• 천문학회보
• /
• 제37권1호
• /
• pp.93.2-93.2
• /
• 2012

Point Spread Function (PSF) is one of the most important optical characteristics for describing the performance of a telescope. And a concept of subpixelization is inevitable in evaluating the undersampled PSF (Shin and Sakurai 2009). Then, the internal structure of Yohkoh SXT CCD pixel is not uniform: For the top half of pixel area, the X-ray should pass a so-called gate structure where the charges are transferred to an output amplifier. This gate structure shows energy-dependent sensitivity (Tsuneta et al. 1991). For example, for Al-K (8.34 A) X-ray emission, the transmission of the polysilicon gate is about 0.9. Also, for the peak coronal response of the SXT thin filters, around 17 angstrom (0.729 keV), the transmission of the gate is about 0.6, falling off sharply towards longer wavelengths. It should be noted that this spectrally dependent non-uniform response of each CCD pixel will certainly have a noticeable effect on the properties of the PSF at longer wavelengths. Therefore, especially for analyzing the undersampled PSF of low energy source, a careful consideration of non-uniform internal pixel structure is required in determining the shape of the PSF core. The details on the effect of gate structure will be introduced in our presentation.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제13권4호
• /
• pp.1795-1811
• /
• 2019

In order to achieve rapid and accurate detection of vehicle objects in complex traffic conditions, we propose a novel vehicle detection method. Firstly, more contextual and small-object vehicle information can be obtained by our Joint Feature Network (JFN). Secondly, our Evolved Region Proposal Network (EPRN) generates initial anchor boxes by adding an improved version of the region proposal network in this network, and at the same time filters out a large number of false vehicle boxes by soft-Non Maximum Suppression (NMS). Then, our Mask Network (MaskN) generates an example that includes the vehicle occlusion, the generator and discriminator can learn from each other in order to further improve the vehicle object detection capability. Finally, these candidate vehicle detection boxes are optimized to obtain the final vehicle detection boxes by the Fine-Tuning Network(FTN). Through the evaluation experiment on the DETRAC benchmark dataset, we find that in terms of mAP, our method exceeds Faster-RCNN by 11.15%, YOLO by 11.88%, and EB by 1.64%. Besides, our algorithm also has achieved top2 comaring with MS-CNN, YOLO-v3, RefineNet, RetinaNet, Faster-rcnn, DSSD and YOLO-v2 of vehicle category in KITTI dataset.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제17권6호
• /
• pp.1743-1758
• /
• 2023

Automatic modulation classification is a critical algorithm for non-cooperative communication systems. This paper addresses the challenging problem of closed-set and open-set signal modulation classification in complex channels. We propose a novel approach that incorporates a self-learning filter and center-loss in Deep Residual Shrinking Networks (DRSN) for closed-set modulation classification, and the Opendistance method for open-set modulation classification. Our approach achieves better performance than existing methods in both closed-set and open-set recognition. In closed-set recognition, the self-learning filter and center-loss combination improves recognition performance, with a maximum accuracy of over 92.18%. In open-set recognition, the use of a self-learning filter and center-loss provide an effective feature vector for open-set recognition, and the Opendistance method outperforms SoftMax and OpenMax in F1 scores and mean average accuracy under high openness. Overall, our proposed approach demonstrates promising results for automatic modulation classification, providing better performance in non-cooperative communication systems.

• Radiation Oncology Journal
• /
• 제15권2호
• /
• pp.159-165
• /
• 1997

목적 : 광자선과 블록을 얻는 트레이와의 상호작용에 의해 생성된 2차 전자는 피하층에 과도 한 선량증가의 원인이 된다. 이런 전자오염으로 인한 표면선량을 감소시키기 위해 트레이 아래 전자필터를 부착하는 것이 유용하다. 대상 및 방법 :두께가 다른 Cu판, Al판 그리고 Cu/Al 복합판을 사용하여 전자오염에 의한 표면선량을 감소시키는 효과를 측정하였다. 최적의 필터를 찾기 위해서 $10m\times10cm$ 조사야와 SSD 78.5cm의 기하학적 모형으로 표면에서부터 최대선량 지점까지 2mm 간격으로 흡수선량을 측정하였다. 최적필터의 조사야 의존성을 구하기 위해서 $4cm\times4cm$에서부터 $25cm\times25cm$까지 조사면적을 변화시켜가며 흡수선량을 측정하였다 결과 : 표면선량은 조사면적을 증가시키면 서서히 증가하였고 $15cm\times15cm$ 조사면적 이상에 서는 표면선량이 급속히 증가하였다. Al판을 사용했을 경우 표면선량이 최대선량 지점의 선량보다 낮게 유지되지 않으므로 Al판은 전자필터로는 부적합하였으며 0.5mm Cu판과 Cu/Al=0.28mm/1.5mm 복합판이 최적 전자필터로 결정되었다. 두가지 최적필터의 경우 $4cm\times4cm$ 조사면에서는 표면선량을 $5.5\%$(tray 사용할때 표면선량에서 filter 사용할때 표면선량을 뺀 것) 낮출 수 있었고 $10cm\times10cm$에서는 $11.3\%,\;25cm\times25cm$에서는 $21.3\%$로 낮출 수 있었다. 결론 : 전자오염에 기인한 표면선량은 조사면적에 의존하였고 트레이를 설치했을때 표면의 전자오염은 많았고 특히 조사면적이 클 때 표면의 전자오염은 더욱 증가하였다 표면 및 build-up영역의 선량 특성을 측정한 결과 0.5mm Cu판과 Cu/Al=0.28mm/1.5mm 복합판이 최적 필터로 결정되었다. 트레이 밑에 최적 필터를 부착하면 표면선량을 유효하게 감소시킬 수 있었고 필터의 효과는 조사면적이 클 때 더욱 좋았다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
• /
• 제19권6호
• /
• pp.571-575
• /
• 1998

초음파 영상 진단 장비의 중요한 특징 중의 하나는 실시간으로 생체내의 연부 조직에 대한 정보를 보여준다는 것이다. 심초음파도는 심장판막 및 심벽의 상태를 실시간 단면 영상으로 보여줄 수 있으므로 심장 질환 진단에 널리 이용되고 잇다. 그러나, 초음파 영상은 스펙클 잡음이나 영상 탈락 등으로 인하여 화질이 많이 열화되어 있다. 그러므로, 이러한 초음파 영상을 개선시킬 수 있는 새로운 기술을 개발하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 심초음파도의 개선된 이진 영상을 검출하기 위한 영상 처리 기술을 제안한다. 아날로그 영상인 심초음파도로부터 디지털 동영상 파일을 만들고, 이것을 다시 프레임 단위로 각각 8bit 그레이 레벨을 갖는 정지 영상으로 변환하여 저장하였다. 효율적인 영상 처리를 위해 심중격과 삼첨판을 중심으로 한 심장 부위를 관심 영역으로 두었고, 스펙클 잡음이 포함된 각각의 영상은 영상 개선 필터와 모폴러지 필터를 이용하여 처리되었다. 그 결과, 원 영상이나 문턱치에 의한 이진 영상에 비해 명확한 윤곽선을 가진 개선된 이진 영상을 얻을 수 있었다. 결론적으로, 본 논문에서 제안한 장법은 보다 최적의 초음파 이진 영상 처리 기술 개발과 심초음파 영상의 좌심실벽 운동과 같은 정량적 분석에 중요한 심벽 윤곽선 검출 등에 기여할 수 있을 것이라 생각된다.