Radionuclide identification is an important part of the nuclear material identification system. The development of artificial intelligence and machine learning has made nuclide identification rapid and automatic. However, many methods directly use existing deep learning models to analyze the gamma-ray spectrum, which lacks interpretability for researchers. This study proposes an explainable radionuclide identification algorithm based on the convolutional neural network and class activation mapping. This method shows the area of interest of the neural network on the gamma-ray spectrum by generating a class activation map. We analyzed the class activation map of the gamma-ray spectrum of different types, different gross counts, and different signal-to-noise ratios. The results show that the convolutional neural network attempted to learn the relationship between the input gamma-ray spectrum and the nuclide type, and could identify the nuclide based on the photoelectric peak and Compton edge. Furthermore, the results explain why the neural network could identify gamma-ray spectra with low counts and low signal-to-noise ratios. Thus, the findings improve researchers' confidence in the ability of neural networks to identify nuclides and promote the application of artificial intelligence methods in the field of nuclide identification.
Lee Bin-Na-Ra;Cho Yong-Joo;Park Kyoung-Shin;Min Sung-Wook
The KIPS Transactions:PartB
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v.13B
no.3
s.106
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pp.295-300
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2006
The integral imaging system is an auto-stereoscopic display that allows users to see 3D images without wearing special glasses. In the integral imaging system, the 3D object information is taken from several view points and stored as elemental images. Then, users can see a 3D reconstructed image by the elemental images displayed through a lens array. The elemental images can be created by computer graphics, which is referred to the computer-generated integral imaging. The process of creating the elemental images is called image mapping. There are some image mapping methods proposed in the past, such as PRR(Point Retracing Rendering), MVR(Multi-Viewpoint Rendering) and PGR(Parallel Group Rendering). However, they have problems with heavy rendering computations or performance barrier as the number of elemental lenses in the lens array increases. Thus, it is difficult to use them in real-time graphics applications, such as virtual reality or real-time, interactive games. In this paper, we propose a new image mapping method named VVR(Viewpoint Vector Rendering) that improves real-time rendering performance. This paper describes the concept of VVR first and the performance comparison of image mapping process with previous methods. Then, it discusses possible directions for the future improvements.
It is essential to understand the role of wall lining materials when they are exposed to a fire from an ignition source. Full-scale test methods permit an assessment of the performance of a wall lining material. Fire growth models have been developed due to the costly expense associated with full-scale testing. The models require heat flux maps from the ignition burner flame as input data. Work to date was impeded by a lack of detailed spatial characterization of the heat flux maps due to the use of limited instrumentation. To increase the power of fire modeling, accurate and detailed heat flux maps from the ignition burner are essential. High level spatial resolution for surface temperature can be provided from an infrared camera. The objective of this study was to develop a heat flux mapping procedure for a room test burner flame to a wall configuration with surface temperature information taken from an infrared camera. A prototype experiment was performed using the ISO 9705 test burner to demonstrate the developed heat flux mapping procedure. The results of the experiment allow the heat flux and spatial resolutions of the method to be determined and compared to the methods currently available.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.28
no.6
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pp.613-620
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2010
This study focused on the improvement of field investigation process of digital mapping by location-based image data and structured digital map. We analyzed previous methods to find the parts to be improved and suggested new methods. Main concepts of new methods are conducting investigation work indoor and linked the work with map editing for carrying out both work simultaneously by using location-based image data and structured digital map. Pilot project were carried out to compare suggested new methods with previous methods and the applicability were analyzed.
The purpose of this study was to investigate the measuring range of portfolio assessment on students' abilities, using correlation coefficients of portfolio assessment with four other assessment methods. A portfolio system was developed based on low units of elementary fourth grade science, and applied to three fourth-grade science classes in Daejeon Metropolitan area and Gyunggi-do. Four different assessment methods, multiple-choice (short answer type), essay-type item, mind-mapping and laboratory assessment were also administered and scored by two elementary teachers attending graduate school. Correlation coefficients between portfolio assessment and four assessment methods were calculated with SPSS. Portfolio assessment showed moderate correlation with multiplechoice (short answer), essay-type, and mind-mapping, and low correlation with laboratory assessment. Portfolio assessment showed high correlation with multiple-choice assessment in 'understanding' and 'application' domains, but showed low correlation in 'recall' and 'inquiry' domains. In conclusion, portfolio assessment could measure various abilities measured by other assessment methods.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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v.7
no.2
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pp.83-94
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2003
Let K be a nonempty closed convex subset of a real Hilbert space H. Approximation solvability of a system of nonlinear variational inequality (SNVI) problems, based on the convergence of projection methods, is given as follows: find elements $x^*,\;y^*{\in}H$ such that $g(x^*),\;g(y^*){\in}K$ and $$<\;{\rho}T(y^*)+g(x^*)-g(y^*),\;g(x)-g(x^*)\;{\geq}\;0\;{\forall}\;g(x){\in}K\;and\;for\;{\rho}>0$$$$<\;{\eta}T(x^*)+g(y^*)-g(x^*),\;g(x)-g(y^*)\;{\geq}\;0\;{\forall}g(x){\in}K\;and\;for\;{\eta}>0,$$ where T: $H\;{\rightarrow}\;H$ is a relaxed $g-{\gamma}-r-cocoercive$ and $g-{\mu}-Lipschitz$ continuous nonlinear mapping on H and g: $H{\rightarrow}\;H$ is any mapping on H. In recent years general variational inequalities and their algorithmic have assumed a central role in the theory of variational methods. This two-step system for nonlinear variational inequalities offers a great promise and more new challenges to the existing theory of general variational inequalities in terms of applications to problems arising from other closely related fields, such as complementarity problems, control and optimizations, and mathematical programming.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.6
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pp.101-109
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2016
The images captured by digital still cameras or mobile phones are not always satisfactory because the devices have limited dynamic ranges compared with that of the real world. To cope with the problems, tone mapping function based methods and retinex theory based methods are studied. However, these methods generate a halo artifact or limited enhancement of global and local contrasts. The proposed method estimates illumination information used for image enhancement by optimizing a dynamic range of input image. The estimated illumination information has smoothness characteristic where the luminance is flat and does not have where the luminance changes to prevent the halo artifact. Additionally, the estimated illumination information and surrounding pixel values are considered when the tone mapping function is applied to overcome the limitations of the conventional tone mapping function approach. Experimental results show that the proposed algorithm outperforms the conventional methods on objective and subjective criteria.
This paper addresses the localization and navigation problem in the movement of service robots by using invisible two dimensional barcodes on the floor. Compared with other methods using natural or artificial landmarks, the proposed localization method has great advantages in cost and appearance since the location of the robot is perfectly known using the barcode information after mapping is finished. We also propose a navigation algorithm which uses a topological structure. For the topological information, we define nodes and edges which are suitable for indoor navigation, especially for large area having multiple rooms, many walls, and many static obstacles. The proposed algorithm also has the advantage that errors which occur in each node are mutually independent and can be compensated exactly after some navigation using barcodes. Simulation and experimental results were performed to verify the algorithm in the barcode environment, showing excellent performance results. After mapping, it is also possible to solve the kidnapped robot problem and to generate paths using topological information.
The digital images contain a significant amount of redundancy and require a large amount of data for their storage and transmission. Therefore, the image compression is necessary to treat digital images efficiently. The goal of image compression is to reduce the number of bits required for their representation. The image compression can reduce the size of image data using contractive mapping of original image. Among the compression methods, the mapping is affine transformation to find the block(called range block) which is the most similar to the original image. In this paper, we applied the neural network(SOM) in encoding. In order to improve the performance of image compression, we intend to reduce the similarities and unnecesaries comparing with the originals in the codebook. In standard image coding, the affine transform is performed with eight isometries that used to approximate domain blocks to range blocks.
Purpose: This study was designed to analyze the differences in cerebral cortex activity of the elderly after extracting the movement related cortical potentials (MRCPs) from electroencephalogram (EEG) during a concentric and eccentric contraction of the elbow joint flexors, and entering them into the brain-mapping program to make the images. Methods: Right-dominant normal elderly people were divided into an eccentric contraction group and a concentric contraction group. Then, their MRCPs were measured using EEG and sEMG, during an eccentric and concentric contraction. Then, they were converted into images using the brain-mapping program. Results: Eccentric contraction group's $C_3$ and Cz showed statistically higher mean values of MRCP positive potential than the concentric contraction group. Conclusion: Researching a cerebral cortex activity, using MRCP, would provide basic data for clinical neuro-physiological researches on aging or neural plasticity of patients with a central nervous system injury.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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