The mass-spring model has been typically employed in physical-based simulators for clothes or patches. The mass-spring model frequently utilizes equal mass and the gravity factor. The model structure of masses supports a shape applicable to fishing nets. Therefore, to create a simulation model of a fishing net, we consider the mass-spring model and adopt the tidal-current and buoyancy effects in underwater environments. These additional factors lead to a more realistic visualization of fishing-net simulations. In this paper, we propose a new mass-spring model for a fishing-net and a method to simplify the calculation equations for a real-time simulation of a fishing-net model. Our 3D mass-spring model presents a mesh-structure similar to a typical mass-spring model except that each intersection point can have different masses. The motion of each mass is calculated periodically considering additional dynamics. To reduce the calculation time, we attempt to simplify the mathematical equations that include the effect of the tidal-current and buoyancy. Through this research, we expect to achieve a real-time and realistic simulation for the fishing net.
Recently, with the existing speed-management by law enforcements and physical speed-reduction facilities, the country newly adopted Driver Feedback Sign (DFS) system, which displays driving speed in order to guide the driver to an advisable driving condition. DFS is mainly used in school zones due to reasons related to the ITS. Accordingly, because it is predictable that DFS will result in speed-reduction without legal forces and would have an effect on physical speed-reduction facilities, intersection, crosswalks, and road-alignments, this study will try to verify the efficiency of DFS by researching the vehicle speed in national highways and school zones, which have similar conditions to the urban arterial road. In consequence, on national highways, the drivers had a tendency to travel according to the road-environment such as urban arterial road and not reduce speed voluntarily. In school zones, drivers tend to reduce speed in mornings and afternoons when children travel to school or home, showing that the resulting effect is different according to the road-environment where DFS is installed, and the time slot of the DFS.
PURPOSES : Ambiguous decision on whether rural or urban area for road design can increase the construction cost and restrict the land use of surrounding area. However, administrative classification on rural and urban area is not directly related to road design because of this classification is not based on the engineering viewpoint, so method which can explain the road design context is required. METHODS : Method which enables to identify the area for road design is suggested based on the deceleration expected to be experienced by drivers who use the road section concerned. Deceleration rate corresponding to the area such as rural or urban suggested in Road Design Guideline is used as the criteria to identify the area by comparing this value with the estimated deceleration rate at the road section concerned. Speed profile method is utilized to derive the deceleration rate, and speed estimation way for reflecting both road geometry and intersection is suggested using stopping sight distance concept. RESULTS : The procedure of the method application is suggested, and the design example utilizing the method is provided. CONCLUSIONS : The method is expected to be used to identify the area for road design with engineering viewpoint, and design consistency among the roads with similar driving environment can be made.
In this paper, we propose the algorithm that automatically measures the height of the object to move on the base plane by using the geometric information. To extract a moving object from images, we use the difference image and morphology operation. The top and bottom point of an object are extracted by the histogram vertical projection in the extracted region. The two points, top and bottom, are used for measuring the height. Given the vanishing line of the ground plane, the vertical vanishing point, and at least one reference height in the scene; then the height of any point from the ground may be computed by specifying the image of the point and the image of the vertical intersection with the ground plane at that point. Through a confidence valuation of the height to be measured, we confirmed similar actual height and result in the simulation experiment.
Structural health monitoring (SHM) plays a vital role in the maintenance and operation of constructions. In recent years, autonomous inspection has received considerable attention because conventional monitoring methods are inefficient and expensive to some extent. To develop autonomous inspection, a potential approach of crack identification is needed to locate defects. Therefore, this study exploits two deep learning-based segmentation models, DeepLabv3+ and Mask R-CNN, for crack segmentation because these two segmentation models can outperform other similar models on public datasets. Additionally, impacts of label quality on model performance are explored to obtain an empirical guideline on the preparation of image datasets. The influence of image cropping and label refining are also investigated, and different strategies are applied to the dataset, resulting in six alternated datasets. By conducting experiments with these datasets, the highest mean Intersection-over-Union (mIoU), 75%, is achieved by Mask R-CNN. The rise in the percentage of annotations by image cropping improves model performance while the label refining has opposite effects on the two models. As the label refining results in fewer error annotations of cracks, this modification enhances the performance of DeepLabv3+. Instead, the performance of Mask R-CNN decreases because fragmented annotations may mistake an instance as multiple instances. To sum up, both DeepLabv3+ and Mask R-CNN are capable of crack identification, and an empirical guideline on the data preparation is presented to strengthen identification successfulness via image cropping and label refining.
Journal of Daesoon Thought and the Religions of East Asia
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v.2
no.2
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pp.51-72
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2023
This article explores the intersection of freedom of religion, sangsaeng, and symbiosis when considering the post-COVID study of religions, especially new religions. When it comes to the study of new and alternative religious groups, where there is more potential for misunderstanding and misinformation, it becomes all the more important-and indeed mutually beneficial, in the areas of religious liberty, religious freedom, and cross-cultural dialogue-to learn about a tradition by taking into account the spiritual life and practices of members themselves and their own sacred writings and practices. Daesoon Jinrihoe offers a case study of the importance of this principle and the notion of sangsaeng in particular is a fruitful utilitarian lens for thinking about how scholars, journalists, and others might approach the study of religion in our complex and global digital age of (mis) information. Daesoon Jinrihoe is also considered in light of Roy Wallis's typology of world-rejecting, world-affirming, and world-accommodating new religious movements. Open areas for sociological research are proposed and the nascent field of Daesoon studies is compared to some similar scholarly endeavors within NRM studies.
This study investigated the stone Angbu-ilgu (scaphe sundial) of the Korea Meteorological Administration (KMA) and the Seoul Museum of History (SMH). Since the first Angbu-ilgu was produced in Korea in 1434 (the year of the reign of King Sejong), Angbu-ilgu has been reproduced with various materials. The upper surface of these two stone Angbu-ilgus symbolizes the horizon. On the hemisphere concave at the center of the horizon, the South Pole, the time line, and the season line are engraved. On the horizon of both the KMA and SMH Angbu-ilgus, the schematic, typeface, and composition of the inscription completely coincide with each other. In this study, it was estimated that the appearance of the KMA Angbu-ilgu, which was damaged at some point previously at least once, was similar to that of the SMH Angbu-ilgu, and this means that it is superficially similar with Treasure No 840, the stone horizontal sundial. In the concave hemisphere of both the stone Angbu-ilgus of the KMA and SMH, there are hour lines and 24 solar-term lines (13 line), and there is an intersection point where these lines meet the horizon, respectively. It can be verified that these intersections of these two Angbu-ilgus can be calculated as having a latitude of +37°39'15". The hour lines of the two stone Angbu-ilgus show that they were made after about 1900.
This paper derives the mutual relationship between film and installation art through specific case studies about the point of the intersection of the two genres. It needs to find the relationship between art painting and photography and the relationship of silent film and the relevance of the work of art in the 1920s. After painting over the installation exploring the relationship of art and through the mise en scene of the film, ie, the screen image of the configuration and deployment, or cinematic work of art for the film can be found in the application of practices. First, in Chapter 2, this study works of art practices through the analysis of film and the interaction between the two genres based practices for secure sex. In Chapter 3 the movie 'Wonderful Life' and installation art work "hand memory" through the analysis of the two cases specifically for the point of intersection analysis. 'Wonderful Life' and 'hand' Remember each subject and conceptual work in terms of 'memory' that it is represented on similar, but, film and installation art genre caused by the difference in the way the media represented by the results of the different forms of otherwise appear. If so, this study film and installation art practices through the comparison of cases to derive mutual relationship by analyzing two cases in detail what each of the different looks at whether any similarity in that.
This study was conducted to investigate the characteristics of the road alignment, correlations among evaluation factors of the alingment, and the relationships between the evaluation factors and terrain factors for the forest road of five National Forest Offices. The results were as follows : 1. The elongation coefficients(${\eta}$) of forest road in Kangnung and Wonju National Forest Office were ranged 0.3~0.5, and those of Andong, Namwon, and Kongju National Forest Offices were ranged 0.2~0.3 in straight line of 100m, 200m, and 300m. 2. Three different types of plane alignment were identified for Kangnung and Wonju National Forest Offices, Namwon and Kongju National Forest Offices, Andong National Forest Office. However, longitudinal alignment for five National Forest Offices tended to be similar conditions. 3. Low correlation coefficients were calculated in the relation between elongation coefficients(${\eta}$) and evaluation factors of plane alignment(curve length ratio(%), sum of inverse number of each curve radius(m/km), and sum of each intersection angle($^{\circ}/km$)) for three straight lines. On the contrary, high correlation coefficients were obtained among the relations of curve length ratio(%), sum of inverse number of each curve radius(m/km), and sum of each intersection angle($^{\circ}/km$). 4. Slope(%) were closely correlated with plane alignment, and so were the relationships between frequency of valleys and streams(No./km) and elongation coefficients(${\eta}$) of forest road.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.8
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pp.1-8
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2020
Air ducts installed for ventilation inside buildings accumulate contaminants during their service life. Robots are installed to clean the air duct at low cost, but they are still not fully automated and depend on manpower. In this study, an intersection detection algorithm for autonomous driving was applied to an air duct cleaning robot. Autonomous driving of the robot was achieved by calculating the distance and angle between the extracted point and the center point through the intersection detection algorithm from the camera image mounted on the robot. The training data consisted of CAD images of the duct interior as well as the cross-point coordinates and angles between the two boundary lines. The deep learning-based CNN model was applied as a detection algorithm. For training, the cross-point coordinates were obtained from CAD images. The accuracy was determined based on the differences in the actual and predicted areas and distances. A cleaning robot prototype was designed, consisting of a frame, a Raspberry Pi computer, a control unit and a drive unit. The algorithm was validated by video imagery of the robot in operation. The algorithm can be applied to vehicles operating in similar environments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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