Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2012.02a
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pp.507-507
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2012
컷오프 진단법은 두 개의 탐침 형태로 제작된 마이크로 웨이브 진단법으로, 간단한 수식을 통해 전자밀도, 전자온도 등을 측정할 수 있다. 컷오프 탐침은 방사 안테나, 측정 안테나와 네트워크 분석기로 구성되어 있다. 네트워크 분석기는 두 안테나 사이의 플라즈마 투과 스펙트럼을 만드는데 쓰이며, 스펙트럼 분석을 통해 플라즈마 변수들을 측정할 수 있다. 이 진단법은 장치나 분석방법이 매우 간단한 장점을 지니며, 약 1 mW 정도의 적은 파워를 사용하여 플라즈마 상태를 거의 변화시키지 않는 측정이 가능하다. 또한 CF4와 같은 공정 가스를 이용한 플라즈마에서도 사용이 가능하다. 그러나 컷오프 진단법을 사용한 측정은 다른 종류의 진단법과 마찬가지로, 약 1초 정도의 긴 시간을 필요로 하는 단점이 있어, 펄스 플라즈마나 토카막과 같이 빠르게 변하는 플라즈마를 측정하기에는 무리가 있다. 컷오프 탐침의 시간 분해능을 향상시키고자, 최근에 푸리에 컷오프 탐침(FCP)이 개발되었다. 펄스 형태의 단일신호를 플라즈마를 투과하기 전후로 비교하면 투과 스펙트럼 및 플라즈마 변수들을 얻을 수 있으며, 측정시간을 약 15 ns 정도로 줄일 수 있었다. 이 방법의 신뢰도 및 성능은 이미 CW 플라즈마와 펄스 플라즈마에서 확인되었다. 본 연구에서는 FCP의 초고속 측정의 장점을 이용해서 13.56 MHz의 CCP 및 400 kHz의 CCP에서 RF 위상에 따라 변하는 플라즈마를 측정하였으며, 이에 따라 RF CCP에서의 전자의 동역학 분석을 할 수 있었다.
This study applied a hydraulic rock splitting system equipped with a hybrid packer to the bench-cut method. The hybrid packer system is an improvement of the packer developed in previous studies; it is designed efficiently to reduce vibration and noise during rock excavation by combining the two functions of inducing hydraulic fractures using injection pressure and then expanding and extending them using a rubber packer. Field experiments assessed the efficiency of rock excavation with respect to the injection conditions; the adjusted experimental conditions included the distance from the free surface and the test holes drilled at the top of the slope and the injection settings. Using a separation of 5 m left some unexcavated parts, but using a separation of 1 m left no unexcavated parts. The hydraulic fractures generated by the injection pressure developed generally parallel to the free surface and expanded and extended as the rubber packer expanded, thus facilitating bench-cut excavation. For hydraulic rock splitting to be broadly applicable to bench-cut rock excavation, it is important to accumulate results from many field experiments conducted under varying experimental conditions for various types of rockmass.
A large-scale IS development project takes a long time, thus its project manager needs to be more careful on risk management. In particular, appropriate cutover decision making is critical in large-scale IS development projects because the opening of the large-scale IS significantly impacts the organization. Regardless of its importance, cutover decision making in conventional IS development projects has been done in a quite simple way. Conventional cutover decisions have been made by considering just whether the new IS operates or not from the system, application, and data implementation perspectives. However, this approach may lead to unsatisfactory performance or system failure in complex large-scale IS development. Under this background, we propose a new framework for cutover decision making on large-scale IS projects. To validate the applicability, we applied the framework to a core banking system development case. The case study shows that our framework is effective in proper cutover decision making.
Collecting statistics from client requests, the broadcast server partitions data items into hot and cold-item sets with the optimal cut-off point. Hot items are broadcast periodically with periods based on their access probabilities. In a time slot with no hot items scheduled, the server broadcasts a proper cold item considering the waiting time and the number of outstanding requests. We analyze the optimal the cut-off point by calculating average response time as a function of the cut-off point. Simulation results show that our proposed algorithm outperforms existing methods in various circumstances.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.39
no.4
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pp.381-387
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2002
In this paper, an efficient method to find shot boundaries in the MPEG video stream data is proposed. For this purpose, we first assume that the histogram difference value(HDV) and pixel difference value(PDV) as an one dimensional signal and apply the median filter to these signals. The output of the median filter is subtracted from the original signal to produce the median filtered difference(MFD). The MFD is a criterion of shot boundary. In addition a neural network is employed and trained to find exactly cut boundary. The proposed algorithm shows that the cut boundaries are well extracted, especially in a dynamic video.
In this paper, we propose an automatic segmentation method of renal parenchyma on abdominal CT image using graph-cuts with shape constraint based on multi-probabilistic atlas. The proposed method consists of following three steps. First, to use the various shape information of renal parenchyma, multi-probabilistic atlas is generated by cortex-based similarity registration. Second, initial seeds for graph-cuts are extracted by maximum a posteriori (MAP) estimation and renal parenchyma is segmented by graph-cuts with shape constraint. Third, to reduce alignment error of probabilistic atlas and increase segmentation accuracy, registration and segmentation are iteratively performed. To evaluate the performance of proposed method, qualitative and quantitative evaluation are performed. Experimental results show that the proposed method avoids a leakage into neighbor regions with similar intensity of renal parenchyma and shows improved segmentation accuracy.
Segmentation of the anterior cruciate ligament (ACL) in knee MRI remains a challenging task due to its inhomogeneous signal intensity and low contrast with surrounding soft tissues. In this paper, we propose a multi-atlas-based segmentation of the ACL in knee MRI with locally-aligned probabilistic atlas (PA) in an iterative graph cuts framework. First, a novel PA generation method is proposed with global and local multi-atlas alignment by means of rigid registration. Second, with the generated PA, segmentation of the ACL is performed by maximum-aposteriori (MAP) estimation and then by graph cuts. Third, refinement of ACL segmentation is performed by improving shape prior through mask-based PA generation and iterative graph cuts. Experiments were performed with a Dice similarity coefficients of 75.0%, an average surface distance of 1.7 pixels, and a root mean squared distance of 2.7 pixels, which increased accuracy by 12.8%, 22.7%, and 22.9%, respectively, from the graph cuts with patient-specific shape constraints.
are cartoon-expressions called cartoon itself to show the characteristic and limit of the presentation system, cartoon, by constitution. These followings are typical examples. First, a character regarded as a cartoonist shows up in the cartoon and constitutes the readers' recognition of the cartoon by himself or herself. Second, the line dividing two cuts is transformed or destroyed and likened to another thing so that can help the readers understand the cuts are physical existence. Most of the approaches to cartoon criticism studies which have been done before are external analyses focused on how to use cuts, balloons, and the two-dimensional expression meaning the relationship between script and picture. The purpose of this research is understanding meta-expressions in online and offline cartoons based on these outcomes. The research on meta-expressions of cartoon is considered to help understanding about the structure of Webcomics and the expansion of expression field in media by examining the expressions of the genre called cartoon.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.10c
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pp.459-464
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2007
영상기반의 3자원 복원(reconstruction)에 대한 연구가 컴퓨터 성능의 발전과 다양한 영상기반의 복원 알고리즘의 연구로 인해 최근 좋은 결과를 보이고 있으나, 이는 얼굴영역과 같은 목적이 되는 영역이 각 입력영상으로부터 미리 정확하게 추출되어 있다고 가정하기 때문이다. 일반적으로 목적이 되는 영역을 추출하기 위해 차영상이 많이 이용되고 있지만 차영상은 잡음과 구멍(hole)과 같은 오 추출된 영역이 발생하기 때문에 목적이 되는 영역을 3차원으로 복원을 할 때 심각한 오류를 초래할 수 있다. 전경물체(목적이 되는 영역)을 정확하게 추출하기 위해 최근 그래프 컷(graph cut)을 이용한 방법이 다양하게 시도되고 있다. 그래프 컷은 데이터 항(data term)과 스무드 항(smooth term)으로 구성된 에너지 함수를 전역적으로 최소화하는 방법으로 여러 공학적 문제에서 좋은 결과를 보이고 있지만, 에너지 함수의 데이터 항을 설정할 때 필요한 사전정보를 자동으로 얻기가 어렵다. 스테레오 비전의 깊이 정보가 최근 전경 물체 추출을 위한 사전정보로 많이 이용되고 있고 그들의 실험환경에서는 좋은 결과를 보이지만, 3차원 얼굴 복원에서 얼굴의 대부분이 동질의 영역을 가지고 있기 때문에 깊이 정보를 구하기 어려워 정확한 사전정보를 구하기가 어렵다. 본 논문에서는 3차원 얼굴 복원을 효과적으로 하기 위한 그래프 컷 기반의 전경 물체 추출 방법을 제안한다. 에너지 함수의 데이터 항을 설정하기 위해 전경 물체에 대한 사전정보를 추출해야 하며, 이를 위해 차영상을 이용하여 대략적인 전경 물체 추출하고, 사전정보에 대한 오류를 줄이기 위해 잡음과 그림자 영역을 제거한다. 잡음과 그림자 영역을 제거하면 구멍이 발생하거나 실루엣이 손상되는 문제가 발생한다. 손상된 정보는 근접한 픽셀이 유사하지 않을 때 낮은 비용을 할당하는 에너지 함수의 스무드(smooth) 항에 의해 에지 정보를 기반으로 채워진다. 결론적으로 제안된 방법은 스무드 항과 대략적으로 설정된 데이터 항으로 구성된 에너지 함수를 그래프 컷으로 전역적으로 최소화함으로써 더욱 정확하게 목적이 되는 영역을 추출할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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