원자로의 구조적 건전성을 확보하고 사고를 미연에 방지하기 위해서 중성자 잡음 신호를 이용한 진동 감시에는 주기성 도표(periodogram), 평균주기성도표(averaged periodobram), Blackman-Tukey 스펙트럼 추정 등을 이용하고 있으나 본 논문에서는 통계적인 비편향성(unbaised), 일치성(consistency), 효율성(efficiency), 충족성(minimum lower bound)을 고려한 파라미터 모델링 방법 중 AR 모델을 이용하여 원자로 구조물의 최적의 파라미터를 추정하고 진동 감시에 필요한 스펙트럼 분석의 해상도를 높였다. 특히 논문에서는 차수 선정에서 AR 모델의 적절한 차수선정(order selection)을 위하여 자기상관의 lag value을 이용하였다. AR 방법중 Burg 방법이 원자로 구조물의 고유진동수를 추적하는데 가장 효과적이다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권8호
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pp.3090-3102
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2015
The accuracy of an augmented reality (AR) application is highly dependent on the resolution of the object's image and the device's computational processing capability. Naturally, a mobile smart device equipped with a high-resolution camera becomes the best platform for portable AR services. AR applications require significant energy consumption and very fast response time, which are big burdens to the smart device. However, there are very few ways to overcome these burdens. Computation offloading via mobile cloud computing has the potential to provide energy savings and enhance the performance of applications executed on smart devices. Therefore, in this paper, adaptive mobile computation offloading of mobile AR applications is considered in order to determine optimal offloading points that satisfy the required quality of experience (QoE) while consuming minimum energy of the smart device. AR feature extraction based on SURF algorithm is partitioned into sub-stages in order to determine the optimal AR cloud computational offloading point based on conditions of the smart device, wireless and wired networks, and AR service cloud servers. Tradeoffs in energy savings and processing time are explored also taking network congestion and server load conditions into account.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.297-300
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2008
High-resolution mesoscale meteorological modeling requires more accurate and higher resolution digital elevation model (DEM) data. Shuttle Radar Topographic Mission (SRTM) has created 90 m DEM for entire globe and that is freely available for meteorological modeling and environmental applications. In this research, the effects of the topographic interpolation methods on high-resolution wind field simulation in the coastal regions were quantitatively analyzed using Weather Research and Forecasting (WRF) model with SRTM data. Sensitivity experiments with three different interpolation schemes (four-point bilinear, sixteen-point overlapping parabolic and nearest neighbor interpolation methods) were preformed using SRTM. In WRF modeling with sixteen-point overlapping parabolic interpolation, the coastal line and some small islands show more clearly than other cases. The maximum height of inland is around 140 meters higher, while the minimum of sea height is about 80 meter lower. As it concerns the results of each scheme it seems that the sixteen-point overlapping parabolic scheme indicates the well agreement with observed surface wind data. Consequently, topographic changes due to interpolation methods can lead to the significant influence on mesoscale wind field simulation of WRF modeling.
본 논문에서는 3D 영상의 해상도 개선을 위한 크기가변 확대 기법 기반의 컴퓨터적 집적 영상 재생 방법을 제안한다. 먼저 컴퓨터적 집적 영상 재생 방법에서 요소 영상 사이의 간섭 문제를 설명한다. 큰 확대개수는 요소 영상의 확대 중첩 과정에서 큰 간섭을 야기하여 재생 3D 영상의 해상도를 저하시킨다. 이 간섭 문제를 극복하기 위해서 최소 확대 계수를 계산하는 방법을 제안한다. 새로운 최소 확대 계수는 해상도가 향상된 3D 영상을 제공하며, 제안하는 방법은 기존의 방법보다 계산량이 작다. 제안하는 방법의 유용함을 보이기 위해서 컴퓨터 복원 실험을 수행하고 그 결과를 보고한다.
본 논문은 움직임이 큰 저해상도 영상을 초고해상도 영상으로 복원하는 움직임 추정기반의 초고해상도 알고리즘을 제안한다. 일반적인 실험영상에 비해 실제 사용되는 움직임이 큰 영상은 부화소 움직임을 찾기가 어렵다. 또한 일반 움직임 추정기법을 이용한 참조이미지와 후보이미지를 찾기 위해서는 매우 높은 계산 복잡도를 가지는 단점이 있다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 기존의 2차원적 움직임 추정기법을 이용하여 제안한 임계값을 기준으로 등록 조건을 만족하는 참조이미지를 결정하고, 후보 이미지들 사이의 최소 가중치를 가진 최적의 후보 이미지들을 찾아 초고해상도 복원과정을 진행하는 새로운 영상 등록 알고리즘을 제안하였다. 실험 결과에 따르면, 제안한 기법은 평균 PSNR이 31.89dB로 전통적인 초고해상도 기법보다 높은 PSNR을 보이며 계산 복잡도도 향상되는 결과가 나타났다.
본 연구는 고해상도 자료와 하이퍼스펙트럴 자료를 혼용하여 하와이 화산 국립공원 내 해안 지역의 식생을 분류하고자 하였다. 연구지역에 주로 나타나는 식생은 3종의 초본(broomsedge, natal redtop, and pili)과 작은 관목 등으로 대표되는 비초본으로 구분된다. 분류 기법으로는 unsupervised classification과 supervised classification을 결합한 하이브리드법을 이용하여 전체적으로 3단계 분류과정을 적용하였다. 첫째로는, IKONOS 고해상 위성자료를 이용하여, 식생 및 비식생지역을 unsupervised classification법을 통해 분류하였다. 두 번째로는, minimum noise fraction(MNF) transformation을 이용하여 AVIRIS하이퍼스펙트럴 자료로부터 주성분을 추출하여 자료를 압축하는 과정을 거쳤다. 20미터 해상도를 가진 AVIRIS 픽셀들은 대부분 용암면과 식생면으로부터 반사된 복사신호가 혼합되어 있기때문에, 용암과 식생의 지표피복 비율에 따른 선형모형을 적용하여 용암면이 갖는 반사 신호를 각 픽셀로부터 제거하였다. 최종적으로, 각 픽셀에 대하여, 식생피복 비율에 비례하는 AVIRIS 하이퍼스펙트럴 자료의 식생성분을 토대로 maximum likelihood algorithm에 따라 supervised classification법을 적용하여 초지 및 관목으로 대표되는 지표식생을 분류하였다.
Park, Seoryeong;Boo, Jiwhan;Hammig, Mark;Jeong, Manhee
Nuclear Engineering and Technology
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제53권4호
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pp.1266-1276
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2021
The mask parameters of a coded aperture are critical design features when optimizing the performance of a gamma-ray camera. In this paper, experiments and Monte Carlo simulations were performed to derive the minimum detectable activity (MDA) when one seeks a real-time imaging capability. First, the impact of the thickness of the modified uniformly redundant array (MURA) mask on the image quality is quantified, and the imaging of point, line, and surface radiation sources is demonstrated using both cross-correlation (CC) and maximum likelihood expectation maximization (MLEM) methods. Second, the minimum detectable activity is also derived for real-time imaging by altering the factors used in the image quality assessment, consisting of the peak-to-noise ratio (PSNR), the normalized mean square error (NMSE), the spatial resolution (full width at half maximum; FWHM), and the structural similarity (SSIM), all evaluated as a function of energy and mask thickness. Sufficiently sharp images were reconstructed when the mask thickness was approximately 2 cm for a source energy between 30 keV and 1.5 MeV and the minimum detectable activity for real-time imaging was 23.7 MBq at 1 m distance for a 1 s collection time.
북서태평양의 $115{\sim}150^{\circ}E,\;20{\sim}52^{\circ}N$ 사이의 해역을 $1/12^{\circ}$ 격자망으로 구성한 광역 조석 모델을 수립, 연안역 수심 조정이 전체 조석 모델 결과에 미치는 영향을 검토하였다. 최소 수심을 10 m에서 35 m까지 5 m 간격으로 증가시키며 계산된 모델의 정확도를 비교한 결과, $M_2,\;S_2,\;K_1$ 진폭의 정확도가 최소 수심이 25m일 경우최소 수심 10 m인 경우와 비교하여 각각 약 42%, 32%, 26% 정도 개선되는 것으로 나타났다. 제주도 주변 해역의 $M_2$ 조석 진폭은 연안역 수심 조정에 따라 약 20cm이상 차이를 나타냈으며 발해만 내에 존재하는 무조점의 위치도 크게 변화하였다. 해저마찰계수 및 최소수심에 따른 평균상대오차(ARE)를 계산해 본 결과 해저마찰계수 0.0015와 최소수심 25 m의 조합이 오차를 최소화 할 수 있는 최적 값으로 확인되었다.
본 논문에서는 번호판 인식 시스템에서 번호판 영상의 화질 개선을 위하여 국부 블록(Local block : LB) 학습기반의 초해상도 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 국부 블록은 영상 내에서 정보를 담고 있는 최소 단위로 정의하였으며, 학습의 기본 단위가 된다. 제안된 방법은 먼저 다양한 환경에 적합한 훈련 국부 블록 set을 생성하였다. 훈련 국부 블록 set은 고해상도 국부 블록과 저해상도 국부 블록의 순서쌍으로 구성되며 다양한 크기의 번호판과 열화 영상에 대응하기 위하여 다양한 크기와 열화를 갖는 저해상도 국부 블록 훈련 set을 구성하였다. 그 다음으로는 저해상도 입력 영상에서 복원해야할 정보를 훈련 국부 블록 set에서 추출/융합하는 과정을 제안하였다. 모의 실험결과, 열화된 저해상도 번호판 영상에 대해 제안한 방법이 효과적인 복원 성능을 나타내는 것을 확인할 수 있었다.
1월의 최저기온을 대상으로 1951년부터 2000년까지 14개 지점의 관측자료를 분석한 결과 11개 지점에서 전반기(1951-1980)에 비해 후반기(1971-2000)의 연차 변이가 오히려 감소한 것으로 나타났다 표준편차로 표현할 경우 제주, 전주, 울릉도를 제외한 나머지 11개 지점에서 많게는 0.35(서울)에서 적게는 0.03(강릉)까지 고르게 연차변이가 감소하였다. 이는 최근의 난동화 경향과 함께 겨울철 최저기온의 연차변이가 더 심해지고 있다는 당초의 예상과 다른 결과이다 연차변이의 공간분포양상은 최저기온의 절대값과 정의 상관을, 관측점의 해발고도와는 부의 상관을 보였다. 이 관계를 이용하여 남한전역의 1월 최저기온 30년 표준 편차 분포도를 작성하였으며, 이를 토대로 재현기간별로 기대되는 전국의 극최저기온 분포도를 제작하여 지역별 동해위험 평가에 이용토록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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