• Title/Summary/Keyword: 번치

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A Study on Noise of Detonator and Explosive Initiation on Ground Surface (지표면에서 뇌관과 폭약 폭발 소음에 관한 연구)

  • 기경철;김일중;원연호;김영근
    • Explosives and Blasting
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    • v.21 no.3
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    • pp.73-80
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    • 2003
  • 암반발파에 사용하고 있는 전기식 뇌관과 비전기식 연결뇌관 및 번치 커넥터(Bunch connector), 점화구, 에멀젼류 폭약이 지상에서 기폭 될 때 발생하는 소음을 비교 분석하였다. 에멀젼류 폭약의 폭발소음과 화공품의 기폭소음에 대한 추정식을 도출하였다. 에멀젼류 폭약의 폭발 소음 예측은 반대수 자승근 환산식, 번치 커넥터, 전기식 뇌관 및 비전기식 연결뇌관 및 점화구는 전대수식이 적합한 것으로 판단된다. 소음원으로부터 동일한 거리에서의 소음은 점화구, 비전기식 연결뇌관, 전기식 뇌관 및 번치 커넥터 순으로 높았다. 소음원으로부터 약20∼30m거리의 범위에서 번치 커넥터의 기폭소음은 에멀젼류 폭약 0.250kg의 폭발소음보다 약15.6∼20.2dB(A) 낮고, 비전기식 연결뇌관 보다 약13.5∼16.0dB(A) 높고, 전기식 뇌관 보다는 약6.5∼7.5dB(A) 높게 됨을 알 수 있었다. 점화구는 약20m 거리에서 약 7dB(A)이하 이었다. 에멀젼류 폭약의 폭발과 번치 커넥터의 기폭소음에 미치는 주(主)소음원은 에멀젼류 폭약의 약량과 번치 커넥터의 도폭선임을 확인하였다.

A Study on the Effect of Focusing and Bending by Magnet in the S-band Electron Linear Accelerator

  • Cha, Seong-Su;Song, Gi-Baek;Park, Hyeong-Dal;Lee, Byeong-No;Kim, Yu-Jong;Lee, Byeong-Cheol
    • Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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    • 2013.08a
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    • pp.110-110
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    • 2013
  • 진공중을 전파하는 번치된 전자빔은 공간전하 효과로 빔이 퍼지게 된다. 본 연구의 중점 내용은 S-band 고주파 전자 가속기를 개발하는데 있다. 전자 가속기란 전자를 수 MeV의 에너지로 가속시키는 장치이다. 가속기의 중요한 3대 요소는 진공, 전자석, RF이다. 본 연구에서는 가속기에서 중요한 좋은 진공상태에서 좋은 전자석을 사용하여 실험하였다. S-band(2852~2860 MHz) 고주파 전자가속기의 캐비티내 전기장의 효과로 가속되는 번치된 전자빔의 집속 및 스티어링 효과를 얻기 위하여 스티어링 및 솔레노이드 전자석을 제작하여 실험에 사용하였고, 실제 빔을 인출 후 포커싱 및 스티어링 효과를 관찰 할 수 있었다.

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Eye Localization based on Multi-Scale Gabor Feature Vector Model (다중 스케일 가버 특징 벡터 모델 기반 눈좌표 검출)

  • Kim, Sang-Hoon;Jung, Sou-Hwan;Oh, Du-Sik;Kim, Jae-Min;Cho, Seong-Won;Chung, Sun-Tae
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.7 no.1
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    • pp.48-57
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    • 2007
  • Eye localization is necessary for face recognition and related application areas. Most of eye localization algorithms reported thus far still need to be improved about precision and computational time for successful applications. In this paper, we propose an improved eye localization method based on multi-scale Gator feature vector models. The proposed method first tries to locate eyes in the downscaled face image by utilizing Gabor Jet similarity between Gabor feature vector at an initial eye coordinates and the eye model bunch of the corresponding scale. The proposed method finally locates eyes in the original input face image after it processes in the same way recursively in each scaled face image by using the eye coordinates localized in the downscaled image as initial eye coordinates. Experiments verify that our proposed method improves the precision rate without causing much computational overhead compared with other eye localization methods reported in the previous researches.

Robust Eye Localization using Multi-Scale Gabor Feature Vectors (다중 해상도 가버 특징 벡터를 이용한 강인한 눈 검출)

  • Kim, Sang-Hoon;Jung, Sou-Hwan;Cho, Seong-Won;Chung, Sun-Tae
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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    • v.45 no.1
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    • pp.25-36
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    • 2008
  • Eye localization means localization of the center of the pupils, and is necessary for face recognition and related applications. Most of eye localization methods reported so far still need to be improved about robustness as well as precision for successful applications. In this paper, we propose a robust eye localization method using multi-scale Gabor feature vectors without big computational burden. The eye localization method using Gabor feature vectors is already employed in fuck as EBGM, but the method employed in EBGM is known not to be robust with respect to initial values, illumination, and pose, and may need extensive search range for achieving the required performance, which may cause big computational burden. The proposed method utilizes multi-scale approach. The proposed method first tries to localize eyes in the lower resolution face image by utilizing Gabor Jet similarity between Gabor feature vector at an estimated initial eye coordinates and the Gabor feature vectors in the eye model of the corresponding scale. Then the method localizes eyes in the next scale resolution face image in the same way but with initial eye points estimated from the eye coordinates localized in the lower resolution images. After repeating this process in the same way recursively, the proposed method funally localizes eyes in the original resolution face image. Also, the proposed method provides an effective illumination normalization to make the proposed multi-scale approach more robust to illumination, and additionally applies the illumination normalization technique in the preprocessing stage of the multi-scale approach so that the proposed method enhances the eye detection success rate. Experiment results verify that the proposed eye localization method improves the precision rate without causing big computational overhead compared to other eye localization methods reported in the previous researches and is robust to the variation of post: and illumination.