Chanrok Park;Jae-Young Kim;Chang-Hyeon An;Youngjin Lee
Nuclear Engineering and Technology
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제55권1호
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pp.222-228
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2023
This study aimed to analyze the applicability of the improved median filter in positron emission tomography (PET)/magnetic resonance (MR) fusion images based on parallel imaging using generalized autocalibrating partially parallel acquisition (GRAPPA). In this study, a PET/MR fusion imaging system based on a 3.0T magnetic field and 18F radioisotope were used. An improved median filter that can set a mask of the median value more efficiently than before was modeled and applied to the acquired image. As quantitative evaluation parameters of the noise level, the contrast to noise ratio (CNR) and coefficient of variation (COV) were calculated. Additionally, no-reference-based evaluation parameters were used to analyze the overall image quality. We confirmed that the CNR and COV values of the PET/MR fusion images to which the improved median filter was applied improved by approximately 3.32 and 2.19 times on average, respectively, compared to the noisy image. In addition, the no-reference-based evaluation results showed a similar trend for the noise-level results. In conclusion, we demonstrated that it can be supplemented by using an improved median filter, which suggests the problem of image quality degradation of PET/MR fusion images that shortens scan time using GRAPPA.
The importance of the classical theme of how the Top-of-Atmosphere (TOA) and Top-of-Canopy (TOC) reflectance of high-resolution satellite images match the actual atmospheric reflectance and surface reflectance has been emphasized. Based on the Radiometric Calibration Network (RadCalNet) BTCN and BSCN data, this study compared the accuracy of TOA and TOC reflectance products of the currently available optical satellites, including KOMPSAT-3, WorldView-2, and Pléiades-1A image sets calculated using the absolute atmospheric correction function of the Orfeo Toolbox (OTB) tool. The comparison experiment used data in 2018 and 2019, and the Landsat-8 image sets from the same period were applied together. The experiment results showed that the product of TOA and TOC reflectance obtained from the three sets of images were highly consistent with RadCalNet data. It implies that any imagery may be applied when high-resolution reflectance products are required for a certain application. Meanwhile, the processed results of the OTB tool and those by the Apparent Reflection method of another tool for WorldView-2 images were nearly identical. However, in some cases, the reflectance products of Landsat-8 images provided by USGS sometimes showed relatively low consistency than those computed by the OTB tool, with the reference of RadCalNet BTCN and BSCN data. Continuous experiments on active vegetation areas in addition to the RadCalNet sites are necessary to obtain generalized results.
최근 급속히 발전하고 있는 소프트웨어 엔지니어링, 특히 객체 지향 설계 개념은 위성 컴포넌트의 시뮬레이션 모델을 신뢰성과 재사용성의 측면에서의 발전이 가능하게 하였다. 이 논문은 시뮬레이션 서비스와 일반화된 모델 설계 방법에 기초한 유용한 위성 시뮬레이터 구조를 제안한다. 제안된 기법의 유용성은 .NET/C# 환경에서의 프로토타이핑을 통해 검증되었다.
This paper is focused on the formulation of explicit closed-form functions describing the performance measures of the general flexible manufacturing system (FMS)according to the strategy of material handling system(MHS). the performance measures such as the production rate, the production lead-time and the utilization rate of the general FMS are expressed, respectively, as the explicit closed-form functions of the part processing time, the service rate of the material handling system (MHS) and the number of machine tools in the FMS. For this, the gensral FMS is presented as a generalized stochastic Petri net model, then, the moment generating function (MGF) based approach is applied to obtain the steady-state probabity formulation. Based on the steady-state formulation, the explicit closed-form functions for performance measures of the probability FMS can be obtained. Finally, the analytical results are compared with the Petri net simulation results to verify the validity of the suggested method. The paper is of significance in the sense that it provides a comprehensive formula for performance measures of the FMS even to the industry engineers and academic reademic resuarchers who have no background on Markov chain analysis method or Petrinet modeling
This paper presents the design of a placement sysyem integrated in PCB design system. to get an optimal component positioning from part and net list. Unplaced components are placed in initial process using modified cluster development algorithm and are swapped in improvement process using the GFDR(Generalized Force Directed Relaxation) algorithm. The result is optimized in post process by component rotating or pin/gate swapping. Experimental results shwo that the placement system produces manufacturable layouts which are optimal in terms of total routing length.
페트리 네트(Petri Nets)는 이산 사건 시스템을 모델링할 수 있는 그래픽하고, 수학적인 도구이다. 본 연구는 유연제조 시스템을 확률적인 페트리 네트(Stochastic Petri Nets)중의 하나인 임베디드 마코프 체인(Embeded Markov Chain)에 도입하고, 임베디드 마코프 체인의 방법 중에 하나인 일반화된 확률적 페트리 네트(Generalized Stochastic Perti Nets)에 적용시켰다. 그리고 결과치의 정확성을 알아내기 위하여, 페트리 네트 시뮬레이션과 아레나를 사용하여 실행하였다.
최근 항공기, 잠수함, 로봇 등 고도의 신뢰성이 요구되는 군사무기체계 분야에 상용 필드버스의 적용이 활발히 이루어지고 있다. 잠수함 전투체계 역시 대표적인 군사용 전자 장비로서 다양한 컴퓨터와 센서 및 액추에이터들이 실시간 네트워크로 연결되어 있다. 잠수함의 작전수행능력 및 생존성과 직결되는 전투체계용 네트워크는 매우 높은 수준의 신뢰성을 만족해야 된다. 그 결과 잠수함 전투체계의 구성장비들을 제어하기 위한 필드버스로써 표준 CAN(Controller Area Network)을 기반으로 채널과 제어기를 이중화한 이중채널 CAN 버스가 주로 이용되고 있다. 본 논문에서는 Petri Net을 이용하여 이중채널 CAN 버스의 신뢰도 분석 모델을 제시한다. 기존연구에서는 네트워크를 통한 정보전송 성능 분석에 주안점이 주어졌으나, 본 논문에서는 CAN의 다양한 물리적 고장 유형을 반영하여 GSPN(Generalized Stochastic Petri Nets) 모델을 제안한다. 제안된 모델을 기반으로 고장율과 고장복구율을 변경하면서 각 고장 유형이 이중채널 CAN 버스의 신뢰도에 미치는 영향을 분석한다.
RAM 기반 신경망은 빠른 처리 속도와 하드웨어 구현의 용이성 등의 장점을 가지고 있지만 반면에 메모리의 포화 문제, 반복학습, 일반화 패턴 추출의 어려움 등의 단점도 가지고 있다. 이런 단점을 극복하기 위해 누적 다중 판별자를 가지는 3차원 뉴로 시스템(3DNS) 등이 제안되었지만 메모리 포화 문제는 해결하지는 못하였다. 본 논문에서는 메모리 포화 문제를 해결하기 위하여 적응적 가중치를 가지는 AWN (Adaptive Weight Neuron)을 사용한 적응적 가중치 누적 신경망(AWCNN)을 제안한다. 제안된 모델은 AWN으로 3DNS을 개선하여 인식률과 메모리 포화 문제 해결을 향상하였다. 제안된 시스템의 평가는 전처리 과정 없이 NIST의 MNIST에서 제공하는 자료를 이용하여 실험하였다. AWCNN은 3DNS보다 1.5%이상의 향상된 인식률을 보였고 일반화 패턴을 이용한 인식에서는 모든 입력 패턴의 교육된 것과 비슷한 성능을 얻었다.
With Building Information Modeling(BIM) becoming the de facto standard for data sharing in the AEC industry, additional needs have increased to ensure the data integrity of BIM models themselves. Although the Industry Foundation Classes provide an open and neutral data format, its generalized schema leaves it open to data loss and misclassifications This research applied deep learning to automatically classify BIM elements and thus check the integrity of BIM-to-IFC mappings. Multi-view CNN(MVCC) and PointNet, which are two deep learning models customized to learn and classify in 3 dimensional non-euclidean spaces, were used. The analysis was restricted to classifying subtypes of architectural walls. MVCNN resulted in the highest performance, with ACC and F1 score of 0.95 and 0.94. MVCNN unitizes images from multiple perspectives of an element, and was thus able to learn the nuanced differences of wall subtypes. PointNet, on the other hand, lost many of the detailed features as it uses a sample of the point clouds and perceived only the 'skeleton' of the given walls.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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