The purpose of this study is to correct the nodule abundance of FFG (Free Fall Grab) sampler on KODOS (Korea Deep Ocean Study) area in North-East Pacific Ocean. The image analysis of sea-floor photography was carried out for correcting the abundance of nodules, and the image enhancement techniques and edge detection method were used to discriminate between nodules and sediments. The trace of nodules on sediments was detected to reduce the fractionation effect in calculating the coverage of nodules. The three methods, using the coverage of nodules, using the volume density, and using corrected volume density, were utilized for the correction of the nodule abundance. The method using the coverage of nodules was more convenient and available for the correction of nodule abundance than the other two methods. The method using the corrected volume density had the highest confidence level compared with the other methods.
The remote sensing technique using SAR data have many advantages when applied to the disaster site due to its wide coverage and all-weather acquisition availability. Although a single-pol (polarimetric) SAR image cannot represent the land surface better than a quad-pol SAR image can, single-pol SAR data are worth using for disaster-induced change detection. In this paper, an automatic change detection method based on a mixture of GGDs (generalized Gaussian distribution) is proposed, and usability of the textural features and intensity is evaluated by using the proposed method. Three ALOS/PALSAR images were used in the experiments, and the study site was Norita City, which was affected by the 2011 Tohoku earthquake. The experiment results showed that the proposed automatic change detection method is practical for disaster sites where the large areas change. The intensity information is useful for detecting disaster-induced changes with a 68.3% g-mean, but the texture information is not. The autocorrelation and correlation show the interesting implication that they tend not to extract agricultural areas in the change detection map. Therefore, the final tsunami-induced change map is produced by the combination of three maps: one is derived from the intensity information and used as an initial map, and the others are derived from the textural information and used as auxiliary data.
Adsorption of alkali metals on a silicon surface has attracted much attention due to its importance in metal-semiconductor interface technology, In particular, the bonding nature of alkali metal to silicon substrate has been a focus of fundamental research efforts. We examined the adsorbed layer of Cs on a Si(111)-(7$\times$) surface by reactive ion scattering (RIS) of hyperthermal Cs+ beams. RIS from a Cs-adsorbed surface gives rise to Cs, representing pickup of surface Cs by Cs projectile. The Cs intensity is proportional to surface coverage of Cs at a high substrate temperature (473 K), while it varies anomalously with Cs coverage at low temperatures (130-170 K). This observation indicates that RIS selectively detects metallic Cs on surface, but discriminates ionic Cs. Transition from ionic to metallic Cs adlayer is driven by thermal diffusion of Cs and their clustering process.
GPS의 이동측량 방법을 사용하여 위치정보와 속성정보를 취득하는 경우, 대상지의 지형학적 위치와 여러가지 오차요인에 의해 이상점이 발생하게 된다. 본 연구에서는 절사평균 방법과 1차 미분을 이용한 이상점 검출 알고리즘을 작성하고, 선형보간법과 다항식보간법을 사용하여 이상점 보간을 하였다. 또한 정확하게 보간된 데이터를 이용하여 국도 30 km구간에 대해 수치지도를 제작하였으며 수치지도를 제작하는 과정에서 발생될 수 있는 문제점들을 고찰하고 문제점들의 해결을 통해 정확한 GIS 커버리지 맵을 작성하였다.
녹피율은 행정구역면적 대비 녹지가 피복된 면적의 비율로, 실질적인 도시녹화 지표로 활용되고 있다. 현재 녹피율은 토지피복지도를 기반하여 산출되는데, 토지피복지도의 낮은 공간해상도와 일정하지 않은 제작시기는 정확한 녹피율 산출과 정밀한 녹피분석을 어렵게 한다. 따라서 본 연구는 새로운 녹피율 산출방안으로 항공영상과 심층학습을 활용한 방안을 제안한다. 항공영상은 높은 해상도와 비교적 일정한 주기로 정밀한 분석을 가능하게 하며 심층 학습은 항공영상 내 녹지를 자동으로 탐지할 수 있다. 지자체는 매년 다양한 목적을 위해 유인항공영상을 취득하여 이를 활용해 신속하게 녹피율을 산출한다. 하지만 미리 취득된 유인항공영상은 취득 시기와 해상도, 센서와 같은 세부사항을 선택할 수 없어 정밀한 분석이 어려울 수 있다. 이러한 한계점은 다양한 센서의 탑재가 가능하고 낮은 고도의 비행으로 인해 고해상도 영상을 취득할 수 있는 무인항공기를 활용하여 보완될 수 있다. 이에 두 가지 항공영상으로부터 녹피율을 산출하였고 그 결과, 모든 녹지 유형으로 부터 높은 정확도로 녹피율을 산출할 수 있었다. 하지만 유인항공영상으로부터 산출된 녹피율은 복잡한 환경에서 한계가 있었다. 이를 보완하고자 활용한 무인항공영상은 복잡한 환경에서도 높은 정확도의 녹피율을 산출할 수 있었고 추가밴드 영상을 통해 더 정밀한 녹지 영역 탐지가 가능했다. 추후 기존 유인항공영상에 새로 취득한 무인항공영상을 보완적으로 사용해 녹피율을 효과적으로 산출할 수 있을 것이라 기대된다.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제15권5호
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pp.445-454
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2015
As the feature sizes and the operating charges continue to be scaled down, multi-bit soft errors are becoming more critical in SRAM designs of a few nanometers. In this paper, we propose an efficient error detection technique to reduce the size of parity bits by applying a 2D bit-interleaving technique to 3D bit-partitioned SRAM devices. Our proposed bit-interleaving technique uses only 1/K (where K is the number of dies) parity bits, compared with conventional bit-interleaving structures. Our simulation results show that 1/K parity bits are needed with only a 0.024-0.036% detection error increased over that of the existing bit-interleaving method. It is also possible for our technique to improve the burst error coverage, by adding more parity bits.
We proposed a new sensitivity verification method for the UHF partial discharge(PD) detection system. Initially, we measure the UHF power induced by 5 pC PD which takes place near UHF sensor. Subsequently, we inject the swept UHF signal from a network analyzer into the GIS and measure the attenuation of the signal along the 71S Both the UHF power by 5 pC PD and the attenuation make it possible to verify the sensitivity and spatial coverage of the PD detection system. This method doesn\`t require the calibration of injected pulse type UHF signal into the GIS and makes us precisely measure the attenuation in frequency domain.
International Journal of Reliability and Applications
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제7권2호
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pp.155-166
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2006
Many software reliability growth models (SRGMs) based on nonhomogeneous Poisson process (NHPP) have been developed and applied in practice. NHPP SRGMs are characterized by their mean value functions. Mean value functions are usually derived from differential equations representing the fault detection/removal process during testing. In this paper such differential equations are regarded as frameworks for generating mean value functions. Currently available frameworks are theoretically discussed with respect to capability of representing the fault detection/removal process. Then two general frameworks are proposed.
In this paper, we propose a novel test methodology for the detection of catastrophic and parametric faults present in analog very large scale integration circuits. An automatic test pattern generation algorithm is proposed to generate piece-wise linear (PWL) stimulus using wavelets and a genetic algorithm. The PWL stimulus generated by the test algorithm is used as a test stimulus to the circuit under test. Faults are injected to the circuit under test and the wavelet coefficients obtained from the output response of the circuit. These coefficients are used to train the neural network for fault detection. The proposed method is validated with two IEEE benchmark circuits, namely, an operational amplifier and a state variable filter. This method gives 100% fault coverage for both catastrophic and parametric faults in these circuits.
무선 센서 네트워크에서 센서들은 획득한 정보를 관리 노드로 전달하기 위해 서로 통신을 해야 하므로 공격에 취약한데 쓰레기 패킷 주입 같은 공격은 기존의 암호화 같은 방식을 사용해서는 퇴치하기 어렵다. 그래서 행위 기반 탐지가 대두되었는데 특정 감시 노드들이 이웃한 일반 노드의 통신을 감청하여 불법적인 패킷을 탐지하게 된다. 감시 노드들은 일반 노드들에 비해 더 많은 에너지를 사용하기 때문에 최소의 감시 노드들로 전체 또는 최대한 넓은 범위의 네트워크를 커버하는 것이 필요하다. 감시 노드는 일반 노드 중에서 선택될 수도 있고 일반 노드와 서로 다른 종류일 수도 있다. 본 연구에서는 서로 다른 종류의 감시 노드와 일반 노드가 배치되었을 때 커버되는 일반 노드의 수가 최대가 되도록 주어진 수의 감시 노드를 선택하는 알고리즘을 개발하고, 감시 노드의 수와 전송 범위가 감시 노드의 연결 비율과 일반 노드의 커버리지에 어떤 영향을 미치는 지 실험을 통해 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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