This paper addresses the problem of reducing the speckle noise in SAR images by wavelet transformation, using a non-local means(NLM) filter originated for Gaussian noise removal. Log-transformed SAR image makes multiplicative speckle noise additive. Thus, non-local means filtering and wavelet thresholding are used to reduce the additive noise, followed by an exponential transformation. NLM filter is an image denoising method that replaces each pixel by a weighted average of all the similarly pixels in the image. But the NLM filter takes an acceptable amount of time to perform the process for all possible pairs of pixels. This paper, also proposes an alternative strategy that uses the t-test more efficiently to eliminate pixel pairs that are dissimilar. Extensive simulations showed that the proposed filter outperforms many existing filters terms of quantitative measures such as PSNR and DSSIM as well as qualitative judgments of image quality and the computational time required to restore images.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.17
no.4
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pp.95-106
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2017
In this paper, we investigate the conventional topological interference management (TIM) with proposed network topology such as 8 trigram (8 user networks). The key observation is that optimal symmetric degree of freedom (DoF) can be achieved for 8 user network with different channel coherence times by adaptively selecting the interference alignment scheme via controlling the alignment feasibility of the transmitted signals. However, this yields a very complex problem, for which we use the combination of different schemes such as interference avoidance and repetition coding. In addition to the above schemes, we propose a triangular transmit cooperation (TTC) algorithm for 8 user networks to achieve the optimal symmetric DoF. And We apply the principle of complementarity of 8 trigram to remove the interferences, and correspond the concepts of win-win and conflict to direct and indirect signals of transmit and receive respectively. We find that the principle of complementarity comes out from the trigram of I Ching. That is, we apply the relation of confrontation and coexistence to 8 transmitters and receivers, and get the results of symmetric DoF of 4/3.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37
no.2A
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pp.113-118
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2012
In this paper, we propose the removal of search point using motion vector correlation and distance between reference frames in H.264/AVC. We remove the search points in full search method and predictive motion vectors in enhanced predictive zonal search method. Since the probability that the reference frame far from the current frame is selected as the best reference frame is decreased, we apply the weighted average based on distance between the current and reference frame to determine the fianl search range. In general, the size of search range is smaller than initial search range. We reduce motion estimation time using the final search range in full search method. Also, the refinement process is adaptively applied to each reference frame. The proposed methods reduce the computational throughput of full search method by 57.13% and of enhanced predictive zonal search by 14.71% without visible performance degradation.
An alternative method to remove and recover heavy metals is biosorption based on metal-sequestering properties of natural or biological origin. In this study, the effects of factors such as temperature, pH, initial concentration of lead, and initial amount of biomass on biosorption of lead using Aureobasdium pullulans were investigated. A. pullulans has an excellent selectivity to remove lead than other heavy metals such as cadmium, chromium, nickel in pure and mixed solution. The optimum temperature of biosorption with A. pullulans was $40^{\circ}C$ and the amount of removal increased at high pH. The higher initial lead concentration or the lower cell dry weight, the higher amount of lead was adsorbed. The adsorption isotherm of lead was accorded with Freundlich model. The adsorption capacity and initial adsorption rate of living A. pullulans were about twice higher than that of dead one.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.24
no.2
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pp.196-202
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2018
In this study, we investigated phosphate removal efficiency according to pretreatment (pyrolysis temperature, pyrolysis time, particle size) of oyster shells as a basic study for their recycling. And XAFS analysis and isothermal adsorption experiments were performed to investigate the phosphate removal characteristics of oyster shells. As a result, the removal efficiency was good at $600^{\circ}C$ pyrolysis temperature with 6 hour pyrolysis time and 0.355 ~ 0.075 mm particle size. Isothermal adsorption experiments showed that the Langmuir model is suitable for adsorption of oyster shells. XAFS analysis showed that calcium phosphate formed on the oyster shell pyrolyzed at $600^{\circ}C$. In other words, it was confirmed that the formation of calcium phosphate by the calcium ion elution of the oyster shell contributes to the decrease of phosphate concentration.
In this paper, we propose a learning based compressive sensing algorithm for the purpose of side scan sonar image denoising. The proposed method is based on Iterative Shrinkage and Thresholding Algorithm (ISTA) framework and incorporates a powerful strategy that reinforces the non-linearity of deep learning network for improved performance. The proposed method consists of three essential modules. The first module consists of a non-linear transform for input and initialization while the second module contains the ISTA block that maps the input features to sparse space and performs inverse transform. The third module is to transform from non-linear feature space to pixel space. Superiority in noise removal and memory efficiency of the proposed method is verified through various experiments.
The concentration of silica is required to meet a certain level because silica affects fuel and materials integrity by forming a zeolite layer on fuel cladding surfaces. When the established Feed and Bleed method is employed, nuclear waste increase and the corresponding amount of boric acid is constantly consumed. This study concentrates on minimizing the amount of nuclear waste and consumption of boric acid. Using five different membranes, operating conditions such as temperatur, feed water flow rate, boric acid recovery and silica removal rate were examined. A silica-selective removal system was designed based on the above optimization procedures. Three-stage system was designed with two characteristically different membranes so that it could correspond with the different situation easily. Compared to the pevious results of the Feed and Bleed method, the current method showed that the amount of nuclear waste was reduced to 7%, and the consumption of boric acid to 15.7%.
Customer product reviews have become one of the important factors for purchase decision makings. Customers believe that reviews written by others who have already had an experience with the product offer more reliable information than that provided by sellers. However, there are too many products and reviews, the advantage of e-commerce can be overwhelmed by increasing search costs. Reading all of the reviews to find out the pros and cons of a certain product can be exhausting. To help users find the most useful information about products without much difficulty, e-commerce companies try to provide various ways for customers to write and rate product reviews. To assist potential customers, online stores have devised various ways to provide useful customer reviews. Different methods have been developed to classify and recommend useful reviews to customers, primarily using feedback provided by customers about the helpfulness of reviews. Most shopping websites provide customer reviews and offer the following information: the average preference of a product, the number of customers who have participated in preference voting, and preference distribution. Most information on the helpfulness of product reviews is collected through a voting system. Amazon.com asks customers whether a review on a certain product is helpful, and it places the most helpful favorable and the most helpful critical review at the top of the list of product reviews. Some companies also predict the usefulness of a review based on certain attributes including length, author(s), and the words used, publishing only reviews that are likely to be useful. Text mining approaches have been used for classifying useful reviews in advance. To apply a text mining approach based on all reviews for a product, we need to build a term-document matrix. We have to extract all words from reviews and build a matrix with the number of occurrences of a term in a review. Since there are many reviews, the size of term-document matrix is so large. It caused difficulties to apply text mining algorithms with the large term-document matrix. Thus, researchers need to delete some terms in terms of sparsity since sparse words have little effects on classifications or predictions. The purpose of this study is to suggest a better way of building term-document matrix by deleting useless terms for review classification. In this study, we propose neutrality index to select words to be deleted. Many words still appear in both classifications - useful and not useful - and these words have little or negative effects on classification performances. Thus, we defined these words as neutral terms and deleted neutral terms which are appeared in both classifications similarly. After deleting sparse words, we selected words to be deleted in terms of neutrality. We tested our approach with Amazon.com's review data from five different product categories: Cellphones & Accessories, Movies & TV program, Automotive, CDs & Vinyl, Clothing, Shoes & Jewelry. We used reviews which got greater than four votes by users and 60% of the ratio of useful votes among total votes is the threshold to classify useful and not-useful reviews. We randomly selected 1,500 useful reviews and 1,500 not-useful reviews for each product category. And then we applied Information Gain and Support Vector Machine algorithms to classify the reviews and compared the classification performances in terms of precision, recall, and F-measure. Though the performances vary according to product categories and data sets, deleting terms with sparsity and neutrality showed the best performances in terms of F-measure for the two classification algorithms. However, deleting terms with sparsity only showed the best performances in terms of Recall for Information Gain and using all terms showed the best performances in terms of precision for SVM. Thus, it needs to be careful for selecting term deleting methods and classification algorithms based on data sets.
The objectives of this study are summarized with two. The one is to remove of $COD_{Cr}$, color and turbidity with coagulation and ozonation in nonbiodegradable landfill leachate, the other is to compare of water qualities with pre-ozonation and post-ozonation. The results are summarized as follows ; 1) 90 minutes ozonation with $75mgO_3/min$($4.5gO_3/hr$) was conducted at pH 4,7, 10 to remove $COD_{Cr}$. Removal efficiencies were investigated with 48.2%, 52.6%, and 62.3% respectively. As increasing pH, $COD_{Cr}$ removal efficiencies were increased, it was considered that hydroxyl radical($OH{\cdot}$) which strongly oxdize and nonselectively react with organic compounds, was rapidly produced by ozone self-decomposition at high pH. 2) Alum, ferric chloride and ferrous sulfate were used for coagulation as inorganic coagulant. Ferric chloride was investigated with optimal coagulant, and it removed $COD_{Cr}$ about 12.0% at pH5 and dosage of $2,000m{\ell}/{\ell}$. Cation(C-101P), anion(A-601P) and nonion(SC-050) were tested to remove organic pollutants in landfill leachate. Cation(C-101P) was investigated with the most effective organic coagulant, and removal efficiency of $COD_{Cr}$ was 19.8% at pH5 and dosage of $100m{\ell}/{\ell}$. 3) Color and turbidity were removed up to 88.6%, 97.0% at pH10, when contacted 90 minutes with ozone, respectively. These removal efficiencies were much higher than those of $COD_{Cr}$ and $COD_{Mn}$. It was considered that ozone could oxdize the triggering materials of color and turbidity selectively and preferentially. 4) $COD_{Cr}$, color and turbidity were more effectively removed with pre-ozonation than post-ozonation about 8%, 3.5% and 1% respectively. These results were well corresponed with other's studies that pre-ozonation will increase the effect of coagulation.
Kim, Moon-Il;Lee, Gu-Hwa;Chun, Sung-Woo;Park, Dae-Won
Korean Chemical Engineering Research
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v.50
no.3
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pp.398-402
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2012
The catalytic performance of some metal oxides in the vapor phase selective oxidation of $H_2S$ in the stream containing ammonia and water was investigated. Among the catalysts tested $Fe_2O_3/SiO_2$ was the most promising catalyst for practical application. It showed higher than 90% $H_2S$ conversion and very small amount of $SO_2$ emission over a temperature range of $240{\sim}280^{\circ}C$. The effects of reaction temperature, $O_2/H_2S$ ratio, amount of ammonia and water vapor on the catalytic activity of $Fe_2O_3/SiO_2$ were discussed to better understand the reaction mechanism. The $H_2S$ conversion showed a maximum at $260^{\circ}C$ and it decreased with increasing temperature over $280^{\circ}C$. With an increase of $O_2/H_2S$ ratio from 0.5 to 4, the conversion was slightly increased, but the selectivity to elemental sulfur was remarkably decreased. The increase of ammonia amount favored the conversion and the selectivity to elemental sulfur with a decrease in $SO_2$ production. The presence of water vapor decreased both the activity and the selectivity to sulfur, but increased the ATS selectivity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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