A polystyrene phantom was developed following the guidance of the International Atomic Energy Association (IAEA) for gamma knife (GK) quality assurance. Its performance was assessed by measuring the absorbed dose rate to water and dose distributions. The phantom was made of polystyrene, which has an electron density (1.0156) similar to that of water. The phantom included one outer phantom and four inner phantoms. Two inner phantoms held PTW T31010 and Exradin A16 ion chambers. One inner phantom held a film in the XY plane of the Leksell coordinate system, and another inner phantom held a film in the YZ or ZX planes. The absorbed dose rate to water and beam profiles of the machine-specific reference (msr) field, namely, the 16 mm collimator field of a GK PerfexionTM or IconTM, were measured at seven GK sites. The measured results were compared to those of an IAEA-recommended solid water (SW) phantom. The radius of the polystyrene phantom was determined to be 7.88 cm by converting the electron density of the plastic, considering a water depth of 8 g/cm2. The absorbed dose rates to water measured in both phantoms differed from the treatment planning program by less than 1.1%. Before msr correction, the PTW T31010 dose rates (PTW Freiberg GmbH, New York, NY, USA) in the polystyrene phantom were 0.70 (0.29)% higher on average than those in the SW phantom. The Exradin A16 (Standard Imaging, Middleton, WI, USA) dose rates were 0.76 (0.32)% higher in the polystyrene phantom. After msr correction factors were applied, there were no statistically significant differences in the A16 dose rates measured in the two phantoms; however, the T31010 dose rates were 0.72 (0.29)% higher in the polystyrene phantom. When the full widths at half maximum and penumbras of the msr field were compared, no significant differences between the two phantoms were observed, except for the penumbra in the Y-axis. However, the difference in the penumbra was smaller than variations among different sites. A polystyrene phantom developed for gamma knife dosimetry showed dosimetric performance comparable to that of a commercial SW phantom. In addition to its cost effectiveness, the polystyrene phantom removes air space around the detector. Additional simulations of the msr correction factors of the polystyrene phantom should be performed.
Purpose: The management of metal-induced field inhomogeneities is one of the major concerns of distortion-free magnetic resonance images near metallic implants. The recently proposed method called "Slice Encoding for Metal Artifact Correction (SEMAC)" is an effective spin echo pulse sequence of magnetic resonance imaging (MRI) near metallic implants. However, as SEMAC uses the noisy resolved data elements, SEMAC images can have a major problem for improving the signal-to-noise ratio (SNR) without compromising the correction of metal artifacts. To address that issue, this paper presents a novel reconstruction technique for providing an improvement of the SNR in SEMAC images without sacrificing the correction of metal artifacts. Materials and Methods: Low-rank approximation in each coil image is first performed to suppress the noise in the slice direction, because the signal is highly correlated between SEMAC-encoded slices. Secondly, SEMAC images are reconstructed by the best linear unbiased estimator (BLUE), also known as Gauss-Markov or weighted least squares. Noise levels and correlation in the receiver channels are considered for the sake of SNR optimization. To this end, since distorted excitation profiles are sparse, $l_1$ minimization performs well in recovering the sparse distorted excitation profiles and the sparse modeling of our approach offers excellent correction of metal-induced distortions. Results: Three images reconstructed using SEMAC, SEMAC with the conventional two-step noise reduction, and the proposed image denoising for metal MRI exploiting sparsity and low rank approximation algorithm were compared. The proposed algorithm outperformed two methods and produced 119% SNR better than SEMAC and 89% SNR better than SEMAC with the conventional two-step noise reduction. Conclusion: We successfully demonstrated that the proposed, novel algorithm for SEMAC, if compared with conventional de-noising methods, substantially improves SNR and reduces artifacts.
최근 이상기후로 인한 집중호우 발생빈도와 이로 인한 국지적인 홍수 피해가 증가하고 있다. 이러한 점에서 홍수피해 예방측면에서 수치예보 정보 활용이 요구되고 있다. 그러나 수치예보모델은 초기 조건 및 지형적 요인으로 인해 시공간적 편의가 존재하며 실시간 예측정보로 활용하기 전에 모형결과에 대한 편의보정이 요구된다. 본 연구에서는 관측지점 기준으로 편의 보정계수를 산정하는 과정에서 모든 관측소간의 상관성을 거리의 함수로 고려하여 미계측지점의 편의 보정계수를 공간적으로 확장할 수 있는 Bayesian Kriging 기반 MFBC 기법을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 방법은 미계측 유역에 대해서도 보정계수를 효과적으로 추정하는 것이 확인되었으며, 비교적 고해상도로 72시간(3일) 정도까지 예측강우 정보를 활용하는 것이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 차폐 조사면의 선량계산에 대해서 논의하였다. 이를 위하여 콜리메이터 조사면 r$_{c}$와 차폐 조사면 r$_{b}$의 함수로서 차폐블록 보정인자 $K_{b}$ 를 측정하였다. 측정결과로부터 두 조사면에 의존하는 $K_{b}$ 를 $A_{r}$ (r$_{b}$와 r$_{c}$의 A/P비)의 함수로서 단순화하였으며 또한 이것과 잘 일치하는 관계식도 제시하였다. 측정결과에 의하면 차폐 조사면에 대한 선량계산에서, 일반적인 경우에 Ar\ulcorner1 이므로 $K_{b}$ 의 보정을 무시할 수 있지만, $A_{r}$ = 0.5와 같은 특수한 경우에는 $K_{b}$ 를 보정하지 않으면 약 3.5%의 오차가 발생할 수 있다 이 결과는 차폐 조사면에서 정확한 선량 즉 MU계산을 위하여 $K_{b}$ 의 보정이 반드시 고려되어야 함을 의미한다.
Lee, Kyu Jong;Lee, Byun-Woo;Kang, Je Yong;Lee, Dong Yun;Jang, Soo Won;Kim, Kwang Soo
Journal of Ginseng Research
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제40권1호
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pp.90-96
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2016
Background: Knowledge on microclimate conditions under artificial shades in a ginseng field would facilitate climate-aware management of ginseng production. Methods: Weather data were measured under the shade and outside the shade at two fields located in Gochang-gun and Jeongeup-si, Korea, in 2011 and 2012 seasons to assess temperature and humidity conditions under the shade. An empirical approach was developed and validated for the estimation of leaf wetness duration (LWD) using weather measurements outside the shade as inputs to the model. Results: Air temperature and relative humidity were similar between under the shade and outside the shade. For example, temperature conditions favorable for ginseng growth, e.g., between $8^{\circ}C$ and $27^{\circ}C$, occurred slightly less frequently in hours during night times under the shade (91%) than outside (92%). Humidity conditions favorable for development of a foliar disease, e.g., relative humidity > 70%, occurred slightly more frequently under the shade (84%) than outside (82%). Effectiveness of correction schemes to an empirical LWD model differed by rainfall conditions for the estimation of LWD under the shade using weather measurements outside the shade as inputs to the model. During dew eligible days, a correction scheme to an empirical LWD model was slightly effective (10%) in reducing estimation errors under the shade. However, another correction approach during rainfall eligible days reduced errors of LWD estimation by 17%. Conclusion: Weather measurements outside the shade and LWD estimates derived from these measurements would be useful as inputs for decision support systems to predict ginseng growth and disease development.
본 논문에서는 서로 다른 광학적 특성을 가지는 3차원 카메라의 내부 변수 값을 자동으로 결정하여 스테레오 영상의 심도를 일치시키는 기술을 제안한다. 3차원 카메라에서 획득한 스테레오 영상에서 물체의 크기가 다르거나 심도의 차이가 큰 경우에 사람의 눈은 시각적 피로감을 느끼게 된다. 획득된 좌, 우 영상에서 물체의 크기가 동일하도록 카메라의 줌(zoom)을 LUT(Look Up Table)을 이용하여 일치시키고 피사체까지의 거리에 따라 전방심도와 후방심도의 범위를 결정한다. 이들을 이용하여 렌즈의 F-값을 결정하고 카메라의 광학 특성값을 자동으로 조절함으로써 스테레오 영상의 심도를 일치시킨다. 주-부 방식의 3차원 카메라와 GUI 소프트웨어를 통한 실험을 통하여 제안한 방법으로 스테레오 영상의 심도를 자동으로 일치시킬 수 있음을 보였다.
고성능 디지털 회로 구현에 매우 많이 사용되는 Xilinx사의 7-Series FPGA(Field Programmable Gate Array)는 configuration memory가 SRAM 기반으로 제작되어 configuration memory에 소프트 에러(soft error)가 발생하는 경우 FPGA는 오동작하게 된다. Xilinx사에서 제공하는 SEM(Soft Error Mitigation) Controller를 이용하면 configuration memory에서 발생하는 소프트 에러의 영향을 줄일 수 있다. SEM Controller는 FPGA의 configuration memory 영역에 추가된 ECC(Error Correction Code)와 CRC(Cyclic Redundancy Code) 기능을 이용하여 configuration memory에 발생한 소프트 에러를 감지하여 필요시 partial reconfiguration 과정을 수행하여 FPGA의 기능을 소프트 에러 발생 이전으로 복구한다. 본 논문에서는 Xilinx사의 7-Series FPGA에서 SEM Controller를 이용하여 configuration memory의 소프트 에러를 검출하고 정정할 때 FPGA의 신뢰도를 가용성(availability) 관점에서 분석한다. 이를 위해 SEM Controller의 소프트 에러 정정 성능에 따른 가용성 함수를 유도하고 그 효과를 검토한다. 연구 결과는 소프트 에러가 발생하는 환경에서 동작하는 SRAM 기반 FPGA의 신뢰성 예측에 사용할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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