Construction Management by using 4D CAD system analyzes operations information based on 3D and 4D objects. But it is difficult to provide a variety of documents linked by 4D objects in a lump from 4D CAD system based on visual object, and to get an optimal decision-making information to conduct business. Therefore, it is necessary to construct effective construction information management systems and to organize integrated information through linking non-objects to objects. This study suggests methodologies of effective construction management for railway facilities through building of framework for practical application and methodologies to link 4D objects to IETM documents. Accordingly, it is possible to establish a systematic decision-making for an effective construction management of railway facilities, and this provide integrated methodology for linking non-objects to objects.
Recently, researches on automatic recognition of human activities have been actively carried out with the emergence of various intelligent systems. Since a large amount of visual data can be secured through Closed Circuit Television, it is required to recognize human behavior in a dynamic situation rather than a static situation. In this paper, we propose new intelligent human activity recognition model using the trajectory information extracted from the video sequence. The proposed model consists of three steps: segmentation and partitioning of trajectory step, feature extraction step, and behavioral learning step. First, the entire trajectory is fuzzy partitioned according to the motion characteristics, and then temporal features and spatial features are extracted. Using the extracted features, four pedestrian behaviors were modeled by decision tree learning algorithm and performance evaluation was performed. The experiments in this paper were conducted using Caviar data sets. Experimental results show that trajectory provides good activity recognition accuracy by extracting instantaneous property and distinctive regional property.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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pp.247-250
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2006
Integrating a GPS based vehicle navigation system and the latest optimal algorithms, this research aims to develop a real-time decision support platform for concrete plant to provide the optimal solutions for ready mixed concrete delivery. The platform includes fleet tracking system, simulation and optimization tools, and visual interface which is useful to monitor delivery progress, to obtain crucial historical and real-time data for simulation, and to improve the efficiency of the plant operation. This paper presents configuration of the system and performance evaluation based on operational data.
Considering the growth of blockchain technology, the research aims to transform the efficiency of recommending optimal coffee suppliers within the complex supply chain network. This transformation relies on the extraction of vital transactional data and insights from stakeholders, facilitated by the dynamic interaction between the application interface (e.g., Rest API) and the blockchain network. These extracted data are then subjected to advanced data processing techniques and harnessed through machine learning methodologies to establish a robust recommendation system. This innovative approach seeks to empower users with informed decision-making abilities, thereby enhancing operational efficiency in identifying the most suitable coffee supplier for each customer. Furthermore, the research employs data visualization techniques to illustrate intricate clustering patterns generated by the K-Means algorithm, providing a visual dimension to the study's evaluation.
Recently, improvement of the quality of urban riverscape environment has been emphasized not only by landscape architectural field but also by various professionals in planning and ecology. Regarding to this current movement, the aim of this paper is to highlight major visual elements of riverscape axis as a case study of Shinchon River in Taegu City to suggest some basic guidelines for arranging riverscape in urban area. The study was mainly based on Repertory Grid Development method which was developed in Japan. The method is consist of three steps such as decision of element landscape in study area for slide photos, selection of evaluation items for interview and obstraction of proper evaluation factors. The major findings through this study are as follows; 1) The 12 major visual elements which possibly improve riverscape, based on abstraction of proper evaluation factors, are Dunchi, surface of the water,, equipment of river, buildings near riverside, river vertical and horizontal facilities like bridge, fine view, riverbed, water plant, naturalness, water's edge line, harmony and street trees by order. 2) Total numbers of adjective which describe 12 common factors are 25, such as clean, open, stable, quiet, comfortable, friendly, bright, natural etc. In addition, Dunchi was described 337 times by various adjectives, surface of the water was 200 times and arrangement of river was 146 times which is similar result with the order of 12 influential common factors. 3) Therefore, Dunchi, surface of the water and equipment of river are three most important factors which could create better riverscape. These three factors implies us how we supply good quality of urban river environment for the urban residents.
Objective: The purpose of this study was to investigate the differences between visual search, eye fixation positions, and eye fixation position on whole body regions while judging final matches of dance sports. Method: Ten experienced judges (male 6, female 4) and six dance sports couples belonging to the top Korean leagues in the Korea Dance sports Federation were participated. Wearable eye trackers were used for data collection. The independent t-test was conducted to examine the effects of gender, and the two-way ANOVA was conducted to examine the effects of judges' gender, dance event, and ranking. Results: It was found that the movement of male contestants was preferred, and the gaze fixation was high for torso movements in the judges' evaluations. Moreover, attention was focused on the upper body rather than the lower body; this was maintained for about seven seconds to evaluate each couple. Conclusion: This find was the relative comparison between the two couples was the determining factor in winning or losing.
The reliability of a Bridge management System depends on the quality of visual inspection and the reliable estimation of bridge condition rating. However, the current practices of visual inspection have been identified with several limitations, such as: they are time-consuming, provide incomplete information, and their reliance on inspectors' experience. To overcome such limitations, this paper presents an approach of automating the prediction of condition rating for bridges based on digital image analysis. The proposed methodology encompasses image acquisition, development of 3D visualization model, image processing, and condition rating model. Under this method, scaling defect in concrete bridge components is considered as a candidate defect and the guidelines in the Ontario Structure Inspection Manual (OSIM) have been adopted for developing and testing the proposed method. The automated algorithms for scaling depth prediction and mapping of condition ratings are based on training of back propagation neural networks. The result of developed models showed better prediction capability of condition rating over the existing methods such as, Naïve Bayes Classifiers and Bagged Decision Tree.
Korea has maritime jurisdiction over an area 4.5 times larger than the nation's inland area, but negotiations with surrounding nations on the maritime boundary delimitation have still not been completed satisfactorily. In particular, maritime boundary delimitation has become an important issue in terms of maritime security and resource exploration. Considering national interests, the delimitation of the maritime boundary is essential. However, no system to help the decision-makers involved in maritime boundary delimitation has yet been systematically constructed. Therefore, the aim of this study was the development of a system to support such decision-making. In this study, considerations related to maritime boundary delimitation were investigated through expert advice and international precedents. Based on these considerations, data were collected from several organizations, and a spatial database was systematically constructed. Finally, MBDSS (maritime boundary delimitation support system) was developed to support maritime boundary delimitation. This GIS-based system provides visual information about the considerations for the maritime boundary delimitation. Thus, it could help decision-makers to choose appropriate boundaries during the negotiation. Furthermore, this system is expected to be utilized as a scientific tool on the delimitation of maritime boundaries.
멀티미디어 서비스의 다양한 재생장치와 네트워크 환경에 적용 가능한 멀티미디어 코덱을 위해 ISO/IEC MPEG와 ITU-T VCEG의 JVT팀에서는 계층구조를 가지는 H.264/AVC Scalable Video Coding(SVC)을 제안하였다. H.264/AVC SVC는 향상계층의 비트율과 왜곡에 관한 효율을 높이기 위해 계층 간 예측, 계층적 B 구조 등 다양한 기법이 적용하며 이로 인해 계산복잡도가 증가하여 부호화 시간이 길어지는 단점이 있다. 본 논문에서는 부호화 시간을 단축시키기 위해 예측모드를 분석하고 그 결과에 따라 기준 값을 선정하여 단계적으로 예측모드를 선택하는 기법을 제안한다. 실험결과 제안하는 기법이 계산복잡도를 감소시켜 평균 38%의 부호화 시간을 단축시키며 화질의 저하는 평균 0.01dB로 무시할 수 있을 정도로 작음을 확인하였다.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제5권2호
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pp.1-8
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2004
Real-Time Kinematic GPS positioning is widely used for many applications.Resolving ambiguities is the key to precise positioning. Integer ambiguity resolution isthe process of resolving the unknown cycle ambiguities of double difference carrierphase data as integers. Two important issues of resolving are efficiency andreliability. In the conventional search techniques, we generally used chi-squarerandom variables for decision variables. Mathematically, a chi-square random variableis the sum of mutually independent, squared zero-mean unit-variance normal(Gaussian) random variables. With this base knowledge, we can separate decisionvariables to several normal random variables. We showed it with related equationsand conceptual diagrams. With this separation, we can improve the computationalefficiency of the process without losing the needed performance. If we averageseparated normal random variables sequentially, averaged values are also normalrandom variables. So we can use them as decision variables, which prevent from asudden increase of some decision variable. With the method using averaged decisionvalues, we can get the solution more quicklv and more reliably.To verify the performance of our proposed algorithm, we conducted simulations.We used some visual diagrams that are useful for intuitional approach. We analyzedthe performance of the proposed algorithm and compared it to the conventionalmethods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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