The ground roll is the most common coherent noise in land seismic data and has an amplitude much larger than the reflection event we usually want to obtain. Therefore, ground roll suppression is a crucial step in seismic data processing. Several techniques, such as f-k filtering and curvelet transform, have been developed to suppress the ground roll. However, the existing methods still require improvements in suppression performance and efficiency. Various studies on the suppression of ground roll in seismic data have recently been conducted using deep learning methods developed for image processing. In this paper, we introduce three models (DnCNN (De-noiseCNN), pix2pix, and CycleGAN), based on convolutional neural network (CNN) or conditional generative adversarial network (cGAN), for ground roll suppression and explain them in detail through numerical examples. Common shot gathers from the same field were divided into training and test datasets to compare the algorithms. We trained the models using the training data and evaluated their performances using the test data. When training these models with field data, ground roll removed data are required; therefore, the ground roll is suppressed by f-k filtering and used as the ground-truth data. To evaluate the performance of the deep learning models and compare the training results, we utilized quantitative indicators such as the correlation coefficient and structural similarity index measure (SSIM) based on the similarity to the ground-truth data. The DnCNN model exhibited the best performance, and we confirmed that other models could also be applied to suppress the ground roll.
A structural analysis of dickite prepared by dry grinding with different grinding time has been made by X-ray diffraction. The $SiO_4$ tetrahedra are found to remain unchanged in the ground dickite samples by analysing the radial distribution function(RDF). On the other hand, with an increase of the grinding time a change in oxygen coordination number around aluminum has been quantitatively confirmed. This variation may be attributed to the change of hydroxyl induced by the prolonged grinding.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.16
no.4
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pp.514-522
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2013
In this paper, we present signal processing procedure and carry out performance analysis of FMCW(Frequency Modulation Continuous Wave) radar for Autonomous Unmanned Vehicle(AUV). In order to detect range profile and velocity of the unknown target, we must implement two step FFT(Fast Fourier Transform) procedure. And the DBF(Digital Beam Forming) algorithm has to be performed to obtain the angle information of the unknown target. To verify the performance of manufactured autonomous unmanned ground vehicle FMCW radar, we use the data of the real corner reflecter target.
The GMS geometric correction method with highspeed and high accuracy is needed. In this paper, a selection method of residual errors for the GMS geometric correction using GCPs (ground control points) is described. Namely, it is a technique for limiting the number of residual error acquisition using GCPs in each block to reduce the processing time. As the result, since the processing time was about 7.0 minutes on conventional geometric correction and about 5.6 minutes on the proposed method, it was shown that the processing time of about 1.4 minutes was shortened.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.19
no.3
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pp.41-47
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2011
Processing of the raw LiDAR data requires the high-end processor, because data form is a vector. In contrast, if LiDAR data is converted into a regular grid pattern by filltering, that has advantage of being in a low-cost equipment, because of the simple structure and faster processing speed. Especially, by using grid data classification, such as Quadtree, some of trees and cars are removed, so it has advantage of modeling. Therefore, this study presents the algorithm for automatic extraction of ground points using Quadtree and refion growing method from LiDAR data. In addition, Error analysis was performed based on the 1:5000 digital map of sample area to analyze the classification of ground points. In a result, the ground classification accuracy is over 98%. So it has the advantage of extracting the ground points. In addition, non-ground points, such as cars and tree, are effectively removed as using Quadtree and region growing method.
The concern study, present the results of experimental study on the performance of deep excavation by using image processing technique particle image velocimetry (PIV). The purpose of present study is to check the application of PIV for the successive ground deformation during deep excavation. To meet the objectives of concern study, a series of reduce scale model test box experiments are performed by considering the wall stiffness, ground water table effect and ground relative density. The results are presented in form of contour and vector plots and further based on PIV analysis wall and ground displacement profile are drawn. The results of present study, indicate that, the PIV technique is useful to demonstrate the ground deformation zone during the successive ground excavation as the degree of accuracy in PIV analysis and measured results with LVDT are within 1%. Further the vector and contours plot effectively demonstrate the ground behavior under different conditions and the PIV analysis results fully support the measured results.
This study presents the experimental results on the performance of deep excavation by using image processing technique particle image velocimetry (PIV). The purpose of present study is to be checked the application of PIV for the successive ground deformation during deep excavation. To meet the objectives of concern study, a series of reduce scale model test box experiments were performed by considering the wall stiffness, ground water table effect and ground relative density. The results were presented in form of contours and vector plot and further based on PIV analysis wall and ground displacement profile were drawn. The results of present study, indicate that, the PIV technique is useful to demonstrate the ground deformation zone during the successive ground excavation.
The spectral representation method is a quick and versatile tool for the generation of spatially variable, response-spectrum-compatible simulations to be used in the nonlinear seismic response evaluation of extended structures, such as bridges. However, just as recorded data, these simulated accelerations require processing, but, unlike recorded data, the reasons for their processing are purely numerical. Hence, the criteria for the processing of acceleration simulations need to be tied to the effect of processing on the structural response. This paper presents a framework for processing acceleration simulations that is based on seismological approaches for processing recorded data, but establishes the corner frequency of the high-pass filter by minimizing the effect of processing on the response of the structural system, for the response evaluation of which the ground motions were generated. The proposed two-step criterion selects the filter corner frequency by considering both the dynamic and the pseudo-static response of the systems. First, it ensures that the linear/nonlinear dynamic structural response induced by the processed simulations captures the characteristics of the system's dynamic response caused by the unprocessed simulations, the frequency content of which is fully compatible with the target response spectrum. Second, it examines the adequacy of the selected estimate for the filter corner frequency by evaluating the pseudo-static response of the system subjected to spatially variable excitations. It is noted that the first step of this two-fold criterion suffices for the establishment of the corner frequency for the processing of acceleration time series generated at a single ground-surface location to be used in the seismic response evaluation of, e.g. a building structure. Furthermore, the concept also applies for the processing of acceleration time series generated by means of any approach that does not provide physical considerations for the selection of the corner frequency of the high-pass filter.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.27
no.1
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pp.76-86
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2023
Radars used by air-crafts have two important characteristics; First, they should have a real-time signal processing system finishing signal processing before deadline while getting and processing successive in-phase and quadrature data. Second, they can cover a lot of modes including A2A(Air to Air), A2G(Air to Gound), A2S(Air to Sea), and Ground Map(GM). So the structure of radar signal processing SWs in modern airborne radars are becoming more complicate. Also, the implementation of radar signal processing SW needs to reuse common code blocks between other modes for efficiency or change some of the code blocks into alternative algorithm blocks. These are the reason why the radar signal processing SW framework suggested in this paper is taking advantage of modular programming. This paper proposes an modular framework applicable on the airborne radar signal processing SW maintaining the real-time characteristic using the signal processing procedures for A2G/A2S as examples.
Telemetry system is a system that measures and transmits status information in the aircraft to the ground. The data received from the ground is information for monitoring the state of the aircraft, and can be checked and analyzed in real time through the test program. Data processing test system for telemetry currently in operation is built to transmit data using wired communication and perform test. As smart devices become popular due to the continuous development of information and communication technology, wireless communication networks are becoming important, and technologies for improving performance are steadily being developed. In this paper, we suggests and builds data processing ground test system for telemetry using wireless communication(Wi-Fi) that can be checked through smart devices such as tablets, in order to break away from the existing method and apply future-oriented technology. Finally, the suggested test system performance was proved by testing in various environments by linking test equipment and test program.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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