Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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spring
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pp.213-216
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2004
본 연구에서는 복잡한 형상을 가진 음원으로부터 방사하는 음장을 등가음원법 (equivalent source method)을 이용하여 재구성한다. 일반적인 등가음원법의 기본 원리는 진동하는 물체의 표면 또는 내부에 등가음원을 분포시켜서 등가음원의 강도를 계산하는 방법이다. 각 등가음원의 강도는 음원의 경계 조건이나 측정된 음장 음압을 통해서 구할 수가 있으며 사용된 등가음원의 차수, 개수 그리고 위치 등은 고려되어야 할 중요한 변수들이다. 기존의 HELS (Helmholtz equation least square) 방법은 한 곳의 위치에 다양한 차수로 이루어진 등가음원을 사용하여 각 차수의 계수를 구하는 방법으로써 구형에 가까운 음원에 대해서 좋은 결과를 보이나 음장의 결과가 최대 차수의 선택에 따라서 큰 오차를 유발하는 문제점이 있다. 따라서 정규화 기법을 사용하여 음장을 재구성하기 위해 필요한 등가음원의 최적 차수를 구하고, 음원 내부에 최적 차수로 이루어진 등가음원을 여러 개의 점에 위치시켜서 재구성 정확도를 향상시켰다. 정규화된 등가음원법의 타당성 검증을 위하여 표면 일부가 진동하는 구에 대한 수치 해석 및 청소기 모델에 대한 음장 재구성 실험 을 수행하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2003.05b
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pp.1031-1034
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2003
XML은 통합된 데이터 모델을 지원하기 위한 언어로, 특정 분야의 데이터에 대한 친환 및 통합의 필요성이 증대되어지고 있다. 일반적으로 데이터 교환은 다양한 공급자에 의해 독립적으로 운용 및 서비스됨으로서 개별적으로 데이터를 수집해야 하며 재배포 과정 또한 어렵다. 따라서 데이터 재배포 과정을 간소화하고 데이터 교환의 최적화를 위해 데이터 통합을 위한 재구성 방법이 필요하다. 본 논문에서는 특정 분야의 유사한 구조로 구성된 여러 문서를 입력받아 하나의 통합된 문서로 재구성할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 색인기법을 기반으로 추출된 정보를 하나의 문서로 매핑하기 위해 데이터 사전을 선계하고, 하나의 통합된 문서를 점진적인 과정을 통하여 재구성한다 따라서 재구성된 문서는 재배포 과정을 간소화할 수 있으며, 데이터 교환의 최적화는 물론 전자문서교환(EDI)에 있어서 정보교환 능력을 증가시킬 수 있다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2016.04a
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pp.110-112
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2016
무선 센서 망에서 다중 경로 라우팅은 센서 노드와 링크의 실패로 인한 잦은 경로 단절의 문제를 해결하기 위해 연구되었다. 이러한 다중 경로 라우팅에서, 이동 이벤트가 고려되면 소스는 이벤트의 이동 경로를 따라서 생성이 되고, 각각의 소스는 자신으로부터 다중 경로를 생성하게 된다. 그러나, 이동 이벤트는 연속적으로 소스를 생성하기 때문에, 기존의 소스가 구성한 다중 경로를 이용하면 효율적으로 다중 경로를 이전의 소스로부터 새로운 소스까지 재구성할 있다. 그러므로, 본 논문은 무선 센서 망에서 이동 이벤트를 위한 효율적인 다중 경로 라우팅 방안을 제안한다. 제안 방안은 에너지 소비 비용 모델을 기반으로 지역적 경로 재구성 방법과 광역적 재구성 방법을 선택한다. 지역적 재구성 방법이 선택되면, 제안 방안은 이동 이벤트의 이동 방향을 고려하여 기존의 다중 경로를 지역적으로 재구성한다. 반면에, 광역적 재구성 방법이 선택되면 제안 방안은 새로운 소스가 싱크까지 광역적으로 다중 경로를 재구성한다. 시뮬레이션 결과는 제안 방안이 기존의 방안보다 에너지 관점에 효율적임을 증명한다.
This paper highlights the reconstruction of the rectilinear type of 3D rooftop model from satellite image data using centroid neural network. The main idea of the proposed 3D reconstruction method is based on the grouping of 3D line segments. 3D lines are extracted by 2D lines and DEM (Digital Elevation Map) data evaluated from a pair of stereo images. Our grouping process consists of two steps. We carry out the first grouping process to group fragmented or duplicated 3D lines into the principal 3D lines, which can be used to construct the rooftop model, and construct the groups of lines that are parallel each other in the second step. From the grouping result, 3D rooftop models are reconstructed by the final clustering process. High-resolution IKONOS images are utilized for the experiments. The experimental result's indicate that the reconstructed building models almost reflect the actual position and shape of buildings in a precise manner, and that the proposed approach can be efficiently applied to building reconstruction problem from high-resolution satellite images of an urban area.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.34
no.2
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pp.56-63
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1997
This paper is concerned with the design of neural-network based autopilot control system. In this paper, the back-propagation algorithm is introduced and explained in detail. The system identification method based on neural networks for ship motion is developed and its efficacy is verified by using a simple ship maneuvering model. Problems which may arise in a complex maneuvering model are then discussed. The neural-network based system identification method developed in this paper can be used effectively for reconstructing the ship maneuvering moodel which is known to have nonlinearity.
Lee, Jeong Ho;Ga, Chill Ol;Kim, Yong Il;Lee, Byung Gil
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.30
no.4
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pp.353-362
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2012
3D building modeling from airborne Lidar without model regularization may cause positional errors or topological inconsistency in building models. Regularization of 3D building models, on the other hand, restricts the types of models which can be reconstructed. To resolve these issues, this paper modelled 3D buildings from airborne Lidar by building model regularization which considers more various types of buildings. Building points are first segmented into roof planes by clustering in feature space and segmentation in object space. Then, 3D building models are reconstructed by consecutive adjustment of planes, lines, and points to satisfy parallelism, symmetry, and consistency between model components. The experimental results demonstrated that the method could make more various types of 3d building models with regularity. The effects of regularization on the positional accuracies of models were also analyzed quantitatively.
Kim, Jung-Yul;Kang, Chun-Koo;Park, Hoon-Hee;Lim, Han-Sang;Lee, Chang-Ho
The Korean Journal of Nuclear Medicine Technology
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v.16
no.1
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pp.12-16
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2012
Purpose : In conventional PET image reconstruction, iterative reconstruction methods such as OSEM (Ordered Subsets Expectation Maximization) have now generally replaced traditional analytic methods such as filtered back-projection. This includes improvements in components of the system model geometry, fully 3D scatter and low noise randoms estimates. SharpIR algorithm is to improve PET image contrast to noise by incorporating information about the PET detector response into the 3D iterative reconstruction algorithm. The aim of this study is evaluation of SharpIR reconstruction method in PET/CT. Materials and Methods: For the measurement of detector response for the spatial resolution, a capillary tube was filled with FDG and scanned at varying distances from the iso-center (5, 10, 15, 20 cm). To measure image quality for contrast recovery, the NEMA IEC body phantom (Data Spectrum Corporation, Hillsborough, NC) with diameters of 1, 13, 17 and 22 for simulating hot and 28 and 37 mm for simulating cold lesions. A solution of 5.4 kBq/mL of $^{18}F$-FDG in water was used as a radioactive background obtaining a lesion of background ratio of 4.0. Images were reconstructed with VUE point HD and VUE point HD using SharpIR reconstruction algorithm. For the clinical evaluation, a whole body FDG scan acquired and to demonstrate contrast recovery, ROIs were drawn on a metabolic hot spot and also on a uniform region of the liver. Images were reconstructed with function of varying iteration number (1~10). Results: The result of increases axial distance from iso-center, full width at half maximum (FWHM) is also increasing in VUE point HD reconstruction image. Even showed an increasing distances constant FWHM. VUE point HD with SharpIR than VUE point HD showed improves contrast recovery in phantom and clinical study. Conclusion: By incorporating more information about the detector system response, the SharpIR algorithm improves the accuracy of underlying model used in VUE point HD. SharpIR algorithm improve spatial resolution for a line source in air, and improves contrast recovery at equivalent noise levels in phantoms and clinical studies. Therefore, SharpIR algorithm can be applied as through a longitudinal study will be useful in clinical.
Purpose : A method to estimate a real k-space trajectory based on a circuit model of the gradient system is proposed for spiral imaging. The estimated k-space trajectory instead of the ideal trajectory is used in the reconstruction to improve the image quality in the spiral imaging. Materials and Methods : Since the gradient system has self resistance, capacitance, and inductance, as well as the mutual inductance between the magnet and the gradient coils, the generated gradient fields have delays and transient responses compared to the input waveform to the gradient system. The real gradient fields and their trajectory in k-space play an important role in the reconstruction. In this paper, the gradient system is modeled with R-L-C circuits, and real gradient fields are estimated from the input to the model. An experimental method to determine the model parameters (R, L, C values) is also suggested from the quality of the reconstructed image. Results : The gradient fields are estimated from the circuit model of the gradient system at 1.5 Tesla MRI system. The spiral trajectory obtained by the integration of the estimated gradient fields is used for the reconstruction. From experiments, the reconstructed images using the estimated trajectory show improved uniformity, reduced overshoots near the edges, and enhanced resolutions compared to those using the ideal trajectory without model. Conclusion : The gradient system was successfully modeled by the R-L-C circuits. Much improved reconstruction was achieved in the spiral imaging using the trajectory estimated by the proposed model.
Reconstruction of collision accidents is to analyze the cause of accidents and collision behavior using available information from vehicle accident circumstances. This paper introduces a collision reconstruction system which is developed to be applicable to traffic accident reconstruction. Our System combines both quantitative and qualitative collision models so as to compensate for weaknesses in each with strengths of each other. I It provides accurate predictions and causal explanations of the collision behavior. During r reverse analysis of collision. qualitative simulation is used to verify a hypothesis and to detect any conflict in early stage of reconstruction. It is implemented and applied to real car-to-car collision accidents. The test results verify the reliabilities of our techniques.
자동차 사고 재구성이란 사고 상황으로부터 가능한 모든 정보를 수집, 분석하여 사고 거동 및 원인을 규명하는 작업을 의미한다. 본 논문에서는 자동차 사고 재구성에 직접 적용이 가능하도록 개발된 범용성의 정성적 충돌 전문가 시스템의 Prototype을 소개한다. 이 시스템은 충돌 전 물체의 운동 방향과 공간에서의 정보가 주어졌을 때, 충돌로 인한 물체의 순간적인 운동을 정성적으로 예측한다. 분야 모델은 정성적 충돌 이론과 정성적 계산을 제공하는 정성적 수학의 지식 베이스로 구성된다. 충돌로 인한 물체의 운동을 해석하는 데 있어, 충돌 전 물체의 운동 방향과 충돌시의 기하학적 배치사이의 상호 작용을 분석하는 것이 그 핵심을 이루고 있다. 본 논문에서는 그 상호 작용을 밝혀 내어 정성적 표현 방식에 의거하여 해석하는 충돌 이론을 소개하였다. 추론 기관을 설계하는데 있어서는 동력학 정보뿐만 아니라 공간 정보를 추론하기 위한 기법이 제시되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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