In this thesis, Lohmann's algorithm and FFT (fast Fourier transform) are used to synthesize binary-phase holograms. FFT computing is carried out for the calculation of complex wavefronts of $128{\times}128$ sampling points of an object that is numerically specified. Then using the Lohmann's algorithm, the amplitude and the phase of complex wavefronts are encoded in binary holograms on each sampling points. PC (personal computer) and laser printer are used to plot binary-phase holograms and CGH (computer generated holograms) films are obtained from this plot by photographic reduction. Holographic images of numerically specified objects are reconstructed from the He-Ne laser and the inverse Fourier optics system. We estimate the quality of holographic images according to the sampling number, application of random phase, amplitude clipping and bleaching the CGH film. We derive optimized conditions to reconstruct better holographic images and to reduce the speckle noise. FFT and Lohmann's algorithm are implemented with MS Visual BASIC 6.0 for the programming of binary-phase hologram.
The point-cloud representation of an object is performed by scanning a space through a laser scanner that is extracting a set of points, and the points are then integrated into the same coordinate system through a registration. The set of the completed registration-integrated point clouds is classified into meaningful regions, shapes, and noises through a mathematical analysis. In this paper, the aim is the matching of a curved area like a cylinder shape in 3D point-cloud data. The matching procedure is the attainment of the center and radius data through the extraction of the cylinder-shape candidates from the sphere that is fitted through the RANdom Sample Consensus (RANSAC) in the point cloud, and completion requires the matching of the curved region with the Catmull-Rom spline from the extracted center-point data using the Principal Component Analysis (PCA). Not only is the proposed method expected to derive a fast estimation result via linear and curved cylinder estimations after a center-axis estimation without constraint and segmentation, but it should also increase the work efficiency of reverse engineering.
A Q-Q plot is an effective and convenient graphical method to assess a distributional assumption of data. The primary step in the construction of a Q-Q plot is to obtain a closed-form expression to represent the relation between observed quantiles and theoretical quantiles to be plotted in order that the points fall near the line y = a + bx. In this paper, we introduce a Q-Q plot to assess goodness-of-fit for inverse Gaussian distribution. The procedure is based on the distributional result that a transformed random variable $Y={\mid}\sqrt{\lambda}(X-{\mu})/{\mu}\sqrt{X}{\mid}$ follows a half-normal distribution with mean 0 and variance 1 when a random variable X has an inverse Gaussian distribution with location parameter ${\mu}$ and scale parameter ${\lambda}$. Simulations are performed to provide a guideline to interpret the pattern of points on the proposed inverse Gaussian Q-Q plot. An illustrative example is provided to show the usefulness of the inverse Gaussian Q-Q plot.
The knowledge of the flash point of the mixtures is very important for prevention and protection of fire in the industrial field. The flash points for the water+2-propanol system were measured by using Tag open-cup apparatus(ASTM D1310-86). The experimental data were compared with the values calculated by the Raoult's law, the Van Laar equation and the NRTL(Non Random Two Liquids) equation. The calculated values based on the Van Laar and NRTL equations were found to be better than those based on the Raoult's law. It was concluded that Van Laar and NRTL equations were more effective than the Raoult' law at describing the activity coefficients for non-ideal solution such as the water+2-propanol system. And the predictive curve of the flash point prediction model based on the Van Law equation described the experimentally-derived data more effectively than was the case when the prediction model was based upon the NRTL equation.
To quantitatively evaluate how setup errors in conjunction with dose gradients contribute to the error in IMRT dose quality assurance (DQA) measurements. The control group consisted of 5 DQA plans of which all individual field dose differences were less than ${\pm}5%$. On the contrary, the examination group was composed of 16 DQA plans where any individual field dose difference was larger than ${\pm}10%$ even though their total dose differences were less than ${\pm}5%$. The difference in 3D dose gradients between the two groups was estimated in a cube of $6{\times}6{\times}6\;mm^3$ centered at the verification point. Under the assumption that setup errors existed during the DQA measurements of the examination group, a three dimensional offset point inside the cube was sought out, where the individual field dose difference was minimized. The average dose gradients of the control group along the x, y, and z axes were 0.21, 0.20, and 0.15 $cGy{\cdot}mm^{-1}$, respectively, while those of the examination group were 0.64, 0.48, and 0.28 $cGy{\cdot}mm^{-1}$, respectively. All 16 plans of the examination group had their own 3D offset points in the cube. The individual field dose differences recalculated at the offset points were mostly diminished and thus the average values of total and individual field dose differences were reduced from 3.1% to 2.2% and 15.4% to 2.2%, respectively. The offset distribution turned out to be random in the 3D coordinate. This study provided the quantitative data that support the large individual field dose difference mainly stems from possible geometric errors (e.g., random setup errors) under the influence of steep dose gradients of IMRT field.
This paper attempts to establish a scoring system for the originality in evaluation of mathematical creativity. The scoring system is composed of three categories; fluency, flexibility and originality. In this paper, we proposed an evaluation method for originality as following based on relative frequency and standard normal distribution. (1) Fluency: It is judged on the basis of the number of correct answers a student made. If several correct answers are given for a single category, then its maximum score is set to 5 points. (2) Flexibility: We examined how many categories the students' responses can be classified into. If at most 15 answers are allowed for each question, the maximum score of flexibility is 15 points. (3) Originality: Originality score is given if a student made some original response that other students did not show. That is, it reflects relative rarity. The originality is measured according to the following steps: Step 1: Analyze the frequency of how many students made an answer to the response type categorized at low level, and calculate the relative frequency p of each category. Step 2: Find the originality point os for each response, that is, os = max{0,z} where z satisfies P(Z > z) = p with standard normal distributed random variable Z. For example, - p is greater than 0.5: 0 point - p is 0.1587: 1 point - p is 0.0228: 2 points - p is 0.0013: 3 points Step 3: Assign the one's originality score to the sum of originality point for each response. Remark. There is no upper limit of originality score.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.34
no.1
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pp.91-98
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2016
In order to apply Kriging methods for geostatistics of spatial data, an estimation of spatial coherency functions is required priorly based on the spatial distance between measurement points. In the study, the typical coherency functions, such as semi-variogram, homeogram, and covariance function, were estimated using the national geoid model. The test area consisting of 2°×2° and the Unified Control Points (UCPs) within the area were chosen as sampling measurements of the geoid. Based on the distance between the control points, a total of 100 sampling points were grouped into distinct pairs and assigned into a bin. Empirical values, which were calculated with each of the spatial coherency functions, resulted out as a wave model of a semi-variogram for the best quality of fit. Both of homeogram and covariance functions were better fitted into the exponential model. In the future, the methods of various Kriging and the functions of estimated spatial coherency need to be studied to verify the prediction accuracy and to calculate the Mean Squared Prediction Error (MSPE).
The Direct Instruction (DI) was applied to the learning-disabled in the basic engineering education (especially, physics education). The DI is specified as an educational method in which the instructor strongly controls during the whole process of the entire course. The tests of understanding, reasoning, memory, and problem-solving speed showed that 20 students (20%) out of random 100 students are learning-disabled. The average points of mid-term and final exams were 53.7% and 61.0% respectively for a certain 41-students class. However, in this class, for the lower point students who obtained less than 50% points, the average points of mid-term and final exams were 29.8% and 28.2% respectively, which showed decreased. From this lower point group, the 8 students (20% students of 41 students) were selected as the learning-disabled. With additional DI studies provided, the average points of mid-term and final exams for the learning-disabled were 18.9% and 25.5% respectively, which showed 6.6% increase that means the DI for the learning-disabled was effective.
Precision correction is the process of geometrically aligning images to a reference coordinate system using GCPs(Ground Control Points). Many applications of remote sensing data, such as change detection, mapping and environmental monitoring, rely on the accuracy of precision correction. However it is a very time consuming and laborious process. It requires GCP collection, the identification of image points and their corresponding reference coordinates. At typical satellite ground stations, GCP collection requires most of man-powers in processing satellite images. A method of automatic registration of satellite images is demanding. In this paper, we propose a new algorithm for automatic precision correction by GCP chips and RANSAC(Random Sample Consensus). The algorithm is divided into two major steps. The first one is the automated generation of ground control points. An automated stereo matching based on normalized cross correlation will be used. We have improved the accuracy of stereo matching by determining the size and shape of match windows according to incidence angle and scene orientation from ancillary data. The second one is the robust estimation of mapping function from control points. We used the RANSAC algorithm for this step and effectively removed the outliers of matching results. We carried out experiments with SPOT images over three test sites which were taken at different time and look-angle with each other. Left image was used to select UP chipsets and right image to match against GCP chipsets and perform automatic registration. In result, we could show that our approach of automated matching and robust estimation worked well for automated registration.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.28
no.1
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pp.153-160
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2010
It is necessary to determine accurate 3-dimensional coordinates of the building corner points that could be control or check points in order to verify the accuracy of 3D digital maps in the near future. The usual process of obtaining the coordinates of the building corner points is to set up the ground control points with a GPS and then to practice terrestrial survey such as distance or angle measurements. However, since an error in the ground control points can be propagated through the terrestrial survey into the final coordinates of the buildings, accurately should be considered as much as possible. The actual effect of the GPS-derived ground control point error on the estimates of the unknowns through the terrestrial survey is mathematically analyzed, and the simulation data is tested numerically. The error of the ground control points is tested in the cases of 1-4 cm for the horizontal components and 2-8 cm for the vertical component. The vertical component error is assigned twice the horizontal ones because of the characteristics of the GPS survey. The distance measurement is assumed for convenience and the precision of the estimated coordinates of the building corner points is almost linearly increased according to the errors of the ground control points. In addition, the final estimates themselves can vary by the simulated random errors depending on the precision of the survey instrument, but the precision of the estimates is almost independent of survey accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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