Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.42
no.5
s.305
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pp.95-102
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2005
When images compressed with block-based compression techniques are transmitted over a noisy channel, unexpected block losses occur. In this paper, we present a post-processing-based block recovery scheme using Haar wavelet features. No consideration of the edge-direction, when recover the lost blocks, can cause block-blurring effects. The proposed directional recovery method in this paper is effective for the strong edge because exploit the varying neighboring blocks adaptively according to the edges and the directional information in the image. First, the adaptive selection of neighbor blocks is performed based on the energy of wavelet subbands (EWS) and difference of DC values (DDC). The lost blocks are recovered by the linear interpolation in the spatial domain using selected blocks. The method using only EWS performs well for horizontal and vertical edges, but not as well for diagonal edges. Conversely, only using DDC performs well diagonal edges with the exception of line- or roof-type edge profiles. Therefore, we combined EWS and DDC for better results. The proposed methods out performed the previous methods using fixed blocks.
In this study, the new modeling scheme has been developed for recently designed and tested electromagnetic survey, which adapts horizontal magnetic dipole with $1\;kHz\~1\;MHz$ frequency range as a source. The 2.5-D secondary field formulation in wavenumber domain was constructed using finite element method and verified through comparing results with layered-earth solutions calculated by integral equations. 2-D conductive- and resistive-block models were constructed for calculating electric field, magnetic field and impedance - the ratio of electric and magnetic fields which are orthogonal each other. This study showed that electric field and impedance are superior in identifying 2-D isolated-body model to magnetic field. In particular, impedance gives more stable results than electric field with similar spatial resolving power, because electric field is divided by magnetic field in impedance. Thus the impedance analysis which uses electric and magnetic fields together would give better result in imaging the shallow anomalies than conventional EM method.
Recently, as growing of high definition media services like HDTV and IPTV, fast moving picture manipulation techniques need to meet what those services require. Especially, a fast reduced-size image extracting method is required in the areas of video indexing and video summary Conventional DC image extracting methods, however, can't be applied to H.264/AVC streams since a spatial domain prediction scheme is adopted in H.264/AVC intra mode. In this paper, we propose a theoretical method for extracting a thumbnail image from an H.264/AVC intra frame in the frequency domain. Furthermore, the proposed scheme can extract the thumbnail very fast since all operations are applied to transform coefficients directly, after a general equation for the thumbnail extraction in nine H.264/AVC intra prediction modes is introduced, an LUT(Look Up Table) for each mode is designed. Through the implementation and performance evaluation, while the subject quality difference between the output of our scheme and a conventional output is negligible, the former can extract the thumbnail faster then the latter by up to 63%.
Jung, Bong-Gu;Kim, Boyoung;Kang, Jun Won;Hwang, Jin-Ha
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.32
no.4
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pp.249-256
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2019
This paper presents an optimization framework of electrical impedance tomography for characterizing electrical conductivity profiles of concrete structures in two dimensions. The framework utilizes a partial-differential-equation(PDE)-constrained optimization approach that can obtain the spatial distribution of electrical conductivity using measured electrical potentials from several electrodes located on the boundary of the concrete domain. The forward problem is formulated based on a complete electrode model(CEM) for the electrical potential of a medium due to current input. The CEM consists of a Laplace equation for electrical potential and boundary conditions to represent the current inputs to the electrodes on the surface. To validate the forward solution, electrical potential calculated by the finite element method is compared with that obtained using TCAD software. The PDE-constrained optimization approach seeks the optimal values of electrical conductivity on the domain of investigation while minimizing the Lagrangian function. The Lagrangian consists of least-squares objective functional and regularization terms augmented by the weak imposition of the governing equation and boundary conditions via Lagrange multipliers. Enforcing the stationarity of the Lagrangian leads to the Karush-Kuhn-Tucker condition to obtain an optimal solution for electrical conductivity within the target medium. Numerical inversion results are reported showing the reconstruction of the electrical conductivity profile of a concrete specimen in two dimensions.
Yokjido is a 15-km2 inhabited island located at the tip of the southeastern coast of the Korean Peninsula. Its forest is mostly composed of substitutional vegetation. Our aim was to provide basic information necessary for the conservation and management of the forest vegetation in Yokjido. We classified the types of existing vegetation using methods of the Zurich-Montpellier school of phytosociology. The resulting vegetation map shows the dominant tree species in the top canopy-layer. A total of 8 vegetation types were identified, which were arranged into a vegetation unit hierarchy of 2 communities, 4 sub-communities, 6 variants, and 2 subvariants. Evaluations of each type showed large and small differences in floristic composition, which reflect anthropogenic influences, site conditions, succession stages, and the establishment period. Moreover, vegetation types differed significantly in terms of species diversity indices; in particular, overall species richness, species diversity, and species evenness tended to increase significantly as the elevation increased. The herbaceous plant species showed the highest positive (+) correlation to x. These results were consistent with those of McCain, who reported that species diversity increases in mountainous areas with relatively low elevations due to the mid-domain effect. The forest succession in Yokjido will potentially enter a mixed-forest stage and then proceed to become an all-evergreen broad-leaved forest.
This paper presents an efficient three-dimensional (3-D) modeling algorithm using the extended approximation to an electric field integral equation. Numerical evaluations of Green's tensor integral are performed in the spatial wavenumber domain. This approach makes it possible to reduce computing time, to handle smoothly varying conductivity model and to remove singularity problems encountered in the integration of Green's tensor at a source point. The responses obtained by 3-D modeling algorithm developed in this study are compared with those by the full integral equation for a thin-sheet EM scattering. The extensive analyses on the performance of modeling algorithm are made with the conductivity contrasts and source frequencies. These results show that the modeling algorithm are accurate up to the conductivity contrast of 1:16 and the frequency range of 100 Hz-100 kHz. The extended Born approximation, however, may produce inaccurate results for some source and model configurations in which the electric field is discontinuous across the conductivity boundary. We performed the modeling of a composite model of which conductivity varies continuously and this shows the modeling algorithm developed in this study is efficient for 3-D EM modeling. For a cross-hole source-receiver configuration a composite model of which conductivity varies continuously can be successfully simulated using this algorithm.
Ji, Yoon-Soo;Oh, Seok-Hoon;Suh, Baek-Soo;Lee, Duk-Kee
Journal of the Korean earth science society
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v.32
no.6
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pp.613-628
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2011
Restoration, prediction and noise analysis of geomagnetic data measured in the Korean Peninsula were performed. Restoration methods based on an optimized principal component analysis (PCA) and the geostatistical kriging approach were proposed, and its effectiveness was also interpreted. The PCA-based method seemed to be effective to restore the periodical signals and the geostatistical approach was stable to fill the gaps of measurements. To analyze the noise level for each observatory, the geomagnetic time-series was plotted by scattergram which reflects the spatial variation, using data observed during same period. The scattergram showed that the observation made at Cheongyang seemed to have better quality in spatial continuity and stability, and the restoration result was also better than that of Icheon site. For the restoration, both of the methods, geostatistical and optimizaed PCA, showed stable result when the missing of observation was within 20 points. However, in case of more missing observations than 20 points and prediction problem, the optimized PCA seemed to be closer to the real observation considering the frequency-domain characteristics. The prediction using the optimized PCA seems to be plausible for one day of period for interpretation.
Kim, Jung-Hoon;Min, Kyung-Ju;Lee, Mi-Sook;Lim, Si-Yeong
Spatial Information Research
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v.18
no.1
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pp.19-26
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2010
It is important to manage the underground facilities efficiently because they are directly related to the convenience and safety of citizens. But the fact that the different agencies take on a role of managing the underground facilities respectively makes it impossible. So Korean government has exerted great efforts to solve this problem through several projects. Korean government expects that the ubiquitous technologies such as sensor and wireless communication in the domain of the underground facilities management will be useful. It is main duty of u-City Management Center to monitor several situations about the underground facilities using ubiquitous technologies. But there is no consensus about what concrete situations it has to monitor even though u-cities under construction. Because local governments or related companies are in charge of carrying out these roles yet, there is no legal basis on which to do these tasks by the center. And it is needed to develop new technologies for u-services efficiently. Because technologies for u-service are vast, various and converged, so it necessary to develop them according to priority or in cooperation with other developers. In this paper, we classify the monitoring items for each facility which were investigated by a recent research. It is expected to make use of defining the role of the center and developing technologies with u-service.
A multi-Gaussian kriging approach extended to space-time domain is presented for uncertainty modeling as well as time-series mapping of environmental variables. Within a multi-Gaussian framework, normal score transformed environmental variables are first decomposed into deterministic trend and stochastic residual components. After local temporal trend models are constructed, the parameters of the models are estimated and interpolated in space. Space-time correlation structures of stationary residual components are quantified using a product-sum space-time variogram model. The ccdf is modeled at all grid locations using this space-time variogram model and space-time kriging. Finally, e-type estimates and conditional variances are computed from the ccdf models for spatial mapping and uncertainty analysis, respectively. The proposed approach is illustrated through a case of time-series Particulate Matter 10 ($PM_{10}$) concentration mapping in Incheon Metropolitan city using monthly $PM_{10}$ concentrations at 13 stations for 3 years. It is shown that the proposed approach would generate reliable time-series $PM_{10}$ concentration maps with less mean bias and better prediction capability, compared to conventional spatial-only ordinary kriging. It is also demonstrated that the conditional variances and the probability exceeding a certain thresholding value would be useful information sources for interpretation.
Our objective was to evaluate the clinical feasibility of spatial domain filtering as an alternative to additional image reconstruction using different kernels in CT. Kernels were grouped as H30 (head medium smooth), B30 (body medium smooth), S80 (special) and U95 (ultra sharp). Derived from thin coilimated source images, four sets of images were generated using phantom kernels. MTF (50%, 10%, 2%) measured with H30 (3.25, 5.68, 7.45 Ip/cm) B30 (3.84, 6.25, 7.72 Ip/cm), S80 (4.69, 9.49, 12.34 Ip/cm), and U95 (14.19, 20.31, 24.67 Ip/cm). Spatial resolution for the U95 kernel (0.6 mm) was 33.3% greater than that of the H30 and B30 (0.8 mm) kernels. Initially scanned kernels images were rated for subjective image qualify, using a five-point scale. Image scanned with a convolution kernel led to an increase in noise (U95), whereas the results for CT attenuation coefficient were comparable. CT images increase the diagnostic accuracy in head (H30), abdomen (B30), temporal bone and lung (U95) kernels may be controlled by adjusting CT various algorithms, which should be adjusted to take into account the kernels of the CT undergoing the examination.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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