PCB에서의 불요전자파 복사를 줄이기 위하여 많은 방법들이 이용되고 있으나, 본 논문에서는 영상평면을 적용하여 불요 전자파 복사를 줄이는 방법을 제시하였다. PCB에서의 영상평면 효과를 해석하기 위한 모델을 제시하였으며, FEM(Finite Element Method)으로 시뮬레이션을 한 후, 전계 프로브를 사용하여 불요 전자파의 세기를 측정하였다. 그 결과 PCB에서 복사되는 불요전자파의 세기는 영상평면의 폭과 간격에 따라 다르게 나타나며 측정한 결과와 시뮬레이션 결과가 유사한 것을 알 수 있었다. 그러므로 PCB에서 복사되는 불요전자파를 억제하기 위하여 영상평면을 적절히 사용한다면 EMI 저감 대책면에서 효과적이라는 것을 알 수 있었다.
Readily available high resolution brain MRI scans allow detailed visualization of the brain structures. Researchers have focused on developing methods to quantify shape differences specific to diseased scans. We have developed a novel method to quantify shape information for a specific population based on Multidimensional scaling(MDS). MDS is a well known tool in statistics and here we apply this classical tool to quantify shape change. Distance measures are required in MDS which are computed from pair-wise image registrations of the training set. Registration step establishes spatial correspondence among scans so that they can be compared in the same spatial framework. One benefit of our method is that it is quite robust to errors in registrations. Applying our method to 13 brain MRI showed clear separation between normal and diseased (Cushing's syndrome). Intentionally perturbing the image registration results did not significantly affect the separability of two clusters. We have developed a novel method to quantify shape based on MDS, which is robust to image mis-registration.
Inaccurate localization exposes a robot to many dangerous conditions. It could make a robot be moved to wrong direction or damaged by collision with surrounding obstacles. There are numerous approaches to self-localization, and there are different modalities as well (vision, laser range finders, ultrasonic sonars). Since sensor information is generally uncertain and contains noise, there are many researches to reduce the noise. But, the correctness is limited because most researches are based on statistical approach. The goal of our research is to measure more exact robot location by matching between built VRML 3D model and real vision image. To determine the position of mobile robot, landmark-localitzation technique has been applied. Landmarks are any detectable structure in the physical environment. Some use vertical lines, others use specially designed markers, In this paper, specially designed markers are used as landmarks. Given known focal length and a single image of three landmarks it is possible to compute the angular separation between the lines of sight of the landmarks. The image-processing and neural network pattern matching techniques are employed to recognize landmarks placed in a robot working environment. After self-localization, the 2D scene of the vision is overlaid with the VRML scene.
본 연구는 변형수제 중 하나로서 "ㄱ" 모양을 갖는 L형 수제(L-type Groyne)에 대한 수리실험 연구이다. 연구 목적은 수제설계를 위한 기초자료인 수제주변(수로부, 수제역)의 흐름특성을 파악하는 것이다. 이를 위해 수리실험을 통하여 수제설계의 주요 수리특성인 주수로의 유속변화, 흐름중심선의 변화 및 흐름분리영역을 분석하였다. 본 연구에서 흐름중심선은 수로내의 최대유속이 발생되는 유선으로 정의하였으며 흐름분리영역은 본류영역인 주흐름과 수제영역인 재순환영역(recirculation zone)의 경계를 나타낸다. 5가지 수제 팔길이 조건에 대하여 유속을 변화시키면서 수리실험을 수행하였고, LSPIV(Large Scale Particle Image Velocimetry)기법을 적용하여 수제주변 흐름장을 측정 및 분석하였다. 실험결과 주흐름의 유속은 최대 1.5배 증가되는 것으로 나타났으며 수제 팔길이의 영향은 적었다. 흐름중심선의 폭은 수로폭의 $55{\sim}58%$ 구간으로 변화되었으며 흐름중심선과 흐름분리영역은 Froude 수에 큰 변화를 보이지 않는 것으로 나타났다.
최근 도심지 도로에서 빈번하게 발생하는 도로 파임의 주원인인 지하 공동의 발생을 파악하기 위해, 차량 부착형 지표투과레이더(GPR)를 통해 얻은 대량의 취득 자료를 효율적으로 처리하기 위한 기계학습 기반 공동 탐지 기술이 활발하게 연구되고 있다. 그러나 기계학습 자료 생성 시 단순한 영상 처리 기법들만 활용되고 있고, 탄성파 탐사나 GPR 자료 처리에 시도되었던 여러 기법들은 충분히 활용되지 못하고 있다. 이 연구에서는 지하 공동의 탐지가 대부분 회절파의 탐지에 의해 이루어진다는 점에 착안하여 GPR 자료로부터 회절파를 분리하여 YOLO v5 모델을 이용한 도로 하부 공동 탐지 모델의 성능을 향상시켰다. 탄성파에서 개발된 기계학습 기반 회절파 분리 기법을 GPR 자료에 맞게 변형한 후, GPR 현장 자료에서 회절파를 분리하여 공동 탐지 모델의 입력으로 사용하였다. 서울시 공공 개방 GPR 자료를 이용하여 제안된 방법의 성능을 검증한 결과, 회절파 분리를 이용했을 때 더 정확하게 공동 및 지하 구조물을 탐지하는 것을 확인하였다. 또한 제안된 회절파 분리 기법은 향후 GPR 탐사가 이용되는 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
A hybrid method solving regularized structured linear total least norm (RSTLN) problems, which have highly ill-conditioned coefficient matrix with special structures, is suggested and analyzed. This scheme combining RSTLN algorithm and separation by parts guarantees the convergence of parameters and has an advantages in reducing the residual norm and relative error of solutions. Computational tests for problems arisen in signal processing and image formation process confirm that the presenting method is effective for more accurate solutions to (R)STLN problem than the (R)STLN algorithm.
Creation village is to house diverse programs to complete the master plan which was established 13 years ago. The project was asked to envision the second stage leap of the college and also house programs related to the specialized creative activities with dormitory. The site is located right next to the main gate, so the project has very strong and symbolic image by its location. Therefore, the project is to carry out the college philosophy in education and also work with ideas of connection and separation with required diverse programs.
In the medical modalities, three-dimensional objects must be reconstructed from the consecutive slices. but the slime separation is usually much greater than the pixel size within an individual slices. In this paper, an interpolation scheme for filling the spare between the shapes in two successive slices is developed. It minimizes the computation involvement in segmentation of 3-D reconst ructlon process as well as more accurately approximates the object than the linear interpolation method.
This study reports the surface temperature pattern of the Tokyo Metropolitan area using the ASTER surface temperature product. The product is an image processed by applying temperature-emissivity separation to atmospheric corrected infrared thermal radiance of the land surface, then converted to surface temperature by using Planck's function. Daytime and nighttime observation in a cold season and a warm season were used in this study. As a result, 1) contrast between urban and suburban, 2) extraction of heating area in urban, 3) measurement of cooling effect of green space were achieved.
The precision and reliability of the Computer Image Analysis technique using a desk top computer for extracting information from carcass cross section scans was evaluated by the repeatability (R) and coefficient of variation (CV) for error variance. The 6th and 7th ribs cross section of carcasses from 55 fattened Japanese Black steers were used. The image analysis was conducted using a desk top computer (Macintosh-Apple Vision 1710 Display) connected to a scanner and an image capture camera. Two software applications, Adobe Photoshop and Mac Scope were used interchangeably. The information extracted and measured were individual muscle area, circumference length, long and short axes lengths, muscle direction; distance between any two muscle centers of gravity; cross section total area, lean, fat, and bone. The information was extracted after the processes of scanning, digitization, masking, muscle separation, and binarization. When using the Computer Image Analysis technique by desk top computer, proper digitization and selection of scanning resolution are very important in order to obtain accurate information. The R-values for muscle area, circumference, long and axes lengths, and direction ranged from 0.95 to 0.99, whereas those of the distance between any two muscle centers of gravity ranged from 0.96 to 0.99, respectively. For the cross section total area, lean, fat, and bone it ranged from 0.83 to 0.99. Excellent repeatability measurements were observed for muscle direction and distance between any two muscle centers of gravity. The results indicate that the Computer Image Analysis technique using a desk top computer for extracting information from carcass cross section is reliable and has high precision.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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