Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.13
no.1
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pp.177-185
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2009
Cluster analysis or clustering is a kind of unsupervised learning method in which a set of data points is divided into a given number of homogeneous groups. Fuzzy clustering method, one of the most popular clustering method, allows a point to belong to all the clusters with different degrees, so produces more intuitive and natural clusters than hard clustering method does. Even more some of fuzzy clustering variants have noise-immunity. In this paper, we improved the Possibilistic Fuzzy C-Means (PFCM), which generates a membership matrix as well as a typicality matrix, using Gath-Geva (GG) method. The proposed method has a focus on the boundaries of clusters, which is different from most of the other methods having a focus on the centers of clusters. The generated membership values are suitable for the classification-type applications. As the typicality values generated from the algorithm have a similar distribution with the values of density function of Gaussian distribution, it is useful for Gaussian-type density estimation. Even more GG method can handle the clusters having different numbers of data points, which the other well-known method by Gustafson and Kessel can not. All of these points are obvious in the experimental results.
Park, Jae-Seok;Yoon, Byung-Sik;Jang, Chang-Heui;Lee, Jong-Po
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.28
no.5
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pp.436-442
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2008
Graphite material has been recognized as a very competitive candidate for reflector, moderator, and structural material for very high temperature reactor (VHTR). Since VHTR is operated up to $900-950^{\circ}C$, small amount of impurity may accelerate the oxidation and degradation of carbon graphite, which results in increased porosity and lowered fracture toughness. In this study, ultrasonic wave propagation properties were investigated for both as-received and degradated material, and the feasibility of ultrasonic testing (UT) was estimated based on the result of ultrasonic property measurements. The ultrasonic properties of carbon graphite were half, more than 5 times, and 1/3 for velocity, attenuation, and signal-to-noise (S/N) ratio respectively. Degradation reduces the ultrasonic velocity slightly by 100 m/s, however the attenuation is about 2 times of as-receive state. The results of probability of detection (POD) estimation based on S/N ratio for side-drilled-hole (SDHs) of which depths were less than 100 mm were merely affected by oxidation and degradation. This result suggests that UT would be reliable method for nondestructive testing of carbon graphite material of which thickness is not over 100 mm. In accordance with the result produced by commercial automated ultrasonic testing (AUT) system, human error of ultrasonic testing is barely expected for the material of which thickness is not over 80 mm.
This study aimed to develop a model of the program for automation measuring the preference of the portraits based on the relationship between the image quality factors and the preferences in the portraits for manufacturers aiming at high utilization of the users. in order to proceed with the evaluation, the image quality measurement was divided into objective and subjective items, and the evaluation was done through image processing and statistical methods. the image quality measurement items can be divided into objective evaluation items and subjective evaluation items. RSC Contrast, Dynamic Range and Noise were selected for the objective evaluation items, and the numerical values were statistically analyzed and evaluated through the program. Exposure, Color Tone, composition of person, position of person, and out of focus were selected for subjective evaluation items and evaluated by image processing method. By applying objective and subjective assessment items, the results were very accurate, with the results obtained by the developed program and the results of the actual visual inspection. but since the currently developed program can be evalua ted only after facial recognition of the person, future research will need to develop a program that can evaluate all kinds of portraits.
This paper proposes an efficient data representation of stereo images using edge-based mesh optimization. Mash-based two dimensional warping for stereo images mainly depends on the performance of a node selection and a disparity estimation of selected nodes. Therefore, the proposed method first of all constructs the feature map which consists of both strong edges and boundary lines of objects for node selection and then generates a grid-based mesh structure using initial nodes. The displacement of each nodal position is iteratively estimated by minimizing the predicted errors between target image and predicted image after two dimensional warping for local area. Generally, iterative two dimensional warping for optimized nodal position required a high time complexity. To overcome this problem, we assume that input stereo images are only horizontal disparity and that optimal nodal position is located on the edge include object boundary lines. Therefore, proposed iterative warping method performs searching process to find optimal nodal position only on edge lines along the horizontal lines. In the experiments, we compare our proposed method with the other mesh-based methods with respect to the quality by using Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) according to the number of nodes. Furthermore, computational complexity for an optimal mesh generation is also estimated. Therefore, we have the results that our proposed method provides an efficient stereo image representation not only fast optimal mesh generation but also decreasing of quality deterioration in spite of a small number of nodes through our experiments.
Bajwa, Waheed U.;Calderbank, Robert;Jafarpour, Sina
Journal of Communications and Networks
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v.12
no.4
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pp.289-307
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2010
The problem of model selection arises in a number of contexts, such as subset selection in linear regression, estimation of structures in graphical models, and signal denoising. This paper studies non-asymptotic model selection for the general case of arbitrary (random or deterministic) design matrices and arbitrary nonzero entries of the signal. In this regard, it generalizes the notion of incoherence in the existing literature on model selection and introduces two fundamental measures of coherence-termed as the worst-case coherence and the average coherence-among the columns of a design matrix. It utilizes these two measures of coherence to provide an in-depth analysis of a simple, model-order agnostic one-step thresholding (OST) algorithm for model selection and proves that OST is feasible for exact as well as partial model selection as long as the design matrix obeys an easily verifiable property, which is termed as the coherence property. One of the key insights offered by the ensuing analysis in this regard is that OST can successfully carry out model selection even when methods based on convex optimization such as the lasso fail due to the rank deficiency of the submatrices of the design matrix. In addition, the paper establishes that if the design matrix has reasonably small worst-case and average coherence then OST performs near-optimally when either (i) the energy of any nonzero entry of the signal is close to the average signal energy per nonzero entry or (ii) the signal-to-noise ratio in the measurement system is not too high. Finally, two other key contributions of the paper are that (i) it provides bounds on the average coherence of Gaussian matrices and Gabor frames, and (ii) it extends the results on model selection using OST to low-complexity, model-order agnostic recovery of sparse signals with arbitrary nonzero entries. In particular, this part of the analysis in the paper implies that an Alltop Gabor frame together with OST can successfully carry out model selection and recovery of sparse signals irrespective of the phases of the nonzero entries even if the number of nonzero entries scales almost linearly with the number of rows of the Alltop Gabor frame.
Hong, Jin Ho;Lee, Ha Young;Kang, Young Hye;Lim, Myung Kwan;Kim, Yeo Ju;Cho, Soon Gu;Kim, Mi Young
Investigative Magnetic Resonance Imaging
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v.20
no.1
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pp.44-52
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2016
Purpose: To quantitatively and qualitatively compare fat-suppressed MRI quality using iterative decomposition of water and fat with echo asymmetry and least-squares estimation (IDEAL) with that using frequency selective fat-suppression (FSFS) T2- and postcontrast T1-weighted fast spin-echo images of the head and neck at 3T. Materials and Methods: The study was approved by our Institutional Review Board. Prospective MR image analysis was performed in 36 individuals at a single-center. Axial fat suppressed T2- and postcontrast T1-weighted images with IDEAL and FSFS were compared. Visual assessment was performed by two independent readers with respect to; 1) metallic artifacts around oral cavity, 2) susceptibility artifacts around upper airway, paranasal sinus, and head-neck junction, 3) homogeneity of fat suppression, 4) image sharpness, 5) tissue contrast of pathologies and lymph nodes. The signal-to-noise ratios (SNR) for each image sequence were assessed. Results: Both IDEAL fat suppressed T2- and T1-weighted images significantly reduced artifacts around airway, paranasal sinus, and head-neck junction, and significantly improved homogeneous fat suppression in compared to those using FSFS (P < 0.05 for all). IDEAL significantly decreased artifacts around oral cavity on T2-weighted images (P < 0.05, respectively) and improved sharpness, lesion-to-tissue, and lymph node-to-tissue contrast on T1-weighted images (P < 0.05 for all). The mean SNRs were significantly improved on both T1- and T2-weighted IDEAL images (P < 0.05 for all). Conclusion: IDEAL technique improves image quality in the head and neck by reducing artifacts with homogeneous fat suppression, while maintaining a high SNR.
The H.264/AVC standard achieves higher coding efficiency than previous video coding standards with the rate-distortion optimization (RDO) technique which selects the best coding mode and reference frame for each macroblock. As a result, the complexity of the encoder have been significantly increased. In this paper, a fast intra-mode decision algorithm is proposed to reduce the computational load of intra-mode search, which is based on the inverse tree-structure edge prediction algorithm. First, we obtained the dominant edge for each $4{\times}4$ block from local edge information, then the RDO process is only performed by the mode which corresponds to dominant edge direction. Then, for the $8{\times}8$ (or $16{\times}16$) block stage, the dominant edge is calculated from its four $4{\times}4$ (or $16{\times}16$) blocks' dominant edges without additional calculation and the RDO process is also performed by the mode which is related to dominant edge direction. Experimental results show that proposed scheme can significantly improve the speed of the intra prediction with a negligible loss in the peak signal to noise ratio (PSNR) and a little increase of bits.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.8
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pp.17-22
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2016
For the self-adaptive equalization of higher-order QAM systems, this paper proposes a new soft decision-directed (SDD) algorithm that opens the eye patterns quickly as well as significantly reducing the error level in the steady-state when it is applied to the initial equalization stage with completely closed eye patterns. The proposed method for M-QAM application minimized the computational complexity of the existing SDD by the symbol estimated based on the two symbols closest to the observation, and greatly simplified the soft decision independently of the QAM order. Furthermore, in the symbol estimating it increased the reliability of the estimates by applying the superior properties of the sigmoid function and avoiding the erroneous estimation of the threshold function. In addition, the initialization performance was improved when an error is generated to update the equalizer, weighting the symbol decision by the threshold function to the error, resulting in an extension of the range of error fluctuations. As a result, the proposed method improves remarkably the computational complexity and the properties of initialization and convergence of the traditional SDD. Through simulations for 64-QAM and 256-QAM under multipath channel conditions with additive noise, the usefulness of the proposed methods was confirmed by comparing the performance of the proposed 2-SDD and two forms of weighted 2-SDD with CMA.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.9
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pp.291-300
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2020
The cartridges used for illuminating a desired point or area are virtually limited in tests and evaluations because of limitations, such as noise during launch, the possibility of fires caused by illuminant charge, and the annual testable quantity. Therefore, to solve these problems, a ground fixed test, which replaces the firing test, or an evaluation method to perform limited tests, can be applied more efficiently. In this paper, the results of an 81mm illuminating cartridge, KM series performed in 2019 were analyzed comprehensively to identify the trends in reliability and quality characteristics and to estimate the shelf life. The shelf life was estimated to be at least 10 years based on the time when the lower confidence level reached 80% at a confidence level of 90%. Considering only major defects, the shelf life can be estimated to be approximately 23 years. On the other hand, the shelf life was estimated to be approximately 11 to 15 years and 25 to 28 years according to the effective illuminating time. Finally, an assessment plan of illuminating cartridges for the mortars was also presented as an improvement plan for an assessment method in the future.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.10
no.2
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pp.35-46
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2008
Soil moisture is one of the important components in hydrological processes and also controls the subsurface flow mechanism at a hillslope scale. In this study, time series of soil moisture were measured at a hillslope located in Gwangneung National Arboretum, Korea using a multiplex Time Domain Reflectometry(TDR) system measuring soil moisture with bi-hour interval. The Box-Jenkins transfer function and noise model was used to estimate spatial distributions of soil moisture histories between May and September, 2007. Rainfall was used as an input parameter and soil moisture at 10 cm depth was used as an output parameter in the model. The modeling process consisted of a series of procedures(e.g., data pretreatment, model identification, parameter estimation, and diagnostic checking of selected models), and the relationship between soil moisture and rainfall was assessed. The results indicated that the patterns of soil moisture at different locations and slopes along the hillslope were similar with those of rainfall during the measurment period. However, the spatial distribution of soil moisture was not associated with the slope of the monitored location. This implies that the variability of the soil moisture was determined more by rainfall than by the slope of the site. Due to the influence of vegetation activity on soil moisture flow in spring, the soil moisture prediction in spring showed higher variability and complexity than that in early autumn did. This indicates that vegetation activity is an important factor explaining the patterns of soil moisture for an upland forested hillslope.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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