The reconstruction on the computed tomography requires much time for calculation. The calculation time rapidly increases with enlarging matrix size for improving image quality. Multi-core processor, multi-core CPU, has widely used nowadays and has provided the reduction of the calculation time through multi-threads. In this study, the calculation time of the reconstruction process would improved using multi-threads based on the multi-core processor. The Pthread and the OpenMP used for multi-threads were used in convolution and back projection steps that required much time in the reconstruction. The Pthread and the OpenMP showed similar results in the speedup and the efficiency.
For the proper conservation of wooden cultural properties, non-destructive evaluation (NDE) method, which can be used to quantitatively evaluate the internal state of wood members, are needed. In this study, an ultrasonic CT system composed of portable devices was attempted, and the capacity of this system was verified by reconstructing the CT images for two phantoms and two artificially defected specimens. Results from this study showed that the sizes of detected defects were enlarged and the shapes were distorted on the CT images. Also, the positions were shifted somewhat toward the surface of specimen, which is regarded due to the anisotropic property of wood. Compared to the filtered back-projection method, SIRT (simultaneous iterative reconstruction technique) method was determined to be more efficient as the algorithm of image reconstruction for wood. A new ultrasonic CT system is thought to be used as a NDE method for wood. However wood characteristics and wave diffraction within wood made it difficult to accurately evaluate the size, shape and position of defects. To improve the quality of CT image of wood, more research including the relationship between wood and ultrasound is needed, and wood properties should be taken into consideration on the image reconstruction algorithm.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
/
2015.07a
/
pp.75-77
/
2015
디스플레이 해상도가 지속적으로 고해상화가 되면서, 기존 저해상도 영상을 고해상도 디스플레이 크기에 맞춰 해상도를 키우는 기법인 초해상화(super-resolution, SR) 기법에 많은 관심이 쏟아지고 있으며 이에 대한 많은 초해상화 논문들이 게재되었다. 이 중 현재 최상 품질의 고해상도 영상을 복원하는 한 초해상화 기법은, 입력 받은 저해상도 영상을 자가 예제(self-examples)로 사용하여 선형 매핑(linear mapping)을 통해 점진적으로 여러 레벨(level)를 거쳐 조금씩 키우는 방법이다. 이때 각 레벨마다 기존 저해상도 영상 크기로 반복적으로 줄여 오차를 줄이는 역투영법(back-projection)을 사용하는데, 이 방법은 처리된 영상에 시각적 품질을 낮추는 링 아티팩트(ringing artifacts)를 생산하며, 이는 매 레벨마다 계속 누적이 되어 고해상도 결과 이미지 품질에 악영향을 미치는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해, 본 논문에서는 저해상도 정지 영상을 고해상도 정지 영상으로 점진적으로 키울 때 일반적인 역투영법 대신 비국소적 평균법(non-local means, NLM) 기반 역투영법을 사용하는 초해상화 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 매 레벨마다 생기는 링 아티팩트를 효과적으로 제거하여 높은 시각적 품질의 고해상도 영상을 복원할 수 있게 한다. 실험을 통해 제안된 초해상화 기법을 사용 시 기존 초해상화 기법보다 향상된 고품질 고해상도 영상 복원이 가능한 것을 확인하였다.
This paper is studied about welding conditions and weldability of seam welding for galvanized steel sheet of automotive. The fuel tank of automobile is made by seam welding to be required of airtight or oiltight. This method have required a short time for welding, simplicity operation progress and little HAZ. Especially, it has more less residual stress and transformation than different welding progress. So, this study is for decreasing the leakage occurrence rate and to make standard operating condition table anyone can operate easily. Therefore, this study is analyzed the optimum conditions of seam welding for making the automobile with galvanized steel sheets by means of observing the microstructure and configuration back projection, RT, tensile-shear strengths test and SEM. Optimum conditions of seam welding obtained as follows, current 17.2-17.6kA speed 1.0m/min weld time 4:10:6 and current 16.5-17.4kA, speed 0.83m/min, weld time 4:10:4 at t1.0, and current, 18.5-18.9kA, speed 0.8m/min, weld time 4:10:4 and current 16.5-17.4kA, speed 0.68m/mi, weld time 4:10:2 at t1.6.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
/
v.14
no.4
/
pp.398-407
/
2013
Optical tomography was used to measure the pattern of spray cross-section. The maximum-likelihood estimation (MLE) algorithm was used to reconstruct the spray cross-section from the measured transmission rate of the spray. A swirl-type injector was used to form an optically dense spray, and the test was carried out in a high-pressure chamber, to control the pressure condition of the test site. Before the experiment, the reliability of the MLE-based reconstruction algorithm was verified, by comparing it with a conventional filtered back projection reconstruction (FBP) method. The MLE algorithm showed superior reconstruction of the image. In the spray patternation experiment, the results of the optical tomography and optical line patternator, which uses Mie scattering signal information, were compared. While measuring the cross-section of optically dense spray, the intensity of the scattering signal had attenuated to an uncorrectable level, which led to incorrect spray pattern measurement by the optical line patternator. However, reliable results were obtained by optical tomography, under the same condition. Finally, the pattern of the optically dense spray was measured at various chamber pressures, of up to 3 MPa. As the chamber pressure increased, the hollow cone-shaped swirl spray shrank, and the attenuation coefficient value of the inner region increased.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
/
v.18
no.11
/
pp.2733-2737
/
2014
Motion detection according to the movement and the change area detection method according to the background difference and the motion history image for use in a motion estimation technique using a real-time image, the motion detection method according to the optical flow, the back-projection of the histogram of the object to track for motion tracking At the heart of MeanShift center point of the object and the object to track, while used, the size, and the like due to the motion tracking algorithm CamShift, Kalman filter to track with direction. In this paper, we implemented the motion detection algorithm based on color and shape information of the object and verify.
Choi, Se Hwan;Choi, Hyun Joon;Min, Chul Hee;Chung, Young Hyun;Ahn, Jae Joon
Nuclear Engineering and Technology
/
v.53
no.3
/
pp.888-893
/
2021
The International Atomic Energy Agency has developed a tomographic imaging system for accomplishing the total fuel rod-by-rod verification time of fuel assemblies within the order of 1-2 h, however, there are still limitations for some fuel types. The aim of this study is to develop a deep learning-based denoising process resulting in increasing the tomographic image acquisition speed of fuel assembly compared to the conventional techniques. Convolutional AutoEncoder (CAE) was employed for denoising the low-quality images reconstructed by filtered back-projection (FBP) algorithm. The image data set was constructed by the Monte Carlo method with the FBP and ground truth (GT) images for 511 patterns of missing fuel rods. The de-noising performance of the CAE model was evaluated by comparing the pixel-by-pixel subtracted images between the GT and FBP images and the GT and CAE images; the average differences of the pixel values for the sample image 1, 2, and 3 were 7.7%, 28.0% and 44.7% for the FBP images, and 0.5%, 1.4% and 1.9% for the predicted image, respectively. Even for the FBP images not discriminable the source patterns, the CAE model could successfully estimate the patterns similarly with the GT image.
The noise reduction algorithm using the non-local means (NLM) approach is very efficient in nuclear medicine imaging. In this study, the applicability of the NLM noise reduction algorithm in single-photon emission computed tomography (SPECT) images with a brain phantom and the optimization of the NLM algorithm by changing the smoothing factors according to various reconstruction methods are investigated. Brain phantom images were reconstructed using filtered back projection (FBP) and ordered subset expectation maximization (OSEM). The smoothing factor of the NLM noise reduction algorithm determined the optimal coefficient of variation (COV) and contrast-to-noise ratio (CNR) results at a value of 0.020 in the FBP and OSEM reconstruction methods. We confirmed that the FBP- and OSEM-based SPECT images using the algorithm applied with the optimal smoothing factor improved the COV and CNR by 66.94% and 8.00% on average, respectively, compared to those of the original image. In conclusion, an optimized smoothing factor was derived from the NLM approach-based algorithm in brain SPECT images and may be applicable to various nuclear medicine imaging techniques in the future.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2021.11a
/
pp.602-605
/
2021
최근 인공지능 연구가 활발히 진행되고 있는 가운데 국내외에서 오픈 데이터셋을 제공하고 있어 기술개발이 가속화되고 있다. 데이터셋은 지도학습을 위한 학습데이터로 라벨링 데이터를 포함하고 있어 다양한 라벨링 기능이 적용된 도구 개발이 필요하다. 본 논문에서는 의료영상의 라벨링 데이터를 정교하고 빠르게 생성하기 위한 라벨링 웹 애플리케이션에 대해서 기술한다. 이를 구현하기 위해서 Back Projection, Grabcut 기법을 이용한 반자동 방식과 기계학습 모델을 통해서 예측한 자동 방식의 라벨링 기능을 구현하였다. 이와 관련하여 라벨링 기능별 수행 결과를 근감소증 진단을 위한 영상 라벨링 수행결과와 정량분석 결과를 보였다.
The stochastic origin ensembles method with resolution recovery (SOE-RR) has been proposed to reconstruct proton-induced prompt gammas (PGs), and the reconstructed PG image was used for range verification. However, due to low detection efficiency, the number of valid events is low. Such a low-count condition can degrade the accuracy of the SOE-RR method for proton range verification. In this study, we proposed two strategies to improve the reconstruction of the SOE-RR algorithm for low-count PG imaging. We also studied the number of iterations and repetitions required to achieve reliable range verification. We simulated a proton beam (108 protons) irradiated on a water phantom and used a two-layer Compton camera to detect 4.44-MeV PGs. Our simulated results show that combining the SOE-RR algorithm with restricted volume (SOE-RR-RV) can reduce the error of the estimation of the Bragg peak position from 5.0 mm to 2.5 mm. We also found that the SOE-RR-RV algorithm initialized using a back-projection image could improve the convergence rate while maintaining accurate range verification. Finally, we observed that the improved SOE-RR algorithm set for 60,000 iterations and 25 repetitions could provide reliable PG images. Based on the proposed reconstruction strategies, the SOE-RR algorithm has the potential to achieve a positioning error of 2.5 mm for low-count PG imaging.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.