Wrist PA-grip view is used to diagnose triangular fibrocartilage complex (TFCC) tear because it can easily diagnose damage to the surrounding wrist ligaments. However, despite advances in radiology equipment, distortion of images due to geometric elements still has many limitations. In this paper, we propose a method that can minimize the distortions of images by analyzing the distortions occurring in the wrist PA-grip view. A source of image distance (SID) were set at 130 cm and 150 cm for comparison with 110 cm. Depending on the SID, the phantom of wrist was moved at 0, 2, 4, 6, 8, and 10 cm in the X-axis and Y-axis directions, respectively. For quantitative evaluation, the difference of distance between the radius and ulna was measured in picture archiving and communication system (PACS) system. As a qualitative evaluation, survey was conducted among 20 radiologic technologists who examined the Wrist PA-grip view. The Kruskal Wallis test was performed to compare the distortion according to the phantom movement in the X-axis and Y-axis directions based on the SID, and the Tukey test was performed as a post-test. In the quantitative evaluation results, the measured values obtained in the X-axis was not significantly different in all groups (p>0.05). The measured values obtained in the Y-axis was significantly different in the most groups (p<0.05). Therefore, to reduce distortion while maintaining image quality, we recommend what examine the SID at 150 cm than 110 cm.
GEO-KOMPSAT-2A AMI (Advanced Meteorological Imager) radiometric calibration evaluation is an essential element not only for functional and performance verification of the payload but for the quality of the sensor data. AMI instrument consists of six reflective channels and ten thermal infrared ones. One of the key parameters representing radiometric properties of the sensor is a SNR (Signal-to-Noise Ratio) for the reflective channels and a NEdT (Noise Equivalent delta Temperature) for the IR ones respectively. Other important radiometric calibration parameters are a dynamic range and a gain value related with the responsivity of detectors. To verify major radiometric calibration performance of AMI, an offline radiometric evaluation tool was developed separately with a real-time AMI data processing system. Using the evaluation tool, validation activities were carried out during the GEO-KOMPSAT-2A In-Orbit Test period. The results from the evaluation tool were cross checked with those of the HARRIS, which is the AMI payload vendor. AMI radiometric evaluation activities were conducted through three phases for both sides (Side 1 and Side 2) of AMI payload. Results showed that performances of the key radiometric properties were outstanding with respect to the radiometric requirements of the payload. The effectiveness of the evaluation tool was verified as well.
Kim, Jeong-In;Kim, Ji-Soo;Lee, Sun-Joong;Cho, Kyoung-Seo;Kim, Jong-Woo
The Journal of Engineering Geology
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v.31
no.2
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pp.187-197
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2021
Clay mineral content of weathered zone is a key parameter for landslide studies. Electrical resistivity tomography is usually performed to delineate the geometry of complex landslides and to identify the sliding surface. In clay-bearing weathered zone, parallel resistivity Archie equation is employed to investigate the effect of conductivity added (resistivity reduced) by clay minerals of kaolinite and montmorillonite, which is dependent on their specific surface area and cation exchange capacities (CEC). A decrease of overall resistivity and apparent formation factor is observed with increasing pore-water resistivity, significantly in montmorillonite. Formation factor is found decreased with increasing porosity and decreasing cementation factor. Parallel Archie equation was applied to the electrical resistivity data from the test area (Sinjindo-ri, Taean-gun, Chungcheongnam-do, Korea) which experienced land creeping in the year of 2014. A panel test with varying clay-mineral contents provides the best fit section when the theoretical section constructed with the assumed contents approaches the field section, from which the clay-mineral content of the weathered zone is estimated to be approximately 10%. Resistivity interpretation schemes including the clay mineral contents for land creeping studies explored in this paper can be challenged more when porosity, saturation, and pore-water resistivity are provided and they are included in the numerical resistivity modeling.
In this paper, we propose an unmanned vehicle scratch detection deep learning model for car sharing services. Conventional scratch detection models consist of two steps: 1) a deep learning module for scratch detection of images before and after rental, 2) a manual matching process for finding newly generated scratches. In order to build a fully automatic scratch detection model, we propose a one-step unmanned scratch detection deep learning model. The proposed model is implemented by applying transfer learning and fine-tuning to the deep learning model that detects changes in satellite images. In the proposed car sharing service, specular reflection greatly affects the scratch detection performance since the brightness of the gloss-treated automobile surface is anisotropic and a non-expert user takes a picture with a general camera. In order to reduce detection errors caused by specular reflected light, we propose a preprocessing process for removing specular reflection components. For data taken by mobile phone cameras, the proposed system can provide high matching performance subjectively and objectively. The scores for change detection metrics such as precision, recall, F1, and kappa are 67.90%, 74.56%, 71.08%, and 70.18%, respectively.
In this study, we analyzed the rickshaw (Owned by the Daegu Modern History Museum) by measuring each material. The purpose of the study was to identify the materials in modern cultural assets that utilize a variety of materials in a complex way, and establish basic data for preservation and management. Using portable X-ray fluorescence analyzers (P-XRF), species identification, fiber identification, paint film analysis (microscope observation, SEM-EDS, FTIR) on metal, wood, fiber and paint was carried out. Brass, an alloy of Copper, Zinc and Iron, was measured in the metal parts. Further, wooden parts, such as Oak (Quercus acutissima), Japanese Cedar (Cryptomeria japonica), Bamboo (Bambusoideae). Torreya nucifera (Torreya spp.) were identified in the body. Fiber parts consisted mainly of cotton, but some parts were also made of leather. In terms of paint, rickshaws were applied with multiple layers, using cashew (synthetic paint used in place of lacquer). In sum, the rickshaw body part appeared to overlap with layers of fiber, metal (soild), paint, and colored (black, red) layer.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.3
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pp.25-33
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2023
Noise generated during the acquisition and transmission of CT images acts as a factor that degrades image quality. Therefore, noise removal to solve this problem is an important preprocessing process in image processing. In this paper, we remove noise by using a deformable convolutional autoencoder (DeCAE) model in which deformable convolution operation is applied instead of the existing convolution operation in the convolutional autoencoder (CAE) model of deep learning. Here, the deformable convolution operation can extract features of an image in a more flexible area than the conventional convolution operation. The proposed DeCAE model has the same encoder-decoder structure as the existing CAE model, but the encoder is composed of deformable convolutional layers and the decoder is composed of conventional convolutional layers for efficient noise removal. To evaluate the performance of the DeCAE model proposed in this paper, experiments were conducted on CT images corrupted by various noises, that is, Gaussian noise, impulse noise, and Poisson noise. As a result of the performance experiment, the DeCAE model has more qualitative and quantitative measures than the traditional filters, that is, the Mean filter, Median filter, Bilateral filter and NL-means method, as well as the existing CAE models, that is, MAE (Mean Absolute Error), PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) and SSIM. (Structural Similarity Index Measure) showed excellent results.
Indian mallow is characterized by the rapid growth and high harvest of the fibrous materials. This study was carried out to investigate the sheet properties of Hanji using Indian mallow, made by different pulping methods, such as alkali and sulfomethylated pulpings and different stock compositions, various mixing ratios of bast fiber, woody core and whole stalk fibers. The results from this study were summarized as follows. The length and width of the bast fibers were 1.40-430 mm(av. 235 mm), and 9.2-26.4 ㎛(av.18.3 ㎛), respectively. The cell wall thickness was 4.0-115 ㎛(av. 7.7 ㎛). Runkel ratio, flexibility coefficient and fiber length/fiber width ratio were 1.38, 0.42 and 128 respectively. Bast fiber and whole stalk were cooked by alkali and sulfomethylated methods. Sulfomethylated pulping resulted in superior pulp in terms of yield and quality as compared with those of alkali pulping. The pulp yields of bast fiber was higher than those of whole stalk
This study presented the analysis results and implications by identifying the structural relationship between the image of food tourism products, the long-term orientation of attachment, and the behavioral intention. The convenience sampling method of the non-probability sampling method was used, and the survey was conducted non-face-to-face due to COVID-19. This study was conducted for customers who live in Jeollabuk-do and Jeollanam-do and have experienced local traditional food. As for the survey method, the main researcher's acquaintances and related experts were consulted and utilized to select the survey subjects, and the survey was conducted by sending/returning them by mail or e-mail. Statistical processing was analyzed using SPSS 25.0 and AMOS 25.0 statistical packages. As a result of the verification, the relationship between the image and attachment of food tourism, the relationship between the long-term orientation in the attachment of traditional food, and the behavioral intention in the attachment of traditional food are significant. A significant positive (+) relationship was formed in the relationship of hypothesis setting according to the research purpose of the relationship.
The purpose of this study is to provide new implications for the development and operation of programs and comparative studies in university policy by examining how core competencies of university students participating in tutoring programs affect learning satisfaction. For this purpose, 33 university students participated in the tutoring program before COVID-19 and 72 university students participated in the tutoring program after COVID-19 were surveyed and statistically processed. As a result, first, there was a positive correlation between self-innovation, challenge, communication, harmony, sincerity, problem solving and learning satisfaction among the components of core competencies of H university before COVID-19. There was a positive correlation between self-innovation, challenge, communication, harmony, sincerity, problem solving and learning satisfaction of core competencies after COVID-19. Second, in the pre-COVID-19 period, core competence had a high explanatory power on learning satisfaction, but there was no statistically significant factor in each of the remaining components except for the challenge. After COVID-19, core competence was secured with a high rate of explanatory power, self-innovation and harmony among the components of core competence were found to have a positive effect on learning satisfaction, and challenge was found to have a negative effect on learning satisfaction. The implications of this study are that when students participate in the tutoring program, it is necessary to emphasize the challenge factors and when they proceed in non-face-to-face, it is necessary to emphasize the self-innovation factors or the harmony factors rather than the challenge factors.
This study seeks to find a way to induce users to expand their direct participation in sports through the acceptance of digital technology. From July 1 to August 30, 2022, a survey was conducted targeting home training users who applied the Internet of Things (IoT). 129 people participated in the survey through non-face-to-face self-administration method. For data processing, frequency analysis, exploratory factor analysis, reliability analysis, correlation analysis, multiple regression analysis, and 3-step mediation regression analysis were conducted using IBM's SPSS 21.0 program. The results of the study are as follows. First, in the relationship between the home training PPM model and direct participation in sports, ease appeared to have a mediating effect. In the factors of push, simple functionality showed a complete mediating effect, and inefficiency showed a partial mediating effect. Among pull factors, enjoyment and possibility of experience showed a complete mediating effect. In the mooring factors, individual innovativeness showed a complete mediating effect. Second, in the relationship between home training PPM model and direct participation in sports, usefulness showed a mediating effect. In the factors of push, simple functionality showed a complete mediating effect, and inefficiency showed a partial mediating effect. Among pull factors, enjoyment and possibility of experience showed a complete mediating effect. Among the mooring factors, individual innovativeness showed a partial mediating effect. Through this research, it is expected that the sports industry will contribute to the expansion of consumption expenditure and economic growth through the expansion of digital technologies such as NFT, Metaverse, and virtual/augmented reality.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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