The Fast Imaging Solar Spectrograph (FISS) on the Goode Solar Telescope (GST) at Big Bear Solar Observatory is the imaging Echelle spectrograph developed by the Solar Astronomy Group of Seoul National University and the Solar and Space Weather Group of Korea Astronomy and Space Science Institute. The instrument takes spectral data from a region on the Sun in two spectral bands simultaneously. The imaging is done by the organization of intensity data obtained from the fast raster scan of the slit over the field of view. Since the scan repeats many times, the whole set of data can be used to construct the movies of monochromatic intensity at arbitrary wavelengths within the spectral bands, and those of line-of-sight velocity inferred from different spectral lines. So far there are two standard observing configurations: one recording the $H{\alpha}$ line and the Ca II 8542 line simultaneously, and the other recording the Na I D2 line and Fe I 5435 line simultaneously. We have developed the procedures to produce the standard data for each observing configuration. The procedures include the spatial alignment, the correction of spectral shift of instrumental origin, and the lambdameter measurement of the line wavelength. The standard data include the movie of continuum intensity, the movies of intensity and velocity inferred from a chromospheric spectral line, the movies of intensity and velocity inferred from a photospheric line. The processed standard data will be freely available online (fiss.snu.ac.kr) to be used for research and public outreach. Moreover, the IDL procedures will be provided on request as well so that each researcher can adapt the programs for their own research.
In this paper, we propose a method for combining MR image with histopathology image of the prostate using image correction and multi-stage registration. Our method consists of four steps. First, the intensity of prostate bleeding area on T2-weighted MR image is substituted for that on T1-weighted MR image. And two or four tissue sections of the prostate in histopathology image are combined to produce a single prostate image by manual stitching. Second, rigid registration is performed to find the affine transformations that to optimize mutual information between MR and histopathology images. Third, the result of affine registration is deformed by the TPS warping. Finally, aligned images are visualized by the intensity intermixing. Experimental results show that the prostate tumor lesion can be properly located and clearly visualized within MR images for tissue characterization comparison and that the registration error between T2-weighted MR and histopathology image was 0.0815mm.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.45
no.5
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pp.25-34
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2008
By comparing two images, which are captured with the same scene at different time, we can detect a set of outliers, such as occluding objects due to moving vehicles. To reduce the influence from the different intensity properties of the images, an intensity compensation scheme, which is based on the polynomial regression model, is employed. For an accurate detection of outliers alleviating the influence from a set of outliers, a simple technique that reruns the regression is employed. In this paper, an algorithm that iteratively reruns the regression is theoretically analyzed by observing the convergence property of the estimates of the noise variance. Using a correction constant for the estimate of the noise variance is proposed. The correction enables the detection algorithm robust to the choice of thresholds for selecting outliers. Numerical analysis using both synthetic and Teal images are also shown in this paper to show the robust performance of the detection algorithm.
The United States has been known as the world's major producer of crops such as wheat, corn, and soybeans. Therefore, using meteorological long-term forecast data to project reliable crop yields in the United States is important for planning domestic food policies. The current study is part of an effort to improve the seasonal predictability of regional-scale precipitation across the United States for estimating crop production in the country. For the purpose, a dynamic downscaling method using Weather Research and Forecasting (WRF) model is utilized. The WRF simulation covers the crop-growing period (March to October) during 2000-2020. The initial and lateral boundary conditions of WRF are derived from the Pusan National University Coupled General Circulation Model (PNU CGCM), a participant model of Asia-Pacific Economic Cooperation Climate Center (APCC) Long-Term Multi-Model Ensemble Prediction System. For bias correction of downscaled daily precipitation, empirical quantile mapping (EQM) is applied. The downscaled data set without and with correction are called WRF_UC and WRF_C, respectively. In terms of mean precipitation, the EQM effectively reduces the wet biases over most of the United States and improves the spatial correlation coefficient with observation. The daily precipitation of WRF_C shows the better performance in terms of frequency and extreme precipitation intensity compared to WRF_UC. In addition, WRF_C shows a more reasonable performance in predicting drought frequency according to intensity than WRF_UC.
In this paper, two different techniques for mixed-mode type engineering fracture mechanics are investigated to estimate the stress intensity factors by using p-version finite element model. These two techniques are displacement extrapolation with COD and CSD method and J-integral with decomposition method. By decomposing the displacement field obtained from p-version of finite element analysis into symmetric and antisymmetric displacement fields with respect to the crack line, Mode-I and Mode-II stress intensity factors can be determined using aforementioned techniques. The example problems for validating the proposed techniques are centrally and centrally oblique cracked panels under tension. The numerical results associated with the variation of oblique angle and the ratio of crack length and panel width (a /W ratio) are compared with those by theoretical values and empirical solutions in literatures. Very good agreements with the existing solutions are shown.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.30
no.2
s.245
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pp.95-100
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2006
Electrostatic precipitators(EPs) have low pressure drop and high dust collection efficiency and are widely used for industrial dust collectors. The current-voltage characteristics, which are important to maintain high dust collection efficiency, depend on several factor: discharge electrode shape, gas flow property, dust loading etc. In this study, experiments are performed to investigate the current-voltage characteristics of the corona discharge of various electrode geometries and an empirical model is proposed to predict current-voltage characteristics of the corona discharge. The corona onset voltage correction coefficient$(\alpha)$ and the geometry correction coefficient$(k_g)$ are used to the conventional equation for wire-plate type discharge electrode. The corona onset voltages are -6.3kV and almost constant when the numbers of discharge pins are varied from 3 to 9. The length of discharge pins has very sensitive effects on the corona onset voltage. They are increased from -6.3 to -7.8kV when the discharge pin length are 8.5 and 4.5mm, respectively. The empirical model shows good agreement with experimental results and can predict the effects of discharge pin length and number.
Airborne imagery must be precisely orthorectified to be used as geographical information data. GPS/INS (Global Positioning System/Inertial Navigation System) and LIDAR (LIght Detection And Ranging) data were employed to automatically orthorectify airborne images. In this study, 154 frame airborne images and LIDAR vector data were acquired. LIDAR vector data were converted to raster image for employing as reference data. To derive images with constant brightness, flat field correction was applied to the whole images. The airborne images were geometrically corrected by calculating internal orientation and external orientation using GPS/INS data and then orthorectified using LIDAR digital elevation model image. The precision of orthorectified images was validated using 50 ground control points collected in arbitrary selected five images and LIDAR intensity image. In validation results, RMSE (Root Mean Square Error) was 0.365 smaller then two times of pixel spatial resolution at the surface. It is possible that the derived mosaicked airborne image by this automatic orthorectification method is employed as geographical information data.
The main cause of global warming is carbon dioxide generated from the use of fossil fuels, and active research on the reduction of carbon is in progress to slow down the increasing global warming. Wind turbines generate electricity from kinetic energy of wind and are considered as representative for an energy source that helps to reduce carbon emission. Since the kinetic energy of wind is proportional to the cube of the wind speed, the intensity of wind affects wind farm construction validity the most. Therefore, to organize a wind farm, validity analysis should be conducted first through measurement of the wind resources. To facilitate the approval and permission and reduce installation cost, measuring sensors should be installed at locations below the actual wind turbine hub. Wind conditions change in shape with air density, and air density is most affected by the variable sterrain and surface type. So the magnitude of wind speed depends on the ground altitude. If wind conditions are measured at a location below the wind turbine hub, the wind speed has to be extrapolated to the hub height. This correction of wind speed according to height is done with the Deacon equation used in the statistical analysis of previously observed data. In this study, the optimal Deacon equation parameter was obtained through the analysis of the correction of the wind speed error with the Deacon equation based on the characteristics of terrain.
Background: We are developing a small size dosimeter for dose estimation in particle therapies. The developed dosimeter is an optical fiber based dosimeter mounting an radiation induced luminescence material, such as an OSL or a scintillator, at a tip. These materials generally suffer from the quenching effect under high LET particle irradiation. Materials and Methods: We fabricated two types of the small size dosimeters. They used an OSL material Eu:BaFBr and a BGO scintillator. Carbon ions were irradiated into the fabricated dosimeters at Heavy Ion Medical Accelerator in Chiba (HIMAC). The small size dosimeters were set behind the water equivalent acrylic phantom. Bragg peak was observed by changing the phantom thickness. An ion chamber was also placed near the small size dosimeters as a reference. Results and Discussion: Eu:BaFBr and BGO dosimeters showed a Bragg peak at the same thickness as the ion chamber. Under high LET particle irradiation, the response of the luminescence-based small size dosimeters deteriorated compared with that of the ion chamber due to the quenching effect. We confirmed the luminescence efficiency of Eu:BaFBr and BGO decrease with the LET. The reduction coefficient of luminescence efficiency was different between the BGO and the Eu:BaFBr. The LET can be determined from the luminescence ratio between Eu:BaFBr and BGO, and the dosimeter response can be corrected. Conclusion: We evaluated the LET dependence of the luminescence efficiency of the BGO and Eu:BaFBr as the quenching effect. We propose and discuss the correction of the quenching effect using the signal intensity ratio of the both materials. Although the correction precision is not sufficient, feasibility of the proposed correction method is proved through basic experiments.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.22
no.6
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pp.323-332
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2018
Recent two moderate earthquakes (2016 $M_w=5.4$ Gyeongju and 2017 $M_w=5.5$ Pohang) in Korea provided the unique chance of developing a set of relations to estimate instrumental seismic intensity in Korea by augmenting the time-history data from MMI seismic intensity regions above V to the insufficient data previously accumulated from the MMI regions limited up to IV. The MMI intensity regions of V and VI was identified by delineating the epicentral distance from the reference intensity statistics in distance derived by using the integrated MMI data obtained by combining the intensity survey results of KMA (Korea Meteorological Administration) and 'DYFI (Did You Feel It)' MMIs of USGS. The time-histories of the seismic stations from the MMI intensity regions above V were then preprocessed by applying the previously developed site-correction filters to be converted to a site-equivalent condition in a manner consistent with the previous study. The average values of the ground-motion parameters for the three ground motion parameters of PGA, PGV and BSPGA (Bracketed Summation of PGA per second for 30 seconds) were calculated for the MMI=V and VI and used to generate the dataset of the average values of the ground-motion parameters for the individual MMIs from I to VI. Based on this dataset, the linear regression analysis resulted in the following relations with proposed valid ranges of MMI. $MMI=2.36{\times}log_{10}(PGA(gal))+1.44$ ($I{\leq}MMI$$MMI=2.44{\times}log_{10}(PGV(kine))+4.86$ ($I{\leq}MMI$$MMI=2.59{\times}log_{10}(BSPGA(gal{\cdot}sec))-1.02$ ($I{\leq}MMI$
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[게시일 2004년 10월 1일]
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