Lee, Bo An;Kim, Bong Seok;Ko, Min Seok;Kim, Kyung Youn;Kim, Sin
Nuclear Engineering and Technology
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v.46
no.1
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pp.109-116
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2014
An electrical resistance tomography (ERT) technique combining the particle swarm optimization (PSO) algorithm with the Gauss-Newton method is applied to the visualization of two-phase flows. In the ERT, the electrical conductivity distribution, namely the conductivity values of pixels (numerical meshes) comprising the domain in the context of a numerical image reconstruction algorithm, is estimated with the known injected currents through the electrodes attached on the domain boundary and the measured potentials on those electrodes. In spite of many favorable characteristics of ERT such as no radiation, low cost, and high temporal resolution compared to other tomography techniques, one of the major drawbacks of ERT is low spatial resolution due to the inherent ill-posedness of conventional image reconstruction algorithms. In fact, the number of known data is much less than that of the unknowns (meshes). Recalling that binary mixtures like two-phase flows consist of only two substances with distinct electrical conductivities, this work adopts the PSO algorithm for mesh grouping to reduce the number of unknowns. In order to verify the enhanced performance of the proposed method, several numerical tests are performed. The comparison between the proposed algorithm and conventional Gauss-Newton method shows significant improvements in the quality of reconstructed images.
Rolling shutter operation of CMOS cameras can be utilized in optical camera communications in order to transmit data from an LED to mobile devices such as smart-phones. From temporally modulated light, a spatial flicker pattern is obtained in the captured image, and this is used for signal recovery. Due to the degradation of rolling shutter images caused by light smear, motion blur, and focus blur, the conventional decoding schemes for rolling shutter cameras based on the pattern width for 'OFF' and 'ON' cannot guarantee robust communications performance for practical uses. Aside from conventional techniques, such as polynomial fitting, histogram equalization can be used for blurry light mitigation, but it requires additional computation abilities resulting in burdens on mobile devices. This paper proposes a transition-based decoding scheme for rolling shutter cameras in order to offer simple and robust data decoding in the presence of image degradation. Based on the designed synchronization pulse and modulated data symbols according to the LED dimming level, the decoding process is conducted by observing the transition patterns of two sequential symbol pulses. For this, the extended symbol pulse caused by consecutive symbol pulses with the same level determines whether the second pulse should be included for the next bit decoding or not. The proposed method simply identifies the transition patterns of sequential symbol pulses other than the pattern width of 'OFF' and 'ON' for data decoding, and thus, it is simpler and more accurate. Experimental results ensured that the transition-based decoding scheme is robust even in the presence of blurry lights in the captured image at various dimming levels
Remote sensing can be used to provide information about the monitoring of crop situation. This study was conducted to estimate the amount of nitrogen present in paddy fields by measuring the amount of nitrogen in hairy vetch using an UAV (Unmaned Aerial Vehicle). NDVIs (Normalized Difference Vegetation Index) were calculated using UAV images obtained from paddy fields in Seocheon on May $14^{th}$ 2015. There was strong relationship between UAV NDVI and the amount of nitrogen in hairy vetch ($R^2=0.79$). Spatial distribution maps of green manure nitrogen were generated on each paddy field using the nitrogen-vegetation index relations to help farmers determine the amount of N fertilizers added to their rice fields after the application of green manure such as hairy vetch.
Soil structure plays an important role in ecological system, since it controls transport and storage of air, gas, nutrients and solutions. The study of soil structure requires an understanding of the interrelations and interactions between the diverse soil components at various levels of organization. Investigations of the spatial distribution of pore/particle arrangements and the geometry of soil pore space can provide important information regarding ecological or crop system. Because of conveniences in image analyses and accuracy, these investigations have been thrived for a long time. Image analyses from soil sections through impregnated blocks of undisturbed soil (2 dimensional image analyses) or from 3 dimensional scanned soils by computer tomography allow quantitative assessment of the pore space. Image analysis techniques can be used to classify pore types and quantify pore structure without inaccurate or hard labor in laboratory. In this paper, the last 50 years of the soil image analyses have been presented and measurements on various soil scales were introduced, as well. In addition to history of image analyses, a couple of examples for soil image analyses were displayed. The discussion was made on the applications of image analyses and techniques to quantify pore/soil structure.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.16
no.5
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pp.867-878
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2021
Recently, there has been active research on smart street lamps that can collect real-time traffic data and provide traffic information by attaching images and radars to road lighting facilities. Smart street light technology can detect, identify, and provide dense information compared to existing technologies. In order to effectively utilize the smart streetlight as a high-resolution information delivery medium, a branch-type operation strategy that is different from the existing centralized operation strategy is required. This study presents dynamic information delivery strategies, release strategies, and their criteria for various purposes in a spatial range, separated by the context before and after the occurrence of smart street lights-based accidents. Through this, it is expected that smart road lighting facilities can be used more effectively.
Studies for counting and detecting X-rays for the improvement of image quality and material analysis are active. In this work, the detector for X-ray photon counting was designed using Multi-pixel photon counter (MPPC) array and the detector characteristics were evaluated through simulation. Geant4 Application for Tomographic Emission (GATE) was used to obtain the position where the X-ray and the scintillation interacted, and this position was used as the light generation position of DETECT2000. 0.5 mm and 1 mm thick Gadolinium Aluminium Gallium Garnet (GAGG) scintillators were used and the light generated through a $4{\times}4$ array of MPPCs was acquired. The spatial resolution of the designed detector was evaluated by reconstructed image using the light signal acquired for each channel. We obtained images of more than 2 lp/mm in both 0.5 mm and 1 mm thick GAGG scintillation. When this detector is used in a X-ray system, a low-cost system capable of photon counting can be made.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.13
no.6
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pp.1353-1364
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2018
This study proposed a method to detect Cochlodinium polykrikoides red tide pixels in satellite images using a logistic regression model of machine learning technique under Imbalanced data. The spectral profiles extracted from red tide, clear water, and turbid water were used as training dataset. 70% of the entire data set was extracted and used for as model training, and the classification accuracy of the model was evaluated using the remaining 30%. At this time, the white noise was added to the spectral profile of the red tide, which has a relatively small number of data compared to the clear water and the turbid water, and over-sampling was performed to solve the unbalanced data problem. As a result of the accuracy evaluation, the proposed algorithm showed about 94% classification accuracy.
In this paper, we propose a method to learn the redesigned class with background and object for semantic segmentation of indoor scene image. Semantic image segmentation is a technique that divides meaningful parts of an image, such as walls and beds, into pixels. Previous work of semantic image segmentation has proposed methods of learning various object classes of images through neural networks, and it has been pointed out that there is insufficient accuracy compared to long learning time. However, in the problem of separating objects and backgrounds, there is no need to learn various object classes. So we concentrate on separating objects and backgrounds, and propose method to learn after class simplification. The accuracy of the proposed learning method is about 5 ~ 12% higher than the existing methods. In addition, the learning time is reduced by about 14 ~ 60 minutes when the class is configured differently In the same environment, and it shows that it is possible to efficiently learn about the problem of separating the object and the background.
In this study, VR contents were produced by using the rose which is the material of the tomb of the surrealistic work wrestler of Rene Magritte, an artistic genre, as a motive. In conclusion, the distortion (spatial modulation) of the image scale is connected to the dynamic-curve and texture-soft areas, and the superposition (combination of contradictory images) is called the big-size, irregular-depth area, Are connected to the positions of big-size and irregular-space regions. The theme of the work was Dream, and the plants and roses patterns were produced in each timeline, and overlap, scale, distortion, overlap, distortion, and scale were used.
This study examines the changes that $^{99m}Tc$ causes to CT(Computed Tomography) images quantitatively when CT scans were continuously performed using $^{99m}Tc$. With the use of the CT, $^{99m}Tc$ 740MBq was injected into the Resolution Phantom and Water Phantom, and the tube voltage was changed with 80 kVp and 120 kVp, scanning before and after the injection. The result indicate, by comparing the Signal Intensity according to the presence or absence of the $^{99m}Tc$ injection with the tube voltage of 120 kVp and 80 kVp, a decrease of 0.173 and 0.241 was observed respectively and the spatial resolution increase of 0.090 and 0.109 was observed respectively. The order of the test should be considered because the gamma rays of the radiopharmaceutical used in the nuclear medicine test do not affect the CT while the effective half-life of the radiopharmaceuticals should be considered for the CT scan to reduce the influence of the gamma rays emitted after the nuclear medicine test, with the possibility to reduce the difference of the results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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