Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.47
no.9
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pp.14-23
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2010
This paper reports the fabrication of a DVB-T/H System in Package (SiP) that is able to receive and process the DVB-T/H signal. The DVB-T/H is the European telecommunication standard for Digital Video Broadcasting (DVB). An IC-embedded Printed Circuit Board (PCB) process, interpose a chip between PCB layers, has applied to the DVB-T/H SiP. The chip inserted in DVB-T/H SiP is the System on Chip (SoC) for mobile TV. It is comprised of a RF block for DVB-T/H RF signal and a digital block to convert received signal to digital signal for an application processor. To operate the DVB-T/H IC, a 3MHz DC-DC converter and LDO are on the DVB-T/H SiP. And a 38.4MHz crystal is used as a clock source. The fabricated DVB-T/H SiP form 4 layers which size is $8mm{\times}8mm$. The DVB-T/H IC is located between 2nd and 3rd layer. According to the result of simulation, the RF signal sensitivity is improved since the layout modification of the ground plane and via. And we confirmed the adjustment of LC value on power transmission is necessary to turn down the noise level in a SiP. Although the size of a DVB-T/H SiP is decreased over 70% than reference module, the power consumption and efficiency is on a par with reference module. The average power consumption is 297mW and the efficiency is 87%. But, the RF signal sensitivity is declined by average 3.8dB. This is caused by the decrease of the RF signal sensitivity which is 2.8dB, because of the noise from the DC-DC converter.
Park, Ji-Koon;Yang, Sung-Woo;Jun, Jae-Hoon;Cho, Su-Yeon;Kim, Kyo-Tae;Heo, Ye-Ji;Kang, Sang-Sik
Journal of the Korean Society of Radiology
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v.11
no.7
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pp.671-677
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2017
In this study, scattering factors affecting the quality of medical images were quantitatively analyzed and investigated. MCNPX simulation was conducted by using ANSI phantom, made of tissue equivalent materials, to calculate the scattering ratio occurred by the increase of the object thickness. Then, the result of the simulation was compared with the result of actual radiation measurement. In addition, we evaluated the image quality by the RMS evaluation, RSD and NPS analysis using X-ray images acquired with increasing object thickness. Furthermore, the scattering ratio was analyzed by increasing the thickness of acrylic phantom on chest phantom. The result showed that the scattering ratio was increased to 57.2%, 62.4%, and 66.8% from 48.9%, respectively, when the acrylic phantom thickness was increased by 1 inch from 6.1 inches. The results of MCNPX simulation and the actual measured scattering dose showed similar results. Also, as a result of RMS measurement from acquired x-ray images, the standard deviation decreased as the object thickness increased. However, in the RSD analysis considering the average incident dose, the results were increased from 0.028 to 0.039, 0.051, 0.062 as the acrylic phantom thickness was increased from 6.1 inches to 7.1 inch, 8.1 inch, and 9.1 inch, respectively. It can be seen that the increase of the scattering effect due to the increase of the object thickness reduces the SNR. Also, the NPS results obtained by measuring scattered radiation incident on the detector resulted in the increase of the noise as the object thickness increased.
Attenuation correction is important in producing quantitative positron emission tomography (PET) images. Conventionally, photon attenuation effects are corrected using transmission measurements performed before tracer administration. The pre-injection transmission measurement approach may require a time delay between transmission and emission scans for the tracer studies requiring a long uptake period, about 45 minutes for F-18 deoxyglucose study. The time delay will limit patient throughput and increase the likelihood of patient motion. A technique lot performing simultaneous transmission and emission scans (T+E method) after the tracer injection has been validated. The T+E method substracts the emission counts contaminating the transmission measurements to produce accurate attenuation correction coefficients. This method has been evaluated in experiments using a cylindrical phantom filled with background water (5750 cc) containing $0.4{\mu}Ci/cc$ of F-18 fluoride ion and one insert cylinder (276 cc) containing $4.3{\mu}Ci/cc$. GE $Advance^{TM}$ PET scanner and Ge-68 rotating pin sources for transmission scanning were used for this investigation. Post-injection transmission scan and emission scan were peformed alternatively over time. The error in emission images corrected using post-infection transmission scan to emission images corrected transmission scan was 2.6% at the concentration of $1.0{\mu}Ci/cc$. No obvious differences in image quality and noise were apparent between the two images. The attenuation correction can be accomplished with post-injection transmission measurement using rotating pin sources and this method can significantly shorten the time between transmission and omission scans and thereby reduce the likelihood of patient motion and increase scanning throughput in PET.
We propose a single Index approach for subsequence matching that supports moving average transform of arbitrary order in time-series databases. Using the single index approach, we can reduce both storage space overhead and index maintenance overhead. Moving average transform is known to reduce the effect of noise and has been used in many areas such as econometrics since it is useful in finding overall trends. However, the previous research results have a problem of occurring index overhead both in storage space and in update maintenance since tile methods build several indexes to support arbitrary orders. In this paper, we first propose the concept of poly-order moving average transform, which uses a set of order values rather than one order value, by extending the original definition of moving average transform. That is, the poly-order transform makes a set of transformed windows from each original window since it transforms each window not for just one order value but for a set of order values. We then present theorems to formally prove the correctness of the poly-order transform based subsequence matching methods. Moreover, we propose two different subsequence matching methods supporting moving average transform of arbitrary order by applying the poly-order transform to the previous subsequence matching methods. Experimental results show that, for all the cases, the proposed methods improve performance significantly over the sequential scan. For real stock data, the proposed methods improve average performance by 22.4${\~}$33.8 times over the sequential scan. And, when comparing with the cases of building each index for all moving average orders, the proposed methods reduce the storage space required for indexes significantly by sacrificing only a little performance degradation(when we use 7 orders, the methods reduce the space by up to 1/7.0 while the performance degradation is only $9\%{\~}42\%$ on the average). In addition to the superiority in performance, index space, and index maintenance, the proposed methods have an advantage of being generalized to many sorts of other transforms including moving average transform. Therefore, we believe that our work can be widely and practically used in many sort of transform based subsequence matching methods.
Lee, Garim;Lee, Songhee;Kim, Bomi;Woo, Dong Kook;Noh, Seong Jin
Journal of Korea Water Resources Association
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v.55
no.10
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pp.761-774
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2022
Accurate hydrologic prediction is essential to analyze the effects of drought, flood, and climate change on flow rates, water quality, and ecosystems. Disentangling the uncertainty of the hydrological model is one of the important issues in hydrology and water resources research. Hydrologic data assimilation (DA), a technique that updates the status or parameters of a hydrological model to produce the most likely estimates of the initial conditions of the model, is one of the ways to minimize uncertainty in hydrological simulations and improve predictive accuracy. In this study, the two ensemble-based sequential DA techniques, ensemble Kalman filter, and particle filter are comparatively analyzed for the daily discharge simulation at the Yongdam catchment using airGRdatassim. The results showed that the values of Kling-Gupta efficiency (KGE) were improved from 0.799 in the open loop simulation to 0.826 in the ensemble Kalman filter and to 0.933 in the particle filter. In addition, we analyzed the effects of hyper-parameters related to the data assimilation methods such as precipitation and potential evaporation forcing error parameters and selection of perturbed and updated states. For the case of forcing error conditions, the particle filter was superior to the ensemble in terms of the KGE index. The size of the optimal forcing noise was relatively smaller in the particle filter compared to the ensemble Kalman filter. In addition, with more state variables included in the updating step, performance of data assimilation improved, implicating that adequate selection of updating states can be considered as a hyper-parameter. The simulation experiments in this study implied that DA hyper-parameters needed to be carefully optimized to exploit the potential of DA methods.
With the development of medical technology and radiation treatment equipment, the frequency of high-precision radiation therapy such as intensity modulation radiation therapy has increased. Image-guided radiation therapy has become essential for radiation therapy in precise and complex treatment plans. In particular, with the introduction of imaging equipment for diagnosis in a linear accelerator, CBCT scanning became possible, which made it possible to calibrate and correct the patient's posture through 3D images. Although more precise reproduction of the patient's posture has become possible, the exposure dose delivered to the patient during the image acquisition process cannot be ignored. Radiation optimization is necessary in the field of radiation therapy, and efforts to reduce exposure are necessary. However, when acquiring 3D CBCT images by changing the imaging conditions to reduce exposure, there should be no image quality or artefacts that would make it impossible to align the patient's position. In this study, Rando phantom was used to scan and evaluate images for each shooting condition. The highest SNR was obtained at 100 kV 80 mA 25 ms F1 filter 180°. As the tube voltage and tube current increased, the noise decreased, and the bowtie filter showed the optimal effect at high tube current. Based on the actual scanned images, it was confirmed that patient alignment was possible under all imaging conditions, and that image-guided radiation therapy for patient alignment was possible under the condition of 70 kV 10 mA 20 ms F0 filter 180°, which showed the lowest SNR. In this study, image evaluation was conducted according to the imaging conditions, and low tube voltage, tube current, and small rotation angle scan are expected to be effective in reducing radiation exposure. Based on this, the patient's exposure dose should be kept as low as possible during CBCT imaging.
The increasing atmospheric imbalance caused by climate change leads to an elevation in precipitation, resulting in a heightened frequency of flooding. Consequently, there is a growing need for technology to detect and monitor these occurrences, especially as the frequency of flooding events rises. To minimize flood damage, continuous monitoring is essential, and flood areas can be detected by the Synthetic Aperture Radar (SAR) imagery, which is not affected by climate conditions. The observed data undergoes a preprocessing step, utilizing a median filter to reduce noise. Classification techniques were employed to classify water bodies and non-water bodies, with the aim of evaluating the effectiveness of each method in flood detection. In this study, the Otsu method and Support Vector Machine (SVM) technique were utilized for the classification of water bodies and non-water bodies. The overall performance of the models was assessed using a Confusion Matrix. The suitability of flood detection was evaluated by comparing the Otsu method, an optimal threshold-based classifier, with SVM, a machine learning technique that minimizes misclassifications through training. The Otsu method demonstrated suitability in delineating boundaries between water and non-water bodies but exhibited a higher rate of misclassifications due to the influence of mixed substances. Conversely, the use of SVM resulted in a lower false positive rate and proved less sensitive to mixed substances. Consequently, SVM exhibited higher accuracy under conditions excluding flooding. While the Otsu method showed slightly higher accuracy in flood conditions compared to SVM, the difference in accuracy was less than 5% (Otsu: 0.93, SVM: 0.90). However, in pre-flooding and post-flooding conditions, the accuracy difference was more than 15%, indicating that SVM is more suitable for water body and flood detection (Otsu: 0.77, SVM: 0.92). Based on the findings of this study, it is anticipated that more accurate detection of water bodies and floods could contribute to minimizing flood-related damages and losses.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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