In this letter, we propose a noise reduction method for use in magnetic resonance images that is based on non-local mean and guided image filters. Our method consists of two phases. In the first phase, the guidance image is obtained from a noisy image by using an adaptive non-local mean filter. The spread of the kernel is adaptively by controlled by implementing the concept of edgeness. In the second phase, the noisy images and the guidance images are provided to the guided image filter as input in order to produce a noise-free image. The improved performance of the proposed method is investigated by conducting experiments on standard datasets that contain magnetic resonance images. The results show that the proposed scheme is superior over the existing approaches.
This paper proposes an efficient constraint-based optimization model for the design of 3G mobile networks, such as universal mobile telecommunications system (UMTS). The model concerns about finding a set of sites for locating radio network controllers (RNCs) from a set of pre-defined candidate sites, and at the same time optimally assigning node Bs to the selected RNCs. All these choices must satisfy a set of constraints and optimize an objective function. This problem is NP-hard and consequently cannot be practically solved by exact methods for real size networks. Thus, this paper proposes a hybrid search strategy for tackling this complex and combinatorial optimization problem. The proposed hybrid search strategy is composed of three phases: A constraint satisfaction method with an embedded problem-specific goal which guides the search for a good initial solution, an optimization phase using local search algorithms, such as tabu algorithm, and a postoptimization phase to improve solutions from the second phase by using a constraint optimization procedure. Computational results show that the proposed search strategy and the model are highly efficient. Optimal solutions are always obtained for small or medium sized problems. For large sized problems, the final results are on average within $5.77\%$ to $7.48\%$ of the lower bounds.
An experimental study is performed to analyze flow structures behind a local suction/blowing in a flat-plate turbulent boundary layer, The local forcing is given to the boundary layer flow by means of a sinusoidally oscillating jet issuing from a thin spanwise slot at the wall. The Reynolds number based on the momentum thickness is about $Re_{\theta}=1700$. The effects of local forcing are scrutinized by altering the forcing frequency $(0.011{\leq}f^+{\leq}0.044)$. The forcing amplitude is fixed at $A_0=0.4$. It is found that a small local forcing reduces the skin friction, and this reduction increases with the forcing frequency. A phase-averaging technique is employed to capture the coherent structures. Velocity signals are decomposed into a periodic part and a fluctuating part. An organized spanwise vortical structure is generated by the local forcing. The larger reduction of skin friction for the higher forcing frequencies is attributed to the diminished adverse effect of the secondary vortex. An investigation of the random fluctuation components reveals that turbulent energy is concentrated near the center of vortical structures.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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제20권3호
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pp.65-77
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1994
There are so many situations in which production schedules need to be rescheduled, due to the uncertainty or dynamic characteristics existing in manufacturing environment. Under the circumstances, it is necessary to build a system which helps a schedule manager understand the dynamic situations and reflect his insight into the system easily. We developed a system that can improve a production schedule. The system consists of a schedule editor and a schedule generator. The schedule editor, a rule-based system, always keeps a schedule feasible by keeping track of local changes in the revised one. The schedule generator consists of a two-phase heuristic method. In the lst phase it generates a schedule by a priority rule with Giffler and Thompson algorithm then it improves the performance in terms of the makespan in the 2nd phase. Experimental results show that, most of the times, the system generates a better schedule than the one with ordinary priority rules only.
A new NMR method to monitor solvent-localized NMR signals in the two-phase liquid system is suggested. This method based on intermolecular single-quantum coherence (iSQC). Here, we exploited the feature of the local action of distant dipolar field (DDF) effect in order to filter out specific NMR signals dissolved in different solvents. This solvent specific iSQC spectroscopy was carried out on a model two-phase liquid system (D-glucose in water/palmitic acid in chloroform), and showed solvent-localized NMR signals. We believe our approaches might be useful in metabolic analysis such as two-phase liquid extraction scheme for labile chemical species.
The validity of the calculation method based on the local mode in hydrogen-bonded water molecules was investigated by comparing the frequencies of the local and normal modes of OH stretching vibration in water molecules. By calculating a monomer, dimer, and trimer of water molecules using a quantum chemical ab initio theory, we examined how the frequencies of the local and normal modes and the anharmonicity of local modes vary with molecular cluster size. It was shown that, as the number of molecules increases from monomer to trimer, the anharmonicity of OH bonds increases and the difference between local and normal mode frequencies decreases. This confirms that local-mode-based calculations that can easily handle the anharmonicity can be appropriate for the calculation of the OH stretching frequency of water molecules in the condensed phase.
This paper proposes a form-based distributed database design methodology ($FD^3$). The methodology consists of five design phases such as (i) form requirement analysis (ii) schema integration (iii) distribution analysis (iv) distribution design, and (v) local logical/physical design. In the $FD^3$, all the important design information for each phase is obtained by using an organizations forms, Users requirements are analyzed by using forms that contain logical and quantitative information for distribution design. $FD^3$ resolves naming conflicts by employing SQLs based on the form field data in the schema integration phase. Furthermore, $FD^3$ enhances the quality of distributed database design by incorporating communication costs into the design model. A real-life case is illustrated to demonstrate the usefulness of the $FD^3$.
The advent of Wireless Sensor Networks (WSN) has led to their use in numerous applications. Sensors are autonomous in nature and are constrained by limited resources. Designing an autonomous topology with criteria for economic and energy conservation is considered a major goal in WSN. The proposed honey-hive clustering consumes minimum energy and resources with minimal transmission delay compared to the existing approaches. The honey-hive approach consists of two phases. The first phase is an Intra-Cluster Min-Max Discrepancy (ICMMD) analysis, which is based on the local honey-hive data gathering technique and the second phase is Inter-Cluster Frequency Matching (ICFM), which is based on the global optimal data aggregation. The proposed data aggregation mechanism increases the optimal connectivity range of the sensor node to a considerable degree for inter-cluster and intra-cluster coverage with an improved optimal energy conservation.
This paper presents a new approach for detecting abnormal behaviors in complex surveillance scenes where anomalies are subtle and difficult to distinguish due to the intricate correlations among multiple objects' behaviors. Specifically, a cascaded probabilistic topic model was put forward for learning the spatial context of local behavior and the temporal context of global behavior in two different stages. In the first stage of topic modeling, unlike the existing approaches using either optical flows or complete trajectories, spatio-temporal correlations between the trajectory fragments in video clips were modeled by the latent Dirichlet allocation (LDA) topic model based on Markov random fields to obtain the spatial context of local behavior in each video clip. The local behavior topic categories were then obtained by exploiting the spectral clustering algorithm. Based on the construction of a dictionary through the process of local behavior topic clustering, the second phase of the LDA topic model learns the correlations of global behaviors and temporal context. In particular, an abnormal behavior recognition method was developed based on the learned spatio-temporal context of behaviors. The specific identification method adopts a top-down strategy and consists of two stages: anomaly recognition of video clip and anomalous behavior recognition within each video clip. Evaluation was performed using the validity of spatio-temporal context learning for local behavior topics and abnormal behavior recognition. Furthermore, the performance of the proposed approach in abnormal behavior recognition improved effectively and significantly in complex surveillance scenes.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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제7권5호
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pp.19-24
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2003
We analysed seismic phases recorded by the 10 December 2002 Cheolwon, Korea, earthquake of $M_{L}$ 3.6 and obtained source parameters such as hypocenter, origin time, earthquake magnitude. Velocity and acceleration records used in this study are from the KMA and KIGAM seismic networks. Due to the location of the epicenter in the north of the DMZ(Demilitarized Zone), direct Pg phases were recorded only at five stations in the area south of DMZ. Identification of refracted Pn phase as the first arrival is difficult in most stations. Therefore, the hypocenter determined by existing routine methods could be affected by a large error. In order to avoid the possibility of the problem, we employed a method of seismic phase analysis developed by Kim et al.. The direct, refracted, and reflected P and S phases were successfully identified using the method together with the travel time curve data. In order to improve the accuracy in determination of the hypocenter and origin time, we included PmP and SmS phases in the analysis in addition to the phases such as Pg, Pn, Sg and Sn. The epicenter, depth, and origin time of the Cheolwon earthquake determined based on data of 11 stations within 200km from the epicenter are $38.81^{\circ}$N, $127.22^{\circ}$E, 12.0km, and 7:42:51.4(local time), respectively. The average value of the local magnitude based on the Richter's definition from all the stations is 3.6 in $M_{L}$. This magnitude is smaller by 0.2 and 0.5 compared with magnitudes determined by KMA and KIGAM, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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