Kai Liu;Leihong Zhang;Runchu Xu;Dawei Zhang;Haima Yang;Quan Sun
Current Optics and Photonics
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제8권5호
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pp.463-471
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2024
Multimode fibers (MMFs) possess high information throughput and small core diameter, making them highly promising for applications such as endoscopy and communication. However, modal dispersion hinders the direct use of MMFs for image transmission. By training neural networks on time-series waveforms collected from MMFs it is possible to reconstruct images, transforming blurred speckle patterns into recognizable images. This paper proposes a fully convolutional neural-network model, MSMDFNet, for image restoration in MMFs. The network employs an encoder-decoder architecture, integrating multiscale convolutional modules in the decoding layers to enhance the receptive field for feature extraction. Additionally, attention mechanisms are incorporated from both spatial and channel dimensions, to improve the network's feature-perception capabilities. The algorithm demonstrates excellent performance on MNIST and Fashion-MNIST datasets collected through MMFs, showing significant improvements in various metrics such as SSIM.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제3권1호
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pp.27-36
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2011
In the proposed paper numerical calculations are carried out using two versions of a three-dimensional, timedomain panel method developed by the group of Prof. P. Sclavounos at MIT, i.e. the linear code SWAN2, enabling optionally the use of the instantaneous non-linear Froude-Krylov and hydrostatic forces and the fully non-linear SWAN4. The analytical results are compared with experimental results for three hull forms with increasing geometrical complexity, the Series 60, a reefer vessel with stern bulb and a modern fast ROPAX hull form with hollow bottom in the stern region. The details of the geometrical modeling of the hull forms are discussed. In addition, since SWAN4 does not support transom sterns, only the two versions of SWAN2 were evaluated over experimental results for the parent hull form of the NTUA double-chine, wide-transom, high-speed monohull series. The effect of speed on the numerical predictions was investigated. It is concluded that both versions of SWAN2 the linear and the one with the non-linear Froude-Krylov and hydrostatic forces provide a more robust tool for prediction of the dynamic response of the vessels than the non-linear SWAN4 code. In general, their results are close to what was expected on the basis of experience. Furthermore, the use of the option of non-linear Froude-Krylov and hydrostatic forces is beneficial for the accuracy of the predictions. The content of the paper is based on the Diploma thesis of the second author, supervised by the first one and further refined by the third one.
To obtain a shear-wave velocity profile in geotechnical practice, various seismic investigation methods which have their own strength and weakness are being frequently used. Generally, geotechnical site have lateral variation of the properties, so it is needed to determine 2-dimensional shear wave velocity imaging of the site. In this study, harmonic wavelet analysis of wave (HWAW) method is applied to determination of 2-D $V_s$ imaging. HWAW method which is based on time-frequency analysis using harmonic wavelet transform have been developed to determine phase and group velocities of waves. HWAW method uses the signal portion of the maximum local signal/noise ratio to evaluate the phase velocity to minimize the effects of noise. HWAW method determine detailed local $V_s$ profile because one experimental setup which consists of one pair of receivers with spacing of 1~3m is used to determine the dispersion curve of the whole depth. So, 2-D Vs imaging with relatively high resolution can be determined through a series of HWAW test. In order to estimate the applicability of HWAW method, field tests were performed in 4 sites. Through field applications and comparison with other test results, the good accuracy and applicability of the proposed method were verified.
This study aimed to investigate the random vibration characteristic of train-slab track-bridge interaction system subjected to both track irregularities and earthquakes by use of pseudo-excitation method (PEM). Each vehicle subsystem was modeled by multibody dynamics. A three-dimensional rail-slab- girder-pier finite element model was created to simulate slab track and bridge subsystem. The equations of motion for the entire system were established based on the constraint condition of no jump between wheel and rail. The random load vectors of equations of motion were formulated by transforming track irregularities and seismic accelerations into a series of deterministic pseudo-excitations according to their respective power spectral density (PSD) functions by means of PEM. The time-dependent PSDs of random vibration responses of the system were obtained by step-by-step integration method, and the corresponding extreme values were estimated based on the first-passage failure criterion. As a case study, an ICE3 high-speed train passing a fifteen-span simply supported girder bridge simultaneously excited by track irregularities and earthquakes is presented. The evaluated extreme values and the PSD characteristic of the random vibration responses of bridge and train are analyzed, and the influences of train speed and track irregularities (without earthquakes) on the random vibration characteristic of bridge and train are discussed.
영상 기반 반도체 검사 장비의 검사 고속화와 검사 정확도를 위해, 넓은 FOV와 고해상도를 동시에 가지는 2차원 영상을 획득하는 것은 검사 장비에 필수적이다. 본 논문에서는 정밀도와 FOV 측면에서 양질의 영상 획득을 위한 새로운 영상획득 시스템을 제안하였다. 제안시스템은 하나의 렌즈와 광분할기, 두 개의 카메라 센서, 스테레오 영상획득 보드로 구성되며, 하나의 렌즈를 통해 입력되는 영상을 두 개의 카메라 센서를 통해 동시에 영상 획득한다. 획득된 영상의 정합을 위해, 첫 번째로 Zhang의 카메라 교정 방법을 적용시켜 각각의 카메라를 교정한다. 두 번째로 다른 카메라에서 획득한 두 영상들 사이의 수학적인 정합 함수를 찾기 위해 각 영상의 호모그래피(homography)를 이용하여, 양측 카메라간의 정합 행렬을 계산한다. 영상 호모그래피를 통해서, 획득된 두 영상은 하나의 최종 검사 영상으로의 통합을 위해 최종적으로 정합될 수 있다. 다중 카메라로부터 입력되는 다중 영상들을 활용하는 제안 검사 시스템은 실시간 영상 정합을 위해 매우 빠른 프로세스 유닛의 도움이 필요하다. 이를 위해 CUDA (Compute Unified Device Architecture)기반 병렬 프로세싱 하드웨어 및 소프트웨어를 활용한다. 두 개의 분할된 영상으로부터 실시간으로 정합된 영상을 얻을 수 있었으며, 마지막으로 연속된 실험을 통해 획득한 호모그래피의 정확도를 확인할 수 있다. 실험으로 얻은 결과들은 제안된 시스템과 방법이 대영역 고해상도 검사영상 획득을 위해 효과적임을 보인다.
단층 촬영한 영상을 삼차원적으로 재구성해서 가시화 또는 자동처리와 분석을 하기 위해서는 등방 해상도의 삼차원 영상 자료를 생성하는 보간이 필수적이다. 최근에 제시된 형태기반 보간 방법은 먼저 형태를 분할한 이후, 보간을 행하므로 구조적으로 객체간 뚜렷한 보간 영상을 생성하는데는 유리하지만 대부분 이진 영상을 대상으로 보간을 수행하므로 영상을 이루는 주요 객체들을 표현할 수 없으며 내부 구조를 가시화할 수 없으며 방법상 보간을 위하여 행하는 최소거리 계산시 많은 수행시간을 소모한다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 영상을 이루는 주요 구성 객체를 표현할 수 있는 그레이-스케일 영상을 대상으로 보간 영상을 생성하고 이차원 평면상의 최소거리 맵 구성과 삼차원 공간 개념을 고려한 최소거리 맵 수정으로 계산시간을 효율적으로 단축시키면서 고질의 보간 영상을 생성할 수 있는 새로운 형태기반 보간법을 제시하였다.
뇌기능 연결성 문제는 뇌의 신경역학적 현상과 밀접한 관련이 있다는 의미에서 뇌과학에서 주요 연구주제이다. 본 논문에서는 기능적 자기공명영상(fMRI)자료를 뇌활동에 대한 반응 자료의 주요 형태로써 선택하였는데, 이 fMRI자료는 높은 해상도 때문에 뇌과학 연구에서 선호되는 자료 형태이다. 뇌활동에 대한 생리학적 반응을 측정해서 자료로 사용한다는 전제하에서 뇌의 기능적 연결성을 분석하는 방법들을 고찰하였다. 여기서의 전제란 상태공간 및 측정 모형을 다룬다는것을 의미하는데, 여기서 상태공간 모형은 뇌신경역학을 표현한다고 가정한다. 뇌기능 영상자료의 분석은 무엇을 측정하였느냐에 따라서 분석방법과 그 해석이 조금씩 달라진다. 실제 fMRI자료를 고차원 자기회귀모형을 적용해서 분석한 결과를 논문에 포함하였는데, 이 결과를 통해서 서로 다른 도형문제를 푸는데 서로 다른 뇌신경 역학관계가 요구된다는 것을 엿볼 수 있었다.
최근 가상환경에서 몰입감을 늘리고 자유로운 상호작용을 제공하기 위한 손 제스처 인식에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존의 연구는 특화된 센서나 장비를 요구하거나, 낮은 인식률을 보이고 있다. 본 논문은 정적 손 제스처와 동적 손 제스처 인식을 위해 카메라 이외의 별도의 센서나 장비 없이 딥러닝 기술을 사용한 손 제스처 인식 방법을 제안한다. 일련의 손 제스처 영상을 고주파 영상으로 변환한 후 손 제스처 RGB 영상들과 이에 대한 고주파 영상들 각각에 대해 덴스넷 3차원 합성곱 신경망을 통해 학습한다. 6개의 정적 손 제스처와 9개의 동적 손 제스처 인터페이스에 대해 실험한 결과 기존 덴스넷에 비해 4.6%의 성능이 향상된 평균 92.6%의 인식률을 보였다. 본 연구결과를 검증하기 위하여 3D 디펜스 게임을 구현한 결과 평균 34ms로 제스처 인식이 가능하여 가상현실 응용의 실시간 사용자 인터페이스로 사용가능함을 알 수 있었다.
홍수범람지도는 홍수에 대비하여 도시계획이나 댐 수위 조절 운영, 제방 등의 설계에 주요 지표로 사용되며 거주지역에 대한 홍수 발생 여부를 예보하거나 홍수 발생 시 신속하고 안전하게 대피하도록 하는 홍수 예·경보시스템 구축 등에도 중요한 역할을 한다. 국가하천과 같이 중요도 혹은 홍수 취약성이 높은 하천주변 지역의 경우, 고정밀도 LiDAR 기반 DEM 기반 정확도가 높은 홍수지도 작성에 2차원 혹은 3차원의 전문화된 범람지도 가시화 수치모형이 비용과 상관없이 활용될 수 있으나 지방하천 및 소하천은 예산상 한계 및 적합한 기술부족으로 여전히 시간소모적인 수작업이나 부정확하거나 비효율적인 기존 홍수지도작성 기법을 감수해왔다. 본 연구에서는, 실무에서 하천기본계획 수립 시 활용되는 HEC-RAS 기반 1차원 홍수위 모형 결과와 DEM을 기반으로 홍수지도작성의 복잡한 단계를 자동화시키고, 오픈소스인 QGIS와 연계할 수 있어 고비용의 ArcGIS에 기반하지 않는 OpenGIS 기반 홍수범람지도 생성 자동화 소프트웨어(Open Flood Mapper, OFM)를 개발하였다. OFM은 지난 2007년도 태풍 나리 내습 시 범람피해를 입은 제주도 한천 하류 침수흔적도, 첨두홍수위에 기반한 HEC-GeoRAS 및 수작업을 통해 제작한 홍수 범람지도와 비교하여 검증하였고, 빈도별 홍수범람지도를 추적하여 극한 홍수사상에서 범람의 특성을 시범적으로 구현하고 분석하였다.
한반도 서남부해역은 하계 양자강의 유출에 의해 저염분 현상이 발생한다. 중국 대통(Datong)에서 지난 65년(19221986)간 장기관측한 자료에 의하면 매년 양자강 유출량은 일정하지 않으며, 최대 유출량은 최소유출량의 2배 이상이 됨을 보여주고 있다. 따라서 양자강의 유출량을 달리하여 저염확산을 수치모델로 연구하고자 하였다. 수치모델은 POM(Princeton Ocean Model)을 사용하였다. POM은 연직적으로 $\sigma$좌표계를 사용하는 3차원 해양순환모델이다. 모델 수행 후 연구해역내 대륙사면에서 유속이 강하게 나타났다. 또한 제주도 서쪽을 통해 북상하여 황해중앙부로 들어가는 흐름이 있으며, 대륙연안을 따라 남하하는 흐름이 있음을 알 수 있다. 양자강 유출량을 부여한 후 수행한 모델의 결과를 보면 양자강 유출량이 많을수록 저염분역이 제주도에 가깝게 나타남을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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