We present a new approximate formulation of the integral equation (IE) method for models with variable background conductivity. This method overcomes the standard limitation of the conventional If method related to the use of a horizontally layered background only. The new approximate IE method still employs the Green's functions for a horizontally layered 1-D model. However, the new method allows us to use an inhomogeneous background with the IE method. The method was carefully tested for modeling the EM field for complex structures with a known variable background conductivity. It can find wide application in modeling EM data for multiple geological models with some common geoelectrical features, like a known inhomogeneous overburden, or salt dome structures.
This paper presents an efficient three-dimensional (3-D) modeling algorithm using the extended approximation to an electric field integral equation. Numerical evaluations of Green's tensor integral are performed in the spatial wavenumber domain. This approach makes it possible to reduce computing time, to handle smoothly varying conductivity model and to remove singularity problems encountered in the integration of Green's tensor at a source point. The responses obtained by 3-D modeling algorithm developed in this study are compared with those by the full integral equation for a thin-sheet EM scattering. The extensive analyses on the performance of modeling algorithm are made with the conductivity contrasts and source frequencies. These results show that the modeling algorithm are accurate up to the conductivity contrast of 1:16 and the frequency range of 100 Hz-100 kHz. The extended Born approximation, however, may produce inaccurate results for some source and model configurations in which the electric field is discontinuous across the conductivity boundary. We performed the modeling of a composite model of which conductivity varies continuously and this shows the modeling algorithm developed in this study is efficient for 3-D EM modeling. For a cross-hole source-receiver configuration a composite model of which conductivity varies continuously can be successfully simulated using this algorithm.
In this paper, we propose an efficient method for recognizing human lips. Based on Point Distribution Model, a lip shape is represented as a set of points. We calculate a lip model and the distribution of shape parameters using Principle Component Analysis and Gaussian mixture, respectively. The Expectation Maximization algorithm is used to determine the maximum likelihood parameter of Gaussian mixture. The lip contour model is derived by using the gray value changes at each point and in regions around the point and used to search the lip shape in a image. The experiments have been performed for many images, and show very encouraging result.
We have developed an inversion algorithm for loop-loop electromagnetic (EM) data, based on the localised non-linear or extended Born approximation to the solution of the 2.5D integral equation describing an EM scattering problem. Source and receiver configuration may be horizontal co-planar (HCP) or vertical co-planar (VCP). Both multi-frequency and multi-separation data can be incorporated. Our inversion code runs on a PC platform without heavy computational load. For the sake of stable and high-resolution performance of the inversion, we implemented an algorithm determining an optimum spatially varying Lagrangian multiplier as a function of sensitivity distribution, through parameter resolution matrix and Backus-Gilbert spread function analysis. Considering that the different source-receiver orientation characteristics cause inconsistent sensitivities to the resistivity structure in simultaneous inversion of HCP and VCP data, which affects the stability and resolution of the inversion result, we adapted a weighting scheme based on the variances of misfits between the measured and calculated datasets. The accuracy of the modelling code that we have developed has been proven over the frequency, conductivity, and geometric ranges typically used in a loop-loop EM system through comparison with 2.5D finite-element modelling results. We first applied the inversion to synthetic data, from a model with resistive as well as conductive inhomogeneities embedded in a homogeneous half-space, to validate its performance. Applying the inversion to field data and comparing the result with that of dc resistivity data, we conclude that the newly developed algorithm provides a reasonable image of the subsurface.
Bang, Minkyu;Oh, Seokmin;Seol, Soon Jee;Lee, Ki Ha;Cho, Seong-Jun
Geophysics and Geophysical Exploration
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v.21
no.3
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pp.150-161
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2018
Recently, unmanned aircraft EM (electromagnetic) survey based on ICT (Information and Communication Technology) has been widely utilized because of the efficiency in regional survey. We performed the theoretical study on the unmanned airship EM system developed by KIGAM (Korea Institute of Geoscience and Mineral resources) as part of the practical application of unmanned aircraft EM survey. Since this system has different configurations of transmitting and receiving loops compared to the conventional aircraft EM systems, a new technique is required for the appropriate interpretation of measured responses. Therefore, we proposed a method to calculate the EM field for the arbitrary shaped transmitter and verified its validity through the comparison with analytic solution for circular loop. In addition, to simulate the magnetic responses by three-dimensionally (3D) distributed anomalies, we have adapted our algorithm to 3D frequency-domain EM modeling algorithm based on the edge-FEM (finite element method). Though the analysis on magnetic field responses from a subsurface anomaly, it was found that the response decreases as the depth of the anomaly increases or the flight altitude increases. Also, it was confirmed that the response became smaller as the resistivity of the anomaly increases. However, a nonlinear trend of the out-of-phase component is shown depending on the depth of the anomaly and the used frequency, that makes it difficult to apply simple analysis based on the mapping of the magnitude of the responses and can cause the non-uniqueness problem in calculating the apparent resistivity. Thus, it is a prerequisite to analyze the appropriate frequency band and flight altitude considering the purpose of the survey and the site conditions when conducting a survey using the unmanned aircraft EM system.
Son Jeong-Sul;Song Yoonho;Chung Seung-Hwan;Suh Jung Hee
Geophysics and Geophysical Exploration
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v.5
no.4
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pp.280-290
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2002
Three-dimensional (3-D) electromagnetic (EM) modeling algorithm has been developed using finite element method (FEM) to acquire more efficient interpretation techniques of EM data. When FEM based on nodal elements is applied to EM problem, spurious solutions, so called 'vector parasite', are occurred due to the discontinuity of normal electric fields and may lead the completely erroneous results. Among the methods curing the spurious problem, this study adopts vector element of which basis function has the amplitude and direction. To reduce computational cost and required core memory, complex bi-conjugate gradient (CBCG) method is applied to solving complex symmetric matrix of FEM and point Jacobi method is used to accelerate convergence rate. To verify the developed 3-D EM modeling algorithm, its electric and magnetic field for a layered-earth model are compared with those of layered-earth solution. As we expected, the vector based FEM developed in this study does not cause ny vector parasite problem, while conventional nodal based FEM causes lots of errors due to the discontinuity of field variables. For testing the applicability to high frequencies 100 MHz is used as an operating frequency for the layer structure. Modeled fields calculated from developed code are also well matched with the layered-earth ones for a model with dielectric anomaly as well as conductive anomaly. In a vertical electric dipole source case, however, the discontinuity of field variables causes the conventional nodal based FEM to include a lot of errors due to the vector parasite. Even for the case, the vector based FEM gave almost the same results as the layered-earth solution. The magnetic fields induced by a dielectric anomaly at high frequencies show unique behaviors different from those by a conductive anomaly. Since our 3-D EM modeling code can reflect the effect from a dielectric anomaly as well as a conductive anomaly, it may be a groundwork not only to apply high frequency EM method to the field survey but also to analyze the fold data obtained by high frequency EM method.
Development of a modeling technique for accurately interpreting electromagnetic (EM) data is increasingly required. We introduce finite difference (FD) and finite-element (FE) methods for three-dimensional (3D) frequency-domain EM modeling. In the controlled-source EM methods, formulating the governing equations into a secondary electric field enables us to avoid a singularity problem at the source point. The secondary electric field is discretized using the FD or FE methods for the model region. We represent iterative and direct methods to solve the system of equations resulting from the FD or FE schemes. By applying the static divergence correction in the iterative method, the rate of convergence is dramatically improved, and it is particularly useful to compute a model including surface topography in the FD method. Finally, as an example of an airborne EM survey, we present 3D modeling using the FD method.
This study examines the sampling bias that may have resulted from the large number of missing observations. Despite well-designed and reliable sampling procedures, the observed sample values in DSFH(Demographic Survey on Changes in Family and Household Structure, Japan) included many missing observations. The head administerd survey method of DSFH resulted in a large number of missing observations regarding characteristics of elderly non-head parents and their children. In addition, the response probability of a particular item in DSFH significantly differs by characteristics of elderly parents and their children. Furthermore, missing observations of many items occurred simultaneously. This complex pattern of missing observations critically limits the ability to produce an unbiased analysis. First, the large number of missing observations is likely to cause a misleading estimate of the standard error. Even worse, the possible dependency of missing observations on their latent values is likely to produce biased estimates of covariates. Two models are employed to solve the possible inference biases. First, EM algorithm is used to infer the missing values based on the knowledge of the association between the observed values and other covariates. Second, a selection model was employed given the suspicion that the probability of missing observations of proximity depends on its unobserved outcome.
Diverse designs of collimator have been applied to Single Photon Emission Computed Tomography (SPECT) according to the purpose of acquisition; thus, it is necessary to reflect geometric characteristic of each collimator for successive image reconstruction. This study carry out reconstruction algorithm for imaging system in nuclear medicine with pinhole collimator. Especially, we study to solve sampling problem which caused in the system model of pinhole collimator. System model for a maximum likelihood expectation maximization (MLEM) was developed based on the geometry of the collimator. The projector and back-projector were separately implemented based on the ray-driven and voxel-driven methods, respectively, to overcome sparse sampling problem. We perform phantom study for pinhole collimator by using geant4 application for tomographic emission(GATE) simulation tool. The reconstructed images show promising results. Designed iterative reconstruction algorithm with unmatched system model effective to remove sampling problem artefact. Proposed algorithm can be used not only for pinhole collimator but also for various collimator system of imaging system in nuclear medicine.
The small-loop electromagnetic technique has been used successfully for many geophysical qualitative investigations, particularly for shallow engineering and environmental surveys. Recently, various geophysical imaging methods based on numerical modeling and inversion have been tried in order to get more quantitative subsurface structure. However, conventional 2.5D small loop EM modeling takes a lot of time because responses should be calculated for several wave numbers and transformed into space domain. In this study, we developed a 2.5D HCP small loop EM modeling algorithm using extended Born approximation, which does not require transformation. Also, we checked its validity by comparison with other numerical results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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