본 논문은 수직 오리피스 노즐의 유동 및 물질전달 특성에 대한 실험적 연구를 목적으로 한다. 구동유체 및 부유체의 유량, 용존산소 농도 그리고 소비 전력을 측정하였으며, 고속 카메라를 이용한 직접 촬영 기법으로 수직 혼합유동의 가시화 이미지를 획득하였다. 측정자료를 이용하여 질량비, 총괄 산소전달 계수 그리고 물질전달 성능계수를 도출하였다. 구동압력이 증가하면 질량비는 약간 감소하는 반면에, 산소전달 계수와 소비전력은 증가하였다. 구동압력이 증가하고 질량비가 작아지면, 기포의 미세화가 촉진되고 확산도가 증대되기 때문에 산소 전달율이 증가하였다.
본 논문에서는 입력된 실제 영상을 판화와 같은 느낌이 나는 영상으로 변환하는 기법을 제안한다. 즉 이 기법은 입력된 영상을 영상처리 기법을 이용하여 사람이 작업한 것과 같은 고무 판화 느낌이 나는 영상으로 변환한다. 먼저 원본 영상에서 윤곽선을 검출한 후 반전시키고, 잡음 성분의 선이나 점들을 제거하고, 선명화 처리를 하여 첫 번째 영상을 만든다. 다음, 첫 번째 영상과 유사한 방법으로 두 번째 영상을 만든 후, 마지막으로 논리곱을 이용하여 이 두 영상을 합성한다. 이와 같이 처리하여 고무판과 조각칼이 함께 만드는 효과를 표현한다. 또한, 외곽선 검출의 이중 적용이 선폭을 강화하고 잡음 성분의 미세 선을 제거 하는데 효과적임을 보인다.
NIIRS(National Imagery Interpretability Rating Scale)는 영상의 판독력을 설명하는 품질 지표로 고해상도 위성영상의 품질을 나타내는데 널리 사용되어 왔다. 이는 MTF(Modulation Transfer Function), SNR(Signal to Noise Ratio), 또는 GSD(Ground Sampling Distance)와는 달리 객관적이고, 직관적으로 영상의 전반적인 품질을 설명할 수 있다는 점에서, 그 활용도가 매우 크다고 할 수 있다. NIIRS는 전문 판독가에 의해 육안으로 직접 측정되거나, 영상의 에지 분석(Edge analysis)을 통해 정확하게 추정할 수 있다. 일반적으로 에지 분석에는 품질 측정을 위해 특별히 제작된 인공의 표적이 사용된다. 이 인공표적의 일례로 특정 크기의 반사율 차이를 가지는 흑백 패턴의 천막 형태가 있으며, 이러한 인공표적은 인공위성의 촬영경로 상에 설치되어 진다. 이 때문에 인공표적을 이용하는 방식은 표적의 설치와 관련하여 많은 비용이 지출될 뿐 아니라, 수시로 수행될 수 없다는 문제점을 가지게 된다. 이에 본 논문에서는 영상에서 쉽게 관측될 수 있는 자연표적들로부터 정확한 NIIRS 추정이 가능한 새로운 방식의 에지 분석법을 제안하였다. 이 방법은 임의의 성질을 가지는 자연표적의 특성을 반영하기 위해 알고리즘의 강인성이 강조되었으며, 다양한 실험들을 통해 성능이 평가되었다. 실험 결과는 제안 알고리즘이 기존 방식의 대안으로서 충분히 활용 가능함을 보여 주었다.
본 연구는 CR영상에서 선량이 화질에 미치는 영향을 평가하기위해 수행되었다. 본 연구의 궁극적인 목적은 임상 흉부진단에 필요한 영상화질을 얻을 수 있는 최적 선량을 찾는 것이다. 영상화질 평가를 위해서 다양한 선량에서의 MTF, NNPS, 그리고 NEQ를 측정하였으며, MTF 측정과 실험장치 구성은 International Electrotechnical Commission(IEC)에서 제시한 절차에 따라 수행하였다. 실험 결과를 통해 흉부진단의 경우 자동노출조절 (Automatic Exposure Control, AEC) 제어반에서 자동으로 설정해주는 선량의 절반 선량으로도 필요한 영상화질이 얻어짐을 알 수 있었다. 본 연구를 통해 AEC에서 제시하는 선량이 최적 선량이 아니며 화질평가를 통해서 얻어진 최적 선량을 사용하면 환자의 피폭을 상당량 줄일 수 있음을 보였다.
It is important to identify the location of ship hull blocks with exact block identification number when scheduling the shipbuilding process. The wrong information on the location and identification number of some hull block can cause low productivity by spending time to find where the exact hull block is. In order to solve this problem, it is necessary to equip the system to track the location of the blocks and to identify the identification numbers of the blocks automatically. There were a lot of researches of location tracking system for the hull blocks on the stockyard. However there has been no research to identify the hull blocks on the stockyard. This study compares the performance of 5 Convolutional Neural Network (CNN) models with multi-view image set on the classification of the hull blocks to identify the blocks on the stockyard. The CNN models are open algorithms of ImageNet Large-Scale Visual Recognition Competition (ILSVRC). Four scaled hull block models are used to acquire the images of ship hull blocks. Learning and transfer learning of the CNN models with original training data and augmented data of the original training data were done. 20 tests and predictions in consideration of five CNN models and four cases of training conditions are performed. In order to compare the classification performance of the CNN models, accuracy and average F1-Score from confusion matrix are adopted as the performance measures. As a result of the comparison, Resnet-152v2 model shows the highest accuracy and average F1-Score with full block prediction image set and with cropped block prediction image set.
This study was purpose to assessment of the resolution characteristics by using ATS 535H Basic quality assurance (QA) phantom for ultrasound. The ultrasound equipment was used Logiq P6 (Ultrasound, GE Healthcare System, Chicago, IL, USA). And the ultrasound transducer were used Convex 4C (4~5.5 MHz), Linear 11L (10~13 MHz), Sector 3SP (3~5.5 MHz) probe. As for the noise power spectrum (NPS) comparison results by using ATS 535H Basic QA ultrasound phantom and Convex 4C, Linear 11L, Sector 3SP probe. The NPS value of the Convex 4C probe image was 0.0049, Linear 11L probe image was 0.0049, Sector 3SP probe image was 0.1422 when the frequency is 1.0 mm-1. The modulation transfer function (MTF) comparison results by using ATS 535H Basic QA ultrasound phantom and Linear 11L probe the MTF value of the 3 cm focus image was 0.7511 and 4 cm focus image was 0.9001 when the frequency is 1.0 mm-1. This study was presented characteristics of spatial resolution a quantitative evaluation methods by using ultrasound medical images for QA of ultrasound medical QA phantom. The quality control (QC) for equipment maintenance can be efficiently used in the clinic due to the quantitative evaluation of the NPS and MTF as the standard methods. It is meaningful in that it is applied mutatis mutandis and presented the results of physical resolution characteristics of the ultrasound medical image.
In this paper, we introduce the methodology that utilizes deep learning-based front-end to enhance underwater feature matching. Both optical camera and sonar are widely applicable sensors in underwater research, however, each sensor has its own weaknesses, such as light condition and turbidity for the optic camera, and noise for sonar. To overcome the problems, we proposed the opti-acoustic transformation method. Since feature detection in sonar image is challenging, we converted the sonar image to an optic style image. Maintaining the main contents in the sonar image, CNN-based style transfer method changed the style of the image that facilitates feature detection. Finally, we verified our result using cosine similarity comparison and feature matching against the original optic image.
만화의 가장 큰 특성은 글과 그림의 결합체로 널리 알려져 왔다. 현대만화의 형태를 신문만화에서 찾아 볼 수 있는 것이 대표적으로 글을 넣은 만화였음이 이를 증명한다. 그러나 만화에서 글이 없는 경우를 종종 볼 수 있다. 이러한 작품 역시 해독하는데 크게 어려움이 없고, 만화에서 형상을 나타내는 이미지가 독자와 대화한다고 해석할 수 있다. 그렇다면 만화에서 이미지는 어떻게 언어적 커뮤니케이션을 전달하는지 의문점이 생긴다. 이 연구는 이러한 이미지가 주는 시각적 커뮤니케이션을 살펴보고, 글 없는 만화의 특성을 고찰한다.
We have developed a miniature fisheye lens with $190^{\circ}$ field of view operating simultaneously in the visible and the near infrared wavelengths. The modulation transfer function characteristic for the visible wavelength is sufficient for a mega-pixel-grade image sensor. The lens also has a fair resolution in the infrared wavelength region. The calibrated $f-{\theta}$ distortion is less than 5%, and the relative illumination is over 90%. In consequence, a sharp wide-angle image can be obtained which is uniform in brightness over the entire range of field angles. The real image heights for the visible and the near infrared wavelengths have been fitted to polynomial functions of incidence angle with sub-pixel accuracies. Combined with the near equidistance projection scheme of the lens, this lens can be advantageously employed in various image-processing applications requiring a wide-angle lens.
CCTV network has been implemented to transmit the image information of platform, ticket gate and transfer section to local headquarters in the KNR(Korean National Railroad). But, communication system for transferring image information around accident field or wayside has not been established yet. thus, at present implementation of communication equipment is necessary for dynamic image of unspecified accident to be transmitted to headquarters. Copper cable communication network is run by KNR, but it is processing installation of optical cable in connection with the implemental plan for high-speed network from now on. And, the capacity of communication channel will be guaranteed much more than now between station and station, station and central headquarters when optical cable is completed. This study analyzes the image equipment of field for transmission and estimated matters to transmit image information of accident field to headquarters with using communication infrastructure. And, the study considers implemental method of communication network for long-distance image transmission from dozens to hundreds kilometers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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