Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.28
no.2
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pp.101-111
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2008
Strain imaging in a medical ultrasound imaging system can differentiate the cancer or tumor in a lesion that is stiffer than the surrounding tissue. In this paper, a strain imaging technique using quasistatic compression is implemented that estimates the displacement between pre- and postcompression ultrasound echoes and obtains strain by differentiating it in the spatial direction. Displacements are computed from the phase difference of complex baseband signals obtained using their autocorrelation, and errors associated with converting the phase difference into time or distance are compensated for by taking into the center frequency variation. Also, to reduce the effect of operator's hand motion, the displacements of all scanlines are normalized with the result that satisfactory strain image quality has been obtained. These techniques have been incorporated into implementing a medical ultrasound strain imaging system that operates in real time.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.8
no.1
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pp.9-18
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2008
Recently according to the development of an information society the information technology equipments which a clock frequency has the facility over a number giga hertz have been developed much. And we have research which leakage electromagnetic signals can use at the communication security and tapping. In this paper, we restored leakage electromagnetic signals of the monitors. And we proposed efficient recovery technique to restore the screen of the monitor. First of all, we understand a screen characteristic of the monitor. And then we restored a monitor screen from leakage electromagnetic signals from the monitor. For also we tried to use a Wavelet transform and filters to remove the noise for better performance. In the result of the experiment, we used leakage electromagnetic signals and confirmed the possibility of a monitor screen of the recovery. And we improve the performance with Wavelet transform and filters.
This paper proposes an image-based modeling method which recovers 3D models using projected line segments in multiple images. Using the method, a user obtains accurate 3D model data via several steps of simple manual works. The embedded nonlinear minimization technique in the model parameter estimation stage is based on the distances between the user provided image line segments and the projected line segments of primitives. We define an error using a finite line segment and thus increase accuracy in the model parameter estimation. The error is defined as the sum of differences between the observed image line segments provided by the user and the predicted image line segments which are computed using the current model parameters and camera parameters. The method is robust in a sense that it recovers 3D structures even from partially occluded objects and it does not be seriously affected by small measurement errors in the reconstruction process. This paper also describesexperimental results from real images and difficulties and tricks that are found while implementing the image-based modeler.
Seo, Kiyeol;Park, Sanghyun;Jang, Wonseok;Kim, Youngki
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.23
no.6
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pp.505-510
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2013
In order to detect and identify the GPS clock anomaly in the Differential GPS real environment, this paper addresses a method for minimizing the measurement noise of reference receivers. It estimates the real measurement noise that removed the uncommon error source from pseudorange measurement to minimize the measurement noise. Based on the output of two reference receivers, it first removes the uncommon errors, then optimizes the measurement noise by applying the correction data. Finally, it detects and identifies the satellite clock anomaly using the minimized measurement noise. The method will increase the availability of current DGPS reference system.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.1
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pp.638-645
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2016
The purpose of this study was to develop land use planning methods for carbon reduction of transportation and verify the effectiveness. Therefore, this study derived carbon reduction design elements, such as high-density suburb, mixed-use development, pedestrian network and community corridor, which can be applied in the land-use planning stage by examining previous research. The carbon reduction design elements utilized the actual site during the research process. The carbon reductions were estimated using VISUM. Consequently, when carbon reduction design is applied to the site, the carbon emissions declined in the year. As a result of estimating the carbon reduction, approximately 450.7tCO2/yr was reduced.
An increase in heavy rainfall and floods have been observed over South Korea due to recent abnormal weather. In this perspective, the high-resolution weather forecasts have been widely used to facilitate flood management. However, these models are known to be biased due to initial conditions and topographical conditions in the process of model building. Theretofore, a bias correction scheme is largely applied for the practical use of the prediction to flood management. This study introduces a new mean field bias correction (MFBC) approach for the high-resolution numerical rainfall products, which is based on a Bayesian Kriging model to combine an interpolation technique and MFBC approach for spatial representation of the error. The results showed that the proposed method can reliably estimate the bias correction factor over ungauged area with an improvement in the reduction of errors. Moreover, it can be seen that the bias corrected rainfall forecasts could be used up to 72 hours ahead with a relatively high accuracy.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.23
no.2
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pp.205-210
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2005
As industries developed, industrial goods have got more precise. It led producers to feel like having a way to confirm whether the goods are good enough for the needs of consumers or not. Because of that, producers got interested in industrial photogrammetry that can get accurate data quickly with non-confect method. therefore, this study was examined by photographing an O-2A aircraft which was a large and precise one to check the application of Industrial photogrammetry. To measure the aircraft, the check points, that was attached to it was used as it was not possible to measure the aircraft by its design. The experiment was carried out in three parts considering arrangement of the check points and measured with Pro-spot to check any deformation of its external form. As a result, this study enables us to conferm a state of the aircraft alignment promptly and to provide accurate data for producers, which helps them to make a decision.
Various applications of radar rainfall data have been actively employed in the field of hydro-meteorology. Since radar rainfall is estimated by using predefined reflectivity-rainfall intensity relationships, they may not have sufficient reproducibility of observations. In this study, a generalized linear model is introduced to better capture the Z-R relationship in the context of bias correction within a Bayesian regression framework. The bias-corrected radar rainfall with the generalized linear model is more accurate than the widely used mean field bias correction method. In addition, we analyzed variability of the bias correction parameters under various geomorphological conditions such as the height of the weather station and the separation distance from the radar. The identified relationship is finally used to derive a regionalized formula which can provide bias correction factors over the entire watershed. It can be concluded that the bias correction parameters and regionalized method obtained from this study could be useful in the field of radar hydrology.
This paper proposes a model which classifies the type of guns and information about sound source location using deep neural network. The proposed classification model is composed of convolutional neural networks (CNN) and long short-term memory (LSTM). For training and test the model, we use the Gunshot Audio Forensic Dataset generated by the project supported by the National Institute of Justice (NIJ). The acoustic signals are transformed to Mel-Spectrogram and they are provided as learning and test data for the proposed model. The model is compared with the control model consisting of convolutional neural networks only. The proposed model shows high accuracy more than 90 %.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.24
no.2
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pp.63-77
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2022
Our aim was to reduce estimation errors of a wind velocity model used as an early warning system for weather risk management in the agricultural sector. The Rural Development Administration (RDA) agricultural weather observation network's wind velocity data and its corresponding estimated data from January to December 2020 were used to calculate linear regression equations (Y = aX + b). In each linear regression, the wind estimation error at 87 points and eight time slots per day (00:00, 03:00, 06:00, 09.00, 12.00, 15.00, 18.00, and 21:00) is the dependent variable (Y), while the estimated wind velocity is the independent variable (X). When the correlation coefficient exceeded 0.5, the regression equation was used as the wind velocity correction equation. In contrast, when the correlation coefficient was less than 0.5, the mean error (ME) at the corresponding points and time slots was substituted as the correction value instead of the regression equation. To enable the use of wind velocity model at a national scale, a distribution map with a grid resolution of 250 m was created. This objective was achieved b y performing a spatial interpolation with an inverse distance weighted (IDW) technique using the regression coefficients (a and b), the correlation coefficient (R), and the ME values for the 87 points and eight time slots. Interpolated grid values for 13 weather observation points in rural areas were then extracted. The wind velocity estimation errors for 13 points from January to December 2019 were corrected and compared with the system's values. After correction, the mean ME of the wind velocities reduced from 0.68 m/s to 0.45 m/s, while the mean RMSE reduced from 1.30 m/s to 1.05 m/s. In conclusion, the system's wind velocities were overestimated across all time slots; however, after the correction model was applied, the overestimation reduced in all time slots, except for 15:00. The ME and RMSE improved b y 33% and 19.2%, respectively. In our system, the warning for wind damage risk to crops is driven by the daily maximum wind speed derived from the daily mean wind speed obtained eight times per day. This approach is expected to reduce false alarms within the context of strong wind risk, by reducing the overestimation of wind velocities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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