백사장 모래의 입도분포는 해빈의 침식과 퇴적을 파악하는 데 중요한 정보를 제공한다. 모래의 입도분포 분석에 보편적으로 사용되는 체가름시험은 분석 시간이 길고 개별 입자의 형상과 색에 대한 정보를 얻을 수 없다는 한계점이 있다. 본 연구에서는 체가름시험법 보다 측정 과정이 간편하고 효율적인 스마트폰 디지털 이미지를 이용한 입도분포 분석 방법을 제안하였다. 이미지 분석 과정 중 이미지 기울기(Image Gradient) 계산을 통한 입자 경계 추출로 해상도가 상대적으로 낮은 스마트폰 디지털 이미지의 배경으로부터 입자를 효과적으로 검출하였다. 경상북도 4곳의 해수욕장에서 채취한 시료를 이용해 본 연구에서 제안한 경계 추출 이미지 분석법과 경계를 추출하지 않는 분석법을 각각 체가름시험 결과와 비교 검증하였을 때, 본 연구에서 제안한 방식은 D50에서 평균 8.21%의 평균 오차율을 보여 경계를 추출하지 않는 분석법 보다 65% 낮은 오차를 보였다. 따라서 스마트폰 디지털 이미지를 이용한 입도분포 분석은 간편하고 효율적이며 체가름시험에 준하는 정확성을 가짐을 확인하였다.
목적: MRI를 촬영하면서 뇌전도 신호를 동시에 측정하는 것은 뇌기능 영상에 있어 매우 필요한 일이다. 그러나 MRI와 동시에 측정한 뇌전도 신호에는 많은 잡음이 유발되는데 이중 가장 심각한 영향을 주는 것은 경사자계에 의해서 유발되는 잡음이다. 경사자계 유발잡음을 ICA를 이용하여 효과적으로 제거하는 방법을 개발하고자 한다. 대상 및 방법: 29채널의 MR-compatible 뇌전도 측정시스템과 3.0 T MRI 시스템을 실험에 사용하였다. 3.0 T MRI 시스템 안에 뇌전도 캡을 쓴 피험자를 놓고 EPI 촬영을 하면서 뇌전도 신호를 측정하였다. 측정된 뇌전도 신호에 대하여 ICA를 적용해 경사자계 유발 잡음을 선택적으로 제거하였다. 제거한 결과를 평균화 방법과 PCA 방법을 사용해 얻은 결과와 비교하였다. 결과: ICA 방법, 평균화 방법 , PCA 방법 모두 경사자계 유발잡음 제거에 있어 일정 부분 효과가 있었다. 그러나 이들 방법들을 상호 비교하였을 때 잡음 제거 결과는 ICA 방법이 평균화 방법과 PCA 방법에 비해 우수하였다. 결론: ICA를 이용하여 경사자계 유발 잡음을 효과적으로 제거할 수 있었다. 잡음이 제거된 뇌전도 신호는 간질환자에 대한 뇌기능영상이나 뇌전도결합 fMRI 촬영에 활용될 수 있을 것이다.
Spatial distribution and vertical structures of water masses around the Antarctic continental margin are described using synthesized hydrographic data. Antarctic Surface Water (AASW) over the shelf regime is distinguished from underlying other water masses by the cut-off salinity, varying from approximately 34.35 to 34.45 around Antarctica. Shelf water, characterized by salinity greater than the cut-off salinity and potential temperature less than $-17^{\circ}C$, is observed on the Ross Sea, off George V Land, off Wilkes Land, the Amery Basin, and the Weddell Sea, but in some shelves AASW occupies the entire shelf. Lower Circumpolar Deep Water is present everywhere around the Antarctic oceanic regime and in some places it mixes with Shelf Water, producing Antarctic Slope Front Water (ASFW). ASFW, characterized by potential temperature less than about $0^{\circ}C$ and greater than $-17^{\circ}C$, and salinity greater than the cut-off salinity, is found everywhere around Antarctica except in the Bellingshausen-Amundsen sector. The presence of different water masses over the Antarctic shelves and shelf edges produces mainly three types of water mass stratifications: no significant meridional property gradient in the Bellingshausen and Amundsen Seas, single property gradient where ASFW presents, and a V-shaped front where Shelf Water exists.
CDMA 셀룰라 망의 기지국에 이용될 수 있는 선형 스마트 안테나를 이차원으로 확장시켜 성능의 척도인 출력 신호대잡음비(Output SNR: Output Signal to Noise Ratio), 출력신호대간섭비(Output SIR: Output Signal to Interference Ratio), 출력신호대간섭잡음비(Output SINR: Output Signal to Interference plus Noise Ratio)를 도출 하였다 Beam forming algorithm 으로 SCGM(Simplified Conjugate Gradient Algorithm)을 설정하고 입력신호대 잡음비, antenna element 숫자, 간섭신호의 분포 등을 변화시키며 평면 스마트 안테나의 성능을 simulate 하였다. 간섭신호들의 방위각(Azimuth angle)이 -90도 에서 +90도 사이에서 고르게 분포할 때, 평면 스마트 안테나의 성능은 같은 숫자의 element를 갖는 선형 스마트 안테나의 성능에 근접함을 보였다.
본 논문에서는 공간적인 디인터레이싱을 위한 컨텐츠 기반 적응적 보간 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 전처리와 컨텐츠 분석, 컨텐츠에 따른 적응적 보간의 3 단계로 구성된다. 또한 적응적 보간 방식으로써 변형된 에지기반 라인 평균 방식과 그레디언트 기반 방향성 보간, 윈도우 매칭 방식의 세 가지 보간 방식을 제안한다. 각각의 보간 방식은 공간적인 영상 특징에 따라 다양한 성능을 나타낸다. 따라서 각각의 보간할 픽셀 영역은 그레디언트 검출을 통해 영역 특징을 분석하고 네 가지 카테고리로 분류된다. 이러한 분류 결과를 기반으로 각각에 적합한 디인터레이싱 방법을 사용함으로써 최적의 성능을 구현할 수 있다. 다양한 영상에 대한 실험을 통해 제안한 방식이 기존의 방식에 비해 가장 좋은 성능을 보임을 확인하였다.
본 연구에서는 간헐적인 유동에 의거한 체적 대류 모델을 설정하고, 구배 확 산 모델에 유동장의 중심부와 외부에서 서로 다른 무게값을 부여하는 혼성 확산 모델 (hybrid diffusion model)을 제안하며, 이 모델을 검증하기 위한 첫 단계로서 평면 제 트 유동에 대하여 수치 계산을 수행하다. 여기에는 간헐도에 대한 난류 전달 방정식 이 필요한데 이 방정식의 생성항(production term)은 곧 외부의 비회전 유동이 난류성 유체로 유입되는 정도를 의미하게 된다.
In order to obtain guidelines for design and operation of a new plasma source by a magnetic neutral loop discharge(NLD), the electron behavior was studied experimentally and numerically. Experimentally, the magnetic field gradient was changed over a wide range, and it was found that there existed an optimum value for efficient plasma production. Analyses of the electron behavior were performed using a model that included effects of a three dimensional electromagnetic field configuration considering the spatial decay of the electric field, and the limitation to the motion of electron caused by the existence of walls and thus electron loss at wall surfaces. These three dimensional factors were found to explain the existence of the optimum magnetic field gradient. It was shown that the L dependence of the plasma production efficiency was firstly decided by the finite decay length of the electric field strength, which was further modified by electron elastic collisions with neutral atoms which drove the electron to walls. The latter effect tends to reduce the optimum value of L.
To solve the edge ringing or block effect caused by the partial differential diffusion in image enhancement domain, a new image enhancement algorithm based on bidirectional diffusion, which smooths the flat region or isolated noise region and sharpens the edge region in different types of defect images on aviation composites, is presented. Taking the image pixel's neighborhood intensity and spatial characteristics as the attribute descriptor, the presented bidirectional diffusion model adaptively chooses different diffusion criteria in different defect image regions, which are elaborated are as follows. The forward diffusion is adopted to denoise along the pixel's gradient direction and edge direction in the pixel's smoothing area while the backward diffusion is used to sharpen along the pixel's gradient direction and the forward diffusion is used to smooth along the pixel's edge direction in the pixel's edge region. The comparison experiments were implemented in the delamination, inclusion, channel, shrinkage, blowhole and crack defect images, and the comparison results indicate that our algorithm not only preserves the image feature better but also improves the image contrast more obviously.
본 논문에서는 광류를 이용한 적응 블록 정합 움직임 추정 방법을 제안하였다. 제안 방법에서는 먼저 각 화소의 시간 경사값과 공간 경사값을 미분필터를 통하여 계산한 후, 이 경사값들로부터 최소 자승 추정법을 이용하여 광류를 추정하여 탐색영역의 위치와 크기를 결정하였다. 특히 움직임 특성에 따라 탐색영역을 결전함으로써 움직임 추정 오차가 큰 영역인 크고 복잡한 움직임을 갖는 영상에 대해서 뛰어난 성능을 갖는다. 다양한 움직임 특성을 가지는 실험 영상들에 대한 기존의 방법과 제안한 방법의 움직임 추정 성능 평가를 위한 컴퓨터 모의실험을 통하여, 제안한 방법이 움직임이 크고 복잡한 영상에 대해서 기존의 방법에 비해 우수한 PSNR을 나타냄을 확인하였다.
This study proposed a modified anisotropic diffusion restoration for image classification. The anisotropic diffusion restoration uses a probabilistic model based on Markov random field, which represents geographical connectedness existing in many remotely sensed images, and restores them through an iterative diffusion processing. In every iteration, the bonding-strength coefficient associated with the spatial connectedness is adaptively estimated as a function of brightness gradient. The gradient function involves a constant called "temperature", which determines the amount of discontinuity and is continuously decreased in the iterations. In this study, the proposed method has been extensively evaluated using simulated images that were generated from various patterns. These patterns represent the types of natural and artificial land-use. The simulated images were restored by the modified anisotropic diffusion technique, and then classified by a multistage hierarchical clustering classification. The classification results were compared to them of the non-restored simulation images. The restoration with an appropriate temperature considerably reduces error in classification, especially for noisy images. This study made experiments on the satellite images remotely sensed on the Korean peninsula. The experimental results show that the proposed approach is also very effective on image classification in remote sensing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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