The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.8
no.2
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pp.329-336
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2022
Unreadable Khitan scripts of ancient documents written by indian ink on parchment(sheepskin) are visualized by active infrared thermography without contacting and damaging the document which are deteriorated and aged presumably over many years. Sinusoidal infrared thermal wave using Halogen lamp is applied to the surface of the document in order to selectively magnify and record the thermal response of indian ink. The infrared image of the document captured in real time by infrared camera under the active external excitation shows the better sharpness and readability of Khitan characters than the optical image, from which many Khitan letters like ' ' and ' ' sounding as 'd' and 'ri' in English alphabet are detected and deciphered. It is concluded from the experiment that the active infrared thermography can be used as a promising method for digital reconstruction and preservation of ancient documents in the future.
Kim, Su Un;Choi, Man Yong;Park, Jeong Hak;Shin, Kwang Yong;Lee, Eui Chul
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.34
no.3
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pp.248-253
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2014
Camera calibration is an indispensable process for improving measurement accuracy in industry fields such as machine vision. However, existing calibration cannot be applied to the calibration of mid-wave and long-wave infrared cameras. Recently, with the growing use of infrared thermal cameras that can measure defects from thermal properties, development of an applicable calibration target has become necessary. Thus, based on heat conduction analysis using finite element analysis, we developed a calibration target that can be used with both existing visible cameras and infrared thermal cameras, by implementing optimal design conditions, with consideration of factors such as thermal conductivity and emissivity, colors and materials. We performed comparative experiments on calibration target images from infrared thermal cameras and visible cameras. The results demonstrated the effectiveness of the proposed calibration target.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.43
no.4
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pp.592-604
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2019
This study examines the stealth function of sputtered fabric with an infrared thermal imaging camera in terms of the thermal and infrared (IR) transmittance characteristics. Various base fabrics were selected, infrared imaging was performed, and infrared transmittance was measured. By infrared camera experiment it was found that the sample was concealed because it had a similar color to the surroundings when the aluminum layer was directed toward the outside. In addition, a comparison of the infrared thermographic image of the untreated sample and the sputtered sample in the laboratory showed that the difference in ${\Delta}E$ value ranged from 31 to 90.4 and demonstrated effective concealment. However, concealment was not observed in the case of the 3-layer (Nylon-Al-Nylon) model when a sputtered aluminum layer existed between two nylon layers. The direction of the sputtering layer did not affect the infrared transmittance in the infrared transmittance experiment. Therefore, it seems better to interpret the concealing effect in the infrared thermographic images by using thermal transfer theory rather than infrared transmittance theory. We believe that the results of this study will be applicable to developing high performance smart clothing and military uniforms.
Kim, Gil-Hwan;Kwon, Ok-Jun;Joo, Young-Kuk;Song, Seung-Bae;Kim, Doo-Ri;Choi, Young-Jun;Shin, Soo-Ji
Journal of Korean Medicine Rehabilitation
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v.27
no.3
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pp.107-115
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2017
Objectives This study is planned to classify correlation between HIVD of L-spine MRI and Digital Infrared Thermal Image (DITI). Methods We measured the temperature of both leg whose 120 men and 116 women patients with lumbar pain in Bucheon Jaseng Korean Medicine Hospital. And We use Magnetic Resonance Imaging (MRI) for classifying the patients who has lumbar intervertebral disc or not. Results 1) There was no statistical relation between difference of both leg's temperature and gender (p>0.05). 2) There was meaningful statistical relation between difference of both leg's temperature and age (p<0.05). 3) There was meaningful statistical relation between direction of HIVD of L-spine and direction of temperature reduction. 4) There was meaningful statistical relation between the severity of HIVD of L5/S1 and degree of temperature reduction. But there was no statistical relation between the severity of HIVD of L3/4, L4/5 and degree of temperature reduction. Conclusions We can use Digital Infrared thermal image (DITI) on low back pain patients for diagnosis. But we should not use DITI alone. DITI has limit in diagnosis.
We have developed and applied a diagnostic Multi-Leaf Collimator (MLC) to optimized the X-ray field in medical imaging and the usefulness evaluated through the fusion of infrared image and X-ray image acquired by infrared camera. The hand and skull radiography with multi-leaf collimator(MLC) showed significant area dose reductions of 22.9% and 31.3% compared to ARC and leakage dose was compliant with KS A 4732. Also scattering doses of 50 cm and 100 cm showed a significant decrease to confirm the usefulness of MLC. It was confirmed that the fusion of infrared images with an adjustable degree of transparency was possible in the X-ray images. Therefore, fusion of anatomical information with physiological convergence is expected to contribute and improvement of diagnostic ability. In addition, the feasibility of convergence X-ray imaging and DITI devices and the possibility of driving MLC with infrared images were confirmed.
In recent years, application of UAV(Unmanned Aerial Vehicle) to seed sowing and pest control has been actively carried out in the field of agriculture. In this study, UAS(Unmanned Aerial System) is constructed by combining image sensor of various wavelength band and SfM((Structure from Motion) based image analysis technique in UAV. Utilization of UAS based vegetation survey was investigated and the applicability of precision farming was examined. For this purposes, a UAS consisting of a combination of a VIS_RGB(Visible Red, Green, and Blue) image sensor, a modified BG_NIR(Blue Green_Near Infrared Red) image sensor, and a TIR(Thermal Infrared Red) sensor with a wide bandwidth of $7.5{\mu}m$ to $13.5{\mu}m$ was constructed for a low cost UAV. In addition, a total of ten vegetation indices were selected to investigate the chlorophyll, nitrogen and water contents of plants with visible, near infrared, and infrared wavelength's image sensors. The images of each wavelength band for the test area were analyzed and the correlation between the distribution of vegetation index and the vegetation index were compared with status of the previously surveyed vegetation and ground cover. The ability to perform vegetation state detection using images obtained by mounting multiple image sensors on low cost UAV was investigated. As the utility of UAS equipped with VIS_RGB, BG_NIR and TIR image sensors on the low cost UAV has proven to be more economical and efficient than previous vegetation survey methods that depend on satellites and aerial images, is expected to be used in areas such as precision agriculture, water and forest research.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.22
no.7
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pp.39-45
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2017
In this paper, we propose three compensation methods to solve problems in high-resolution airborne infrared camera and to improve long-range target information acquisition performance. First, image motion and temporal noise reduction technique which is caused by atmospheric turbulence. Second, thermal blurring image correction technique by imperfect performance of NUC(Non Uniformity Correction) or raising the internal temperature of the camera. Finally, DRC(Dynamic Range Compression) and flicker removing technique of 14bits HDR(High Dynamic Range) infrared image. Through this study, we designed techniques to improve the acquisition performance of long-range target information of high-resolution airborne infrared camera, and compared and analyzed the performance improvement result with implemented images.
The Background and Purpose : Most diagnostic method for the facial palsy were invasive and complex. And we don't know very well prognosis for the recovery of facial palsy in the first stage after the onset. But the Digital Infrared Thermal Image(DITI) isn't invasive and complex diagnostic method for the facial palsy. So we should study on the clinical prognostic diagnosis of Bell's palsy among facial palsy with the DITI. Objective and Methods : This study researched into the clinical statistics for 89 case who are in Bell's palsy, and they are treated with oriental medical care at the Woosuk university during 2 years form November 1998 to October 2000. All objectives have the Grade 6(Zero state) of Bell's palsy in first week after the onset. It takes a patient's facial temperature after the onset. Group A is taken from 1 day to 4 days after the onset. Group B is taken from 5 day to 8 days after the onset. And group C is taken from 9 day to 12 days after the onset. Results and Conclusions : The Digital Infrared thermal image technique showed the more high temperature, the more rapid cure and short treatment period on TE23, B2, S3, S6 in abnormal site of Bell's palsy. But it showed the more low temperature, the more rapid cure and short treatment period on TE17 of abnormal site of Bell's palsy. As a conclusion, we could think that the prognostic diagnosis of Bell's palsy closely related with the thermal difference normal and abnormal site of Bell's palsy that were took picture after the onset.
Comprehensive condition monitoring of large industry systems such as nuclear power plants (NPPs) is essential for safety and maintenance. In this study, we developed novel system-scale diagnostic technology based on deep-learning and IR thermography that can efficiently and cost-effectively classify system conditions using compact Raspberry Pi and IR sensors. This diagnostic technology can identify the presence of an abnormality or accident in whole system, and when an accident occurs, the type of accident and the location of the abnormality can be identified in real-time. For technology development, the experiment for the thermal image measurement and performance validation of major components at each accident condition of NPPs was conducted using a thermal-hydraulic integral effect test facility with compact infrared sensor modules. These thermal images were used for training of deep-learning model, convolutional neural networks (CNN), which is effective for image processing. As a result, a proposed novel diagnostic was developed that can perform diagnosis of components, whole system and accident classification using thermal images. The optimal model was derived based on the modern CNN model and performed prompt and accurate condition monitoring of component and whole system diagnosis, and accident classification. This diagnostic technology is expected to be applied to comprehensive condition monitoring of nuclear power plants for safety.
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2003.07a
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pp.444-447
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2003
All objects with some temperature above absolute zero radiate in the infrared. The intensity of the infrared radiated from a object defends on the condition and temperature on the surface of the one. The present, these techniques are frequently adopted into diagnosis for electricity equipments. Simply, however, the applied techniques are passive thermal testing for the detection of loosened terminals and overcurrent. In this paper, a infrared thermal imager was applied to high voltage windings of cast resin transformers, and the accumulated value of the result temperatures was used for evaluating remained lifetime of them. At each aging level, dielectric loss tangent test was carried out. The results offered capabilities for deciding the condition of the transformers suffering difficulties to diagnose.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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