The VSA(Video Signal Analysis) method is the time-domain approach for estimating ultrasonic attenuation which utilizes the envelop signals from backscattered rf signals. The echogenicity of backscattered ultrasonic signals, however, from deeper depths are distorted when the broadband transmit pulse is used and it degrades the estimation accuracy of attenuation coefficients. We propose the modified VSA method using adaptive bandpass filters according to the centroid shift of echo signals as a pulse propagates. The technique of dual-reference diffraction compensation is also proposed to minimize the estimation errors because the difference of attenuation properties between the reference and sample aggravates the estimation accuracy when the differences are accumulated in deeper depth. The proposed techniques minimize the distortion of relative echogenicity and maximize the signal-to-noise ratio at the given depth. Simulation results for numerical tissue-mimicking phantoms show that the Rectangular-shaped filter with the appropriate center frequency exhibits the best estimation performance and the technique of the dual-reference diffraction compensation dramatically improves accuracy for the region after the beam focus.
The feature-based visual SLAM requires 3D positions for the extracted feature points to perform 3D-2D motion estimation. LiDAR can provide reliable and accurate 3D position information with low computational burden, while stereo camera has the problem of the impossibility of stereo matching in simple texture image region, the inaccuracy in depth value due to error contained in intrinsic and extrinsic camera parameter, and the limited number of depth value restricted by permissible stereo disparity. However, the sparsity of LiDAR data may increase the inaccuracy of motion estimation and can even lead to the result of motion estimation failure. Therefore, in this paper, we propose three interpolation methods which can be applied to interpolate sparse LiDAR data. Simulation results obtained by applying these three methods to a visual odometry algorithm demonstrates that the selective bilinear interpolation shows better performance in the view point of computation speed and accuracy.
가까운 물체를 보기 위해서 조절이 일어난다. 이 조절은 개인마다 다른 특징이 있다. 이론적 조절력과 실제 조절력도 차이가 생긴다. 이를 조절지체라 한다. 조절지체에 직접적인 영향을 미치는 것은 초점심도이다. 초점심도는 동공크기와 굴절력에 영향을 받는다. 동공크기가 작을수록, 굴절력이 높을수록 초점심도가 깊어지게 된다. 초점심도가 깊어짐에 따라 조절지체가 많이 발생하게 된다. 본 논문에서는 굴절력과 조절지체의 관계에 대한 연구를 하였다. 조절지체를 측정하기 위해서 단안평가법을 이용하였다. 단연평가법으로 측정한 결과 조절지체는 굴절력이 증가함에 따라 같이 증가하는 경향을 나타내었다. 전체 조절 지체량은 0.51D로 측정되었다. 남성은 0.52D, 여성은 0.49D로 측정되었다. 성별에 따른 조절지체량도 굴절력이 증가함에 따라 같이 증가하는 경향을 보였다.
In this paper, the estimation of the disparity for depth extraction in monochrome complementary metal-oxide-semiconductor (CMOS) image sensors with offset pixel apertures is presented. To obtain the depth information, the disparity information between two different channel data of the offset pixel apertures is required. The disparity is caused by the difference in the response angle between the left- and right-offset pixel aperture images. A depth map is implemented by the generated disparity. Therefore, the disparity is the most important factor for realizing 3D images from the designed CMOS image sensor with offset pixel apertures. The disparity is influenced by the pixel height and offset value of the offset pixel aperture. To confirm this correlation, the offset value is set to maximum within the pixel area, and the disparity values corresponding to the difference in the heights are calculated and compared. The disparity is derived using the camera-lens formula. Two monochrome CMOS image sensors with offset pixel apertures are used in the disparity estimation.
본 연구에서는 360° 파노라마의 깊이 영상을 추정하는 딥러닝 구조를 제안한다. 이전 연구들에서는 딥러닝 네트워크를 학습시키기 위해 렌더링된 360° 파노라마 데이터 셋을 사용했다. 하지만, 렌더링된 파노라마 데이터 셋은 실제로 촬영된 파노라마 데이터 셋과 다르기 때문에, 이전 연구들의 네트워크는 실제로 촬영된 파노라마에 대해선 깊이 영상을 정확히 추정할 수가 없었다. 이 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 도메인 적응을 사용해서 렌더링된 파노라마와 실제로 촬영된 파노라마가 공유하는 특징들을 네트워크가 학습하게 했다. 실험을 통해 우리의 방식이 렌더링된 파노라마에 대해선 우수한 성능을 유지하면서 실제로 촬영된 파노라마에 대해서도 정확한 깊이 영상을 추정하는 것을 볼 수 있다.
하천단면 계측자료는 하천관리를 위한 유량산정 및 홍수 예·경보 방안 등 수리·수문 모델링 관련 연구에서 가장 중요한 입력자료 중 하나이다. 그러나 불규칙한 기하학적 구조로 이어지는 하천의 정확하고 연속적인 단면자료의 취득은 시간과 비용적 측면에서 큰 제약이 따른다. 이러한 관점에서 본 연구의 목적은 연속적인 하천특성의 공간분포를 시간과 비용, 인력의 투입을 최소화하여 계측할 수 있는 방법론을 개발하는 것이다. 따라서 RGB기반 항공 이미지와 실측 자료를 이용한 다중 선형 회귀 분석을 통해 각 단면별로 수심을 추정하고 연속적인 단면 추정 가능성과 정확도를 검토하고자 하였다. 실측 자료와 비교검증을 통해 공간적으로 이질적인 관계를 포착할 수 있는 수심 약 2 m 내외에서 수심을 정확하게 추정할 수 있음을 확인하였으며 이를 통해 정확하고 연속적인 하천 단면 취득에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
In Korea, total sediment discharge of a river has been estimated simply by using certain sediment transport formulas including, among others, Einstein's formula. Those formular, however, are known not to be reliable enough for the result calculated by them to be used directly to river planning and management. Therefore, the study used the Modified Einstein Procedure to the estimation of total sediment discharge, because this method is reliable estimated by measurement. Here, measurement of sediment discharge used depth integrating method. The major results obtained from the study for estimation by depth integrating method of sediment discharge in Naeseong stream are as follow; 1 The sedeiment characteristics of Naeseong stream are; The distribution of sediment grain size shows that silt and clay are 55% and sand is 45%. and the bed load sediment grain size is constituted that sand contained with the grain size from O.062mm to 2.0mm is 80% 2. The sediment rating formulas derived from the regression analysis between the sediment discharge and flow discharge are; Seogpo-Gyo : Qs=$0.017 \times 10^{-4} Q^{2.352}$, where discharge is l0cms $0.074 \times 10^{-4} Q^{2.066}$, where discharge is l0cms
현재 소규모 유역에서의 수공구조물의 설계시 확률강우강도식을 사용하여 강우량을 산정하는 것이 일반적인 적용방법으로 이용되어지고있다. 확률강우의 산정은 그 자체로서 불확실성을 많이 내포하고 있으나 현실적으로 강우의 비선형성을 해석함에 있어 단순화는 배제 할 수 없는 필요사항이다. 따라서 본 연구에서는 확률강우량 산정을 위한 강우강도식의 산정에 있어서 그 비선형성을 잘 모의할 수 있는 방법에 관하여 연구하여 보았다. 연구결과에 의하면 유전자 알고리즘이 시산법이나 비선형계획법의 일종인 Powell 기법에 비하여 더 신뢰성 높은 방법임을 알 수 있었다.
보험료 및 보험료 구성요소에 대한 예측모형은 합리적인 보험료 결정에 필수적이다. 본 연구에서는 가변수 회귀모형, 독립변수 추가모형, 자기회귀 오차모형, 계절형 ARIMA 모형, 개입모형 등 적정한 자동차 대물 손해보험료 추정에 사용되는 다양한 모형을 소개하였다. 또한 실제 자동차 대물 보험료 자료를 이용하여 각 모형을 이용하여 보험료, 심도, 빈도 등을 추정하였으며, 모형의 추정결과는 추정치와 실제 자료값의 차이에 근거한 RMSE(Root Mean Squared Errors) 값을 통해 비교하였다. 실제 자료 분석 결과, 자기회귀 오차모형이 가장 좋은 성능을 보여주는 것을 알 수 있었다.
Kwon, Hyoung-Mun;Lee, Dong-Uk;Lee, Byung-Oon;Kim, Young ll;Kim, Yong-Soo
Nuclear Engineering and Technology
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제35권2호
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pp.144-153
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2003
The object of this paper is the probabilistic failure analysis on the cladding performance of WPF(Whole Pin Furnace) test fuel pins under transient conditions, and analysis of the KALIMER fuel pin using the preceding analysis. The cumulative damage estimation and Weibull probability estimation of WPF test are performed. The probabilistic method was adapted for these analyses to determine the effective thickness thinning due to eutectic penetration depth. In the results, it is difficult to assume that a brittle layer depth made by eutectic reaction is all of the thickness reduction due to cladding thinning. About 93% cladding thinning of the eutectic penetration depth is favorable as an effective thickness of cladding. And the unreliability of the KALIMER driver fuel pin under the same WPF test condition is lower than that of the WPF pin because of the higher plenum-fuel volume ratio and lower cladding inner radius vs. thickness ratio. KALIMER fuel pin developed from conceptual design has a more stable transient performance for a failure mechanism due to fission gas buildup than the WPF pin.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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