The electrical property of polymer matrix composites with added carbon powder is studied based on the temperature dependency of the conduction mechanism. The temperature coefficient of the resistance of the polymer matrix composites below the percolation threshold (x) changed from negative to positive at 0.20 < x < 0.21; this trend decreased with increasing of the percolation threshold. The temperature dependence of the electrical property(resistivity) of the polymer matrix composites below the percolation threshold can be explained by using a tunneling conduction model that incorporates the effect of the thermal expansion of the polymer matrix composites into the tunneling gap. The temperature coefficient of the resistance of the polymer matrix composites above the percolation threshold has a positive value; its absolute value increased with increasing volume fraction of carbon powder. By assuming that the electrical conduction through the percolating paths is a thermally activated process and by incorporating the effect of thermal expansion into the volume fraction of the carbon power, the temperature dependency of the resistivity above the percolation threshold can be well explained without violating the universal law of conductivity.
In Jeju island, runoff has frequently happened when the rainfall depth is over a threshold value. To simulated this characteristic rainfall-runoff model structure has to be modified. In this study, the TRSM (Threshold Runoff Simulation Method) was developed to overcome the limitations of SWAT in applying to the hydrologic characteristics of Jeju island. When the precipitation and soil water are less than threshold value, we revised the SWAT routine not to make surface/lateral or groundwater discharge. For Hancheon watershed, the threshold value was set as 80% of soil water through the analysis of rainfall-runoff relationship. Through the simulation of test watershed, it was proven that TRSM performed much better in simulating pulse type stream flow for the Hancheon watershed.
In this paper we present a new image denoising filter that can suppress additive noise components while preserving signal components in the wavelet domain. The proposed filter, which we call an adaptive wavelet shrinkage(AWS) filter, is composed of two operators: the wavelet killing operator and the adaptive shrinkage operator. Each operator is selected based on the threshold value which is estimated adaptively by using the local statistics of the wavelet coefficients. In the wavelet killing operation, the small wavelet coefficients below the threshold value are replaced by zero to suppress noise components in the wavelet domain. The adaptive shrinkage operator attenuates noise components from the wavelet components above the threshold value adaptively. The experimental results show that the proposed filter is more effective than the other methods in preserving signal components while suppressing noise.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.21
no.3
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pp.553-563
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1996
Detecting edges is one of issues with essentialimprotance in the area of image analysis. An edge in an image is a boundary or contour at which a significant change occurs in image intensity. Edge detection has been studied in many addlications such as imagesegmentation, robot vision, and image compression. In this paper, we propose an automatic threshold selection scheme for edge detection and show its application to noise elimination. The scheme suggested here applied statistical properties of the noise estimated from a noisy image to threshold selection. Since a selected threshold value in the scheme depends on not the characgreistic of an orginal image but the statistical feature of added noise, we can remove ad-hoc manners used for selecting the threshold value as well as decide the value theoretically. Furthermore, that shceme can reduce the number of edge pixels either generated or lost by noise. an application of the scheme to noise elimination is shown here. Noise in the input image can be eliminated with considering the direction of each edge pixedl on the edge map obtained by applying the threshold selection scheme proposed in this paper. Achieving significantly improved results in terms of SNR as well as subjective quality, we can claim that the suggested method works well.
Journal of the Korea society of information convergence
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v.7
no.2
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pp.7-12
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2014
Many filters are made in order to dectect the accurate signal. The performance of the filter is evaluated as to remove the noise effectively. It is necessary to determine the threshold value for the accurate evaluation of the filter effectively. In this study, we investigated the optimization of the threshold value. It was used for the triangular wave signal and the power supply noise. SNR change according to the number of samples was studied. As the number of samples increases, SNR saw also stabilizde.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.7
no.7
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pp.32-41
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1999
In this study, a new knocking control algorithm was developed using the knock threshold value auto-correction algorithm. This algorithm uses the Fast Fourier Transform9FFT) method by measuring cylinder block vibration signals of a 1498 cc four-cylinder spark ignition engine. The experimental results show the proposed knock control algorithm provides improved performance compared to existing methods. The results also show that the proposed FFT algorithm provides real-time adjustment of the knock threshold value.
Image binarization using a global threshold value [3] performs at high speed, but usually results in undesired binary images when the source images are of poor quality. In such cases, adaptive local thresholding algorithms [1][2][3] are used to obtain better results, and the algorithm proposed by A.E.Savekis which chooses local threshold using foreground and background clustering [1] is one of the best thresholding algorithms. However, this algorithm runs slowly due to its re-computing threshold value of each central pixel in a local window MxM. In this paper, we present a dynamic programming approach for the step of calculating local threshold value that reduces many redundant computations and improves the execution speed significantly. Experiments show that our proposal improvement runs more ten times faster than the original algorithm.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.20
no.11
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pp.105-110
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2015
This paper deals with a newly proposed algorithm for stable marriage problem, which I coin threshold algorithm. The proposed algorithm firstly constructs an $n{\times}n$ matrix of the sum of each sex's preference over the members of the opposite sex. It then selects the minimum value from each row and column to designate the maximum value of the selected as the sum threshold $p^*_{ij}$. It subsequently deletes the maximum preference $_{mzx}p_{ij}$ from a matrix derived from deleting $p_{ij}$ > $p^*_{ij}$, until ${\mid}c_i{\mid}=1$ or ${\mid}c_j{\mid}=1$. Finally, it undergoes an optimization process in which the sum preference is minimized. When tested on 7 stable marriage problems, the proposed algorithm has proved to improve on the existing solutions.
Kim, Moo-Sub;Shin, Han-Back;Kim, Sunmi;Shim, Jae Goo;Yoon, Do-Kun;Suh, Tae Suk
Progress in Medical Physics
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v.28
no.3
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pp.77-82
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2017
We proposed the objective ROC analysis method based on the setting of threshold value for evaluation of single photon emission computed tomography (SPECT) image. This proposed ROC analysis method uses the quantification computational threshold value to each signal on the SPECT image. The SPECT images for this study were acquired by using Monte Carlo n-particle extended simulation code (MCNPX, Ver. 2.6.0, Los Alamos National Laboratory, USA). The basic SPECT detectors and specific water phantom were realized in the simulation, and we could get the simulation results by the simulation operation. We tried to analyze the reconstructed images using threshold value application based objective ROC method. We can get the accuracy information of reconstructed region in the image. This proposed ROC technique can be helpful when we have to evaluate the weak signal for the NM image. In this study, the proposed threshold value based computational ROC analysis method can provide better objectivity than the conventional ROC analysis method.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2009.01a
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pp.229-232
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2009
Shot change detection is an important technique for effective management of video data, so detection scheme requires adaptive detection techniques to be used actually in various video. In this paper, we propose an adaptive shot change detection algorithm using the mean of feature value on variable reference blocks. Our algorithm determines shot change detection by defining adaptive threshold values with the feature value extracted from video frames and comparing the feature value and the threshold value. We obtained better detection ratio than the conventional methods maximally by 15% in the experiment with the same test sequence. We also had good detection ratio for other several methods of feature extraction and could see real-time operation of shot change detection in the hardware platform with low performance was possible by implementing it in TVUS model of HOMECAST Company. Thus, our algorithm in the paper can be useful in PMP or other portable players.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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