An intertidal topography is continuously changed due to morphodynamics processes. Detection and measurement of topographic change for a tidal flat is important to make an integrated coastal area management plan as well as to carry out sedimentologic study. The objective of this study is to generate intertidal DEM using leveling data and waterlines extracted from optical and microwave remotely sensed data in a relatively short period. Waterline is defined as the border line between exposed tidal flat and water body. The contour of the terrain height in tidal flat is equivalent to the waterline. One can utilize satellite images to generate intertidal DEM over large areas. Extraction of the waterline in a SAR image is a difficult task to perform partly because of the presence of speckle and partly because of similarity between the signal returned from the sea surface and that from the exposed tidal flat surface or land. Waterlines in SAR intensity and coherence map can effectively be extracted with MSP-RoA edge detector. From multiple images obtained over a range of tide elevation, it is possible to build up a set of heighted waterline within intertidal zone, and then a gridded DEM can be interpolated. We have tested the proposed method over the Gomso Bay, and succeeded in generating intertidal DEM with relatively high accuracy.
In bistatic sonar operation, the scattering strength of a sonar target is characterized by the probe signal frequency, the aspect angle and the bistatic angle. Therefore, the target detection and identification performance of the bistatic sonar may vary depending on how the positions of the target, sound source, and receiver are changed during sonar operation. In this study, it was evaluated which variable is advantageous to change by comparing the target identification performance between the case of changing the aspect angle and the case of changing the bistatic angle during the operation. A scenario of identifying a hollow sphere and a cylinder was assumed, and performance was compared by classifying two targets with a support vector machine and comparing their accuracy using a finite element method-based acoustic scattering simulation. As a result of comparison, using the scattering strength defined by the frequency and the bistatic angle with the aspect angle fixed showed superior average classification accuracy. It means that moving the receiver to change the bistatic angle is more effective than moving the sound source to change the aspect angle for target identification.
This study examined the effects of field complexity and type of target objects on the performance in baggage screening task. A total of 62 participants(male: 45.2%, female: 54.8%) participated and their mean age was 22.88. The simulated baggage screening task was developed for this study and after the orientation and task exercises, main experiment session was conducted. Participants performed a total of 200 tasks and 40(20%) contained target object. The complexity was set at three levels: high, middle, and low levels and the number of background items contained 20, 14. and 8 respectively. The type of target was set as gun, knife, liquid, and righter. The dependent variables were hit ratio and reaction time. The results showed that the hit ratio decreased and reaction time increased significantly as field complexity increased, and they varied depending on the type of target. The hit ratio of the knife was the highest and liquid lowest and reaction time of the knife was the fastest and liquid slowest. In addition, the interaction effect was also significant. Knife was not affected by complexity, however, small item such as lighter was most affected by complexity.
Journal of the Korean Society of Mineral and Energy Resources Engineers
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v.55
no.6
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pp.635-648
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2018
This study analyzed patent trends of seismic nodal systems and the technical characteristics of core patents of three major companies, including Fairfield, Sercel, and Wireless Seismic, to examine the focus of technology development of each company. From the analysis, the patent application growth rate of seismic nodal systems has steadily increased since early to mid-2000s and has recently shown a higher growth rate. Over the same period, the patent application growth rate of the three major companies examined was higher than that of the global trend, and patent infringement cases was also examined to evaluate market competition in this field. Analysis of the technical characteristics of the three companies' 33 core patents showed that they are generally focused on seismic signal detection. Sub-technologies included improved reliability of data acquisition, data transmission efficiency, and overall operating of the seismic nodal system. New entrants in field of technology development or manufacturing of seismic nodal systems where the market is growing must closely analyze the contents of major companies' products and patents to prevent possible patent disputes or duplicate research.
As the energy generated by earthquake, tsunami, etc. propagates through the air and disturbs the electron density in the ionosphere, the perturbation can be detected by analyzing the ionospheric delay in satellite signal. The electron density in the ionosphere is affected by various factors such as solar activity, latitude, season, and local time. To distinguish from the anomaly, therefore, it is required to inspect the normal trend of the ionosphere. Also, as the perturbation magnitude diminishes by distance it is necessary to develop an appropriate algorithm to detect long-distance disturbances. In this paper, normal condition ionosphere trend is analyzed via IONEX data. We selected monitoring value that has no tendency and developed an algorithm to effectively detect the long-distance ionospheric disturbances by using the lasting characteristics of the disturbances. In the end, we concluded the $2^{nd}$ derivative of ionospheric delay would be proper monitoring value, and the false alarm with the developed algorithm turned out to be 1.4e-6 level. It was applied to 2011 Tohoku earthquake case and the ionospheric disturbance was successfully detected.
On September 23, 2020, at 1:39 a.m., a bright fireball above Seocheon was observed across the country. Two fireball explosions were identified in the images of the All-Sky Camera (ASC), and the shock waves were recorded at seismic and infrasound stations in the southwestern Korean Peninsula. The location of the explosion was estimated by a Bayesian-based location method using the arrival times of the fireball-associated seismic and infrasound signals at 17 stations. Realistic azimuth- and rang-dependent propagation speeds of sound waves were incorporated into the location method to increase the reliability of the results. The location of the sound source was found to be 36.050°N, 126.855°E at an altitude of 35 km, which was close to the location of the second fireball explosion. The two explosions were identified as sequential infrasound arrivals at local infrasound stations. Simulations of waveforms for long ranges explain the detection results at distant infrasound stations, up to ~266 km from the sound source. The dominant period of the signals recorded at five infrasound stations is about 0.4 s. A period-energy relation suggests the explosion energy was equivalent to ~0.3 ton of TNT.
We have investigated the optimal design of an aperiodic optical phased array (OPA) for use in light detection and ranging applications. Three optimization algorithms - particle-swarm optimization (PSO), a genetic algorithm (GA), and a pattern-search algorithm (PSA) - were employed to obtain the optimal arrangement of optical antennas comprising an OPA. The optimization was performed to obtain the minimal side-lobe level (SLL) of an aperiodic OPA at each steering angle, using the three optimization algorithms. It was found that PSO and GA exhibited similar results for the SLL of the optimized OPA, while the SLL obtained by PSA showed somewhat different features from those obtained by PSO and GA. For an OPA optimized at a steering angle <45°, the SLL value averaged over all steering angles increased as the angle of optimization decreased. However, when the angle of optimization was larger than 45°, low average SLL values of <13 dB were obtained for all three optimization algorithms. This implies that an OPA with high signal quality can be obtained when the arrangement of the optical antennas is optimized at a large steering angle.
In order to estimate the radial speed of an underwater object so-called target with active sonar, Continuous Wave (CW) pulse is generally used, but if a target is slow and at near distance, it is not easy to estimate the radial velocity of the target due to acoustic reverberation in the ocean. In 2017, Wang et al. utilized broadband signal of two Hyperbolic Frequency Modulation (HFM) pulses, which is known as a doppler-invariant pulse, with equal frequency band and in opposite sweep directions to overcome this problem and successfully estimate the radial speed of slow-moving nearby target. They demonstrated the estimation of the radial velocity with computer simulation using the parameters of two HFM starting time differences and receiving times. However, for it uses two HFM pulses with equal frequency, cross-correlation between the two pulses negatively affect the detection performance. To mitigate this cross-correlation effect, we suggest using two different band HFM with the opposite sweep directions. In this paper, a method of radial velocity estimation is derived and simulated using two HFM pulses with the pulse length of 1 second and bandwidth of 400 Hz. Applying the suggested method, the radial velocity was estimated with approximately 6 % of relative error in the simulation.
Weijie, Xie;Ting, Zhu;Ping, Zhou;Huibo, Xu;Xiangbao, Meng;Tao, Ding;Fengwei, Nan;Guibo, Sun;Xiaobo, Sun
Journal of Ginseng Research
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v.47
no.2
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pp.199-209
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2023
Background: Due to the interrupted blood supply in cerebral ischemic stroke (CIS), ischemic and hypoxia results in neuronal depolarization, insufficient NAD+, excessive levels of ROS, mitochondrial damages, and energy metabolism disorders, which triggers the ischemic cascades. Currently, improvement of mitochondrial functions and energy metabolism is as a vital therapeutic target and clinical strategy. Hence, it is greatly crucial to look for neuroprotective natural agents with mitochondria protection actions and explore the mediated targets for treating CIS. In the previous study, notoginseng leaf triterpenes (PNGL) from Panax notoginseng stems and leaves was demonstrated to have neuroprotective effects against cerebral ischemia/reperfusion injury. However, the potential mechanisms have been not completely elaborate. Methods: The model of middle cerebral artery occlusion and reperfusion (MCAO/R) was adopted to verify the neuroprotective effects and potential pharmacology mechanisms of PNGL in vivo. Antioxidant markers were evaluated by kit detection. Mitochondrial function was evaluated by ATP content measurement, ATPase, NAD and NADH kits. And the transmission electron microscopy (TEM) and pathological staining (H&E and Nissl) were used to detect cerebral morphological changes and mitochondrial structural damages. Western blotting, ELISA and immunofluorescence assay were utilized to explore the mitochondrial protection effects and its related mechanisms in vivo. Results: In vivo, treatment with PNGL markedly reduced excessive oxidative stress, inhibited mitochondrial injury, alleviated energy metabolism dysfunction, decreased neuronal loss and apoptosis, and thus notedly raised neuronal survival under ischemia and hypoxia. Meanwhile, PNGL significantly increased the expression of nicotinamide phosphoribosyltransferase (NAMPT) in the ischemic regions, and regulated its related downstream SIRT1/2/3-MnSOD/PGC-1α pathways. Conclusion: The study finds that the mitochondrial protective effects of PNGL are associated with the NAMPT-SIRT1/2/3-MnSOD/PGC-1α signal pathways. PNGL, as a novel candidate drug, has great application prospects for preventing and treating ischemic stroke.
In this study, we comprehensively analyze the generalization performance of various deep learning-based active sonar target classifiers when applied to small and imbalanced active sonar datasets. To generate the active sonar datasets, we use data from two different oceanic experiments conducted at different times and ocean. Each sample in the active sonar datasets is a time-frequency domain image, which is extracted from audio signal of contact after the detection process. For the comprehensive analysis, we utilize 22 Convolutional Neural Networks (CNN) models. Two datasets are used as train/validation datasets and test datasets, alternatively. To calculate the variance in the output of the target classifiers, the train/validation/test datasets are repeated 10 times. Hyperparameters for training are optimized using Bayesian optimization. The results demonstrate that shallow CNN models show superior robustness and generalization performance compared to most of deep CNN models. The results from this paper can serve as a valuable reference for future research directions in deep learning-based active sonar target classification.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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