Lee CI;Kim HN;Oh TY;Hwang DS;Park NS;Kye CS;Kim YS
The Journal of Korean Society for Radiation Therapy
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v.11
no.1
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pp.53-59
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1999
The aim of this study is to improve the accuracy of field placement and junction between adjacent fields and block shielding through the use of a computed tomography(CT) simulator and virtual simulation. The information was acquired by assessment of Alderson Rando phantom image using CT simulator (I.Q. Xtra - Picker), determination of each field by virtual fluoroscopy of voxel IQ workstation AcQsim and colored critical structures that were obtained by contouring in virtual simulation. And also using a coronal, sagittal and axial view can determine the field and adjacent field gap correctly without calculation during the procedure. With the treatment planning by using the Helax TMS 4.0, the dose in the junction among the adjacent fields and the spinal cord and cribriform plate of the critical structure was evaluated by the dose volume histogram. The pilot image of coronal and sagittal view took about 2minutes and 26minutes to get 100 images. Image translation to the virtual simulation workstation took about 6minutes. Contouring a critical structure such as cribriform plate, spinal cord using a virtual fluoroscopy were eligible to determine a correct field and shielding. The process took about 20 minutes. As the result of the Helax planning, the dose distribution in adjacent field junction was ideal, and the dose level shows almost 100 percentage in the dose volume histogram of the spinal cord and cribriform plate CT simulation can get a correct therapy area due to enhancement of critical structures such as spinal cord and cribriform plate. In addition, using a Spiral CT scanner can be saved a lot of time to plan a simulation therefore this function can reduce difficulties to keep the patient position without any movements to the patient, physician and radiotherapy technician.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.16
no.3
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pp.130-137
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2023
Smart farms, which have been receiving attention as a solution to recent rural problems, refer to technologies that optimize the growing environment of crops and increase the productivity and quality of crops through efficient management. If the relationships between environmental data in smart farms are analyzed, additional productivity enhancement and crop management will be possible. In this paper, we propose a method for acquiring and analyzing nine environmental data, including temperature, humidity, CO2, soil temperature, soil moisture, insolation, soil EC, EC, and pH. Data acquisition is done through RS-485 communication between the main board and the sensor board and stored in the database after acquisition. The stored data is downloaded in Excel sheet format and analyzed through histograms, data charts, and correlation heatmaps. First, we analyze the distribution of total, day, and night data through histogram analysis, and identifiy the average, median, minimum, and maximum values by month through data chart analysis separating day and night to see how the data changes by month. Finally, we analyze the correlation of the data through a correlation heatmap analysis separating day and night. The results show a very strong positive correlation between temperature and soil temperature and soil EC and EC during the day, and a very strong positive correlation between temperature and soil temperature and soil EC and EC at night, and a strong negative correlation between temperature and soil EC.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.12
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pp.2527-2533
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2011
In this paper we propose a new pre-processing algorithm applied to multi-view video coding using color compensation algorithm based on image features. Multi-view images have a difference between neighboring frames according to illumination and different camera characteristics. To compensate this color difference, first we model the characteristics of cameras based on frame's feature from each camera and then correct the color difference. To extract corresponding features from each frame, we use Harris corner detection algorithm and characteristic coefficients used in the model is estimated by using Gauss-Newton algorithm. In this algorithm, we compensate RGB components of target images, separately from the reference image. The experimental results with many test images show that the proposed algorithm peformed better than the histogram based algorithm as much as 14 % of bit reduction and 0.5 dB ~ 0.8dB of PSNR enhancement.
Homomorphic filtering improves image by enhancing high components and reducing low components in the Sequency domain based on FFT, as one of useful digital image processing techniques. In this study, the application program f3r homomorphic filtering was developed. Using this program, satellite imageries and geophysical image such as magnetic image data were processed and their results were analyzed. In case of applying to other techniques suck as histogram equalization and kernel-based masking f3r the same purpose. they often cause the slight distortion of boundary or overall change of brightness values on the whole image. Whereas. homomorphic filtering has ability to enhance selectively detailed components in a target image. Therefore. this technique can be effectively used for extraction or separation of complex types of characteristics contained in the satellite imagery. In addition, this technique would be applicable to investigate anomalous zone in various geophysical image data.
Kim, Jung-Soon;Jo, Mi-Sun;Mun, Kwan-Ho;Ha, Kang-Lyeol;Jun, Byung-Doo;Kim, Moo-Joon
The Journal of the Acoustical Society of Korea
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v.26
no.8
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pp.409-414
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2007
In spite of many studies of the acoustic field visualization by using sonoluminescence phenomena, the visualization method has not been used widely because it needs high acoustic intensity to get the luminescence intensity enough to observe. Recently, the digital camera with high resolution and big memory makes it possible to get the digital image data even though the brightness of the image is too weak to observe with naked eyes. In this study we investigated the variation of sonoluminescence intensity with the acoustic intensity from an ultrasonic transducer. From this result, the inverse function, which makes the tendency of the variation to linear, was obtained. Using the order of the inverse function, we can expect a matching function. Applying the matching function to digital image data, the distribution of the histogram could be controlled appropriately and the image from relatively weak acoustic intensity could be enhanced by the method.
Along with economic growth and industrial development, there is an increasing demand for various electronic components and device production of semiconductor, SMT component, and electrical battery products. However, these products may contain foreign substances coming from manufacturing process such as iron, aluminum, plastic and so on, which could lead to serious problems or malfunctioning of the product, and fire on the electric vehicle. To solve these problems, it is necessary to determine whether there are foreign materials inside the product, and may tests have been done by means of non-destructive testing methodology such as ultrasound ot X-ray. Nevertheless, there are technical challenges and limitation in acquiring X-ray images and determining the presence of foreign materials. In particular Small-sized or low-density foreign materials may not be visible even when X-ray equipment is used, and noise can also make it difficult to detect foreign objects. Moreover, in order to meet the manufacturing speed requirement, the x-ray acquisition time should be reduced, which can result in the very low signal- to-noise ratio(SNR) lowering the foreign material detection accuracy. Therefore, in this paper, we propose a five-step approach to overcome the limitations of low resolution, which make it challenging to detect foreign substances. Firstly, global contrast of X-ray images are increased through histogram stretching methodology. Second, to strengthen the high frequency signal and local contrast, we applied local contrast enhancement technique. Third, to improve the edge clearness, Unsharp masking is applied to enhance edges, making objects more visible. Forth, the super-resolution method of the Residual Dense Block (RDB) is used for noise reduction and image enhancement. Last, the Yolov5 algorithm is employed to train and detect foreign objects after learning. Using the proposed method in this study, experimental results show an improvement of more than 10% in performance metrics such as precision compared to low-density images.
We studied the magnetotransport properties of tunnel junctions with AlO and AlN barriers fabricated using microwave-excited plasma. The plasma nitridation process provided wider controllability than the plasma oxidization for the formation of MTJs with ultra-thin insulating layer, because of the slow nitriding rate of metal Al layers, comparing with the oxidizing rate of them. High tunnel magnetoresistance (TMR) ratios of 49 and 44% with respective resistance-area product $(R{\times}A) of 3 {\times} 10^4 and 6 {\times} 10^3 {\Omega}{\mu}m^2$ were obtained in the Co-Fe/Al-N/Co-Fe MTJs. We conclude that AlN is a hopeful barrier material to realize MTJs with high TMR ratio and low $R{\times}A$ for high performance MRAM cells. In addition, in order to clarify the annealing temperature dependence of TMR, the local transport properties were measured for Ta $50{\AA} /Cu 200 {\AA}/Ta 50 {\AA}/Ni_{76}Fe_{24} 20 {\AA}/Cu 50 {\AA}/Mn_{75}Ir_{25} 100 {\AA}/Co_{71}Fe_{29} 40 {\AA}/Al-O$ junction with $d_{Al}= 8 {\AA} and P_{O2}{\times}t_{0X}/ = 8.4 {\times} 10^4$ at various temperatures. The current histogram statistically calculated from the electrical current image was well in accord with the fitting result considering the Gaussian distribution and Fowler-Nordheim equation. After annealing at $340^{\circ}C$, where the TMR ratio of the corresponding MTJ had the maximum value of 44%, the average barrier height increased to 1.12 eV and its standard deviation decreased to 0.1 eV. The increase of TMR ratio after annealing could be well explained by the enhancement of the average barrier height and the reduction of its fluctuation.
Kim, Keun-Ho;Do, Jun-Hyeong;Ryu, Hyun-Hee;Kim, Jong-Yeol
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.45
no.6
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pp.123-131
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2008
In Oriental medicine, the status of a tongue is the important indicator to diagnose the condition of one's health like the physiological and the clinicopathological changes of internal organs in a body. A tongue diagnosis is not only convenient but also non-invasive, and therefore widely used in Oriental medicine. However, the tongue diagnosis is affected by examination circumstances like a light source, patient's posture, and doctor's condition a lot. To develop an automatic tongue diagnosis system for an objective and standardized diagnosis, segmenting a tongue region from a facial image captured and classifying tongue coating are inevitable but difficult since the colors of a tongue, lips, and skin in a mouth are similar. The proposed method includes preprocessing, over-segmenting, detecting the edge with a local minimum over a shading area from the structure of a tongue, correcting local minima or detecting the edge with the greatest color difference, selecting one edge to correspond to a tongue shape, and smoothing edges, where preprocessing consists of down-sampling to reduce computation time, histogram equalization, and edge enhancement, which produces the region of a segmented tongue. Finally, the systematic procedure separated only a tongue region from a face image with a tongue, which was obtained from a digital tongue diagnosis system. Oriental medical doctors' evaluation for the results illustrated that the segmented region excluding a non-tongue region provides important information for the accurate diagnosis. The proposed method can be used for an objective and standardized diagnosis and for an u-Healthcare system.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.27
no.5
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pp.426-431
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2007
When a high-energy ultrasound propagates through a solid body that contains a crack or a delamination, the two faces of the defect do not ordinarily vibrate in unison, and dissipative phenomena such as friction, rubbing and clapping between the faces will convert some of the vibrational energy to heat. By combining this heating effect with infrared imaging, one can detect a subsurface defect in material in real time. In this paper a realtime detection of the brazing defect of thin Inconel plates using the UIR (ultrasonic infrared imaging) technology is described. A low frequency (23 kHz) ultrasonic transducer was used to infuse the welded Inconel plates with a short pulse of sound for 280 ms. The ultrasonic source has a maximum power of 2 kW. The surface temperature of the area under inspection is imaged by an infrared camera that is coupled to a fast frame grabber in a computer. The hot spots, which are a small area around the bound between the two faces of the Inconel plates near the defective brazing point and heated up highly, are observed. And the weak thermal signal is observed at the defect position of brazed plate also. Using the image processing technology such as background subtraction average and image enhancement using histogram equalization, the position of defective brazing regions in the thin Inconel plates can be located certainly.
Recently, a great interest of bio-technology(BT) is concentrated and the image analysis technique for electrophoresis gels is highly requested to analyze genetic information or to look for some new bio-activation materials. For this purpose, the location and quantity of each band in a lane should be measured. In most of existing techniques, the approach of peak searching in a profile of a lane is used. But this peak is improper as the representative of a band, because its location does not correspond to that of the brightest pixel or the center of gravity. Also, it is improper to measure band quantity in most of these approaches because various enhancement processes are commonly applied to original images to extract peaks easily. In this paper, we adopt an approach to measure accumulated brightness as a band quantity in each band region, which Is extracted by not using any process of changing relative brightness, and the gravity center of the region is calculated as a band location. Actually, we first extract lanes with an entropy-based threshold calculated on a gel-image histogram. And then, three other methods are proposed and applied to extract bands. In the MER method, peaks and valleys are searched on a vertical search line by which each lane is bisected. And the minimum enclosing rectangle of each band is set between successive two valleys. On the other hand, in the RG-1 method, each band is extracted by using region growing with a peak as a seed, separating overlapped neighbor bands. In the RG-2 method, peaks and valleys are searched on two vertical lines by which each lane is trisected, and the left and right peaks nay be paired up if they seem to belong to the same band, and then each band region is grown up with a peak or both peaks if exist. To compare above three methods, we have measured the location and amount of bands. As a result, the average errors in band location of MER, RG-1, and RG-2 were 6%, 3%, and 1%, respectively, when the lane length is normalized to a unit value. And the average errors in band amount were 8%, 5%, and 2%, respectively, when the sum of band amount is normalized to a unit value. In conclusion, RG-2 was shown to be more reliable in the accuracy of measuring the location and amount of bands.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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