Kim, Chang-Bok;Lee, Yang-Sup;Kim, Young-Keun;Lee, Seong-Kil;Lee, Kyung-Sup
Journal of radiological science and technology
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v.27
no.3
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pp.25-29
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2004
Among the digital radiography systems, the computed radiography Image Plate Detector System is most frequently being used for the general radiography and also this system commonly diffracts the x-ray images since it is the system that is influenced by the light diffusion from the fluorescent substances. In this study, by using the X-ray Generator, a comparative analysis has been made between 2 different models of computer radiography image plate investigate each model's resolution and sharpness through the modulation transfer function(MTF) measurement. For the analysis, two image plates for general radiography one Fuji ST-VN model(more than 3years old) and one Fuji ST-VL model(less than 2years old) that are currently being used in "Hospital A" were sampled for the MTF measurement here. As the experimental method for this study, the resolution chart method has been carried out by using X-ray generator. Also all the experimental data were printed out by laser printer and measured by microdensitometer. As the results of the experiment carried out in this study, some differences have been found between the two different IP models and Fuji ST-VL has shown its excellence in both of the resolution and the sharpness fields.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.3
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pp.8-15
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2019
The PM synchronous motor drives with vector control have been applied to wide fields of industry applications due to its high efficiency. The rotor position information for vector control of a PM synchronous motor is detected from the rotor position sensors or rotor position estimators. The sensorless control based on the mathematical model of PM synchronous motor is generally used and it can be classified into back EMF -based sensorless control and magnet flux-based sensorless control. The rotor position estimating performance of the back EMF-based sensorless control is deteriorated at low speeds since the magnitude of back EMF is proportional to the motor speed. The magnitude of the magnet flux for estimating rotor position in the flux-based sensorless control is independent on the motor speed so that the estimating performance is excellent for wide speed ranges. However, the estimation performance of the model-based sensorless control may be influenced by the motor parameter variation since the rotor position estimator uses the mathematical model of the PM synchronous motor. In this paper, the rotor position estimation performance for the back EMF based- and flux-based sensorless controls is analyzed theoretically and is compared through the simulation and experiment when the motor parameters including stator resistance and inductance are varied.
Mingyu Jeong;Jeonghyun Noh;Janghyun Kim;Seongheon Ha;Taeseon Kang;Byounghak Lee;Kiryong Kang;Junhyeon Kim;Jinsun Park
Smart Media Journal
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v.13
no.2
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pp.52-61
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2024
In the shipyard, aerial images are acquired at regular intervals using Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) for the management of external storage yards. These images are then investigated by humans to manage the status of the storage yards. This method requires a significant amount of time and manpower especially for large areas. In this paper, we propose an automated management technology based on a semantic segmentation foundation model to address these challenges and accurately assess the status of external storage yards. In addition, as there is insufficient publicly available dataset for external storage yards, we collected a small-scale dataset for external storage yards objects and equipment. Using this dataset, we fine-tune an object detector and extract initial object candidates. They are utilized as prompts for the Segment Anything Model(SAM) to obtain precise semantic segmentation results. Furthermore, to facilitate continuous storage yards dataset collection, we propose a training data generation pipeline using SAM. Our proposed method has achieved 4.00%p higher performance compared to those of previous semantic segmentation methods on average. Specifically, our method has achieved 5.08% higher performance than that of SegFormer.
Activity ratio of two radioactive primary fission products which had sufficiently different half-lives was expressed as functions of cooling time and irradiation histories in which average burnup, irradiation time, cycle interval time and the dominant fissile material of the spent fuel were included. The gamma-ray spectra of 36 samples from 6 spent PWR fuel assemblies irradiated in Kori unit-1 reactor were obtained by a spectrometric system equipped with a high purity germanium gamma-ray detector. Activity ratio $^{l44}$Ce $^{l37}$Cs, analyzed from each spectrum, was used for the calculation of cooling time. The results show that the radioactive fission products $^{l44}$Ce and $^{l37}$Cs are considered as useful monitors for cooling time determination because the estimated cooling time by detection of activity ratio $^{l44}$Ce $^{l37}$Cs agreed well with the operator declared cooling time within relative difference of $\pm$5 % despite the low counting rate of the gamma-ray of $^{l44}$Ce (about 10$^{-3}$ count per second). For the samples with several different irradiation histories, the determined cooling time by modeled irradiation history showed good agreement with that by known irradiation history within time difference of $\pm$0.5 year. From this result, it would be expected to be possible to estimate reliably the cooling time of spent nuclear fuel without the exact information about irradiation history. The feasibility study on identification of and/or sorting out spent nuclear fuel by applying the technique for cooling time determination was also performed and the result shows that the detection of activity ratio $^{l44}$Ce $^{l37}$Cs by gamma-ray spectrometry would be usefully applicable to certify spent nuclear fuel for the purpose of safeguards and management in a facility in which the samples dismantled or cut from spent fuel assemblies are treated, such as the post irradiation examination facility.mination facility.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.10
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pp.2419-2424
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2013
In a conventional MOG algorithm, a small threshold for background decision causes the background recognition delay in a periodic background and a large threshold makes it recognize passing objects as background in a stationary background. This paper proposes the improved MOG algorithm using adaptive threshold. The proposed algorithm estimates changes of weight in the dominant model of the MOG algorithm both in the short and long terms, classifies backgrounds into the stationary and periodic ones, and assigns proper thresholds to them. The simulation results show that the proposed algorithm decreases the maximum number of frame in background recognition delay from 137 to 4 in the periodic background keeping the equal performance with the conventional algorithm in the stationary background.
This paper suggests a method to recognize facial expressions of animation characters by means of dominant colors and feature points. The proposed method defines a simplified mesh model adequate for the animation character and detects its face and facial components by using dominant colors. It also extracts edge-based feature points for each facial component. It then classifies the feature points into corresponding AUs(action units) through neural network, and finally recognizes character facial expressions with the suggested AU specification. Experimental results show that the suggested method can recognize facial expressions of animation characters reliably.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.21
no.2
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pp.130-136
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2015
In this paper, we propose a robust curved lane marking detection method. Several lane detection methods have been proposed, however most of them have considered only straight lanes. Compared to the number of straight lane detection researches, less number of curved-lane detection researches has been investigated. This paper proposes a new curved lane detection and tracking method which is robust to various illumination conditions. First, the proposed methods detect straight lanes using a robust road feature image. Using the geometric relation between a vehicle camera and the road plane, several circle models are generated, which are later projected as curved lane models on the camera images. On the top of the detected straight lanes, the curved lane models are superimposed to match with the road feature image. Then, each curve model is voted based on the distribution of road features. Finally, the curve model with highest votes is selected as the true curve model. The performance and efficiency of the proposed algorithm are shown in experimental results.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.21
no.2
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pp.81-86
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2015
GPS position errors were corrected for guidance of autonomous vehicles. From the vision, we can obtain the lateral distance from the center of lane and the angle difference between the left and right detected line. By using a controller which makes these two measurements zero, a lane following system can be easily implemented. However, the problem is that if there's no lane, such as crossroad, the guidance system of autonomous vehicle does not work. In addition, Line detection has problems working on curved areas. In this case, the lateral distance measurement has an error because of a modeling mismatch. For this reason, we propose GPS error correction filter based on curve-modeled lane detection and evaluated the performance applying it to an autonomous vehicle at the test site.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.51
no.1
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pp.145-151
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2014
This paper proposes an image haze removal algorithm for a single image. The conventional Dark Channel Prior(DCP) algorithm estimates a transmission map using the dark information in an image, and the haze regions are then detected using a matting algorithm. However, since the DCP algorithm uses block-based processing, block artifacts are invariably formed in the transmission map. To solve this problem, the proposed algorithm generates a modified transmission map using a Hidden Markov Random Field(HMRF) and Expectation-Maximization(EM) algorithm. Experimental results confirm that the proposed algorithm is superior to conventional algorithms in image haze removal.
This paper presents a method for speed limit sign recognition in images. Conventional sign recognition methods decreases recognition accuracy because they are very sensitive and include repeated features. The proposed method emphasizes color attributes based on the weighted YUV color space. Moreover, the recognition accuracy can be improved by extracting the local region of interest (ROI) in the candidates. The proposed method uses the Haar features and the Adaboost classifier for recognition. Experimental results confirm that the proposed algorithm is superior to conventional algorithms under various speed signs and conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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