Non-monolithic concrete structural connections are commonly used both in new constructions and retrofitted structures where anchors are used for connections. Often, flaws are present in anchor system due to poor workmanship and deterioration; and methods available to check the quality of the composite system afterward are very limited. In case of presence of flaw, load transfer mechanism inside the anchor system is severely disturbed, and the load carrying capacity drops drastically. This raises the question of safety of the entire structural system. The present study proposes a wave propagation technique to assess the integrity of the anchor system. A chemical anchor (embedded in concrete) composite system comprising of three materials viz., steel (anchor), polymer (adhesive) and concrete (base) is considered for carrying out the wave propagation studies. Piezoelectric transducers (PZTs) affixed to the anchor head is used for actuation and the PZTs affixed to the surrounding concrete surface of the concrete-anchor system are used for sensing the propagated wave through the anchor interface to concrete. Experimentally validated finite element model is used to investigate three types of composite chemical anchor systems. Studies on the influence of geometry, material properties of the medium and their distribution, and the flaw types on the wave signals are carried out. Temporal energy of through time domain differentiation is found as a promising technique for identifying the flaws in the multi-layered composite system. The present study shows a unique procedure for monitoring of inaccessible but crucial locations of structures by using wave signals without baseline information.
Recently, there have been various research efforts to develop strategies for accelerating OLAP operations on huge amounts of spatio-temporal data. Most of the work is based on multi-tree structures which consist of a single R-tree variant for spatial dimension and numerous B-trees for temporal dimension. The multi~tree based frameworks, however, are hardly applicable to spatio-temporal OLAP in practice, due mainly to high management cost and low query efficiency. To overcome the limitations of such multi-tree based frameworks, we propose a new approach called Hilbert Cube(H-Cube), which employs fractals in order to impose a total-order on cells. In addition, the H-Cube takes advantage of the traditional Prefix-sum approach to improve Query efficiency significantly. The H-Cube partitions an embedding space into a set of cells which are clustered on disk by Hilbert ordering, and then composes a cube by arranging the grid cells in a chronological order. The H-Cube refines cells adaptively to handle regional data skew, which may change its locations over time. The H-Cube is an adaptive, total-ordered and prefix-summed cube for spatio-temporal data warehouses. Our approach focuses on indexing dynamic point objects in static spatial dimensions. Through the extensive performance studies, we observed that The H-Cube consumed at most 20% of the space required by multi-tree based frameworks, and achieved higher query performance compared with multi-tree structures.
In real-world intelligent transportation systems, accuracy in vehicle license plate detection and recognition is considered quite critical. Many algorithms have been proposed for still images, but their accuracy on actual videos is not satisfactory. This stems from several problematic conditions in videos, such as vehicle motion blur, variety in viewpoints, outliers, and the lack of publicly available video datasets. In this study, we focus on these challenges and propose a license plate detection and recognition scheme for videos based on a temporal matching prior network. Specifically, to improve the robustness of detection and recognition accuracy in the presence of motion blur and outliers, forward and bidirectional matching priors between consecutive frames are properly combined with layer structures specifically designed for plate detection. We also built our own video dataset for the deep training of the proposed network. During network training, we perform data augmentation based on image rotation to increase robustness regarding the various viewpoints in videos.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.27
no.5
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pp.1225-1239
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2016
We investigate pediatric tumor incidence data collected by the Florida Association for Pediatric Tumor program using various models commonly used in disease mapping analysis. Particularly, we consider Poisson normal models with various conditional autoregressive structure for spatial dependence, a zero-in ated component to capture excess zero counts and a spatio-temporal model to capture spatial and temporal dependence, together. We found that intrinsic conditional autoregressive model provides the smallest Deviance Information Criterion (DIC) among the models when only spatial dependence is considered. On the other hand, adding an autoregressive structure over time decreases DIC over the model without time dependence component. We adopt weighted ranks squared error loss to identify high risk regions which provides similar results with other researchers who have worked on the same data set (e.g. Zhang et al., 2014; Wang and Rodriguez, 2014). Our results, thus, provide additional statistical support on those identied high risk regions discovered by the other researchers.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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v.2
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pp.143-148
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2006
The goal of this paper is to analyze, through simulations and experiments, GNSS interference mitigation performance under various types of antenna structures against wideband and narrowband interferences using spatial-temporal adaptive signal processing (STAP) techniques. The STAP approach, which combines spatial and temporal processing, is a viable means of GNSS array signal processing that enhancing the desired signal quality and providing protection against interference. In this paper, we consider four types of 3D antenna array structure - Uniform Linear Array (ULA), Uniform Rectangular Array (URA), Uniform Circular Array (UCA), and the Single-Ring Cylindrical Array (SRCA) under an interference environment. Analytical evaluation and simulations are performed to investigate the system performance. This is followed by simulation GPS orbits in interfered environment are used to evaluate the STAP performance. Furthermore, experiments using a 2x2 URA hardware simulator data show that with the removal of wideband and narrowband interference through the STAP techniques, the signal tracking performance can be enhanced.
This paper presents a practical numerical method to determine both the spatial and temporal distribution of driving rain on buildings. It is based on an existing numerical simulation technique and uses the building geometry and climatic data at the building site as input. The method is applied to determine the 3D spatial and temporal distribution of wind-driven rain on the facade a low-rise building of complex geometry. Distinct wetting patterns are found. The important causes giving rise to these particular patterns are identified : (1) sweeping of raindrops towards vertical building edges, (2) sweeping of raindrops towards top edges, (3) shelter effect by various roof overhang configurations. The comparison of the numerical results with full-scale measurements in both space and time for a number of on site recorded rain events shows the numerical method to yield accurate results.
We present 3 rare subtypes of the FFSs observed with high temporal resolution at 4-frequency (1.42, 2.13, 2.84 and 4.2G GHz). The various FFSs occurred during the main and post-flare phase can demonstrate that coronal nonthermal electron acceleration/injection may go through the whole development process of flares, and deduce that there may exist the re-forming of loop-like structures in the post-flare phase, and the complex multi-type magnetic structures in corona.
Two-photon microscopy (TPM) is minimally-invasive 3D fluorescence microscopy based on nonlinear excitation, and TPM can visualize cellular structures based on auto-fluorescence. Line-scanning TPM is one of high-speed TPM methods without sacrificing the image resolution by using spatial and temporal focusing. In this paper, we developed line-scanning TPM based on spatial and temporal focusing for auto-fluorescence imaging by exciting the tryptophan. Laser source for this system was an optical parametric oscillator (OPO) and it made near 570 nm femtosecond pulse laser. It had 200fs pulse width and 1.72 nm bandwidth, so that the achievable depth resolution was 2.41um and field of view (FOV) is 10.8um. From the characterization, our system has 3.0 um depth resolution and 12.3 um FOV. We visualized fixed leukocyte cell sample and compared with point scanning system.
The establishment of the investigation and the maintenance technique is required for preservation of old structures in Japan. This study attempts to diagnose the deterioration status of the historic structures using the thermal infrared camera. In some structures, the difference of the spatio-temporal change was observed in the surface temperature. For example, the cold joint of concrete was examined using this method effectively. As a result of this study, we have found useful guidelines in developing methodology to conduct diagnosis of historic buildings by using thermal infrared camera.
Lee, Wan Su;Lee, Jung Kyo;Lee, Sang Am;Kang, Jung Ku;Ko, Tae Seong
Journal of Korean Neurosurgical Society
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v.29
no.12
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pp.1650-1656
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2000
Objective : Little consensus exists concerning which temporal lobe structures need to be resected or how much resection should be done during hippocampal resection. The purpose of this study is to identify whether the extent of hippocampal resection influences seizure after anterior temporal lobectomy. Materials and Methods : The extent of hippocampal resection was assessed in 96 patients who underwent temporal lobectomy for medically intractable complex partial seizures originating from a unilateral seizure focus in the anteromesial temporal lobe. Patients who had structural lesion were excluded from the study. Postoperative magnetic resonance imaging in the coronal and saggital planes were used to quantify the extent of the hippocampal and lateral cortical resection. The patients were divided into two groups. Patients who underwent hippocampal resection to the level of the cerebral peduncle were included in the partial resection group, and those who had resection to the level of the colliculus were assigned to total resection group. Seizure outcomes were defined according to the Engel classification and compared between the two groups. Neuropsychologic outcomes in the selected cases were reviewed. Results : The over-all seizure-free outcome(Engel classification 1) was accomplished in 75%(72/96) of the patients (mean duration of follow-up, 36.8 months). The total hippocampectomy group had a statistically superior seizure outcome than the partial hippocampectomy group(87.3% versus 58.5% seizure-free, p-value=0.001). Also, younger patients had a more favorable outcome. Other variables such as laterality, the extent of lateral cortical resection, age at onset and gender were not significant. The pre- and postoperative memory functions were evaluated in 24 patients. A worse postoperative memory outcome was associated with partial hippocampectomy. However this was not acceptable due to a former bias. Conclusion : The result of this study conforms that aggressive hippocampectomy resulted in a better seizure outcome.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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