Park, So-Yeon;Park, Jong Min;Choi, Chang Heon;Chun, Minsoo;Han, Ji Hye;Cho, Jin Dong;Kim, Jung-in
Journal of Radiation Protection and Research
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v.42
no.1
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pp.9-15
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2017
Background: The purpose of this study is to assign an appropriate density to virtual phantom for 2D diode array detector with different dose calculation algorithms to guarantee the accuracy of patient-specific QA. Materials and Methods: Ten VMAT plans with 6 MV photon beam and ten VMAT plans with 15 MV photon beam were selected retrospectively. The computed tomography (CT) images of MapCHECK2 with MapPHAN were acquired to design the virtual phantom images. For all plans, dose distributions were calculated for the virtual phantoms with four different materials by AAA and AXB algorithms. The four materials were polystyrene, 455 HU, Jursinic phantom, and PVC. Passing rates for several gamma criteria were calculated by comparing the measured dose distribution with calculated dose distributions of four materials. Results and Discussion: For validation of AXB modeling in clinic, the mean percentages of agreement in the cases of dose difference criteria of 1.0% and 2.0% for 6 MV were $97.2%{\pm}2.3%$, and $99.4%{\pm}1.1%$, respectively while those for 15 MV were $98.5%{\pm}0.85%$ and $99.8%{\pm}0.2%$, respectively. In the case of 2%/2 mm, all mean passing rates were more than 96.0% and 97.2% for 6 MV and 15 MV, respectively, regardless of the virtual phantoms of different materials and dose calculation algorithms. The passing rates in all criteria slightly increased for AXB as well as AAA when using 455 HU rather than polystyrene. Conclusion: The virtual phantom which had a 455 HU values showed high passing rates for all gamma criteria. To guarantee the accuracy of patent-specific VMAT QA, each institution should fine-tune the mass density or HU values of this device.
The settlement prediction during the design phase is primarily conducted using theoretical methods. However, measurement-based settlement prediction methods that predict future settlements based on measured settlement data over time are primarily used during construction due to accuracy issues. Among these methods, the hyperbolic method is commonly used. However, the existing hyperbolic method has accuracy issues and statistical limitations. Therefore, a weighted nonlinear regression hyperbolic method has been proposed. In this study, two weighting methods were applied to the weighted nonlinear regression hyperbolic method to compare and analyze the accuracy of settlement prediction. Measured settlement plate data from two sites located in Busan New Port were used. The settlement of the remaining sections was predicted by setting the regression analysis section to 30%, 50%, and 70% of the total data. Thus, regardless of the weight assignment method, the settlement prediction based on the hyperbolic method demonstrated a remarkable increase in accuracy as the regression analysis section increased. The weighted nonlinear regression hyperbolic method predicted settlement more accurately than the existing linear regression hyperbolic method. In particular, despite a smaller regression analysis section, the weighted nonlinear regression hyperbolic method showed higher settlement prediction performance than the existing linear regression hyperbolic method. Thus, it was confirmed that the weighted nonlinear regression hyperbolic method could predict settlement much faster and more accurately.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.10
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pp.3965-3982
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2015
Event detection is one of the key issues in many wireless sensor network (WSN) applications. The uncertainties that are derived from the instability of sensor node, measurement noise and incomplete sampling would influence the performance of event detection to a large degree. Many of the present researches described the sensor readings with crisp values, which cannot adequately handle the uncertainties inhered in the imprecise sensor readings. In this paper, a fault-tolerant event detection algorithm is proposed based on Dempster-Shafer (D-S) theory (also called evidence theory). Instead of crisp values, all possible states of the event are represented by the Basic Probability Assignment (BPA) functions, with which the output of each sensor node are characterized as weighted evidences. The combination rule was subsequently applied on each sensor node to fuse the evidences gathered from the neighboring nodes to make the final decision on whether the event occurs. Simulation results show that even 20% nodes are faulty, the accuracy of the proposed algorithm is around 80% for event region detection. Moreover, 97% of the error readings have been corrected, and an improved detection capability at the boundary of the event region is gained by 75%. The proposed algorithm can enhance the detection accuracy of the event region even in high error-rate environment, which reflects good reliability and robustness. The proposed algorithm is also applicable to boundary detection as it performs well at the boundary of the event.
To improve the accuracy of land-cover discrimination in SAB data classification, this paper presents a methodology that includes feature extraction and fusion steps with multi-temporal SAR data. Three features including average backscattering coefficient, temporal variability and coherence are extracted from multi-temporal SAR data by considering the temporal behaviors of backscattering characteristics of SAR sensors. Dempster-Shafer theory of evidence(D-S theory) and fuzzy logic are applied to effectively integrate those features. Especially, a feature-driven heuristic approach to mass function assignment in D-S theory is applied and various fuzzy combination operators are tested in fuzzy logic fusion. As experimental results on a multi-temporal Radarsat-1 data set, the features considered in this paper could provide complementary information and thus effectively discriminated water, paddy and urban areas. However, it was difficult to discriminate forest and dry fields. From an information fusion methodological point of view, the D-S theory and fuzzy combination operators except the fuzzy Max and Algebraic Sum operators showed similar land-cover accuracy statistics.
This article deals mainly with two objectives viz, 1) the potentiality of very high-resolution(VHR) multi-spectral and pan chromatic QuickBird satellite data in resources mapping over moderate resolution satellite data (IRS LISS III) and 2) the advantages of using object oriented classification method of eCognition software in land use and land cover analysis over the ISODATA classification method. These VHR data offers widely acceptable metric characteristics for cartographic updating and increase our ability to map land use in geometric detail and improve accuracy of local scale investigations. This study has been carried out in the Sukkalampatti mini-watershed, which is situated in the Eastern Ghats of Tamil Nadu, India. The eCognition object oriented classification method succeeded in most cases to achieve a high percentage of right land cover class assignment and it showed better results than the ISODATA pixel based one, as far as the discrimination of land cover classes and boundary depiction is concerned.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.12
no.3
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pp.528-533
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1988
The assignment of boundary conditions for the piston thermal loading analysis in internal combustion engine has been tested using the thermal circuit method with an engine simulation program. In an attempt to examine the accuracy of the employed boundary condition, another thermal boundary condition has been sought for through the electrolytic tank analogue method. Comparison of calculated temperature distributions obtained from these two boundary conditions with measured temperature values reveals that the electrolytic tank analogue method gives excellent agreement. However, the thermal circuit method has been found to be reasonable for practical applications, if modified partially.
Spot welding has wide used with a high work efficiency in the automotive and aerospace industries. Up to the present, the technique mainly used to test spot welds on production lines has been entirely depended upon destructive chisel or peel testing. Therefore, it's being very important assignment to secure the NDE technique which can be evaluate spot weld quality with more efficiency and high reliability. This paper discusses the feasibility of UNDE techniques to evaluate spot weld quality. For the sake of the approach to the quantitative measurement of nugget diameter and the discrimination of a the corona bond from nugget, ultrasonic c-scan image and distribution of reflective echo amplitude was measured by immersion method with the mechanical and the electronic scanning of point-focussed ultrasonic beam(25 MHz). As the results of this study, corona bond which is the most dangerous types of interface defects can be successfully detected, as well as expulsion and voids. Ultrasonic testing results were confirmed and compared by optical microscope and SAM(Scanning Acoustic Microscope) observation of the spot-weld cross section. The results show that the nugget diameter can be successfully measured with the accuracy of 0.8 mm.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.16
no.1
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pp.79-92
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2020
As the number of systems increases and the network size increases, automated attack prediction systems are urgently needed to respond to cyber attacks. In this study, we developed four types of information gathering sensors for collecting asset and vulnerability information, and developed technology to automatically generate attack graphs and predict attack targets. To improve performance, the attack graph generation method is divided into the reachability calculation process and the vulnerability assignment process. It always keeps up to date by starting calculations whenever asset and vulnerability information changes. In order to improve the accuracy of the attack target prediction, the degree of asset risk and the degree of asset reference are reflected. We refer to CVSS(Common Vulnerability Scoring System) for asset risk, and Google's PageRank algorithm for asset reference. The results of attack target prediction is displayed on the web screen and CyCOP(Cyber Common Operation Picture) to help both analysts and decision makers.
S1he concept of a class in the land-use classification system can be equally applied to a class in the land-use-change classification. The maximum likelihood method using linear discriminant function and Markov transition matrix method were integrated to a synthetic modeling effort in order to project spatial allocation of land-use-change and quantitative assignment of that prediction as a whole. The algorithm of both the multivariate discriminant function and the Markov chain matrix were discussed and the test of synthetic model on the study area was resulted in the projection of '90 year as well as '95 year land -use classification. The accuracy and the issue of modeling improvement were discussed eventually.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.22
no.5
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pp.577-582
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2012
If the mobile station requests the channel allocation in mobile networks, switching center is assigned a channel to mobile station that belong to each base station. Channel allocation schemes is a fixed channel allocation, dynamic channel allocation and a hybrid approach that combines the two forms. To assign a frequency well to use resources efficiently to provide quality service to our customers. In this paper, we proposed method to assign frequencies to minimize interference between channels and to minimizes the number of searching time. The proposed method by the genetic algorithm to improve accuracy and efficiency of the verification steps and reproduction stages were used. In addition, the proposed method by comparing with other methods showed that proposed method is better through the simulations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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