Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.30
no.4
s.247
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pp.287-297
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2006
The Holographic Particle Velocimetry system can be a promising optical tool for the measurements of three dimensional particle velocities. One of inherent limitations of particle holography is the very long depth of field of particle images, which causes considerable difficulty in the determination of particle positions in the optical axis. In this study, we introduced three auto-focusing parameters corresponding to the size of particles, namely, Correlation Coefficient, Sharpness Index, and Depth Intensity to determine the focal plane of a particle along the optical axis. To investigate the suitability of the above parameters, the plane image of dot array screens containing different size of dots was recorded by diffused illumination holography and the positions of each dot in the optical axis were evaluated. In addition, the effect of particle position from the holographic film was examined by changing the distance of the screen from the holographic film. All measurement results verified that the evaluated positions using suggested auto-focusing parameters remain within acceptable range of errors. These research results may provide fundamental information for the development of the holographic velocimetry system based on the automatic image processing.
Optical microscopes integrated with CCD cameras are widely used for automatic inspection of precision circuit patterns fabricated on glass masks and silicon wafers. For this application it is important to position the object always is focus so that the image appears in good quality while the microscope scans the object. However, as the magnification of the microscope is taken large for fine resolution the depth of focus becomes small, often in submicron ranges, requiring special care in focusing. This study proposes a new auto-focusing method, which can be readily incorporated in existing optical configuration of microscope. This method is based on optical triangulation using a separate beam of laser and two photodiodes, eliminating focus errors caused by surface roughness and waviness. Experimental results prove that the method can produce focus error signals which are very sensitive with a resolution of 5 nm within 0.5 ${\mu}{\textrm}{m}$ accuracy.
Due to the development of smartphone technology, as of 2020, 91.9% of people use the Internet[1] to frequently acquire information through websites and mobile apps. As the number of homepages in charge of providing information is increasing every year, the number of applications for web vulnerability diagnosis, which diagnoses the safety of homepages, is also increasing. In the existing web vulnerability check, the number of diagnostic personnel should increase in proportion to the number of homepages that need diagnosis because the diagnosticians manually test the homepages for vulnerabilities. In reality, however, there is a limit to securing a web vulnerability diagnosis manpower, and if the number of diagnosis manpower is increased, a lot of costs are incurred. To solve these problems, an automatic diagnosis tool is used to replace a part of the manual diagnosis. This paper explores a new method to expand the current automatic diagnosis range. In other words, automatic diagnosis possible items were derived by analyzing the impact of web vulnerability diagnosis items. Furthermore, automatic diagnosis identified possible items through comparative analysis of diagnosis results by performing manual and automatic diagnosis on the website in operation. In addition, it is possible to replace manual diagnosis for possible items, but not all vulnerability items, through the improvement of automatic diagnosis tools. This paper will explore some suggestions that can help improve plans to support and implement automatic diagnosis. Through this, it will be possible to contribute to the creation of a safe website operating environment by focusing on the parts that require precise diagnosis.
In order to estimate cell images, high-performance electron microscopes are used nowadays. In this paper, we propose a new simple, fast and efficient method for real-time automatic focusing in electron microscopes. The proposed algorithm is based on the prediction-error variance, and demonstrates its feasibility by using extensive experiments. This method is fast, easy to implement, accurate, and not demanding on computation time.
The purpose of this study is to specify the procedure for making item models based on ontology models using automatic item generation in the mathematics subject through the CAFA system, and to explore the generated item instances. As an illustration for this, an item model was designed as a part of formative assessment based on the content characteristics, including concepts and calculations, and process characteristics, including application, using the representative values and the measures of dispersion in Mathematics of the 9th grade based on the evaluation criteria achievement standards. The item types generated in one item model were a best answer type, a correct answer type, a combined-response type, an incomplete statement type, a negative type, a true-false type, and a matching type. It was found that HTML, Google Charts, TTS, figures, videos and so on can be used as media. The implications of the use of digital evaluation based on automatic item generation were suggested in the aspects of students, pre-service teachers, general teachers, and special education, and the limitations of this study and future research directions were presented.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.39
no.1
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pp.69-90
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2022
As basic data that can systematically support and evaluate R&D activities as well as set current and future research directions by grasping specific trends in domestic academic research, I sought efficient ways to assign standardized subject categories (control keywords) to individual journal papers. To this end, I conducted various experiments on major factors affecting the performance of automatic classification, focusing on feature selection techniques, for the purpose of automatically allocating the classification categories on the National Research Foundation of Korea's Academic Research Classification Scheme to domestic journal papers. As a result, the automatic classification of domestic journal papers, which are imbalanced datasets of the real environment, showed that a fairly good level of performance can be expected using more simple classifiers, feature selection techniques, and relatively small training sets.
Kim, Hyun-Suk;Tserendolgor, D.;Kim, Dae-Suk;Lee, Hyung-Chul;Kim, Soo-Hyun
Korean Journal of Optics and Photonics
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v.22
no.1
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pp.30-34
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2011
A novel alignment method that can be used for aligning the collimating mirror employed in a monochromator is described. In most of the spectrometer industry, the alignment of optical components such as a focusing mirror, a grating and a collimating mirror has been performed manually so far. In this paper, we use a matchedfilter based image correlation technique for measuring the accurate image position which is used for aligning the collimating mirror. The experimental results show that with the proposed scheme automatic alignment can be completed within 10 seconds.
In astronomical observation, sequential device control and real-time data processing are important to maximize observing efficiency. We have developed series of automatic observing software (KAOS, KHU Automatic Observing Software), e.g. KAOS30 for the 30 inch telescope in the McDonald Observatory and KAOS76 for the 76 cm telescope in the KHAO. The series consist of four packages: the DAP (Data Acquisition Package) for CCD Camera control, the TCP (Telescope Control Package) for telescope control, the AFP (Auto Focus Package) for focusing, and the SMP (Script Mode Package) for automation of sequences. In this poster, we introduce KAOS10 which is being developed for controlling a small telescope such as aperture size of 10 cm. The hardware components are the QHY8pro CCD, the QHY5-II CMOS, the iOptron CEM 25 mount, and the Stellarvue SV102ED telescope. The devices are controlled on ASCOM Platform. In addition to the previous packages (DAP, SMP, TCP), KAOS10 has QLP (Quick Look Package) and astrometry function in the TCP. QHY8pro CCD has RGB Bayer matrix and the QLP transforms RGB images into BVR images in real-time. The TCP includes astrometry function which adjusts the telescope position by comparing the image with a star catalog. In the future, We expect KAOS10 be used on the research of transient objects such as a variable star.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.4
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pp.53-63
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2023
The utilization of department information in bibliometric analysis using scientific and technological literature is highly advantageous. In this paper, the department information dataset was built through the screening, data refinement, and classification processing of authors' department type belonging to university institutions appearing in academic journals in the field of science and technology published in Korea, and the automatic classification model based on deep learning was developed using the department information dataset as learning data and verification data. In addition, we analyzed the co-authorship structure and network in the field of computer science using the department information dataset and affiliation information of authors from domestic academic journals. The research resulted in a 98.6% accuracy rate for the automatic classification model using Korean department information. Moreover, the co-authorship patterns of Korean researchers in the computer science and engineering field, along with the characteristics and centralities of the co-author network based on institution type, region, institution, and department type, were identified in detail and visually presented on a map.
The resistivity monitoring is a practical method to resolve changes in resistivity of underground structures over time. With the advance of sophisticated automatic data acquisition system and rapid data communication technology, resistivity monitoring has been widely applied to understand spatio-temporal changes of subsurface. In this study, a new 4D inversion algorithm is developed, which can effectively emphasize significant changes of underground resistivity with time. To overcome the overly smoothing problem in 4D inversion, the Lagrangian multipliers in the space-domain and time-domain are determined automatically so that the proportion of the model constraints to the misfit roughness remains constant throughout entire inversion process. Furthermore, a focusing model constraint is added to emphasize significant spatio-temporal changes. The performance of the developed algorithm is demonstrated by the numerical experiments using the synthetic data set for a time-lapse model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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