Holographic Data Storage System, one of the next generation data storage devices, is a 2-dimensional page oriented memory system using volume holograms in writing and retrieving process. Recently photopolymer with disc type substrate was selected as a media for the Holographic Data Storage System. The disc tilt occurs when the media rotates and the external disturbance applies. The disc tilt causes the change of the angle between the reference beam and the media, the data cannot be retrieved with the right angle or other data page is retrieved. The tilt is generated in a 2-axis direction (tangential, radial). The tangential tilt direction is the same with the multiplexing plane, while the radial tilt direction is a perpendicular to the multiplexing plane. In this research we propose 2-axis tilt angle servo system. The tilt errors are measured by using external photo detector and the additional red laser. Then the tangential direction tilt is compensated by using the galvano mirror. Also the radial direction tilt is compensated by the rotating prism between the relay lens in the reference field. Finally we confirm the compensation results through the Signal to Noise Ratio(SNR) and Bit Error Rate(BER).
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권8호
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pp.2879-2899
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2021
The tone reservation (TR) scheme is an attractive method to reduce peak-to-average power ratio (PAPR) in the filter bank multicarrier with offset quadrature amplitude modulation (FBMC-OQAM) systems. However, the high PAPR of FBMC signal will severely degrades system performance. To address this issue, a cyclic shift based TR (CS-TR) scheme with embedding side information (SI) is proposed to reduce the PAPR of FBMC signals. At the transmitter, four candidate signals are first generated based on cyclic shift of the output of inverse discrete Fourier transform (IDFT), and the SI of the selected signal with minimum peak power among the four candidate signals is embedded in sparse symbols with quadrature phase-shift keying constellation. Then, the TR weighted by optimal scaling factor is employed to further reduce PAPR of the selected signal. At the receiver, a reliable SI detector is presented by determining the phase rotation of SI embedding symbols, and the transmitted data blocks can be correctly demodulated according to the detected SI. Simulation results show that the proposed scheme significantly outperforms the existing TR schemes in both PAPR reduction and bit error rate (BER) performances. In addition, the proposed scheme with detected SI can achieve the same BER performance compared to the one with perfect SI.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권12호
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pp.4776-4794
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2020
We propose a rapid adaptive learning framework for streaming object detection, called EER-ASSL. The method combines the expected error reduction (EER) dependent rollback learning and the active semi-supervised learning (ASSL) for a rapid adaptive CNN detector. Most CNN object detectors are built on the assumption of static data distribution. However, images are often noisy and biased, and the data distribution is imbalanced in a real world environment. The proposed method consists of collaborative sampling and EER-ASSL. The EER-ASSL utilizes the active learning (AL) and rollback based semi-supervised learning (SSL). The AL allows us to select more informative and representative samples measuring uncertainty and diversity. The SSL divides the selected streaming image samples into the bins and each bin repeatedly transfers the discriminative knowledge of the EER and CNN models to the next bin until convergence and incorporation with the EER rollback learning algorithm is achieved. The EER models provide a rapid short-term myopic adaptation and the CNN models an incremental long-term performance improvement. EER-ASSL can overcome noisy and biased labels in varying data distribution. Extensive experiments shows that EER-ASSL obtained 70.9 mAP compared to state-of-the-art technology such as Faster RCNN, SSD300, and YOLOv2.
Kim, Chanho;Kim, Jaehyo;Hong, Wooseong;Yeom, Jung-Yeol;Kim, Geehyun
Nuclear Engineering and Technology
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제54권10호
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pp.3833-3840
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2022
A method for calibrating the energy scale and detection efficiency of stilbene scintillators is presented herein. This method can be used to quantitatively analyze the Compton continuum of gamma-ray spectra obtained using such scintillators. First, channel-energy calibration was conducted by fitting a semi-empirical equation for the Compton continuum to the acquired energy spectrum and a new method to evaluate the intrinsic detection efficiency, called intrinsic Compton efficiency, of stilbene scintillators was proposed. The validity of this method was verified by changing experimental conditions such as the number of sources being measured simultaneously and the detector-source distance. According to the energy calibration, the standard error for the estimated Compton edge position was ±1.56 keV. The comparison of the intrinsic Compton efficiencies calculated from the single- and two-source spectra showed that the mean absolute difference and the mean absolute percentage difference are 0.031 %p and 0.557%, respectively, demonstrating reasonable accuracy of this method. The feasibility of the method was confirmed for an energy range of 0.5-1.5 MeV, showing that stilbene scintillators can be used to quantitatively analyze gamma rays in mixed-radiation fields.
Collision avoidance system is important to improve the robustness and functional safety of autonomous vehicles. This paper proposes an object-level distance estimation method to develop a collision avoidance system, and it is applied to golfcarts utilized in country club environments. To improve the detection accuracy, we continually trained an object detection model based on pseudo labels generated by a pre-trained detector. Moreover, we propose object-aware depth estimation (OADE) method which trains a depth model focusing on object regions. In the OADE algorithm, we generated dense depth information for object regions by utilizing detection results and sparse LiDAR points, and it is referred to as object-aware LiDAR projection (OALP). By using the OALP maps, a depth estimation model was trained by backpropagating more gradients of the loss on object regions. Experiments were conducted on our custom dataset, which was collected for the travel distance of 22 km on 54 holes in three country clubs under various weather conditions. The precision and recall rate were respectively improved from 70.5% and 49.1% to 95.3% and 92.1% after the continual learning with pseudo labels. Moreover, the OADE algorithm reduces the absolute relative error from 4.76% to 4.27% for estimating distances to obstacles.
본 연구에서는 병원 등급에 따른 X선조사야와 광조사야 간의 면적 차이와 중심점 오차를 측정하여 비교함으로써 피폭을 낮추고 화질 향상을 위해 정도관리의 중요성을 인식하고자 하였다. 00광역시에 소재한 10개 병원의 디지털 일반촬영장치 12대를 대상으로 X선조사야와 광조사야의 중심점을 측정하였다. 병원 등급별로는 대학병원(university hospital) 3대, 종합병원(general hospital) 3대, 병원(hospital) 4대, 의원(clinic)에서 2대를 실시하였다. 표준화된 모눈종이 위에 투명 플라스틱판을 붙인 후 철사(0.8mm)를 이용하여 각각 다른 넓이로 팬텀을 제작하였고, 팬텀 중앙에 철사로 중심을 표시하였다. 디지털 일반촬영장치 테이블 위에 팬텀을 위치시킨 후 수직으로 각 조사야 별로 노출 시킨 후 영상을 얻었다. 모든 영상은 SSD 100cm에서 동일한 노출 조건으로 획득하였고, 의료영상저장전송시스템(PACS, picture archiving communication system)을 이용하여 조사야 및 오차 길이를 측정하고 비교하였다. 측정 데이터는 평균과 표준오차로 나타낸 후 SPSS ver. 22.0을 이용하여 분석하였다. 의원이 X선조사야와 광조사야 간에 면적차이가 가장 적었고, 그다음 대학병원, 병원, 종합병원이 가장 컸다. 중심점 오차가 가장 적은 대학병원을 기준으로 의원 간에 통계학적인 유의한 중심점 오차 차이를 보였다(p=0.024). 중심점 오차는 36개월 미만 그룹이 36개월 그룹보다 통계학적으로 유의하게 적은 오차를 보였다(0.26 vs. 0.88, p=0.036). X선조사야와 광조사야 간에 면적 차이는 의원이 가장 적었고, 중심점 오차는 대학병원이 가장 적었다. 또한, 정도관리 후 사용기간이 짧은 병원이 중심점 오차가 적은 것으로 나타나 정도관리 항목에 따른 수시정도관리 도입이 필요하였다.
유방암 환자의 방사선치료에 있어 치료도중(intrafractional) 및 분할 치료 간(intefractional)에 발생되는 오차를 측정하는 자동분석소프트웨어를 개발하였다. 오차 분석 결과는 3차원 입체조형 방사선치료를 임상에 적용하기에 앞서 적절한 치료계획용적(Planning Target Volume, PTV)을 설정하는 데 있어 매우 중요하다. 본 연구에서는 전자포탈영상장치(Electrical Portal imaging Device, EPID)로써 Portal Vision LC250 액체 충전형 이온화 검출기를 사용하였다(fast frame-averaging 모드, 초당 1.4 프레임, 256X256 픽셀). 12명의 환자에 대해 최소 7일 이상씩 영상을 획득하였다. 매 치료마다 평균 8 내지 9개의 영상을 각 빔에 대해 얻었다(분당 400 MU 선량률). 총 2,931 (720 측정을 포함하는)개의 영상을 정량적으로 분석할 수 있는 자동화 영상 분석 소프트웨어를 개발하였다. 이를 통해 호흡으로 인해 발생하는 치료도중 오차와 분할 치료간 발생하는 분할치료오차의 표준편차($\sigma$)들을 계산하였다. 신뢰 구간 95%로 임상표적체적(Clinical Target Volume, CTV)을 포함할 수 있는 PTV 마진은 $2\;(1.96\;{\sigma})$으로 계산되었다. 주로 호흡으로 인해 유발되는 치료도중오차를 보상하기 위해 필요한 PTV 마진은 2 mm에서 4 mm이었다. 반면에 분할 치료간 오차를 보상하기위해 필요한 PTV 마진은 7 mm에서 31 mm이었다. 12명의 환자에 대한 전체 평균오차는 17 mm이었다. 분할치료 간 오차는 호흡에 의해 유발되는 치료도중 오차에 비해 2배에서 15배까지 더 크게 나타났다. 유방암 치료에 있어 3차원 입체정형조사나 세기조절방사선치료(Intensity Modulated Radiation Therapy, IMRT)를 적용하기에 앞서 반드시 셋업 오차의 크기를 측정하여 PTV에 적절히 반영되어야 한다. 유방에 대한 3차원 입체정형조사나 세기조절방사선치료를 위해 반드시 필요한 것은 아니지만, 큰 PTV 마진을 줄여주기 위해서는 영상유도방사선치료(Image Guided Radiation Therapy, IGRT)가 매우 유용하게 이용될 수 있다. 전자포탈영상장치 들은 본 보고서에서 기술한 바와 같은 자동분석소프트웨어를 반드시 포함하여야 한다. 이를 통해 수많은 EPID 영상들을 자동화 처리하고 오차분석을 시행함으로써 각 병원의 임상적용 방법 및 환경에 따라 상이하게 나타날 수 있는 오차의 크기를 감안한 적절한 PTV마진을 구하는데 도움을 얻을 수 있다. 이러한 장치들은 또한 최소의 노력으로 환자 치료를 관찰할 수 있는 귀중한 정보를 제공해 준다.
AAM(Active Appearance Model)은 PCA(Principal Component Analysis)를 기반으로 객체의 형태(shape)와 질감(texture) 정보에 대한 통계적 모델을 통해 얼굴의 특징점을 검출하는 알고리즘으로 얼굴인식, 얼굴 모델링, 표정인식과 같은 응용에 널리 사용되고 있다. 하지만, AAM알고리즘은 초기 값에 민감하고 입력영상이 학습 데이터 영상과의 차이가 클 경우에는 검출 에러가 증가되는 문제가 있다. 특히, 입을 다문 입력얼굴 영상의 경우에는 비교적 높은 검출 정확도를 나타내지만, 사용자의 표정에 따라 입을 벌리거나 입의 모양이 변형된 얼굴 입력 영상의 경우에는 입술에 대한 검출 오류가 매우 증가되는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 입술 특징점 검출을 통해 정확한 입술 영역을 검출한 후에 이 정보를 이용하여 AAM을 수행함으로써 얼굴 특징점 검출 정확성을 향상시키는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 AAM으로 검출한 얼굴 특징점 정보를 기반으로 초기 입술 탐색 영역을 설정하고, 탐색 영역 내에서 Canny 경계 검출 및 히스토그램 프로젝션 방법을 이용하여 입술의 양 끝점을 추출한 후, 입술의 양 끝점을 기반으로 재설정된 탐색영역 내에서 입술의 칼라 정보와 에지 정보를 함께 결합함으로써 입술 검출의 정확도 및 처리속도를 향상시켰다. 실험결과, AAM 알고리즘을 단독으로 사용할 때보다, 제안한 방법을 사용하였을 경우 입술 특징점 검출 RMS(Root Mean Square) 에러가 4.21픽셀만큼 감소하였다.
광시야 망원경 3호기의 광학계 특성을 조사하고 이를 바탕으로 광학계를 조정하였다. 보정렌즈를 쓰기 때문에 필터는 V, R, I로 제한된다. 광시야 망원경 3호기는 초점비가 작기 때문에 광학계의 정렬 상태에 매우 민감하다. 2도${\times}2$도의 시야각 내에서 성상의 RMS 반경을 $8{\mu}m$ 이내로 맞추려면 다음의 조건을 만족해야 한다: 1) 관측기기는 초점면에 대하여 0.05도 이상 기울어지면 안된다. 2) 주경과 보정렌즈의 축간 거리(decenter)를 1mm 이내로 맞추어야 한다. 3) 주경과 보정렌즈 사이를 최적 거리에서 2.3mm 이내로 맞추어야 한다. 광시야 망원경 3호기는 곡률감지법을 이용한 수차 측정법으로 광학계를 조정하고 있으며 마무리 단계에 있다. 현재 대덕전파천문대 옥상에 임시로 설치되어 시스템 정상화와 인공위성 관측을 수행하고 있다.
IR(Intermediate Representation) 최적화 과정은 컴파일러 back-end의 중요한 부분으로서 sub-expression elimination, dead code elimination 등 최적화 기법들을 사용한다. 하지만 IR 최적화 단계에서 생기는 에러들을 검출하고 디버깅하는데 많은 어려움이 있다. 그 첫 번째 이유로는 컴파일 된 어셈블리 코드를 해독하여 에러를 체크하기 어렵고 두 번째로는 IR 최적화 단계에서 에러가 생겼는지 결정 짓기 어렵기 때문이다. 이런 이유들로 인하여, 우리는 C 레벨에서 IR 코드변환 무결점 여부를 체크하기 위한 기법들에 관한 연구를 진행하여 왔다. 우리는 MeCC(Memory Comparison-based Clone) 탐색기를 기반으로 하여, 최적화하기 전 IR코드와 최적화 한 후의 IR코드를 각각 C코드로 다시 변환한 뒤, 이 두 개의 C코드를 MeCC의 입력으로 주고, 결과의 일치 여부를 확인하는 방법을 사용한다. 하지만 MeCC가 완벽한 결과를 알려주지 않기 때문에, 우리는 각 IR 최적화 기법마다의 특징에 대한 정보를 사전에 처리해서 그 결과의 정확도를 높였다. 이 논문에서는 dead code elimination, instruction scheduling 및 common sub-expression elimination 등 최적화 기법들을 이용한 변환 코드들을 예시로 실험하여 최종적으로 MeCC에서의 C 레벨 코드의 정확한 에러 체크 동작여부를 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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