The Gravity-Geologic Method (GGM) was implemented for bathymetric determinations in the Drake Passage, Antarctica, using global marine Free-air Gravity Anomalies (FAGA) data sets by Sandwell and Smith (1997) and local echo sounding measurements. Of the 6548 bathymetric sounding measurements, two thirds of these points were used as control depths, while the remaining values were used as checkpoints. A density contrast of 9.0 gm/㎤ was selected based on the checkpoints predictions with changes in the density contrast assumed between the seawater and ocean bottom topographic mass. Control depths from the echo soundings were used to determine regional gravity components that were removed from FAGA to estimate the gravity effects of the bathymetry. These gravity effects were converted to bathymetry by inversion. In particular, a selective merging technique was developed to effectively combine the echo sounding depths with the GGM bathymetiy to enhance high frequency components along the shipborne sounding tracklines. For the rugged bathymetry of the research area, the GGM bathymetry shows correlation coefficients (CC) of 0.91, 0.92, and 0.85 with local shipborne sounding by KORDI, GEODAS, and a global ETOPO5 model, respectively. The enhanced GGM by selective merging shows imploved CCs of 0.948 and 0.954 with GEODAS and Smith & Sandwell (1997)'s predictions with RMS differences of 449.8 and 441.3 meters. The global marine FAGA data sets and other bathymetric models ensure that the GGM can be used in conjunction with shipborne bathymetry from echo sounding to extend the coverage into the unmapped regions, which should generate better results than simply gridding the sparse data or relying upon lower resolution global data sets such as ETOPO5.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.57
no.9
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pp.1652-1659
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2008
With the increase of huge amount of data in network systems, ultimate high-speed network has become an essential requirement. In such systems, the encryption and decryption process for security becomes a bottle-neck. For this reason, the need of hardware implementation is strongly emphasized. In this study, a mixed inner and outer round pipelining architecture is introduced to achieve high speed performance of ARIA hardware. Multiplexers are used to control the lengths of rounds for 3 types of keys. Merging of encryption module and key initialization module increases the area efficiency. The proposed hardware architecture is implemented on reconfigurable hardware, Xilinx Virtex2-pro. The hardware architecture in this study shows that the area occupied 6437 slices and 128 BRAMs, and it is translated to throughput of 24.6Gbit/s with a maximum clock frequency of 192.9MHz.
For the inspection of wood, machine vision is the most common automated inspection method used at present. It is required to sort wood products by grade and to locate surface defects prior to cut-up. Many different sensing methods have been applied to inspection of wood including optical, ultrasonic, X-ray sensing in the wood industry. Nowadays the scanning system mainly employs CCD line-scan camera to meet the needs of accurate detection of lumber defects and real-time image processing. But this system needs exact feeding system and low deviation of lumber thickness. In this study low cost CCD area sensor was used for the development of image processing system for lumber being fed. When domestic red pine being fed on the conveyer belt, lumber images of irregular term of captured area were acquired because belt conveyor slipped between belt and roller. To overcome incorrect image merging by the unstable feeding speed of belt conveyor, it was applied template matching algorithm which was a measure of the similarity between the pattern of current image and the next one. Feeding the lumber over 13.8 m/min, general area sensor generates unreadable image pattern by the motion blur. The red channel of RGB filter showed a good performance for removing background of the green conveyor belt from merged image. Threshold value reduction method that was a image-based thresholding algorithm performed well for knot detection.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.45
no.1
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pp.47-54
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2008
In this paper, we propose an auto-detection algorithm of basal cell carcinoma(BCC) from the protophorphyrin IX(PpIX) fluorescence image induced by appling the methyl 5-aminolaevulinate(MAL) ointment-induced protophorphyrin IX(PpIX) to the skin tumour area and then shining the wood lamp on the area. The proposed algorithm first generates 3 mask areas-tumor area, suspected tumor area and tumor free area and then applies local watershed algorithm to the turner and the suspected tumor areas to make small watershed regions that include similar luminance value pixels. Next, small watershed regions are merged by hierarchical queue based fast region merging that uses the difference between the average luminance values of adjacent watershed regions as a region merging criterion and finally BCC regions are detected. 50 tissue samples are acquired from the tumour regions of 10 patients with BCC that are extracted by using the proposed algorithm and are performed pathological examination by expert dermatologist. Experiment result shows the rate of tumor detection from BCC lesion using presurgical in vivo of MAL-indeuced PpIX fluorescence has high sensitivity 94.1% and relatively high specificity 82.6%.
For urban flash flood simulation, we need the higher resolution radar rainfall than radar rainfall of KMA, which has 10 min time and 1km spatial resolution, because the area of subbasins is almost below $1km^2$. Moreover, we have to secure the high quantitative accuracy for considering the urban hydrological model that is sensitive to rainfall input. In this study, we developed the quantitative precipitation estimation (QPE), which has 250 m spatial resolution and high accuracy using KMA AWS and SK Planet stations with Mt. Gwangdeok radar data in Seoul area. As the results, the rainfall field using KMA AWS (QPE1) is showed high smoothing effect and the rainfall field using Mt. Gwangdeok radar is lower estimated than other rainfall fields. The rainfall field using KMA AWS and SK Planet (QPE2) and conditional merged rainfall field (QPE4) has high quantitative accuracy. In addition, they have small smoothed area and well displayed the spatial variation of rainfall distribution. In particular, the quantitative accuracy of QPE4 is slightly less than QPE2, but it has been simulated well the non-homogeneity of the spatial distribution of rainfall.
We analyzed the low wall-shear stress area in the intracranial aneurysm that occurred at an anterior communicating artery with a special emphasis on vortical structures close to the wall. We reconstructed the aneurysm model from patient CTA data. We assumed blood as an incompressible Newtonian fluid and treated the blood vessel as a solid wall. The pulsatile boundary condition was applied at the inlet of the anterior cerebral artery. From the instantaneous flow field, we computed the histogram of the wall-shear stress over the aneurysm wall and found the low wall-shear stress event (< 0.4 Pa). This extreme event was due to the low wall-shear stress area that occurred at the daughter sac. We found that the merging of two vortices induced the low wall-shear stress area; one arises from the morphological characteristics of the daughter sac, and the other is formed by a jet flow into the aneurysm sac. The latter approaches the daughter sac, which ultimately leads to the strong ejection event near the daughter sac.
As the use of image input and output devices increases, the importance of extracting text area in color images is also increasing. In this paper, in order to extract text area of the images efficiently, we present a text area extraction method for color images based on labeling and gradient difference method. The proposed method first eliminates non-text area using the processes of labeling and filtering. After generating the candidates of text area by using the property that is high gradient difference in text area, text area is extracted using the post-processing of noise removal and text area merging. The benefits of the proposed method are its simplicity and high accuracy that is better than the conventional methods. Experimental results show that precision, recall and inverse ratio of non-text extraction (IRNTE) of the proposed method are 99.59%, 98.65% and 82.30%, respectively.
Multispectral image data of high spatial resolution is required to obtain correct information on the ground surface. The multispectral image data has lower resolution compared to panchromatic data. PAN-sharpening fusion technique produces the multispectral data with higher resolution of panchromatic image. Recently the object-based approach is more applied to the high spatial resolution data than the conventional pixel-based one. For the object-based image analysis, it is necessary to perform image segmentation that produces the objects of pixel group. Image segmentation can be effectively achieved by the process merging step-by-step two neighboring regions in RAG (Regional Adjacency Graph). In the satellite remote sensing, the operational environment of the satellite sensor causes image degradation during the image acquisition. This degradation increases variation of pixel values in same area, and results in deteriorating the accuracy of image segmentation. An iterative approach that reduces the difference of pixel values in two neighboring pixels of same area is employed to alleviate variation of pixel values in same area. The size of segmented regions is associated with the quality of image segmentation and is decided by a stopping rue in the merging process. In this study, the image restoration and segmentation was quantitatively evaluated using simulation data and was also applied to the three PAN-sharpened multispectral images of high resolution: Dubaisat-2 data of 1m panchromatic resolution from LA, USA and KOMPSAT3 data of 0.7m panchromatic resolution from Daejeon and Chungcheongnam-do in the Korean peninsula. The experimental results imply that the proposed method can improve analytical accuracy in the application of remote sensing high resolution PAN-sharpened multispectral imagery.
This paper describes an algorithm which merges two HDR pictures taken under different exposure time to display on the LDR devices such as LCD or CRT. The proposed method does not generate the radiance map, but directly merges using the weights computed from the input images. The weights are firstly produced on the pixel basis, and then blended with a Gaussian function. This process prevents some possible sparkle noises caused by radical change of the weights and contributes to smooth connection between 2 image informations. The chrominance informations of the images are merged on the weighted averaging scheme using the deviations of RGB average and their differences. The algorithm is characterized by the feature that it represents well the unsaturated area of 2 original images and the connection of the image information is smooth. The proposed method uses only 2 input images and automatically tunes the whole internal process according to them, thus autonomous operation is possible when it is included in HDR cameras which use double shuttering scheme or double sensor cells.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.16
no.2
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pp.187-194
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1998
In this study, effective multispectral Landsat TM band combinations for a merging with the high resolution IRS-1C PAN data using the IHS method to improve landuse accuracy is discussed. From the pre-classified image using the merged images with TM all six band images(with the exception of band 6 image) and PAN image, a sample data which has ten classes was generated. An evaluation of the overall classification accuracy for the representative seven merged images which were merged using each TM three-band images and IRS-1C PAN image by IHS method for the sample area. The increase in classification accuracy is most significant with the inclusion of two of TM4, TM5 and TM7 infrared band images. Especially, the largest increase(11.8 percent) in landuse classification accuracy were investigated when Landsat TM247 bands were merged with IRS-1C PAN data. The classification accuracy when TM three band image and PAN image were used without merging is higher than result of the case of using the merged images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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