Baek, Junhyun;Chung, Aeree;Schawinski, Kevin;Oh, Kyuseok;Wong, Ivy;Koss, Michael
The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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v.44
no.1
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pp.35.4-35.4
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2019
We have conducted a 22 GHz very long baseline interferometry (VLBI) survey of 281 local (z < 0.05) active galactic nuclei (AGNs) selected from the Swift Burst Alert Telescope (BAT) 70-month ultra hard X-ray (14-195 keV) catalog. The main goal is to investigate the relation between the strengths of black hole accretion and the parsec-scale nuclear jet, which is expected to tightly correlate but has not been observationally confirmed yet. The BAT AGN Spectroscopic Survey (BASS) provides the least biased AGN sample against obscuration including both Seyfert types, hence it makes an ideal parent sample for studying the nuclear jet properties of an overall AGN population. Using the Korean VLBI Network (KVN), the KVN and VERA Array (KaVA), and the Very Long Baseline Array (VLBA), we observed 281 objects with a 22 GHz flux > 30 mJy, detecting 11 targets (~4% of VLBI detection rate). This implies that the fraction of X-ray AGNs which are currently ejecting a strong nuclear jet is very small. Although our 11 sources span a wide range of pc-scale morphological types, from compact to complex, they lie on a tight linear relation between accretion luminosity and nuclear jet luminosity. Our finding may indicate that the power of nuclear jet is directly responsible for the amount of black hole accretion. We also have probed the fundamental plane of black hole activity in VLBI scale (e.g., few milli-arcsecond). The results from our high-frequency VLBI radio study support that the change of jet luminosity and size follows what is predicted by the AGN evolution scenario based on the Eddington ratio (ƛ$_{Edd}$) - column density ($N_H$) plane, proposed by a previous study.
This research detects the features of the bright band (BB) through analysis of the vertical profile of range height indicator (RHI) and the slant range beam profile of plane position indicator (PPI) of the polarimetric radar measurements-horizontal reflectivity (ZH), differential reflectivity (ZDR), and cross-correlation coefficient (ρHV). As a result of the analysis, it is possible to clearly detect the bright band using the polarimetric radar measurements, and it is confirmed that the result is consistent by double searching for the BB using the RHI and PPI scan data at the same time. Based on these results, the accuracy of QPE (quantification of precipitation estimation) can be improved by applying the BB search method by the PPI slant range in this research to large rainfall radars that only scan PPI volumes in the field without RHI observations.
This paper presents a vibration displacement measurement and damage identification method for a space truss structure from its vibration videos. Features from Accelerated Segment Test (FAST) algorithm is combined with adaptive threshold strategy to detect the feature points of high quality within the Region of Interest (ROI), around each node of the truss structure. Then these points are tracked by Kanade-Lucas-Tomasi (KLT) algorithm along the video frame sequences to obtain the vibration displacement time histories. For some cases with the image plane not parallel to the truss structural plane, the scale factors cannot be applied directly. Therefore, these videos are processed with homography transformation. After scale factor adaptation, tracking results are expressed in physical units and compared with ground truth data. The main operational frequencies and the corresponding mode shapes are identified by using Subspace Stochastic Identification (SSI) from the obtained vibration displacement responses and compared with ground truth data. Structural damages are quantified by elemental stiffness reductions. A Bayesian inference-based objective function is constructed based on natural frequencies to identify the damage by model updating. The Success-History based Adaptive Differential Evolution with Linear Population Size Reduction (L-SHADE) is applied to minimise the objective function by tuning the damage parameter of each element. The locations and severities of damage in each case are then identified. The accuracy and effectiveness are verified by comparison of the identified results with the ground truth data.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.36S
no.8
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pp.88-100
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1999
Detecting human face and facial landmarks automatically in an image is as essential step to a fully automatic face recognition system. In this paper, we present a new approach to detect automatically face and its eyes of input image with scale and rotation variations of faces by using an intensity based template matching with a single log-polar face template. In a template-based matching it is necessary to normalize the scale changes and rotations of an input image to a template ones. The log-polar mapping which simulates space-variant human visual system converts scale changes and rotations of input image into constant horizontal and cyclic vertical shifts in the output plane. Intelligent use of this property allows us to shift of the candidate log-polar faces mapped at various fixation points of an input image to be matched to a template over the log-polar plane. Thus, the proposed method eliminates the need of adapting multitemplate and multiresolution schemes, which inevitably give rise to intensive computation involved to cope with scale and rotation variations of faces. Through this scale and rotation involved to cope with scale and method can lead to detecting face and its eyes simultaneously. Experimental results on a database of 795 images show over 98% detection rate.
Journal of International Society for Simulation Surgery
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v.2
no.1
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pp.26-32
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2015
Purpose When a surgeon examines the morphology of skull of patient, locations of craniometric landmarks of 3D computed tomography(CT) volume are one of the most important information for surgical purpose. The locations of craniometric landmarks can be found manually by surgeon from the 3D rendered volume or 2D sagittal, axial, and coronal slices which are taken by CT. Since there are many landmarks on the skull, finding these manually is time-consuming, exhaustive, and occasionally inexact. These inefficiencies raise a demand for a automatic localization technique for craniometric landmark points. So in this paper, we propose a novel method through which we can automatically find these landmark points, which are useful for surgical purpose. Materials and Methods At first, we align the experimental data (CT volumes) using Frankfurt Horizontal Plane (FHP) and Mid Sagittal Plane(MSP) which are defined by 3 and 2 cranial landmark points each. The target landmark of our experiment is the anterior nasal spine. Prior to constructing a statistical cubic model which would be used for detecting the location of the landmark from a given CT volume, reference points for the anterior nasal spine were manually chosen by a surgeon from several CT volume sets. The statistical cubic model is constructed by calculating weighted intensity means of these CT sets around the reference points. By finding the location where similarity function (squared difference function) has the minimal value with this model, the location of the landmark can be found from any given CT volume. Results In this paper, we used 5 CT volumes to construct the statistical cubic model. The 20 CT volumes including the volumes, which were used to construct the model, were used for testing. The range of age of subjects is up to 2 years (24 months) old. The found points of each data are almost close to the reference point which were manually chosen by surgeon. Also it has been seen that the similarity function always has the global minimum at the detection point. Conclusion Through the experiment, we have seen the proposed method shows the outstanding performance in searching the landmark point. This algorithm would make surgeons efficiently work with morphological informations of skull. We also expect the potential of our algorithm for searching the anatomic landmarks not only cranial landmarks.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.41
no.2
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pp.79-88
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2004
Gaze detection is to locate the position on a monitor screen where a user is looking by computer vision. Gaze detection systems have numerous fields of application. They are applicable to the man-machine interface for helping the handicapped to use computers and the view control in three dimensional simulation programs. In our work, we implement it with a computer vision system setting a IR-LED based single camera. To detect the gaze position, we locate facial features, which is effectively performed with IR-LED based camera and SVM(Support Vector Machine). When a user gazes at a position of monitor, we can compute the 3D positions of those features based on 3D rotation and translation estimation and affine transform. Finally, the gaze position by the facial movements is computed from the normal vector of the plane determined by those computed 3D positions of features. In addition, we use a trained neural network to detect the gaze position by eye's movement. As experimental results, we can obtain the facial and eye gaze position on a monitor and the gaze position accuracy between the computed positions and the real ones is about 4.8 cm of RMS error.
Jo, Hyang-Eun;Jin, Chang-Hwan;Park, Dae-Won;Kil, Gyung-Suk;Ahn, Chang-Hwan
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.25
no.2
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pp.147-152
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2012
This paper dealt with the frequency component analysis of acoustic signals produced by corona and series-arc discharges as a diagnostic technique for closed-switchboards. Corona and series-arc discharge were simulated by a needle-plane electrode and an arc generator specified in UL1699, respectively. Acoustic signal was detected by a wideband acoustic sensor with a frequency bandwidth of 4 Hz~100 kHz (-3 dB). We analyzed frequency spectrums of the acoustic signals detected in various discharge conditions. The results showed that acoustic signals mainly exist in ranges from 30 kHz to 60 kHz. From the experimental results, an acoustic detection system which consists of a constant current power supply (CCP), a low noise amplifier (LNA) and a band pass filter was designed and fabricated. The CCP separates the signal component from the DC source of acoustic sensor, and the LNA has a gain of 40 dB in ranges of 280 Hz~320 kHz. The high and the low cut-off frequency are 30 kHz and 60 kHz, respectively. We could detect corona and series-arc discharges without any interference by the acoustic detection system, and the best frequency is considered in ranges of 30 kHz~60 kHz.
Kim, Sang Yun;Kwon, Dae Hong;Yoo, Suk Hyeong;Noh, Sam Young;Shin, Sung Woo
KIEAE Journal
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v.7
no.4
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pp.147-152
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2007
Numerous non-destructive tests(NDT) to assess the safety of real structures have been developed. System identification(SI) techniques using dynamic responses and behaviors of structural systems become an outstanding issue of researchers. However the conventional SI techniques are identified to be non-practical to the complex and tall buildings, due to limitation of the availability of an accurate data that is magnitude or location of external loads. In most SI approaches, the information on input loading and output responses must be known. In many cases, measuring the input information may take most of the resources, and it is very difficult to accurately measure the input information during actual vibrations of practical importance, e.g., earthquakes, winds, micro seismic tremors, and mechanical vibration. However, the desirability and application potential of SI to real structures could be highly improved if an algorithm is available that can estimate structural parameters based on the response data alone without the input information. Thus a technique to estimate structural properties of building without input measurement data and using limited response is essential in structural health monitoring. In this study, shaking table tests on three-story plane frame steel structures were performed. Out-put only model analysis on the measured data was performed, and the dynamic properties were inverse analyzed using least square method in time domain. In results damage detection was performed in each member level, which was performed at story level in conventional SI techniques of frequency domain.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.15
no.1
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pp.110-115
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2005
This paper proposes the method to detect contours of a face, eyes and a mouth in a color image for making an avatar automatically. First, we use the HSI color model to exclude the effect of various light condition, and we find skin regions in an input image by using the skin color is defined on HS-plane. And then, we use deformable templates and Genetic Algorithm(GA) to detect contours of a face, eyes and a mouth. Deformable templates consist of B-spline curves and control point vectors. Those can represent various shape of a face, eyes and a mouth. And GA is very useful search procedure based on the mechanics of natural selection and natural genetics. Second, an avatar is created automatically by using contours and Fuzzy C-means clustering(FCM). FCM is used to reduce the number of face color As a result, we could create avatars like handmade caricatures which can represent the user's identity, differing from ones generated by the existing methods.
Since more than two decades, the conventional PD detecting systems have been employed in order to detect the partial discharges occurring inside the HV power apparatus for their diagnosis by use of different type of detection such as acoustic and UHF detection method. Regardless of their wide on-site application, a certain number of technical inconveniences have been disclosed as follows : multistage amplification. large volume, susceptible to external noise and high price. In this respect, the optical measurement techniques are widely proposed in these days in this concerned field ascribed to the following advantages : immune to external EMI noise and broad band response of the Pockels cell covering from DC to GHz. However, the reliability of several proposed techniques enabling to measure the electric field inside the large high power apparatus has not yet been well approved In this work, an optical measuring system, based on the Pockels effect, has been developed for measuring the field variation due to the corona discharges occurring in air and in oil. This system consists of He-Ne laser, single mode optical fiber, multi mode optical fiber, polarizing film, Y-cut LiNbO3 cell, photo detector, digital oscilloscope and personal computer with GPIB. For this purpose, optical probe has been specially designed and realized and put into the needle-plane electrode. Afterward, same measurement is carried out in oil. We demonstrate the characteristic of the optical measuring system and the measurement results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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