The AWG-filtering effect was investigated on a bidirectional 100-GHz-channel-spacing WDM-PON link using spectrum-sliced and RSOA-amplified light sources for downstream signals and a wavelength reuse technique for upstream signals. Signal performances of three different filtering AWGs, including Gaussian, trapezoidal, and rectangular types, were compared on link transmission with fiber nonlinear effects. As an extinction ratio of a downstream signal varied, the effect for both directional signals was analyzed and optimized. It was found that there was an optimal pass bandwidth of an AWG for the balance between relative intensity noise decrement and cross phase modulation noise increment as the bandwidth got wider.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.23
no.11
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pp.137-142
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2018
The purpose of this study is to contribute to the improvement of indoor air quality management in dental clinic by investigating the level of indoor air quality recognition among dental clinic workers. The questionnaire survey was conducted for about 4 weeks from May 20 to June 20, 2018 in dental clinics located in Jeollanamdo area and 143 were used as the analysis data. The method of indoor air quality management in dental clinic was preferred to "natural ventilation" method and the number of natural ventilation was 1 to 2 times per day and the results of survey on indoor environment satisfaction showed that satisfaction level was lowest in noise and smell items. The types of subjective symptoms experienced by workers working at dental clinics are "cough", "eye burn", and "headache" and a survey on the degree of the relationship between subjective symptoms and indoor air quality showed that 94.4% (135) of respondents answered "very relevant" and "slightly related". As a result of multiple regression analysis, the variables affecting the indoor air quality satisfaction of the dental clinic staff were analyzed as the items such as lighting, noise, main work, number of patients, comparing indoor and outdoor air quality and among them, "comparing indoor and outdoor air quality" was analyzed as having a great influence. To improve the indoor air quality satisfaction of dental clinic worker adequate ventilation, designate the person responsible for the indoor air quality management and periodic measurement efforts will be necessary.
Among the detector materials available at room temperature, thallium bromide (TlBr), which has a relatively high atomic number and density, is widely used for gamma camera imaging. This study aimed to verify the usefulness of TlBr through quantitative evaluation by modeling detectors of various compound types using Monte Carlo simulations. The Geant4 application for tomographic emission was used for simulation, and detectors based on cadmium zinc telluride and cadmium telluride materials were selected as a comparison group. A pixel-matched parallel-hole collimator with proven excellent performance was modeled, and phantoms used for quality control in nuclear medicine were used. The signal-to-noise ratio (SNR), contrast to noise ratio (CNR), sensitivity, and full width at half maximum (FWHM) were used for quantitative analysis to evaluate the image quality. The SNR, CNR, sensitivity, and FWHM for the TlBr detector material were approximately 1.05, 1.04, 1.41, and 1.02 times, respectively, higher than those of the other detector materials. The SNR, CNR and sensitivity increased with increasing detector thickness, but the spatial resolution in terms of FWHM decreased. Thus, we demonstrated the feasibility and possibility of using the TlBr detector material in comparison with commercial detector materials.
Radionuclide identification is an important part of the nuclear material identification system. The development of artificial intelligence and machine learning has made nuclide identification rapid and automatic. However, many methods directly use existing deep learning models to analyze the gamma-ray spectrum, which lacks interpretability for researchers. This study proposes an explainable radionuclide identification algorithm based on the convolutional neural network and class activation mapping. This method shows the area of interest of the neural network on the gamma-ray spectrum by generating a class activation map. We analyzed the class activation map of the gamma-ray spectrum of different types, different gross counts, and different signal-to-noise ratios. The results show that the convolutional neural network attempted to learn the relationship between the input gamma-ray spectrum and the nuclide type, and could identify the nuclide based on the photoelectric peak and Compton edge. Furthermore, the results explain why the neural network could identify gamma-ray spectra with low counts and low signal-to-noise ratios. Thus, the findings improve researchers' confidence in the ability of neural networks to identify nuclides and promote the application of artificial intelligence methods in the field of nuclide identification.
We demonstrate that a deep learning classifier that only uses to gravitational wave (GW) detectors auxiliary channel data can distinguish various types of non-Gaussian noise transients (glitches) with significant accuracy, i.e., ≳ 80%. The classifier is implemented using the multi-scale neural networks (MSNN) with PyTorch. The glitches appearing in the GW strain data have been one of the main obstacles that degrade the sensitivity of the gravitational detectors, consequently hindering the detection and parameterization of the GW signals. Numerous efforts have been devoted to tracking down their origins and to mitigating them. However, there remain many glitches of which origins are not unveiled. We apply the MSNN classifier to the auxiliary channel data corresponding to publicly available GravitySpy glitch samples of LIGO O1 run without using GW strain data. Investigation of the auxiliary channel data of the segments that coincide to the glitches in the GW strain channel is particularly useful for finding the noise sources, because they record physical and environmental conditions and the status of each part of the detector. By only using the auxiliary channel data, this classifier can provide us with the independent view on the data quality and potentially gives us hints to the origins of the glitches, when using the explainable AI technique such as Layer-wise Relevance Propagation or GradCAM.
Cables are indispensable in nuclear power plants for transmitting data measured by various types of detectors, such as self-powered neutron detectors (SPNDs). These cables will generate disturbing signals that must be accurately distinguished and eliminated. Given that the cable current is not very significant, previous research has focused on SPND, with little attention paid to cable evaluation and validation. This paper specifically focuses on the quantitative analysis of cables and proposes a theoretical model to predict cable noise. In this model, the reaction characteristics between irradiated neutrons and cables were discussed thoroughly. Based on the Monte Carlo method, a comprehensive simulation approach of neutron sensitivity was introduced and long-term irradiation experiments in a heavy water reactor (HWR) were designed to verify this model. The theoretical results of this method agree quite well with the experimental measurements, proving that the model is reliable and exhibits excellent accuracy. The experimental data also show that the cable current accounts for approximately 0.2% of the total current at the initial moment, but as the detector gradually depletes, it will contribute more than 2%, making it a non-negligible proportion of the total signal current.
A difficulty encountered in engineering seismic mapping is that reflection events from shallow discontinuities are commonly overlapped with coherent noise such as air wave, direct waves, head waves, and high-amplitude surface waves. Here, the radial trace transform, a simple geometric re-mapping of a trace gather (x-t domain) to another trace gather (v-t domain), is applied to investigate the rejection effect of coherent linear noises. Two different types of data sets were selected as a representative database: good-quality data for intermediate sounding (hundreds of meters) in a sedimentary basin and very noisy data for shallow (${\leq}50m$) mapping of the weathered zone and bedrock surface. Results obtained with cascaded application of the radial transform and low-cut filtering proved to be as good as, or better than, those produced using f-k filtering, and were especially effective for air wave and direct wave. This simple transform enables better understanding of the characteristics of various types of noise in the RT domain, and can be generally applied to overcoming diffractions and back-scatterings caused by joints, fractures, and faults commonly that are encountered in geotechnical problems.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.26
no.3
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pp.39-47
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2022
In this paper, we proposed a thickness measurement method of concrete slab using GPR, and the verification of the suggested algorithm was carried out through real-scale experiment. The thickness measurement algorithm developed in this study is to set the relative dielectric constant based on the unique shape of parabola, and time series data can be converted to thickness information. GPR scanning were conducted in four types of slab structure for noise reduction, including finishing mortar, autoclaved lightweight concrete, and noise damping layer. The thickness obtained by GPR was compared with Boring data, and the average error was 1.95 mm. In order to investigate the effect of finishing materials on the slab, additional three types of finishing materials were placed, and the following average error was 1.70 mm. In addition, sampling interval from device, the effect of radius on the shape of parabola, and Boring error were comprehensively discussed. Based on the experimental verification, GPR scanning and the suggested algorithm have a great potential that they can be applied to the thickness measurement of finishing mortar from concrete slab with high accuracy.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.52
no.5
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pp.74-82
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2015
As the complexity of an electronic device and the reduction of its operating voltage is progressing, susceptibility test of the chip and module for internal or external noises is essential. Although the immunity compliance of the chip was served with IEC 62132-4 Direct Power Injection method as an industry standard, in fact, EM immunity of the chip is influenced by their Power Domain Network (PDN). This paper evaluates the EM noise tolerance of a PLL and compares their noise transfer characteristics to the PLL on various PCB boards. To make differences of the PDNs of PCBs, various PCBs with or without LDO and with several types of capacitors are tested. For evaluation of discrepancies between EM characteristics of an IC only and the IC on real boards, the analysis of the noise transfer characteristics according to the PDNs shows that it gives important information for the design having robust EM characteristics. DPI measurement results show that greatly improved immunity of the PLL in the low-frequency region according to using the LDO and a frequency change of the PLL according to the DPI could also check with TEM cell measurement spectrum.
In this paper we implemented various image processing filtering using the format converter. This design method is based on realized the large processor-per-pixel array by integrated circuit technology. These two types of integrated structure are can be classify associative parallel processor and parallel process DRAM (or SRAM) cell. Layout pitch of one-bit-wide logic is Identical memory cell pitch to array high density PEs in integrate structure. This format converter design has control path implementation efficiently, and can be utilize the high technology without complicated controller hardware. Sequence of array instruction are generated by host computer before process start, and instructions are saved on unit controller. Host computer is executed the pixel-parallel operation starting at saved instructions after processing start. As a result, we obtained three result that 1) simple smoothing suppresses higher spatial frequencies, reducing noise but also blurring edges, 2) a smoothing and segmentation process reduces noise while preserving sharp edges, and 3) median filtering may be applied to reduce image noise. Median filtering eliminates spikes while maintaining sharp edges and preserving monotonic variations in pixel values.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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