Recently, the demand for alpha imaging detectors for quantifying the distributions of alpha particles has increased in various fields. This study aims to reconstruct a high-resolution image from an alpha imaging detector by applying a super-spatial resolution method combined with the maximum-likelihood expectation maximization (MLEM) algorithm. To perform the super-spatial resolution method, several images are acquired while slightly moving the detector to predefined positions. Then, a forward model for imaging is established by the system matrix containing the mechanical shifts, subsampling, and measured point-spread function of the imaging system. Using the measured images and system matrix, the MLEM algorithm is implemented, which converges towards a high-resolution image. We evaluated the performance of the proposed method through the Monte Carlo simulations and phantom experiments. The results showed that the super-spatial resolution method was successfully applied to the alpha imaging detector. The spatial resolution of the resultant image was improved by approximately 12% using four images. Overall, the study's outcomes demonstrate the feasibility of the super-spatial resolution method for the alpha imaging detector. Possible applications of the proposed method include high-resolution imaging for alpha particles of in vitro sliced tissue and pre-clinical biologic assessments for targeted alpha therapy.
In this study, in order to estimate high resolution precipitation with monthly time scales, Parameter-elevation Regressions on Independent Slopes Model (PRISM) was modified and configured for Korean precipitation based on elevation, distance, topographic facet, and coastal proximity. Applying this statistical downscaling model to Korean precipitation for 5 years from 2001 to 2005, we have compiled monthly grid data with a horizontal resolution of 5-km and evaluated the model using bias, root mean square error (RMSE), and correlation coefficient between the observed and the estimated. Results show that bias, RMSE, and correlation coefficient of the estimated value have a range from 0.2% to 1.0%, 19.6% (June) to 43.9% (January), and 0.73 to 0.84, respectively, indicating that the modified Korean PRISM (K-PRISM) is reasonably worked by weighting factors, i.e., topographic effect and rain shadow effect.
Crack detection plays an important role in the maintenance and protection of steel box girder of bridges. However, since the cracks only occupy an extremely small region of the high-resolution images captured from actual conditions, the existing methods cannot deal with this kind of image effectively. To solve this problem, this paper proposed a novel three-stage method based on deep learning technology and morphology operations. The training set and test set used in this paper are composed of 360 images (4928 × 3264 pixels) in steel girder box. The first stage of the proposed model converted high-resolution images into sub-images by using patch-based method and located the region of cracks by CBAM ResNet-50 model. The Recall reaches 0.95 on the test set. The second stage of our method uses the Attention U-Net model to get the accurate geometric edges of cracks based on results in the first stage. The IoU of the segmentation model implemented in this stage attains 0.48. In the third stage of the model, we remove the wrong-predicted isolated points in the predicted results through dilate operation and outlier elimination algorithm. The IoU of test set ascends to 0.70 after this stage. Ablation experiments are conducted to optimize the parameters and further promote the accuracy of the proposed method. The result shows that: (1) the best patch size of sub-images is 1024 × 1024. (2) the CBAM ResNet-50 and the Attention U-Net achieved the best results in the first and the second stage, respectively. (3) Pre-training the model of the first two stages can improve the IoU by 2.9%. In general, our method is of great significance for crack detection.
현재 SPECT 영상에서 가장 많이 활용되는 콜리메이터는 저에너지 고해상도(low energy high resolution : LEHR) 콜리메이터이다. LEHR은 해상도에서 이점을 가지고 있으나 작은 구멍크기와 높은 차단막으로 인하여 높은 민감도 획득에 어려움이 있다. SPECT의 생산성 향상을 위해서는 LEHR보다 높은 민감도를 획득할 수 있는 콜리메이터를 사용하여 단위시간당 획득 카운트의 양을 늘림으로써 민감도를 향상시킬 필요가 있다. 본 연구에서는 LEHR보다 넓은 구멍을 가진 콜리메이터를 사용할 경우 고민감도 획득과 함께 발생하는 해상도 저하 문제를 해결하기 위한 시스템 모델을 개발하여 이를 반복적 영상재구성에 적용함으로써 저하된 해상도를 개선하는 데 그 목적이 있다. 방법으로는 시스템 모델에서 흔히 사용되는 평행빔 기반의 검출 확률계산 방식 대신 고민감도 콜리메이터 사용 시에 발생하는 퍼짐현상을 팬빔으로 모델링 하였다. 또한 검출확률에 대한 가중치를 거리에 대한 함수로 정의하여 팬빔모델에 적용함으로써 정확성을 향상시켰다. 시뮬레이션으로 생성된 사이노그램에 적용한 결과 본 연구에서 제안된 모델이 평행빔 모델에 비해 동일 카운트에서 유사한 해상도를 달성하면서 촬영시간을 단축시킬 수 있었으며, 동일 촬영시간에서는 해상도를 향상시킴을 알 수 있었다. 본 연구의 결과는 현재 부각되고 있는 반도체 기반 픽셀방식 검출기를 위한 픽셀형 콜리메이터의 해상도 향상에도 효과적으로 적용될 수 있다.
지형 효과가 포함된 태양복사 모델(GWNU)을 이용한 한반도의 태양광 자원지도를 개발하였다. 태양복사 모델의 입력 자료는 위성 관측 자료(MODIS, OMI, MTSAT-1R)와 수치 모델(RDAPS) 자료를 사용하였으며 특히 고해상도 지형 자료를 이용하여 지형 효과에 따른 한반도의 지표면 태양광 변화를 계산하였다. 계산 결과를 월 및 연 누적하여 분석하였을 때 여름철은 태양 고도각이 높아 지형 효과에 영향이 10% 이하로 적은 반면 겨울철은 20% 이상의 큰 차이가 나타났다. 또한 4 km 해상도의 지표면 태양광의 경우보다 1 km 해상도의 경우 지형 효과 포함에 따른 태양광 차이가 약 2배 정도 크게 나타났다. 즉 지표면에 도달하는 태양광을 정확히 모델링하기 위해서는 입력 자료뿐만 아니라 정확하고 고해상도의 지형 자료가 필연적이며 지형효과는 더욱 뚜렷이 나타나 실제와 유사할 것이다.
LiDAR는 자율 주행뿐만 아니라 다양한 산업 현장에 적용되어 대상의 크기와 거리를 측정하는 데 사용되고 있다. 이에 더하여 이 센서는 반사된 빛의 양을 바탕으로 반사 강도 영상 또한 제공한다. 이는 측정 대상의 형상에 대한 정보를 제공하여 센서 데이터 처리에 긍정적인 효과를 일으킨다. LiDAR는 고해상도가 될수록 높은 성능을 보장하지만 이는 센서 비용의 증가를 야기하는데, 이 점은 반사 강도 영상에도 해당된다. 높은 해상도의 반사 강도 영상을 취득하기 위해서는 고가의 장비 사용이 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 저해상도의 반사 강도 영상을 고해상도의 영상으로 개선하는 인공지능을 개발하였다. 이를 위해서 본 연구에서는 최적의 초해상화 신경망 모델을 위한 파라미터 분석을 수행하였다. 또한, 초해상화 알고리즘을 2,500여 장의 반사 강도 영상에 적용하여 훈련과 검증을 하였다. 결과적으로 반사 강도 영상의 해상도를 향상시켰다. 바라건대 본 연구의 결과가 향후 자율 주행 분야에 적용되어 주행환경 인식과 장애물 탐지 성능 향상에 기여할 수 있기를 기대하는 바이다.
본 연구는 레이더 강우와 분포형 수문모형의 공간해상도가 매개변수 추정 및 강우-유출 모의에 미치는 영향을 분석하였다. 레이더 강우는 비슬산 S밴드 이중편파 강우레이더에서 2012년 관측된 강우사상을 대상으로, R-KDP, R-Z, R-ZDR의 관계식에 의해 추정된 레이더 강우를 지상관측 강우와 비교하였다. 세 가지 강우 추정식에 의한 레이더 강우를 지상 관측 강우와 비교 시 유역 평균에 대해서는 모두 높은 일치도를 보였으며, 이는 지상 관측 강우에 대한 레이더 강우 보정의 영향으로 판단되었다. 그 중에서도 R-KDP에 의한 추정 강우가 비교적 높은 정확도를 보였으며, 이를 강우-유출 모형의 입력자료로 적용하였다. 강우-유출 모형으로는 GRM (grid based rainfall-runoff model) 모형을 이용하여, 낙동강 수계 금호강 유역을 대상으로, 200m, 500m, 1000m의 공간해상도로 입력자료를 구축하였다. 또한, 범용 매개변수 최적화 모형인 PEST(model independent parameter estimation tool)로 초기 포화도, 지표면 조도계수 및 토양 투수계수의 보정계수를 각 공간해상도 및 호우사상 별로 추정하였다. 매개변수 추정 결과, 200m 공간해상도 모형에서는 비교대상 강우사상에 대해 지표면 조도계수와 토양 투수계수 관련 보정계수가 비교적 안정적으로 추정되었으나, 500m, 1000m 공간해상도 모형에서는 강우사상에 따라 매개변수의 최적 추정 값의 변동이 확인되었다. 초기 포화도는 강우사상 별, 공간해상도 별로 일정한 경향을 보이지 않았다. 또한, 200m와 1000m 공간해상도에 대해 최적화된 매개변수를 다른 공간해상도에 적용한 결과, 1000m 공간해상도에 대해 보정된 매개변수를 200m 공간해상도 모형에 적용하면 첨두 홍수량이 증가하는 경향이 있었다.
The prediction of wind field is very important fact in the radioactive and chemical warfare. In spite of advanced numerical weather prediction modelling and computing technology, the high resolution prediction of wind field is limited by the very high integration costs. In this study we coupled the mesoscale numerical model and microscale diagnostic numerical model with minimized integration costs. This coupled model has not only the ability of prediction of high resolution wind field including complex building but also microscale pollutant diffusion fields. For military operation this system can help making a practical and cost-effective decision in a battle field.
Traditional photogrammetry and satellite image rectification technique have been developed based on control-points for many decades. These techniques are driven from linked points in image space and the corresponding points in the object space in rigorous colinearity or coplanarity conditions. Recently, digital imagery facilitates the opportunity to use features as well as points for images rectification. These implementations were mainly based on rigorous models that incorporated geometric constraints into the bundle adjustment and could not be applied to the new high-resolution satellite imagery (HRSI) due to the absence of sensor calibration and satellite orbit information. This research is an attempt to establish a new Line Based Transformation Model (LBTM), which is based on linear features only or linear features with a number of ground control points instead of the traditional models that only use Ground Control Points (GCPs) for satellite imagery rectification. The new model does not require any further information about the sensor model or satellite ephemeris data. Synthetic as well as real data have been demonestrated to check the validity and fidelity of the new approach and the results showed that the LBTM can be used efficiently for rectifying HRSI.
Kim, HyeongHan;Martinez-Paredes, Mariela;Sohn, Bong Won
천문학회보
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제44권2호
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pp.73.3-73.3
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2019
The AGN unification model suggested the presence of obscuring material, a dusty torus, to explain the various types of AGN. IR SED model fitting is a crucial tool to probe the structure and properties of the dusty torus. We use a sample of 16 local quasi-stellar objects in Martinez-Paredes et al. (2017) with obtained NIR and MIR high-angular resolution (~0.3") imaging data from EMIR, CIRCE and CanariCam on the 10.4-m Gran Telescopio CANARIAS (GTC) while 4 objects have NIR high-angular resolution photometry from NICMOS/HST from the literature. The unresolved NIR emission from the NIR image analysis and low-resolution Spitzer/IRS spectra are used to construct NIR-MIR SEDs covering a larger spectral range. We investigate the sensitivity of the geometrical (e.g. viewing angle) and physical parameters (e.g. optical depth) of the clumpy dusty torus model of Nenkova et al. and the clumpy disk+outflow model of Hoenig et al. We aim to investigate the minimal dataset needed to well constrain the parameters of the models and derive the properties of the dusty torus. These results will allow us to plan future observations for a larger sample of high luminosity AGNs with the James Webb Space Telescope and the Giant Magellan Telescope.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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