, our paper proposes a parallel approach for proper decomposition of mining problem into sub-problems in order to find frequent patterns from these datasets. The proposed, Pattern Mining for Large Distributed Dataset (PMLDD) approach, ensures minimum dependencies as well as minimum communications among sub-problems. It establishes a linear aggregation of the intermediate results so that it can be adapted to large-scale programming models like MapReduce. In this context, an algorithmic structure for MapReduce programming model is presented. PMLDD guarantees an efficient load balancing among the sub-problems by a specific selection criterion. Further, it optimizes the number of required iterations over the dataset for mining frequent patterns as compared to the existing approaches. Finally, we believe that our approach is scalable enough to handle larger datasets in terms of performance evaluation, and the result analysis justifies all these mentioned concerns.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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