Aluminum die casting is an important manufacturing process for mechanical components. Die casting is known to be more accurate than other types of casting; however, post-machining is usually necessary to achieve the required accuracy. The goal of this investigation is to develop machining- free aluminum die casting. Improvement of the accuracy of planar and cylindrical parts is expected by correcting metal molds. In the proposed method, the shape of cast aluminum made with the initial metal molds is measured by 3D scanning. The 3D scan data includes information about deformations that occur during casting. Therefore, it is possible to estimate the deformation and correction amounts by comparing 3D scan data with product computer-aided design (CAD) data. We corrected planar and cylindrical parts of the CAD data for the mold. In addition, we corrected the planar part of the metal mold using the corrected mold data. The effectiveness of the proposed method is demonstrated by evaluating the accuracy improvement of the cast aluminum made with the corrected mold.
위성 카메라전자부의 화소간 불균일성 응답의 보정을 위한 4종류의 이득과 오프셋 보정계수에 대하여 다루었다. 이들에 대한 비교분석을 위해서 CCD를 광검출기로 하는 카메라전자부를 새롭게 제작하고, 이를 이용하여 얻은 영상 데이터에 대하여 이들 4종의 보정계수를 이용하여 보정을 실행한 후 각각의 보정 성능을 비교하였다. 일반적으로 보정성능은 기준 영상을 얻기 위하여 사용된 빛입력 레벨의 개수에 따라 달라지게 된다. 쉽게 예상될 수 있는 바와 같이, 2 레벨의 빛입력 기준영상만을 이용하여 얻은 보정계수의 경우 보정계수를 계산하기가 쉽다는 이점을 갖고 있지만, 보정성능은 상대적으로 떨어진다는 것을 확인할 수 있었다. 이에 비해 보정계수를 구하기 위하여 사용된 기준영상의 빛입력 레벨의 개수가 2보다 큰 값으로 늘어날 경우, 보정성능은 개선되었다. 하지만 각각의 보정계수들간의 보정성능 상에는 큰 차이가 없는 것으로 평가되었다.
SAR는 기상상태와 태양고도 제약을 받지 않고 영상을 취득할 수 있는 장점을 갖지만 측면 관측 촬영방식으로 인해 고도에 의한 왜곡이 발생하여 광학영상과의 통합적 활용을 위해서는 지형 보정 작업이 필수적이다. 일반적으로 SAR 영상의 지형보정은 대상지역의 수치표고모델(Digital Elevation Model, DEM)을 사용하여 수행되기 때문에 DEM 품질이 지형보정 정확도에 미치는 영향에 대한 평가가 이루어져야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 1:5000 수치지도로부터 제작한 DEM, LiDAR DEM, ASTER GDEM, SRTM DEM을 비교 분석하여 고해상도 SAR 영상의 지형보정에 적합한 DEM을 탐색하였다. 실험데이터로는 KOMPSAT-5호와 동일한 고해상도 X-band SAR 시스템을 장착한 TerraSAR-X와 Cosmo-SkyMed 영상을 사용하였다. 지형보정 결과 평가를 위해 동일지역의 KOMPSAT-2 정사영상과의 정량적 비교평가를 수행하였다. 실험결과 수치지도로 제작한 DEM이 가장 정확한 지형보정 결과를 보였으며 현업에서 가장 많이 활용되고 있는 SRTM DEM의 경우 고해상도 SAR 영상의 지형보정에는 부적합 하였다.
핵의학 단층촬영기를 이용하여 몸 안에서 일어나는 신진대사, 혈류량 공급, 생화학적 변화, 또는 뇌에서의 도파민 운반체, 수용체 등의 영상을 획득한 후 정량화할 수 있다면 환자의 조기진단뿐만 아니라 치료계획을 세우고 치료경과 등을 객관적으로 측정하는데 매우 유용할 것이다. 그러나 물리적 요소들인 감쇠, 산란, 부분용적 효과, 노이즈, 그리고 재구성 알고리즘 등은 SPECT 의 디자인에 관계없이 영상의 정성적 또는 정량적 결과에 영향을 미친다. 본 논문에서는 뇌 촬영용 단일 결정 SPECT와 뇌 모형 팬텀을 이용하여 물리적 요소들 중 특히 감쇠와 산란의 영향을 정량화하고 보정 방법에 따른 결과를 정량 분석하였다. 산란 보정은 주 에너지 창 140keV$\pm$10% (126~154 keV)와 산란에너지 창 119keV$\pm$6% (112~126keV)를 이용하여 데이터를 획득한 후 산란 에너지 창의 100%를 빼주는 방법을 적용하였다. 영상 재구성은 차단주파수 0.95cycles/cm와 차수 10을 적용한 저역통과 Butterworth 여과기로 여과하여 여과후 역투사 방법으로 재구성하였다. 감쇠 상수는 산란 보정을 하지 않은 경우와 한 경우에 따라 각각 0.12cycles/cm 와 0.15cycles/cm 를 적용하여 뇌 내에서의 균일한 감쇠계수로 가정하고 Chang 방법에 의하여 감쇠에 대한 보정을 하였다. 정량분석을 위해 기저핵이 뚜렷이 보이는 3개의 단층면을 선택하여 기저핵과 그 외 뇌 영역에 관심영역을 구하였다. 산란보정을 하지 않았을 때 감쇠보정을 한 후의 ROI 값은 감쇠 보정전 ROI 값에 비해 기저핵 2.20배 배후 방사능 2.10배였다. 반면에 감쇠보정 후와 감쇠보정 전의 기저핵과 배후방사능의 비율은 매우 비슷했다. 산란보정을 한 후 감쇠보정을 한 ROI 값은 감쇠보정 전 ROI 값과 비교할 때 기저핵 2.69 배 배후 방사능 2.64 배로 뇌 영상의 절대적 정량적 분석을 위해서는 반드시 감쇠 보정이 필요한 것을 보여준다. 기저핵과 배후 방사능의 참값 비율이 6.58, 4.68, 1.86 일 때 산란 보정과 감쇠보정을 한 경우는 참값의 76%, 80%, 82%로 측정하였고 감쇠보정을 하지 않은 경우는 75%, 81%, 81%로 측정하였다. 참값의 비율이 낮을수록 참값에 가깝게 측정하였으나 산란과 감쇠보정을 한 경우에도 참값에 비해 약 20% 의 과소평가를 볼 수 있었다. 이는 본 논문에서 자세히 다루지 않은 부분용적 효과와 재구성 알고리즘 그리고 위에서 적용한 대략적인 감쇠와 산란보정 방법의 원인으로 사료되며 앞으로 더욱 연구되어야 할 분야이다.
본 연구에서는 자료동화 기법의 가장 간단한 방법이라 할 수 있는 연속수정법(successive correction method)을 이용한 레이더 강우자료와 지상 강우자료의 합성방법에 대한 적용성을 검토하였다. 우선 연속수정법의 적용 시 고려해야 할 사항인 반복계산 횟수 및 영향 반경의 규모를 민감도 분석을 통해 결정하였다. 또한 자료 합성에 대한 정량적인 평가를 위해 밀도 있는 지상 강우자료를 공간분포시켜 실제 강우장을 가정하였다. 최근 자료 합성에 많이 이용되고 있는 co-Kriging을 이용하여 두 자료를 합성하여 연속수정법에 의한 자료 합성 결과를 정량적으로 분석하였다. 그 결과 간단하고 경제적인 자료동화 기법인 연속수정법으로도 co-Kriging을 이용하는 경우의 통계적 특성 및 정확도를 확보할 수 있다는 것을 알 수 있었다.
As a part of the KIAPS Observation Processing System (KOPS), we have developed the modules of satellite radiance data pre-processing and quality control, which include observation operators to interpolate model state variables into radiances in observation space. AMSU-A (Advanced Microwave Sounding Unit-A) level-1d radiance data have been extracted using the BUFR (Binary Universal Form for the Representation of meteorological data) decoder and a first guess has been calculated with RTTOV (Radiative Transfer for TIROS Operational Vertical Sounder) version 10.2. For initial quality checks, the pixels contaminated by large amounts of cloud liquid water, heavy precipitation, and sea ice have been removed. Channels for assimilation, rejection, or monitoring have been respectively selected for different surface types since the errors from the skin temperature are caused by inaccurate surface emissivity. Correcting the bias caused by errors in the instruments and radiative transfer model is crucial in radiance data pre-processing. We have developed bias correction modules in two steps based on 30-day innovation statistics (observed radiance minus background; O-B). The scan bias correction has been calculated individually for each channel, satellite, and scan position. Then a multiple linear regression of the scan-bias-corrected innovations with several predictors has been employed to correct the airmass bias.
The FIMS(Far-ultraviolet IMaging Spectrograph), the main payload onboard the first Korean Science Technology SATellite, STSAT-1, has performed various astronomical observations, including the Cygnus Loop, Vela supernova remnants, LMC(Large Magellanic Cloud), since its launch on September 2003. It has been found that the attitude information provided by spacecraft bus system has the errors of more than about 10-15 arcmins due to the time offset problem and errors in attitude knowledge. We develop an algorithm for correction of position errors in FIMS data. The aspect for the FIMS data is determined by comparing the positions of observed bright stars with the Tycho-II and TD-1 catalogs. The position errors of the bright stars along the scanning (${\gamma}$) and spatial (${\delta}$) directions were considered as functions of ${\delta}$, ignoring errors in position angle. The corrected positions of the bright stars coincided very well to their Tycho-II and TD-I positions. The correction algorithm is essential for the FIMS data analysis, and is being used for the FIMS data analysis.
본 연구는 산악 지형의 레이더(SAR) 영상자료에서 흔히 볼 수 있는 지형의 기복에 의한 화소값의 왜곡 보정과 관련된 것이다. 연구 자료로는 RADARSAT 위성에서 얻어진 서울 남쪽 관악산과 안양 지역의 SAR 영상자료를 이용하였고, 영상자료의 보정을 위하여 SAR 영상과 유사 한 해상력을 갖춘 수치고도자료(digital elevation model)를 제작하였다. 레이더 영상자료는 먼저 각 화소가 가지고 있는 기하학적 왜곡을 보정하여 정확한 지도좌표에 등록함으로써, 수치고도자 료로부터 각 화소 지점의 구체적인 지형적 특성에 관한 자료를 산출하였다. 영상의 각 화소값에 미치는 지형적 영향을 분석하기 위한 기하학적 인자로서 각 지점에 입사되는 레이더파와 경사면 의 연직선이 이루는 유효입사각(local incidence angle)을 산출하였다. 수치지도로 제작된 임상도 를 이용하여 동일한 임분특성을 가지고 있는 산림내에서 얻어지는 레이더 반사치와 유효입사각의 관계를 분석하였다. 영상자료의 지형효과 보장은 실험적인 방법에 의하여 수행되었는데, 유효입사 각과 레이더 반사치와의 관계에서 도출된 지형에 의한 영향을 나타내는 수식을 적용하였다. 보정 결과는 육안에 의한 영상의 비교와 함께 현지자료를 이용하여 검증하였다.
A real-time numerical prediction system was developed to predict sea surface temperature (SST) in Cheonsu Bay to minimize damages caused by marine heatwaves. This system assimilated observation data using an ensemble Kalman filter and produced 7-day forecasts. Bias in the temperature forecasts were corrected based on observed data, and the bias-corrected predictions were evaluated against observations. Using this real-time numerical prediction system, daily SSTs were predicted in real-time for 7 days from July to August 2021. The forecasted SSTs from the numerical model were adjusted using observational data for bias correction. To assess the accuracy of the numerical prediction system, real-time hourly surface temperature observations as well as temperature and salinity profiles observed along two meridional sections within Cheonsu Bay were compared with the numerical model results. The root mean square error (RMSE) of the forecasted temperatures was 0.58℃, reducing to 0.36℃ after bias-correction. This emphasizes the crucial role of bias correction using observational data. Sensitivity experiments revealed the importance of accurate input of freshwater influx information such as discharge time, discharge volume, freshwater temperature in predicting real-time temperatures in coastal ocean heavily influenced by freshwater discharge. This study demonstrated that assimilating observational data into coastal ocean numerical models and correcting biases in forecasted SSTs can improve the accuracy of temperature prediction. The prediction methods used in this study can be applied to temperature predictions in other coastal areas.
This paper studies medical data classification methods, comparing decision tree and system reconstruction analysis as applied to heart disease medical data mining. The data we study is collected from patients with coronary heart disease. It has 1,723 records of 71 attributes each. We use the system-reconstruction method to weight it. We use decision tree algorithms, such as induction of decision trees (ID3), classification and regression tree (C4.5), classification and regression tree (CART), Chi-square automatic interaction detector (CHAID), and exhausted CHAID. We use the results to compare the correction rate, leaf number, and tree depth of different decision-tree algorithms. According to the experiments, we know that weighted data can improve the correction rate of coronary heart disease data but has little effect on the tree depth and leaf number.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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