A design of unit magnification 2-mirror system with high resolution is presented. It is for soft X-ray(wavelength of 13 nm) projection imaging and suitable for preparation of high density semiconductor chip. In general, a holosymmetric system with unit magnification has the advantage that both coma and distortion are completely eliminated. In our holosymmetric 2-mirror system, spherical aberration is addtionally removed by using two identical paraboloidal mirror surfaces and field curvature aberration is also corrected by balancing Petzval sum and astigmatism which depends on the distance between two mirrors, so that the system is a aplanatic flat-field paraboloidal 2-mirror holosymmetric system. This 2-mirror system is small in size, and has a simple configuration with rotational symmetry about optical axis, and has also small central obscuration. Residual finite aberrations, spot diagrams, and diffraction-based MTF's are analyzed for the check of performances as soft X-ray lithography projection system. As a result, the image sizes for the resolutions of$0.25\mum$and $0.18\mum$are 4.0 mm, 2.5 mm respectively, and depths of focus for those are $2.5\mum$, $2.4\mum$respectively. This system should be useful in the fabrication of 256 Mega DRAM or 1 Giga DRAM. DRAM.
A joint design scheme is proposed to optimize the up/down scaler and the motion vector estimation module in the transcoder system. The proposed scheme first optimizes the resolution scaler for a fixed motion vector, and then a new motion vector is estimated for the fixed scaler. These two steps are iteratively repeated until they reach a local optimum solution. In the optimization of the scaler, we derive an adaptive version of a cubic convolution interpolator to enlarge or reduce digital images by arbitrary scaling factors. The adaptation is performed at each macroblock of an image. In order to estimate the optimal motion vector, a temporary motion vector is composed from the given motion vectors. Then the motion vector is refined over a narrow search range. It is well-known that this refinement scheme provides the comparable performance compared to the full search method. Simulation results show that a jointly optimized system based on the proposed algorithms outperforms the conventional systems. We can also see that the algorithms exhibit significant improvement in the minimization of information loss compared with other techniques.
To determine subglacial topography and internal features of the Fourcade Glacier on King George Island in Antarctica, helicopter-borne and ground-towed ground-penetrating radar (GPR) data were recorded along four profiles in November 2006. Signature deconvolution, f-k migration velocity analysis, and finite-difference depth migration applied to the mixed-phase, single-channel, ground-towed data, were effective in increasing vertical resolution, obtaining the velocity function, and yielding clear depth images, respectively. For the helicopter-borne GPR, migration velocities were obtained as root-mean-squared velocities in a two-layer model of air and ice. The radar sections show rugged subglacial topography, englacial sliding surfaces, and localised scattering noise. The maximum depth to the basement is over 79m in the subglacial valley adjacent to the south-eastern slope of the divide ridge between Fourcade and Moczydlowski Glaciers. In the ground-towed profile, we interpret a complicated conduit above possible basal water and other isolated cavities, which are a few metres wide. Near the terminus, the GPR profiles image sliding surfaces, fractures, and faults that will contribute to the tidewater calving mechanism forming icebergs in Potter Cove.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.40
no.3
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pp.172-180
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2003
The purpose of this study is to observe the heat transfer process in in-vivo human muscle based on Proton Resonance Frequency(PRF) method in Magnetic Resonance Imaging(MRI). MRI was obtained to measure the temperature variation according to the heat transfer in phantom and in-vivo human calf muscle. A phantom(2% agarose gel) was used in this experiment. MR temperature measurement was compared with the direct temperature measurement using a T-type thermocouple. After heating agarose gel to more than 5$0^{\circ}C$ in boiling hot water, raw data were acquired every 3 minutes during one hour cooling period for a phantom case. For human study heat was forced to deliver into volunteer's calf muscle using hot pack. Reference data were once acquired before a hot pack emits heat and raw data were acquired every 2 minutes during 30minutes. Acquired raw data were reconstructed to phase-difference images with reference image to observe the temperature change. Phase-difference of the phantom was linearly proportional to the temperature change in the range of 34.2$^{\circ}C$ and 50.2$^{\circ}C$. Temperature resolution was 0.0457 radian /$^{\circ}C$(0.0038 ppm/$^{\circ}C$) in phantom case. In vivo-case, mean phase-difference in near region from the hot pack is smaller than that in far region. Different temperature distribution was observed in proportion to a distance from heat source.
Lee, Dalgeun;Lee, Mi Hee;Kim, Boeun;Yu, Jeonghum;Oh, Yeongju;Park, Jinyi
Korean Journal of Remote Sensing
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v.36
no.5_4
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pp.1179-1194
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2020
This study investigates the feasibility of three algorithms, K-Nearest Neighbors (K-NN), Random Forest (RF) and Neural Network (NN), for estimating the air temperature of an unobserved area where the weather station is not installed. The satellite image were obtained from Landsat-8 and MODIS Aqua/Terra acquired in 2019, and the meteorological ground weather data were from AWS/ASOS data of Korea Meteorological Administration and Korea Forest Service. In addition, in order to improve the estimation accuracy, a digital surface model, solar radiation, aspect and slope were used. The accuracy assessment of machine learning methods was performed by calculating the statistics of R2 (determination coefficient) and Root Mean Square Error (RMSE) through 10-fold cross-validation and the estimated values were compared for each target area. As a result, the neural network algorithm showed the most stable result among the three algorithms with R2 = 0.805 and RMSE = 0.508. The neural network algorithm was applied to each data set on Landsat imagery scene. It was possible to generate an mean air temperature map from June to September 2019 and confirmed that detailed air temperature information could be estimated. The result is expected to be utilized for national disaster safety management such as heat wave response policies and heat island mitigation research.
Video compression based on DCT (Discrete Cosine Transform) has weakpoints of blocking artifacts and pixel loss when the resolution is changed. DWT (Discrete Wavelet Transform) based method can overcome such problems. In SAMCoW (Scalable Adaptive Motion Compensation Wavelet), one of wavelet based video coding algorithm, both intra frames and motion compensated error frames are encoded using EZW(Embedded Zerotree Wavelet) algorithm. However the property of wavelets transform coefficients of motion compensated error frames are different from that of still images. Signal energy is not highly concentrated in the lower bands which is true for most still image cases. Signal energy is rather evenly distributed over all frequency bands. This paper suggests a new video coding algorithm utilizing these properties. Spatial band coding which is known to be very effective for encoding images with relative1y high frequency components and not utilizing the interband coefficients correlation is applied instead of EZW to encode both intra and inter frames. In spatial band coding, the position and value of significant wavelet coefficients in each band are progressively transmitted. Unlike EZW, inter band coefficients correlations are not utilized in spatial band coding. It has been shown that spatial band coding gives better performance than EZW when applied to wavelet based video compression.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.25
no.2
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pp.95-102
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2005
There are many tube and pipeline in nuclear power plant under high temperature and high pressure. Erosion and corrosion defects were expected on these tube and pipe-line by environmental and mechanical factors. These erosion and corrosion defects ran be evaluated by ultrasonic technique. In these study, Scanning Laser Source(SLS) technique was applied to detect defect and construct image. This technique also makes detection possible on rough and curved surfaces such as tube and pipe-line by scanning. Conventional ultrasonic scanning technique requires immersion of specimen or water jet for transferring ultrasonic wave between transducer and specimen. However, this SLS technique does not need contacting and couplant to generate surface wave and to get flaw images. Therefore, this SLS technique has several advantages, for complicated production inspection, non-contact, remote from specimen, and high resolution. In this study, SLS images were obtained with various conditions of generation laser ultrasound and receiving in order to enhance detectability of flaws on the tube. Stress corrosion cracks were produced on tube and images of stress corrosion cracks were constructed by using SLS technique.
It is very important to estimate the physical properties of survey area and delineate the geological basement in marine site survey for the design of offshore structures. For the purpose of providing high quality data by means of engineering site survey, it is necessary to apply several survey techniques and carry out the integrated interpretation to each other. In this study, we applied single channel seismic reflection method and OBC (Ocean Bottom Cable) type seismic refraction method at shallow marine. We used a dual boomer-single channel streamer as a source-receiver in seismic reflection survey and airgun source-the developed OBC type streamer in seismic refraction survey. We made 24 channels OBC type streamer which has 4m channel interval and each channel is composed of single hydrophone and preamplifier. We tested the field applicability of the proposed method and applied the typical seismic data processing methods to the obtained reflection data in order to enhance the data quality and image resolution. In order to estimate the geological velocity distribution from refraction data, seismic refraction tomography technique was applied. Therefore, we could successfully perform time-depth conversion using the velocity information as an integrated interpretation. The proposed method could provide reliable geologic information such as sediment layer thickness and 3D basement depth map.
Seismic data with missing traces are often obtained regularly or irregularly due to environmental and economic constraints in their acquisition. Accordingly, seismic data interpolation is an essential step in seismic data processing. Recently, research activity on machine learning-based seismic data interpolation has been flourishing. In particular, convolutional neural network (CNN) and generative adversarial network (GAN), which are widely used algorithms for super-resolution problem solving in the image processing field, are also used for seismic data interpolation. In this study, CNN-based algorithm, U-Net and GAN-based algorithm, and conditional Wasserstein GAN (cWGAN) were used as seismic data interpolation methods. The results and performances of the methods were evaluated thoroughly to find an optimal interpolation method, which reconstructs with high accuracy missing seismic data. The work process for model training and performance evaluation was divided into two cases (i.e., Cases I and II). In Case I, we trained the model using only the regularly sampled data with 50% missing traces. We evaluated the model performance by applying the trained model to a total of six different test datasets, which consisted of a combination of regular, irregular, and sampling ratios. In Case II, six different models were generated using the training datasets sampled in the same way as the six test datasets. The models were applied to the same test datasets used in Case I to compare the results. We found that cWGAN showed better prediction performance than U-Net with higher PSNR and SSIM. However, cWGAN generated additional noise to the prediction results; thus, an ensemble technique was performed to remove the noise and improve the accuracy. The cWGAN ensemble model removed successfully the noise and showed improved PSNR and SSIM compared with existing individual models.
Research combining deep learning-based models and physical simulations is making important advances in the medical field. This extracts the necessary information from medical image data and enables fast and accurate prediction of deformation of the skeleton and soft tissue based on physical laws. This study proposes a system that integrates Neural Radiance Fields (NeRF), Position-Based Dynamics (PBD), and Parallel Resampling to generate 3D volume data, and deform and visualize them in real-time. NeRF uses 2D images and camera coordinates to produce high-resolution 3D volume data, while PBD enables real-time deformation and interaction through physics-based simulation. Parallel Resampling improves rendering efficiency by dividing the volume into tetrahedral meshes and utilizing GPU parallel processing. This system renders the deformed volume data using ray casting, leveraging GPU parallel processing for fast real-time visualization. Experimental results show that this system can generate and deform 3D data without expensive equipment, demonstrating potential applications in engineering, education, and medicine.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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