In this study, artificial neural networks were used to determine the intensity of brightness in interior spaces. The illumination elements to illuminate indoor spaces were considered, not individually, but as a system. So, during the planned maintenance periods of an illumination system, after its design and installation, simple brightness level measurements must be taken. For a three-dimensional evaluation of the brightness level in indoor spaces in a speedy and accurate manner, the obtained brightness level measurement results and artificial neural network model were used. Upon estimation of the most suitable brightness level for indoor spaces by using the artificial neutral network model, the energy demands required by the illumination elements decreased. Consequently, in this study, with estimations of brightness levels, the extent to which the artificial neutral networks become successful was observed and more correct results have been obtained in terms of both economy and usage.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.24
no.11
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pp.30-41
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2010
In this study we propose a new texture feature extraction method based on an estimation of the brightness and structural uniformity of CT images representing the important characteristics for emphysema recognition. The Center-Symmetric Local Binary Pattern (CS-LBP) is first used to combine gray level in order to describe the brightness uniformity characteristics of the CT image. Then the gradient orientation difference is proposed to generate another CS-LBP code combining with gray level to represent the structural uniformity characteristics of the CT image. The usage of the gray level, CS-LBP and gradient orientation differences enables the proposed method to extract rich and distinctive information from the CT images in multiple directions. Experimental results showed that the performance of the proposed method is more stable with respect to sensitivity and specificity when compared with the SGLDM, GLRLM and GLDM. The proposed method outperformed these three conventional methods (SGLDM, GLRLM, and GLDM) 7.85[%], 22.87[%], and 16.67[%] respectively, according to the diagnosis of average accuracy, demonstrated by the Receiver Operating Characteristic (ROC) curves.
Using a spatial compound imaging technique in a medical ultrasound imaging system, the average speed of sound in a medium of interest is measured, and imaging of its distribution is implemented. When the brightness reaches the highest level in an ultrasonic image obtained as the speed of sound used in focusing is varied, it turns out that the focusing has been accomplished satisfactorily and that the speed of sound which has been adopted becomes the sought-after average speed of sound. Because spatial compound imaging provides many different views of the same object, the adverse effect of erroneous speed-of-sound estimation tends to be more severe in compound imaging than in plain B-mode imaging. Thus, in compound imaging, the average speed of sound even in the case of speckled images can be accurately estimated by observing the brightness change due to different speeds of sound employed. Using this new method that offers spatial diversity, we can construct an image of the speed of sound distribution in a phantom embedded with a 10-mm diameter plastic cylinder whose speed of sound is different from that of the background. The speed of sound in the cylinder is found to be different from that of the surrounding medium.
The surface brightness fluctuation (SBF) is one of the most crucial distance indicators for unresolved stellar systems at large distances. Here, we present an evolutionary population synthesis model of the surface brightness fluctuation (SBF) for normal and He-enriched simple stellar populations (SSPs). Our SBF model for the normal-He population agrees well with other existing models, but the He-rich populations bring about a substantial change in the SBF of SSPs. Our normal-He SBF model well reproduces the observed SBFs of the Milky Way globular clusters, but the SBFs of early-type galaxies in the Virgo Cluster are placed between the normal-He and He-rich SBF models. We show that the SBF-based distance estimation would be affected by up to a 10-20% level in I- and near-IR bands at given colors. Finally, we propose that when combined with independent metallicity and age indicators such as Mg2 and H, the UV and optical SBFs can readily detect underlying He-rich populations in unresolved stellar systems. Given the degree of the SBF variation resulting from the population difference, we suggest that the distance measurement before the proper in-depth analysis of stellar populations should be done with great caution.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.38
no.2
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pp.141-151
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2020
Since it was first studied in 1980, solar energy analysis model for geographic information systems has been used to determine the approximate spatial distribution of terrain. However, the spatial pattern was not able to be grasped in 3D (three-dimensional) space with low accuracy due to the limitation of input data. Because of computational efficiency, using a constant value for the brightness of the sky caused the simulation results to be less reliable especially when the slope is high or buildings are crowded around. For the above reasons, this study proposed a model that predicts solar energy of vertical surfaces of buildings with four stages below. Firstly, CIE (Commission Internationale de l'Eclairage) luminance distribution model was used to calculate the brightness distribution of the sky using NREL (National Renewable Energy Laboratory) solar tracking algorithm. Secondly, we suggested a method of calculating the shadow effect using ray tracing. Thirdly, LOD (Level of Detail) 3 of 3D spatial data was used as input data for analysis. Lastly, the accuracy was evaluated based on the atmospheric radiation data collected through the ground observation equipment in Daejeon, South Korea. As a result of evaluating the accuracy, NMBE was 5.14%, RMSE 11.12, and CVRMSE 7.09%.
In this paper, we studied the coding technique for flicker mitigation and BER performance improvement in visible light communication system. In order to increase the transmission speed of visible light communication, a multi-transmission multi-LED transmission system using a plurality of LEDs is being actively studied. However, when data is transmitted through N LEDs in a multi-LED visible light communication system using N LEDs, there is a continuous zero section in which 0 is transmitted simultaneously according to the data sequence, and since the transmission section of 1 is different, flickering Or, a phenomenon in which the dimming level changes occurs. The visible light communication system is a communication system that simultaneously performs communication and lighting functions. Therefore, transmission efficiency of communication and brightness of lighting must be considered at the same time. To solve this problem, we proposed a flicker reduction mapping that can alleviate flicker and dimming level problems, improve error detection and BER performance through coding mapping of each LED data sequence.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37A
no.12
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pp.1054-1064
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2012
HDR (high dynamic range) tone mapping algorithms are used in image processing that reduces the dynamic range of an image to be displayed on LDR (low dynamic range) devices properly. The retinex is one of the tone mapping algorithms to provide dynamic range compression, color constancy, and color rendition. It has been developed through multi-scale methods and luminance-based methods. Retinex algorithms still have drawbacks such as the emphasized noise and desaturation. In this paper, we propose a multi scale tone mapping algorithm for enhancement of contrast, saturation, and noise of HDR rendered images based on visual brightness functions. In the proposed algorithm, HSV color space has been used for preserving the hue and saturation of images. And the algorithm includes the estimation of minimum and maximum luminance level and a visual gamma function for the variation of viewing conditions. And subjective and objective evaluations show that proposed algorithm is better than existing algorithms. The proposed algorithm is expected to image quality enhancement in some fields that require a improvement of the dynamic range due to the changes in the viewing condition.
This study suggests a novel approach of estimating stream flow discharge using the Synthetic Aperture Radar (SAR) images taken from 2015 to 2017 by European Space Agency Sentinel-1 satellite. Fifteen small to medium sized rivers in the Han River basin were selected as study area, and the SAR satellite images and flow data from water level and flow observation system operated by the Korea Institute of Hydrological Survey were used for model construction. First, we apply the histogram matching technique to 12 SAR images that have undergone various preprocessing processes for error correction to make the brightness distribution of the images the same. Then, the flow estimation model was constructed by deriving the relationship between the area of the stream water body extracted using the threshold classification method and the in-situ flow data. As a result, we could construct a power function type flow estimation model at the fourteen study areas except for one station. The minimum, the mean, and the maximum coefficient of determination ($R^2$) of the models of at fourteen study areas were 0.30, 0.80, and 0.99, respectively.
In this study, the oceanic Total Precipitable Water (TPW) retrieval algorithm at 16 km altitude of High Altitude Long Endurance Unmanned Aerial Vehicle (HALE UAV) is described. Empirical equation based on Wentz method (1995) that uses the 18.7 and 22.235 GHz channels is developed using the simulated brightness temperature and SeeBor training dataset. To do radiative simulation, Satellite Data Simulator Unit (SDSU) Radiative Transfer Model (RTM) is used. The data of 60% (523) and 40% (349) in the SeeBor training dataset are used to develop and validate the TPW retrieval algorithm, respectively. The range of coefficients for the TPW retrieval at the altitude of 3~18 km with 3 km interval were 153.69~199.87 (${\alpha}$), 54.330~58.468 (${\beta}$), and 84.519~93.484 (${\gamma}$). The bias and RMSE at each altitude were found to be about $-0.81kg\;m^{-2}$ and $2.17kg\;m^{-2}$, respectively. Correlation coefficients were more than 0.9. Radiosonde observation has been generally operated over land. To validate the accuracy of the oceanic TPW retrieval algorithm, observation data from the Korea Meteorological Administration (KMA) Gisang 1 research vessel about six clear sky cases representing spring, autumn, and summer season is used. Difference between retrieved and observed TPW at 16 km altitude were in the range of $0.53{\sim}1.87kg\;m^{-2}$, which is reasonable for most applications. Difference in TPW between retrieval and observation at each altitude (3~15 km) is also presented. Differences of TPW at altitudes more than 6 km were $0.3{\sim}1.9kg\;m^{-2}$. Retrieved TPW at 3 km altitude was smaller than upper level with a difference of $-0.25{\sim}0.75kg\;m^{-2}$ compared to the observed TPW.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.19
no.3
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pp.93-101
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2017
The distribution of inter-annual variation in temperature would help evaluate the likelihood of a climatic risk and assess suitable zones of crops under climate change. In this study, we evaluated two methods to estimate the standard deviation of temperature in the areas where weather information is limited. We calculated the monthly standard deviation of temperature by collecting temperature at 0600 and 1500 local standard time from 10 automated weather stations (AWS). These weather stations were installed in the range of 8 to 1,073m above sea level within a mountainous catchment for 2011-2015. The observed values were compared with estimates, which were calculated using a geospatial correction scheme to derive the site-specific temperature. Those estimates explained 88 and 86% of the temperature variations at 0600 and 1500 LST, respectively. However, it often underestimated the temperatures. In the spring and fall, it tended to had different variance (e.g., increasing or decreasing pattern) from lower to higher elevation with the observed values. A regression analysis was also conducted to quantify the relationship between the standard deviation in temperature and the topography. The regression equation explained a relatively large variation of the monthly standard deviation when lapse-rate corrected temperature, basic topographical variables (e.g., slope, and aspect) and topographical variables related to temperature (e.g., thermal belt, cold air drainage, and brightness index) were used. The coefficient of determination for the regression analysis ranged between 0.46 and 0.98. It was expected that the regression model could account for 70% of the spatial variation of the standard deviation when the monthly standard deviation was predicted by using the minimum-maximum effective range of topographical variables for the area.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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