Defense-in-depth is a fundamental safety principle for the design and operation of nuclear power plants. Despite its general appeal, defense-in-depth is not without its drawbacks, which include its potential for concealing the occurrence of hazardous states in a system, and more generally rendering the latter more opaque for its operators and managers, thus resulting in safety blind spots. This in turn translates into a shrinking of the time window available for operators to identify an unfolding hazardous condition or situation and intervene to abate it. To prevent this drawback from materializing, we propose in this work a novel safety principle termed "observability-in-depth". We characterize it as the set of provisions technical, operational, and organizational designed to enable the monitoring and identification of emerging hazardous conditions and accident pathogens in real-time and over different time-scales. Observability-in-depth also requires the monitoring of conditions of all safety barriers that implement defense-in-depth; and in so doing it supports sensemaking of identified hazardous conditions, and the understanding of potential accident sequences that might follow (how they can propagate). Observability-in-depth is thus an information-centric principle, and its importance in accident prevention is in the value of the information it provides and actions or safety interventions it spurs. We examine several "event reports" from the U.S. Nuclear Regulatory Commission database, which illustrate specific instances of violation of the observability-in-depth safety principle and the consequences that followed (e.g., unmonitored releases and loss of containments). We also revisit the Three Mile Island accident in light of the proposed principle, and identify causes and consequences of the lack of observability-in-depth related to this accident sequence. We illustrate both the benefits of adopting the observability-in-depth safety principle and the adverse consequences when this principle is violated or not implemented. This work constitutes a first step in the development of the observability-in-depth safety principle, and we hope this effort invites other researchers and safety professionals to further explore and develop this principle and its implementation.
This paper proposes a method for generating dense depth map using information of color images and depth map generated based on lidar based on self-organizing map. The proposed depth map upsampling method consists of an initial depth prediction step for an area that has not been acquired from LiDAR and an initial depth filtering step. In the initial depth prediction step, stereo matching is performed on two color images to predict an initial depth value. In the depth map filtering step, in order to reduce the error of the predicted initial depth value, a self-organizing map technique is performed on the predicted depth pixel by using the measured depth pixel around the predicted depth pixel. In the process of self-organization map, a weight is determined according to a difference between a distance between a predicted depth pixel and an measured depth pixel and a color value corresponding to each pixel. In this paper, we compared the proposed method with the bilateral filter and k-nearest neighbor widely used as a depth map upsampling method for performance comparison. Compared to the bilateral filter and the k-nearest neighbor, the proposed method reduced by about 6.4% and 8.6% in terms of MAE, and about 10.8% and 14.3% in terms of RMSE.
I introduce two experiments that investigate temporal factors of stereopsis: one is for depth perception and the other is for perception of motion in depth. Both studies show that there are multiple mechanisms to process depth information with different temporal characteristics.
Does snow depth initialization have a quantitative impact on sub-seasonal to seasonal prediction skill? To answer this question, a snow depth initialization technique for seasonal forecast system has been implemented and the impact of the initialization on the seasonal forecast of surface air temperature during the wintertime is examined. Since the snow depth observation can not be directly used in the model simulation due to the large systematic bias and much smaller model variability, an anomaly rescaling method to the snow depth initialization is applied. Snow depth in the model is initialized by adding a rescaled snow depth observation anomaly to the model snow depth climatology. A suite of seasonal forecast is performed for each year in recent 12 years (1999-2010) with and without the snow depth initialization to evaluate the performance of the developed technique. The results show that the seasonal forecast of surface air temperature over East Asian region sensitively depends on the initial snow depth anomaly over the region. However, the sensitivity shows large differences for different timing of the initialization and forecast lead time. Especially, the snow depth anomaly initialized in the late winter (Mar. 1) is the most effective in modulating the surface air temperature anomaly after one month. The real predictability gained by the snow depth initialization is also examined from the comparison with observation. The gain of the real predictability is generally small except for the forecasting experiment in the early winter (Nov. 1), which shows some skillful forecasts. Implications of these results and future directions for further development are discussed.
The present study made a phantom for gamma ray of 140 keV radiated from $^{99m}Tc$, examined shielding effect of lead by thickness of the shielding material, and measured surface dose and depth dose by body depth. The OSL Nano Dot dosimeter was inserted at 0, 3, 15, 40, 90, and 180 mm depths of the phantom, and when there was no shield, 0.2 mm lead shield, 0.5 mm lead shield, The depth dose was measured. Experimental results show that the total cumulative dose of dosimeters with depth is highest at 366.24 uSv without shield and lowest at 94.12 uSv with 0.5 mm lead shield. The shielding effect of 0.2 mm lead shielding was about 30.18% and the shielding effect of 0.5 mm lead shielding was 74.30%, when the total sum of the accumulated doses of radiation dosimeter was 100%. The phantom depth and depth dose measurements showed the highest values at 0 mm depth for all three experiments and the dose decreases as the depth increases. This study proved that the thicker a shielding material, the highest its shielding effect is against gamma ray of 140 keV. However, it was known that shielding material can't completely shield a body from gamma ray; it reached deep part of a human body. Aside from the International Commission on Radiation Units and Measurements (ICRU) recommending depth dose by 10 mm in thickness, a plan is necessary for employees working in department of nuclear medicine where they deal with gamma ray, which is highly penetrable, to measure depth dose by body depth, which can help them manage exposed dose properly.
Kim, Jong-Il;Ahn, Hyun-Sik;Jeong, Gu-Min;Kim, Do-Hyun
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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2005.06a
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pp.383-388
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2005
Depth recovery in robot vision is an essential problem to infer the three dimensional geometry of scenes from a sequence of the two dimensional images. In the past, many studies have been proposed for the depth estimation such as stereopsis, motion parallax and blurring phenomena. Among cues for depth estimation, depth from lens translation is based on shape from motion by using feature points. This approach is derived from the correspondence of feature points detected in images and performs the depth estimation that uses information on the motion of feature points. The approaches using motion vectors suffer from the occlusion or missing part problem, and the image blur is ignored in the feature point detection. This paper presents a novel approach to the defocus technique based depth from lens translation using sequential SVD factorization. Solving such the problems requires modeling of mutual relationship between the light and optics until reaching the image plane. For this mutuality, we first discuss the optical properties of a camera system, because the image blur varies according to camera parameter settings. The camera system accounts for the camera model integrating a thin lens based camera model to explain the light and optical properties and a perspective projection camera model to explain the depth from lens translation. Then, depth from lens translation is proposed to use the feature points detected in edges of the image blur. The feature points contain the depth information derived from an amount of blur of width. The shape and motion can be estimated from the motion of feature points. This method uses the sequential SVD factorization to represent the orthogonal matrices that are singular value decomposition. Some experiments have been performed with a sequence of real and synthetic images comparing the presented method with the depth from lens translation. Experimental results have demonstrated the validity and shown the applicability of the proposed method to the depth estimation.
In this paper, we propose a 3D conversion algorithm of 2D video using depth layer partition method. In the proposed algorithm, we first set frame groups using cut detection algorithm. Each divided frame groups will reduce the possibility of error propagation in the process of motion estimation. Depth image generation is the core technique in 2D/3D conversion algorithm. Therefore, we use two depth map generation algorithms. In the first, segmentation and motion information are used, and in the other, edge directional histogram is used. After applying depth layer partition algorithm which separates objects(foreground) and the background from the original image, the extracted two depth maps are properly merged. Through experiments, we verify that the proposed algorithm generates reliable depth map and good conversion results.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.22
no.2
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pp.29-36
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2014
The accident statistics use the data from police accident reports and statistics. Although the official accident statistics are useful, they provide very limited information about how accidents occur, the cause of the accident and the injury mechanisms. This limitations could be overcome by carrying out the in-depth accident study and analysing investigations, collecting more detailed information. Meanwhile a net of in-depth investigation teams are operating worldwide, such as NASS (National Accident Sampling System) and CIREN (Crash Injury Research and Engineering Network) in US, OTS (On the spot investigation) in UK. In this study, the database structure and variables of Korea in-depth accidents investigation system would be proposed through considering the database structure of GIDAS (Germany In-Depth Accidents Study). GIDAS is one of the best system on the in-depth accident study system in the world. GIDAS was established in 1999 as a cooperation project between Federal Highway Research Institute of Germany (BASt) and research association on automotive engineering of German Car Industry(FAT). The iGLAD (Initiative for the Global Harmonization of Accident Data) was also considered to introduce into the database variables of Korea in-depth accident study. Current police reports were compared with GIDAS and iGLAD. To collaborate of the Worldwide in-depth accident data, this paper proposed that the database of Korea in-depth accident study would be introduced the structure of GIDAS and the core variables of iGLAD. Harmonization of the structures and core variables of Korea in-depth accident study will be better than the making unique ones. The database structure and core variables of KIDAS(Korea In-Depth Accident Study) introduced of GIDAS and iGLAD.
This paper presents a 3D video content generation technique and system that uses the multi-view images and the depth map. The proposed uses 3-view video and depth inputs from the 3-view video camera and depth camera for the 3D video content production. Each camera is calibrated using Tsai's calibration method, and its parameters are used to rectify multi-view images for the multi-view stereo matching. The depth and disparity maps for the center-view are obtained from both the depth camera and the multi-view stereo matching technique. These two maps are fused to obtain more reliable depth map. Obtained depth map is not only used to insert a virtual object to the scene based on the depth key, but is also used to synthesize virtual viewpoint images. Some preliminary test results are given to show the functionality of the proposed technique.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.6
no.4
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pp.1171-1187
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2012
A depth adjustment method for visual fatigue reduction for depth-image-based rendering (DIBR) system is proposed. One important aspect of the method is that no calibration parameters are needed for adjustment. By analyzing 3D image warping, the perceived depth is expressed as a function of three adjustable parameters: virtual view number, scale factor and depth value of zero parallax setting (ZPS) plane. Adjusting these three parameters according to the proposed parameter modification algorithm when performing 3D image warping can effectively change the perceived depth of stereo pairs generated in DIBR system. As the depth adjustment is performed in simple 3D image warping equations, the proposed method is facilitative for hardware implementation. Experimental results show that the proposed depth adjustment method provides an improvement in visual comfort of stereo pairs as well as generating comfortable stereoscopic images with different perceived depths that people desire.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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