Kim, Chang-Hoon;Kim, In-Tae;Hong, Kug-Sun;Kim, Young-Hwan;Choi, Sang-Sam;Hahn, Taek-Sang
한국초전도학회:학술대회논문집
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v.9
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pp.115-119
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1999
Ba$_2Cu_3O_{7-{\delta}}$ (YBCO) thin films were deposited by pulsed laser deposition using differently prepared targets: One was a conventionally solid-state sintered (SSS) target and the other was a modified melt-textured grown (MTC) target. Compared with SSS targets, MTG targets showed a well-connected microstructure consisting of much larger grains and the surface was Bess roughened with the cumulative laser incidence. YBCO films deposited from MTC targets showed a denser and smoother surface of the basal film than the case of SSS targets. The investigations of ${\alpha}$-axis outgrowths in the films indicated that the deposition using MTG targets would result in a more homogeneous and stable film growth as compared to the SSS targets. Also, TEM analysis revealed that the film deposited from MTG targets had a less granular microstructure that would reduce weak-link effects in the film.
This paper reports a reliable GRD (Ground Resolved Distance) measurement method of using natural targets instead of the method using artificial targets. For this, we developed an edge profile extraction technique suitable for natural targets. We demonstrated the accuracy and stability of this technique firstly by comparing GRD values generated by this technique visually inspected GRD values for artificial targets taken in laboratory environments. We then demonstrated the feasibility of GRD estimation from natural targets by comparing GRD values from natural targets to those from artificial targets using satellite images containing both artificial and natural targets. The GRDs measured from the proposed method were similar to the values from visual inspection and the GRDs measured from the natural targets were similar to the values from artificial targets. These results support our proposed method is able to measure reliable GRD from natural targets.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.28
no.3
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pp.123-134
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2003
Fire Sequencing Problem (FSP) is to find a sequence of targets, where there exist a number of targets with different time units required to fire. Because of the weapon's specifications and the size of the targets, several weapons may fire on the same targets, and the time units required on firing for each weapon may be different from each other. The objective is to minimize the completion time of firing for given number of targets. Mathematical formulation is given, and the heuristic algorithm based on the paring of targets in advance is suggested. Performance of the heuristic is evaluated by comparison of heuristic appeared in the literature through the computational experiments.
We present an efficient and robust technique to estimate the velocity of moving targets from a single SAR image. In SAR images, azimuth image shift is a well known phenomenon, which is observed in moving targets having slant-range velocity. Most methods estimated the velocity of moving targets from the distance difference between the road and moving targets or between ship and the ship wake. However, the methods could not be always applied to moving targets because it is difficult to find the road and the ship wake. We adopted a method estimating the velocity of moving targets from azimuth differentials of range-compressed image. This method is based on an assumption that Doppler center frequency shift of moving target causes a phase difference in azimuth differential values. The phase difference is linearly distorted by Doppler rate due to the geometry of SAR image. The linear distortion is eliminated from phase removal procedure, and the constant phase difference is estimated. Finally, range velocity estimates for moving targets are retrieved. This technique is tested using an ENVISAT ASAR image in which several unknown ships are presented. The theoretical accuracy of this technique is discussed by SAR simulation. The advantages and disadvantages of this method over the conventional method are also discussed.
In an environment where a large number of weapons are operated compared to a large number of ground targets, it is important to monitor and manage the targets to set up a fire plan, and through their multilateral analysis, to equip them with a priority order process for targets having a high threat level through the quantitative calculation of the threat level. Existing studies consider the anti-aircraft and anti-ship targets only, hence, it is impossible to apply the existing algorithm to ground weapon system development. Therefore, we proposed an effective threat evaluation algorithm for multiple ground targets in multi-target and multi-weapon environments. Our algorithm optimizes to multiple ground targets by use of unique ground target features such as proximity degree, sorts of weapons and protected assets, target types, relative importance of the weapons and protected assets, etc. Therefore, it is possible to maximize an engagement effect by deducing an effective threat evaluation model by considering the characteristics of ground targets comprehensively. We carried out performance evaluation and verification through simulations and visualizations, and confirmed high utility and effect of our algorithm.
Background MicroRNAs (miRNAs) are a class of noncoding RNAs found in various organisms such as plants and mammals. However, most of the mRNAs regulated by miRNAs are unknown. Furthermore, miRNA targets in genomes cannot be identified by standard sequence comparison since their complementarity to the target sequence is imperfect in general. In this paper, we propose a kernel-based method for the efficient prediction of miRNA targets. To help in distinguishing the false positives from potentially valid targets, we elucidate the features common in experimentally confirmed targets. Results The performance of our prediction method was evaluated by five-fold cross-validation. Our method showed 0.64 and 0.98 in sensitivity and in specificity, respectively. Also, the proposed method reduced the number of false positives by half compared with TargetScan. We investigated the effect of feature sets on the classification of miRNA targets. Finally, we predicted miRNA targets for several miRNAs in the Caenorhabditis elegans (C. elegans) 3' untranslated region (3' UTR) database. Condusions The targets predicted by the suggested method will help in validating more miRNA targets and ultimately in revealing the role of small RNAs in the regulation of genomes. Our algorithm for miRNA target site detection will be able to be improved by additional experimentalknowledge. Also, the increase of the number of confirmed targets is expected to reveal general structural features that can be used to improve their detection.
Military targets in SAR images are not distinguished easily unlike those in optical images, because targets are only dozens of pixels and they have many corner reflectors sensitive to the incidence angle of radar signals. Due to those problems, SAR image analysts have difficulties in recognizing military targets captured by SAR images. Furthermore, manual analysis cannot respond promptly enough to rapidly changing situations such as battle field. We need automated analysis to solve these problems. In this paper, we analyzed algorithms for prescreening of military targets in SAR images. We implemented some prescreening algorithms and tested the algorithms using SAR data. As a result, we will report performance of the tested prescreening algorithms.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics A
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v.32A
no.9
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pp.1257-1263
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1995
This paper presents a method not only to detect moving targets from ISAR data corrupted by heavy clutter but to effectively extract the moving targets' signitures that are necessary for acquiring the velocities and images of the targets. In this method, input ISAR data are coherently processed such that echoes due to the moving targets are transformed to be in-phase and then integrated. It is shown that targets' signitures are localized in the transformed two-dimensional domain, leading to dramatic improvement of signal-to-noise (SNR) ration. The extent of the improved signal-to-noise ratio is analyzed and results implemented with simulated ISAR data are presented.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.17
no.1
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pp.67-76
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2022
Monostatic/Bistatic inverse synthetic aperture radar (ISAR) images are two-dimensional radar cross section (RCS) distributions of a target. When there are many targets in a single radar beam, ISAR images are generated with targets overlapped, so it is difficult to perform the targets identification using the trained database. In addition, it is inefficient to perform target identification using only single monostatic and bistatic ISAR images separately because each method has its own advantages and weaknesses. Therefore, this paper analyzes multiple targets identification performances using monostatic/bistatic ISAR images and proposes a method of identification through fusion of two ISAR images. To identify multiple targets, we use image combination technique using trained single target images. Simulation results show effectiveness of proposed method.
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2004.11a
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pp.620-623
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2004
In this study, the discharge characteristic of FTS (Facing Targets Sputtering) apparatus was investigated using metal target paramagnetic and ceramic targets such as Zn, Al, $ZnO:Al(Al_2O_3)$, ITO. Threshold voltage and stable stage of discharge show different with target species. Compare with commercial sputtering apparatus, the FTS apparatus is a high-speed sputter method that promotes ionization of sputter gas by screw and reciprocate moving high-speed ${\gamma}$electrons which arrays two targets facing each other, inserts plasma arresting magnetic field to the parallel direction of the center axis of both targets, discharged from targets and accelerated at the cathode falling area. Especially, we notice that the FTS method using ceramic target has stable discharge characteristic even by DC power source.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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