Park, Su-Jin;Yu, A Ram;Kim, Yeseul;Lee, Young-Jin;Kim, Hee-Joung
Progress in Medical Physics
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v.24
no.3
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pp.162-170
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2013
Dedicated single-photon emission computed tomography (SPECT) systems based on pixelated semiconductors are being developed for studying small animal models of human disease. To clarify the possibility of using a SPECT system with CdTe for a high resolution low-dose small animal imaging, we compared the quality of reconstructed images from pixelated CdTe detector to those from a small SPECT system with NaI(Tl). The CdTe detector was $44.8{\times}44.8$ mm and the pixels were $0.35{\times}0.35{\times}5$ mm. The intrinsic resolution of the detector was 0.35 mm, which is equal to the pixel size. GATE simulations were performed to assess the image quality of both SPECT systems. The spatial resolutions and sensitivities for both systems were evaluated using a 10 MBq $^{99m}Tc$ point source. The quantitative comparison with different injected dose was performed using a voxelized MOBY phantom, and the absorbed doses for each organ were evaluated. The spatial resolution of the SPECT with NaI(Tl) was about 1.54 mm FWHM, while that of the SPECT with a CdTe detector was about 1.32 mm FWHM at 30 mm. The sensitivity of NaI(Tl) based SPECT was 83 cps/MBq, while that of the CdTe detector based SPECT was 116 cps/MBq at 30 mm. The image statistics were evaluated by calculating the CNR of the image from both systems. When the injected activity for the striatum in the mouse brain was 160 Bq/voxel, the CNR of CdTe based SPECT was 2.30 while that of NaI(Tl) based SPECT was 1.85. The CNR of SPECT with CdTe was overall higher than that of the NaI(Tl) based SPECT. In addition, the absorbed dose was higher from SPECT with CdTe than those from NaI(Tl) based SPECT to acquire the same quantitative values. Our simulation results indicated that the SPECT with CdTe detector showed overall high performance compared to the SPECT with NaI(Tl). Even though the validation study is needed, the SPECT system with CdTe detector appeared to be feasible for high resolution low-dose small animal imaging.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.12
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pp.25-33
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2019
This paper presents a novel evolutionary framework for optimizing a bio-inspired fully dynamic neurocontroller for the maneuverable flapping flight of a simulated bird-sized ornithopter robot which takes advantage of the morphological computation and mechansensory feedback to improve flight stability. In order to cope with the difficulty of generating robust flapping flight and its maneuver, the wing of robot is modelled as a series of sub-plates joined by passive torsional springs, which implements the simplified version of feathers attached to the forearm skeleton. The neural controller is designed to have a bilaterally symmetric structure which consists of two fully connected neural network modules receiving mirrored sensory inputs from a series of flight navigation sensors as well as feather mechanosensors to let them participate in pattern generation. The synergy of wing compliance and its sensory reflexes gives a possibility that the robot can feel and exploit aerodynamic forces on its wings to potentially contribute to the agility and stability during flight. The evolved robot exhibited target-following flight maneuver using asymmetric wing movements as well as its tail, showing robustness to external aerodynamic disturbances.
This study focuses on design development and verification through virtual simulation based on 3D model data in the cloud platform as a method of utilization of engineering technology of design in the fourth industrial revolution era. The goal of research is to develop and examine a design for the needs of the target that has never been met before through virtual simulations that can be conducted in practice. As a research method, we analyzed secondary data to identify the needs of the target, and did literature research for the ergonomic data and target body development stages. In addition, the design development process of this study was shown meaningful result in design, structure, safety, material, durability through loop test of 7 virtual simulations. This study can be applied to the automated process system based on 3D model data in the 4th industrial revolution era and can be used as an element of the cyber physics system for the additional research.
To evaluate the efficiency of commuting patterns, various commuting indicators such as excess commute and commuting potential utilized have been developed and used. It is crucial to calculate these indicators reasonably to reveal the differences in commuting patterns among metropolitan areas and to consider these in the process of formulating commuting policies. However, commuting indicators are generally calculated at the administrative district level, and thus, they are not free from the problem of the modifiable areal unit problem (MAUP). This issue can undermine the rationality of comparing commuting efficiency between metropolitan areas, making it necessary to handle the calculation of commuting indicators carefully. Therefore, this study utilises Monte Carlo Simulation to calculate optimal, actual, and maximum commuting distances, and thereby presents the excess commute and the commuting potential utilized. To apply Monte Carlo Simulation to the context of South Korea, a constrained Monte Carlo Simulation is conducted, where residential and workplace locations used in the simulation are selected based on the actual locations of buildings. The analysis is conducted on 13 metropolitan areas with established metropolitan plans using the 2016 Household Travel Survey data. The commuting indicators calculated through the simulation showed minimal differences compared to the results obtained through conventional methods. The comparison of commuting efficiency among metropolitan areas revealed that even if the degree of spafial balance between residential and workplace locations is similar, the actual commuting patterns can differ significantly. It is suggested that further research considering characteristics such as the area of each metropolitan region will be necessary in the future.
The final aim of the present study is to build a system of converting a color image into musical elements based on a synesthetic perception, emulating human synesthetic skills, which make it possible to associate a color image with a specific sound. This can be done on the basis of the similarities between physical frequency information of both light and sound. As a first step, an input true color image is converted into hue, saturation, and intensity domains based on a color model conversion theory. In the next step, musical elements including note, octave, loudness, and duration are extracted from each domain of the HSI color model. A fundamental frequency (F0) is then extracted from both hue and intensity histograms. The loudness and duration are extracted from both intensity and saturation histograms, respectively. In experiments, the proposed system on the conversion of a color image into musical elements was implemented using standard C and Microsoft Visual C++(ver. 6.0). Through the proposed system, the extracted musical elements were synthesized to finally generate a sound source in a WAV file format. The simulation results revealed that the musical elements, which were extracted from an input RGB color image, reflected in its output sound signals.
Recently, embedded systems such as aircraft and automobilie, are developed as modular architecture instead of federated architecture because of SWaP(Size, Weight and Power) issues. In addition, partition operating system that support multiple logical node based on partition concept were recently appeared. Distributed recovery block is fault tolerance design scheme that applicable to mission critical real-time system to support real-time take over via real-time synchronization between participated nodes. Because of real-time synchronization, single-core based computer is not suitable for partition based distributed recovery block design scheme. Multi-core and AMP(Asymmetric Multi-Processing) based partition architecture is required to apply distributed recovery block design scheme. In this paper, we proposed design scheme of distributed recovery block on the multi-core based supervised-AMP architecture partition operating system. This paper implements flight control simulator for avionics to check feasibility of our design scheme.
Current policies for sharing bandwidth increase average throughput and improve utilization of the bandwidth in the local network. However, with these policies, a central administer, which is responsible for allocating bandwidth to each network flow, cannot allocate resources based on user characteristics. Thus, it leads to unfair bandwidth allocation because it does not guarantee services based on user characteristics. Therefore, we propose a novel negotiation method to share the bandwidth in a limited bandwidth network, in which, a user negotiates with other users to gain more resource. Ideally, we use a fuzzy system to infer and determine whether a device will request bandwidth or not based on the current usage of the given device. We conduct two experiments consisting of a video streaming simulation in OPNET and a real-time video streaming in WebRTC. The results of the experiment indicate that the proposed method can flexibly share the bandwidth utilization based on user's requirement in the network.
Recently, the necessity for sound source localization has grown significantly across various industrial sectors. Among the sound source localization methods, sound intensimetry has the advantage of having high accuracy even with a small microphone array. However, the increase in localization error at high Helmholtz numbers have been pointed out as a limitation of this method. The study proposes a method to compensate for the bias error of the measured sound intensity vector according to the Helmholtz numbers by applying deep learning. The method makes it possible to estimate the accurate direction of arrival of the source by applying a dense layer-based deep learning model that derives compensated sound intensity vectors when inputting the sound intensity vectors measured by a tetrahedral microphone array for the Helmholtz numbers. The model is verified based on simulation data for all sound source directions with 0.1 < kd < 3.0. One can find that the deep learning-based approach expands the measurement frequency range when implementing the sound intensimetry-based sound source localization method, also one can make it applicable to various microphone array sizes.
In this study, we evaluated image quality by changing collimator length and detector thickness using the Geant4 Application for Tomographic Emission (GATE) simulation tool. The gamma camera based on the Cadimium Zinc Telluride (CZT) and NaI detectors is modeled. In addition the images were acquired by setting 1, 2, 3, 4, 5, and 6 cm collimator length and 1, 3, 5, and 7 mm detector thickness using point source and phantom, which is designed by each diameter (4.45, 3.80, 3.15, 2.55 mm) with 447, 382, 317, and 256 Bq. The sensitivity (cps/MBq) for point source, and signal to noise ratio (SNR) and profile for phantom at the 4.45 mm by drwan the region of interests were used for quantitative analysis. Based on the results, the sensitivity according to collimator length is 2.3 ~ 48.6 cps/MBq for CZT detector, and 1.8 ~ 43.9 cps/MBq for NaI detector. The SNR using phantom is 3.6~9.8 for CZT detector, and 2.9~9.5 for NaI detector. As the collimator length is increased, the image resolution is also improved according to profile results based on the CZT and NaI detector. In addition, the senistivity for detector thickness is 0.04 ~ 0.12 cps/MBq for CZT detector, and 0.03 ~ 0.11 cps/MBq. The SNR using phnatom is 7.3~9.8 count for CZT detector, and 5.9~9.5 for NaI detector. As the detector thickness is increased, the image resolution is decreased according to profile results based on the CZT and NaI detector due to scatter ray. In conclusion, we need to set the geometric material such as detector and collimator to acuquire suitable image quality in nuclear medicine.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.10
no.8
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pp.287-300
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2021
Collaborative Cyber-Physical Systems (CCPS) are those systems that contain tightly coupled physical and cyber components, massively interconnected subsystems, and collaborate to achieve a common goal. The safety of a single Cyber-Physical System (CPS) can be achieved by following the safety standards such as ISO 26262 and IEC 61508 or by applying hazard analysis techniques. However, due to the complex, highly interconnected, heterogeneous, and collaborative nature of CCPS, a fault in one CPS's components can trigger many other faults in other collaborating CPSs. Therefore, a safety assurance technique based on fault criticality analysis would require to ensure safety in CCPS. This paper presents a Fault Criticality Matrix (FCM) implemented in our tool called CPSTracer, which contains several data such as identified fault, fault criticality, safety guard, etc. The proposed FCM is based on composite hazard analysis and content-based relationships among the hazard analysis artifacts, and ensures that the safety guard controls the identified faults at design time; thus, we can effectively manage and control the fault at the design phase to ensure the safe development of CPSs. To justify our approach, we introduce a case study on the Platooning system (a collaborative CPS). We perform the criticality analysis of the Platooning system using FCM in our developed tool. After the detailed fault criticality analysis, we investigate the results to check the appropriateness and effectiveness with two research questions. Also, by performing simulation for the Platooning, we showed that the rate of collision of the Platooning system without using FCM was quite high as compared to the rate of collisions of the system after analyzing the fault criticality using FCM.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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