Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.23
no.10
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pp.1234-1239
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2019
This paper proposes a method for measuring fine dust concentration through digital processing of images captured by only existing CCTVs without additional equipment. This image processing algorithm consists of noise reduction, edge sharpening, ROI setting, edge strength calculation, and correction through HSV conversion. This algorithm is implemented using the C ++ OpenCV library. The algorithm was applied to CCTV images captured over a month. The edge strength values calculated for the ROI region are found to be closely related to the fine dust concentration data. To infer the correlation between the two types fo data, a trend line in the form of a power equation is established using MATLAB. The number of data points deviating from the trend line accounts for around 12.5%. Therefore, the overall accuracy is about 87.5%.
Physical properties of rocks are strongly dependant on details of pore micro-structures, which can be used for quantifying relations between physical properties of rocks through pore-scale simulation techniques. Recently, high-resolution scan techniques, such as X-ray microtomography and high performance computers make it possible to calculate permeability from pore micro-structures of rocks. We try to extend this simulation methodology to velocity and electrical conductivity. However, the smoothing effect during tomographic inversion creates artifacts in pore micro-structures and causes inaccurate property estimation. To mitigate this artifact, we tried to use sharpening filter and neural network classification techniques. Both methods gave noticeable improvement in pore structure imaging and accurate estimation of permeability and electrical conductivity, which implies that our method effectively removes the smoothing effect in pore structures. However, the calculated velocities showed only incremental improvement. By comparison between thin section images and tomogram, we found that our resolution is not high enough, and it is mainly responsible for the inaccuracy in velocity despite the successful removal of the smoothing effect. In conclusion, our methods can be very useful for pore-scale modeling, since it can create accurate pore structure without the smoothing effect. For accurate velocity estimation, the resolution of pore structure should be at least three times higher than that for permeability simulation.
In this paper, we propose a surface-based registration using a gaussian weighted distance map for PET-CT brain image fusion. Our method is composed of three main steps: the extraction of feature points, the generation of gaussian weighted distance map, and the measure of similarities based on weight. First, we segment head using the inverse region growing and remove noise segmented with head using region growing-based labeling in PET and CT images, respectively. And then, we extract the feature points of the head using sharpening filter. Second, a gaussian weighted distance map is generated from the feature points in CT images. Thus it leads feature points to robustly converge on the optimal location in a large geometrical displacement. Third, weight-based cross-correlation searches for the optimal location using a gaussian weighted distance map of CT images corresponding to the feature points extracted from PET images. In our experiment, we generate software phantom dataset for evaluating accuracy and robustness of our method, and use clinical dataset for computation time and visual inspection. The accuracy test is performed by evaluating root-mean-square-error using arbitrary transformed software phantom dataset. The robustness test is evaluated whether weight-based cross-correlation achieves maximum at optimal location in software phantom dataset with a large geometrical displacement and noise. Experimental results showed that our method gives more accuracy and robust convergence than the conventional surface-based registration.
Physical properties of rocks, such as velocity, are strongly dependant on detailed pore structures, and recently, pore micro-structures by X-ray tomography techniques have been used to simulate and understand the physical properties. However, the smoothing effect during the tomographic reconstruction procedure often causes an artifact - overestimating the contact areas between grains. The pore nodes near a grain contact are affected by neighboring grain nodes, and are classified into grain nodes. By this artifact, the pore structure has higher contact areas between grains and thus higher velocity estimation than the true one. To reduce this artifact, we tried two image processing techniques - sharpening filter and neural network classification. Both methods gave noticeable improvement on contact areas between grains visually; however, the estimated velocities showed only incremental improvement. We then tried to change the resolutions of tomogram and quantify its impact on velocity estimation. The estimated velocity from the tomogram with higher spatial resolution was improved significantly, and with around 2 micron spatial resolution, the calculated velocity was very close to the lab measurement. In conclusion, the resolution of pore micro-structure is the most important parameter for accurate estimation of velocity using pore-scale simulation techniques. Also the estimation can be incrementally improved if combined with image processing techniques during the pore-grain classification.
Jin-Hyoung, Jeong;Jae-Hyun, Jo;Jee-Hun, Jang;Sang-Sik, Lee
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.15
no.6
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pp.463-470
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2022
Intravenous injection is widely used for patient treatment, including injection drugs, fluids, parenteral nutrition, and blood products, and is the most frequently performed invasive treatment for inpatients, including blood collection, peripheral catheter insertion, and other IV therapy, and more than 1 billion cases per year. Intravenous injection is one of the difficult procedures performed only by experienced nurses who have been trained in intravenous injection, and failure can lead to thrombosis and hematoma or nerve damage to the vein. Nurses who frequently perform intravenous injections may also make mistakes because it is not easy to detect veins due to factors such as obesity, skin color, and age. Accordingly, studies on auxiliary equipment capable of visualizing the venous structure of the back of the hand or arm have been published to reduce mistakes during intravenous injection. This paper is about the development of venous detection equipment that visualizes venous structure during intravenous injection, and the optimal combination was selected by comparing the brightness of acquired images according to the combination of near-infrared (NIR) LED and Filter with different wavelength bands. In addition, an image processing algorithm was derived to threshehold and making blood vessel part to green through grayscale conversion, histogram equilzation, and sharpening filters for clarity of vein images obtained through the implemented venous detection experimental module.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.29
no.1
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pp.1-9
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2009
This paper presents stress distribution around a central crack tip in a tensile plate using phase-shifting photoelasticity and a power series stress function. Isochromatic data along the straight lines far from the crack tip were obtained by phase shifting photoelasticity and were used as input data of the hybrid experimental analysis. By using the complex-type power series stress equations, the photoelastic stress distribution fields in the vicinity of the crack and the mode I stress intensity factor were obtained. With the help of image processing software, accuracy and reliability was enhanced by twice multiplying and sharpening the measured isochromatics. Actual and reconstructed fringes were compared qualitatively. For quantitative comparison, percentage errors and standard deviations of the percentage errors were calculated for all measured input data by varying the number of terms in the stress function. The experimental results agreed with those predicted by finite element analysis and empirical equation within 2 percent error.
Kim, Jung-Min;Her, Hyun-Jung;Kang, Chi-Jung;Kim, Yong-Sang
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers C
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v.54
no.10
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pp.438-442
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2005
Si nanocrystal (Si NC) memory device has several advantages such as better retention, lower operating voltage, reduced punch-through and consequently a smaller cell area, suppressed leakage current. However, the physical and electrical reasons for this behavior are not completely understood but could be related to interface states of Si NCs. In order to find out this effect, we characterized electrical properties of Si NCs embedded in a SiO$_{2}$ layer by scanning probe microscopy (SPM). The Si NCs were generated by the laser ablation method with compressed Si powder and followed by a sharpening oxidation. In this step Si NCs are capped with a thin oxide layer with the thickness of 1$\~$2 nm for isolation and the size control. The size of 51 NCs is in the range of 10$\~$50 m and the density around 10$^{11}$/cm$^{2}$ It also affects the interface states of Si NCs, resulting in the change of electrical properties. Using a conducting tip, the charge was injected directly into each Si NC, and the image contrast change and dC/dV curve shift due to the trapped charges were monitored. The results were compared with C-V characteristics of the conventional MOS capacitor structure.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.39
no.3
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pp.203-209
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2021
With the recent development of satellite sensor technology, high-spatial-resolution imagery of various spectral wavelength bands have become possible. Worldview-3 satellite sensor provides panchromatic images with high-spatial-resolution and VNIR (Visible Near InfraRed) and SWIR (ShortWave InfraRed) bands with low-spatial-resolution, so it can be used in various fields such as defense, environment, and surveying. In this study, mineral detection was performed using Worldview-3 satellite imagery. In order to effectively utilize the VNIR and SWIR bands of the Worldview-3 satellite image, the sharpening technique was applied to the spatial resolution of the panchromatic image. To confirm the utility of SWIR bands for mineral detection, mineral detection using only VNIR bands was performed and comparatively evaluated. As the mineral detection technique, SAM (Spectral Angle Mapper), a representative similarity technique, was applied, and the pixels detected as minerals were selected by applying an empirical threshold to the analysis result. Quantitative evaluation was performed using reference data on the results of similarity analysis to evaluate the accuracy of mineral detection. As a result of the accuracy evaluation, the detection rate and false detection rate of mineral detecting using SWIR bands were calculated to be 0.882 and 0.011, respectively, and the results using only VNIR bands were 0.891 and 0.037, respectively. It was found that the detection rate when the SWIR bands were additionally used was lower than that when only the VNIR bands were used. However, it was found that the false detection rate was significantly reduced, and through this, it was possible to confirm the applicability of SWIR bands in mineral detection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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