The feasibility study on conceptual design methodology for accelerator-driven sodium-cooled sub-critical transmutation reactors has been conducted to optimize the design parameters from the scale laws and validates reactor performance with the integrated code system. A 1000 MWth sodium-cooled sub-critical transmutation reactor has been scale and verified through the methodology in this paper, which is referred to advanced Liquid Metal Reactor (ALMR). a Pb-Bi target material and a partitioned fuel are the liquid phases, and they are cooled by the circulation of secondary Pb-Bi coolant and by primary sodium coolant, respectively. Overall key design parameters are generated from the scale laws and they are improved and validated by the intergrated code system. Intergrated Code System (ICS) consist of LAHET, HMCNP, ORIGEN2, and COMMIX codes and some files. Through ICS the target region, the core region, and thermal-hydraulic related are analyzed once-through. Results of conceptual design are attached in this paper.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권2호
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pp.805-825
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2017
Correlation Filter-based Trackers (CFTs) gained popularity recently for their effectiveness and efficiency. To deal with the size changes of the target which may degenerate the tracking performance, scale estimation has been introduced in existing CFTs. However, the variations of the aspect ratio were usually neglected, which also influence the size of the target. In this paper, Size Aware Correlation Filter Trackers (SACFTs) are proposed to deal with this problem. The SACFTs not only determine the translation and scale variations, but also take the aspect ratio changes into consideration, thus a better estimation of the size of the target can be realized, which improves the overall tracking performance. And competing results can be achieved compared with state-of-the-art methods according to the experiments conducted on two large scale datasets.
The purpose of infrared and visible image fusion is to integrate images of different modes with different details into a result image with rich information, which is convenient for high-level computer vision task. Considering many deep networks only work in a single scale, this paper proposes a novel image fusion based on three-scale dense network to preserve the content and key target features from the input images in the fused image. It comprises an encoder, a three-scale block, a fused strategy and a decoder, which can capture incredibly rich background details and prominent target details. The encoder is used to extract three-scale dense features from the source images for the initial image fusion. Then, a fusion strategy called l1-norm to fuse features of different scales. Finally, the fused image is reconstructed by decoding network. Compared with the existing methods, the proposed method can achieve state-of-the-art fusion performance in subjective observation.
The affected factors for an accuracy of theodolite system are not only the measurement environment of temperature, illumination, etc. but also the measurement processes of the distance between two theodolites, the distance from theodolite system to scale bar and the distance from theodolite system to targets. We have known that the best collimation distance between two theodolites and the best distance from theodolite system to scale bar is $3{\sim}4m$. This study was performed for searching the best distance from theodolite system to targets on above measurement configuration. And, we could know that the best distance from theodolite system to targets is $2{\sim}6m$ and the system accuracy could be within ${\pm}0.025mm$.
NIIRS(National Imagery Interpretability Rating Scale)는 영상의 판독력을 설명하는 품질 지표로 고해상도 위성영상의 품질을 나타내는데 널리 사용되어 왔다. 이는 MTF(Modulation Transfer Function), SNR(Signal to Noise Ratio), 또는 GSD(Ground Sampling Distance)와는 달리 객관적이고, 직관적으로 영상의 전반적인 품질을 설명할 수 있다는 점에서, 그 활용도가 매우 크다고 할 수 있다. NIIRS는 전문 판독가에 의해 육안으로 직접 측정되거나, 영상의 에지 분석(Edge analysis)을 통해 정확하게 추정할 수 있다. 일반적으로 에지 분석에는 품질 측정을 위해 특별히 제작된 인공의 표적이 사용된다. 이 인공표적의 일례로 특정 크기의 반사율 차이를 가지는 흑백 패턴의 천막 형태가 있으며, 이러한 인공표적은 인공위성의 촬영경로 상에 설치되어 진다. 이 때문에 인공표적을 이용하는 방식은 표적의 설치와 관련하여 많은 비용이 지출될 뿐 아니라, 수시로 수행될 수 없다는 문제점을 가지게 된다. 이에 본 논문에서는 영상에서 쉽게 관측될 수 있는 자연표적들로부터 정확한 NIIRS 추정이 가능한 새로운 방식의 에지 분석법을 제안하였다. 이 방법은 임의의 성질을 가지는 자연표적의 특성을 반영하기 위해 알고리즘의 강인성이 강조되었으며, 다양한 실험들을 통해 성능이 평가되었다. 실험 결과는 제안 알고리즘이 기존 방식의 대안으로서 충분히 활용 가능함을 보여 주었다.
Objective: The present study developed an estimation method of boundary zone representative humanoids(hereafter, EBZ method) using descriptive statistics on the design target population. Background: The boundary zone method(hereafter, BZ method) generates representative humanoids at a boundary zone that statistically accommodates a designated percent of the design target population; however, the BZ method has a practical limitation because it requires a large scale anthropometric database on the design target population. Method: The EBZ method developed in the present study consisted of 3 steps. In the first step, the boundary zone of accommodating a designated percent(e.g., 90%) is formed under the assumption of normal distributions for anthropometric sizes. In the second step, cases that fall within the boundary zone are estimated using descriptive statistics(mean, standard deviation, and covariance) on the design target population. In the last step, K-mean cluster analysis is conducted for the cases, and representative humanoids are selected from each of clusters. Results: Evaluation results showed that mean accommodation percent of the EBZ method was 90.9%(range: 90.8~91.1%) which is similar to the target percent(90%). In addition, standard deviation of accommodation percent for 100 repetitions was 0.1%. Lastly, the number of representative humanoids generated by the EBZ method(n = 20) was similar to the BZ method(n = 16). Conclusion: The EBZ method can generate representative humanoids which accommodate a designated percent of the design target population using descriptive statistics. Application: The EBZ method can be utilized in the generation of humanoids for ergonomic design and evaluation of products when the large scale anthropometric database on the design target population is not existed.
본 논문에서는 적외선 영상에서 영상 변위를 이용하여 기동 표적 영역을 탐지하고, SURF(Speeded Up Robust Features) 특징점에 대한 BAS(Beam Angle Statistics)를 이용하여 분류하는 시스템에 대하여 설명한다. 영상 기반 기술 분야에서 대표적인 대응점 정합 알고리즘인 SURF 기법은 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 기법에 비해 정합 속도가 매우 빠르고 비슷한 정합 성능을 보이기 때문에 널리 사용되고 있다. SURF를 이용한 대부분의 객체 인식의 경우 특징점 추출과 정합의 과정을 수행하지만, 제안하는 기법은 표적의 기동 특성을 반영하여 영상의 변위 추정을 통하여 표적의 영역을 탐지하고 SURF 특징점 들의 기하구조를 판단함으로써 표적 분류를 수행한다. 제안하는 기법은 무인 표적 탐지/인지 시스템의 초기모델 구축을 위하여 연구가 진행되었으며, 모의 표적을 이용한 가상 영상과 적외선 실 영상을 이용하여 실험한 결과 약 73~85%의 분류 성능을 확인하였다.
This paper propose a target tracker using phase correlation. The tracker consist of a pre-processing module, a translation estimation module based on phase correlation, a fine motion estimation module applied when confidence rate could not fulfill a threshold value and a reference image update module. The fine motion estimation module measure the shift, rotation and scale of input image compared to reference using Fourier-Mellin transform. Proposed tracker was tested its accuracy and robustness using some real indoor and outdoor image sequences.
In object tracking based on the particle filter algorithm controlling the proper distribution of the samples is essential to accurately track the target. If the samples are spread too wide compared to the target size, the tracking accuracy may degrade as some samples can be caught by background clutters that is similar to the target. On the other hands if the samples are spread too narrow, the particle filter may fail to track the abrupt motion of the target. To solve this problem we propose an improved particle filter that adopts "re-weighting" technique at the observe step. We estimate the distribution of the weights of the current samples by its mean and variance. Then the samples are re-weighted so that the appropriate distribution of the samples in proportional to the target scale is obtained at the next select step. The proposed tracking method can avoid convergence to local mean and improve the accuracy of the estimated target state.
본 연구의 목적은 Antonak(1982)이 개발한 SADP and ATDP-O(Scale of Attitudes for Disabled Persons and Attitudes towards Disabled Persons Scale-Original)척도의 타당도를 검증하고 국내에서의 활용방안을 모색하는 것이다. 이를 위해 공무원, 의료인, 교사, 언론인, 장애인복지시설 종사자로 구성된 표적집단과 일반집단으로 구분한 비장애인 500명을 표집하여 척도의 타당도 및 신뢰도를 검증하고, 표적집단과 일반집단 간의 장애인에 대한 태도 차이를 비교하였다. 탐색적 요인분석 결과, 원 척도는 '염세주의-고정관념', '낙관주의-인권', '손상된 성격' 세 가지 차원의 15개 문항으로 정리되었고, 확인적 요인분석 결과, 재구성한 척도의 적합성은 수용할만한 수준(good/reasonable fit)인 것으로 나타났다. 전체척도의 Cronbach's ${\alpha}$ 값은 .8이 넘어 안정적인 신뢰도를 보였으며, DFS(Disability Factor Scale)와는 전반적으로 높은 수준에서 통계적으로 유의미한 상관관계를 나타내 수렴타당도가 확보되었다. 또한 표적집단이 일반집단보다 장애인에 대해 긍정적인 태도를 지닌 것으로 나타났다. 본 연구에서 타당도가 검증된 도구는 다양한 장애유형에 활용할 수 있도록 장애유형별 검증이 필요하며, 척도의 활용으로 장애인에 대한 태도를 개선하기 위한 임상적, 실천적 방안이 모색되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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