An abnormal seepage flow, which is mainly caused by the piping, is one of the major reasons for embankment dam failure. A leakage detection is therefore a vital part of an embankment dam's monitoring. Resistivity method, which is an efficient tool to detect leakage zones, has been used all over the world for an embankment dam's monitoring. Although the resistivity method gives us very useful information about the leakage problem, there is no more quantitative interpretation than the low resistivity zones in the 2-dimensional resistivity section are regraded simply as the anomalous seepage zones. Recently, resistivity monitoring technique is applied for the detection of leakage zones. However, its interpretation still remains in the stage of presenting the resistivity ratio itself. An increased seepage flow increases a porosity and an increasing porosity decreases the dam's stability. Therefore, the porosity is one of the major factors for an embankment dam's stability. Based on Archie's experimental formula, we try to evaluate a porosity distribution from the resistivity data which is obtained on the dam's crest. We also attempt to represent a procedure to evaluate a safety index of the embankment dam from the resistivity monitoring data.
A new second generation advanced thermal imager, which can be used for battle tank sight has been developed by ADD. This system uses a $480\times6$ TDI HgCdTe detector, operating in the $7.7-10.3{\mu}m$ wavelength made by Sofradir. The IR optics has dual field of views such as $2.67\times2^{\circ}$ in NFOV and $10\times7.5^{\circ}$ in WFOV. And also, this optics is used for athermalization of the system. It is certain that our sensor can be used in wide temperature range without any degradation of the system performance. The scanning system to be able to display 470,000 pixels is developed so that the pixel number is greatly increased comparing with the first generation thermal imaging system. In order to correct non-uniformity of detector arrays, the two point correction method has been developed by using the thermo electric cooler. Additionally, to enhance the image of low contrast and improve the detection capability, we have proposed the new technique of histogram processing being suitable for the characteristics of contrast distribution of thermal imagery. Through these image processing techniques, we obtained the highest quality thermal image. The MRTD of the LWIR thermal sight shows good results below 0.05K at spatial frequency 2 cycles/mrad at the narrow field of view.
Staphylococcal food poisoning is the major cause of bacterial food poisoning occurring in this country. Therefore government regulates commercial foods through Official Dictionary of Food that there should be free of enterotoxigenic Staphylococcus aureus in Korean rice cakes, bread, and a box lunch. Since at least 5 days are required to identify the S. aureus by the official method in the Dictionary it is difficult to prevent the food poisoning and the investigation of the outbreaks. In this report an improved determination method of the S. aureus has been developed using polymerase chain reaction (PCR) technique. Sense and antisense primers for specific amplification of genes encoding staphylococcal enterotoxins were designed and synthesized for the PCR. Rapid chromosomal DNA isolation method was also developed from S. aureus using lysostaphin. The PCR condition was developed as follows. Reaction solution $(50\;{\mu}l)$ consisted of target DNA $2\;{\mu}l$ (about 20ng), 10X buffer $5\;{\mu}l$, primer 100pmole, dNTP (10 mM) $4\;{\mu}l$ and Taq DNA polymerase 2.5 unit in a thin-wall tube. Operation condition of the PCR was 5 min pre-denaturation at $94^{\circ}C$, 15 sec denaturation at $94^{\circ}C$, 15 sec annealing at $50^{\circ}C$, 20 sec extension at $72^{\circ}C$, and 5 min post-extension at $72^{\circ}C$, and 30 cycles of denaturation-annealing- extension. Using the PCR with Perkin Elmer GeneAmp PCR system 2400, types of enterotoxigenic S. aureus could be identified from Ddok or bread in a day.
Journal of International Society for Simulation Surgery
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v.2
no.1
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pp.26-32
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2015
Purpose When a surgeon examines the morphology of skull of patient, locations of craniometric landmarks of 3D computed tomography(CT) volume are one of the most important information for surgical purpose. The locations of craniometric landmarks can be found manually by surgeon from the 3D rendered volume or 2D sagittal, axial, and coronal slices which are taken by CT. Since there are many landmarks on the skull, finding these manually is time-consuming, exhaustive, and occasionally inexact. These inefficiencies raise a demand for a automatic localization technique for craniometric landmark points. So in this paper, we propose a novel method through which we can automatically find these landmark points, which are useful for surgical purpose. Materials and Methods At first, we align the experimental data (CT volumes) using Frankfurt Horizontal Plane (FHP) and Mid Sagittal Plane(MSP) which are defined by 3 and 2 cranial landmark points each. The target landmark of our experiment is the anterior nasal spine. Prior to constructing a statistical cubic model which would be used for detecting the location of the landmark from a given CT volume, reference points for the anterior nasal spine were manually chosen by a surgeon from several CT volume sets. The statistical cubic model is constructed by calculating weighted intensity means of these CT sets around the reference points. By finding the location where similarity function (squared difference function) has the minimal value with this model, the location of the landmark can be found from any given CT volume. Results In this paper, we used 5 CT volumes to construct the statistical cubic model. The 20 CT volumes including the volumes, which were used to construct the model, were used for testing. The range of age of subjects is up to 2 years (24 months) old. The found points of each data are almost close to the reference point which were manually chosen by surgeon. Also it has been seen that the similarity function always has the global minimum at the detection point. Conclusion Through the experiment, we have seen the proposed method shows the outstanding performance in searching the landmark point. This algorithm would make surgeons efficiently work with morphological informations of skull. We also expect the potential of our algorithm for searching the anatomic landmarks not only cranial landmarks.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.48
no.1
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pp.111-121
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2011
Intelligent video analysis systems require techniques which can predict accidents and provide alarms to the monitoring personnel. In this paper, we present an abnormal behavior analysis technique based on adaptive background generation. More specifically, abnormal behaviors include fence climbing, abandoned objects, fainting persons, and loitering persons. The proposed video analysis system consists of (i) background generation and (ii) abnormal behavior analysis modules. For robust background generation, the proposed system updates static regions by detecting motion changes at each frame. In addition, noise and shadow removal steps are also were added to improve the accuracy of the object detection. The abnormal behavior analysis module extracts object information, such as centroid, silhouette, size, and trajectory. As the result of the behavior analysis function objects' behavior is configured and analyzed based on the a priori specified scenarios, such as fence climbing, abandoning objects, fainting, and loitering. In the experimental results, the proposed system was able to detect the moving object and analyze the abnormal behavior in complex environments.
Kang Hee-Seok;Oum Ka-Won;Hwang Jin-Soo;Yo Chul-Hyun;Choi Joong-Gill
Journal of the Korean Chemical Society
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v.37
no.1
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pp.55-61
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1993
An application of the optoacoustic detection method to investigate the catalytic effect of a perovskite, $Gd_{1-x}Sr_xCoO_{3-y}$ (x = 0.00, 0.25, 0.50, 0.75) system, in the oxidation reaction of CO is described. The optoacoustic signals Of $CO_2$ produced from the oxidation reaction were measured for differing x values in $Gd_{1-x}Sr_xCoO_{3-y}$. By monitoring optoacoustic signals with respect to the time, the concentration ratios of CO and $O_2$, and the temperature, the kinetic information on the catalytic properties of the perovskite for CO oxidation reaction can be obtained. The effect of Sr substitution in $Gd_{1-x}Sr_xCoO_{3-y}$ has been found to show the maximum catalytic effect at x = 0.25 and the substantial increase in catalytic activity at temperatures above 200$^{\circ}C$. It demonstrates that the optoacoustic detection method allows the investigation of the integrated catalytic effect not only for the oxidation reaction of CO, but also for many reactions, in general, by continuously and directly detecting the species associated with the reactions.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.49
no.4
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pp.17-22
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2012
Convolution filtering methods have been widely applied to various digital signal processing fields for image blurring, sharpening, edge detection, and noise reduction, etc. According to their application purpose, the filter mask size or shape and the mask value are selected in advance, and the designed filter is applied to input image for the convolution processing. In this paper, we proposed an image processing acceleration method for the convolution processing by using two-dimensional Look-up table (LUT) and overlap-region buffering technique. First, based on the fixed convolution mask value, the multiplication operation between 8 or 10 bit pixel values of the input image and the filter mask values is performed a priori, and the results memorized in LUT are referred during the convolution process. Second, based on symmetric structural characteristics of the convolution filters, inherent duplicated operation region is analysed, and the saved operation results in one step before in the predefined memory buffer is recalled and reused in current operation step. Through this buffering, unnecessary repeated filter operation on the same regions is minimized in sequential manner. As the proposed algorithms minimize the computational amount needed for the convolution operation, they work well under the operation environments utilizing embedded systems with limited computational resources or the environments of utilizing general personnel computers. A series of experiments under various situations verifies the effectiveness and usefulness of the proposed methods.
Real-time aerosol measuring instruments have been widely used for the measurement of atmospheric aerosol, diesel particulate matter, or material synthesis. A scanning mobility particle sizer (SMPS) measures the number size distribution of particles using electrical mobility detection technique. An aerodynamic particle sizer (APS) is used to determine the number concentration and the mean aerodynamic diameter of test particles. An electrical low-pressure impactor (ELPI) is a multi-stage impaction device to separate airborne particles into aerodynamic size classes using particle charging and electrical detection techniques. In this study, the performance of these instruments were evaluated to assess their ability to obtain mass concentrations from particle number concentration measurements made as a function of particle size. The effect of determination of particle density on the measurement of mass concentration was investigated for the three instruments.
This study aimed to early detect damaged trees by pine wilt disease using the vegetation indices of UAV images. The location data of 193 pine wilt disease trees were constructed through field surveys and vegetation index analyses of NDVI, GNDVI, NDRE and SAVI were performed using multi-spectral UAV images at the same time. K-Means algorithm was adopted to classify damaged trees and confusion matrix was used to compare and analyze the classification accuracy. The results of the study are summarized as follows. First, the overall accuracy of the classification was analyzed in order of NDVI (88.04%, Kappa coefficient 0.76) > GNDVI (86.01%, Kappa coefficient 0.72) > NDRE (77.35%, Kappa coefficient 0.55) > SAVI (76.84%, Kappa coefficient 0.54) and showed the highest accuracy of NDVI. Second, K-Means unsupervised classification method using NDVI or GNDVI is possible to some extent to find out the damaged trees. In particular, this technique is to help early detection of damaged trees due to its intensive operation, low user intervention and relatively simple analysis process. In the future, it is expected that the utilization of time series images or the application of deep learning techniques will increase the accuracy of classification.
This study predicted urban green spaces for 2020 based on two scenarios keeping or freeing the green-belt in the Daegu metropolitan city using a hybrid Cellular Automata(CA)-Markov model and analyzed the spatial dynamics of urban green spaces between 2009 and 2020 using a land cover change detection technique and spatial metrics. Markov chain analysis was employed to derive the transition probability for projecting land cover change into the future for 2020 based on two land cover maps in 1998 and 2009 provided by the Ministry of Environment. Multi-criteria evaluation(MCE) was adopted to develop seven suitability maps which were empirically derived in relation to the six restriction factors underlying the land cover change between the years 1998 and 2009. A hybrid CA-Markov model was then implemented to predict the land cover change over an 11 year period to 2020 based on two scenarios keeping or freeing the green-belt. The projected land cover for 2009 was cross-validated with the actual land cover in 2009 using Kappa statistics. Results show that urban green spaces will be remarkably fragmented in the suburban areas such as Dalseong-gun, Seongseo, Ansim and Chilgok in the year 2020 if the Daegu metropolitan city keeps its urbanization at current pace and in case of keeping the green-belt. In case of freeing the green-belt, urban green spaces will be fragmented on the fringes of the green-belt. It is thus required to monitor urban green spaces systematically considering the spatial change patterns identified by this study for sustainably managing them in the Daegu metropolitan city in the near future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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