안경용 구면 렌즈는 굴절력에 따라 (+)디옵터와 (-)디옵터 렌즈로 구분할 수 있다. 렌즈에 가해지는 외부 열원에 의해서 생기는 열변형은 디옵터의 종류에 따라 다르게 나타난다. 본 논문에서는 빛의 가간섭성을 이용하여 물체의 변형을 비접촉으로 정확하게 측정할 수 있는 전자처리 스페클법을 이용하여 렌즈에 발생되는 열변형을 정량적으로 측정하였다. 외부 열원에 의한 온도 분포의 측정은 실시간 비접촉으로 온도를 측정할 수 있는 적외선 열화상 카메라를 사용하였다. 실험은 총 14종의 플라스틱 상용 안경 렌즈를 대상으로 수행하였다. 동일한 온도차에서 (+)디옵터 렌즈의 경우에는 디옵터의 증가에 따라서 열변형량이 증가하였다. 반면에 (-)디옵터 렌즈는 디옵터의 증가와 관계없이 열변형량이 거의 선형적이었다. 또한 동일한 디옵터에서 (+)디옵터 렌즈의 열변형량이 (-)디옵터 렌즈의 열변형량 보다 작았다. 따라서 본 논문에서는 렌즈에 열이 가해지는 경우 렌즈의 열변형량을 정량적으로 측정할 수 있음을 확인하였다.
이중기능 간섭계는 ESPI와 전단간섭계의 모든 기능이 하나의 간섭계로 구성되어 있다. ESPI는 대상물의 변형을 측정하고 전단간섭계는 대상물의 변형의 기울기를 측정한다. 제안된 전단간섭법은 전단간섭계의 결과를 평행이동시킨 화소수로 나누고, 적분하면 원래의 변형과 거의 같은 결과를 얻을 수 있는데 이를 ESPI의 결과와 비교하였다. 본 연구에서는 고무판과 알루미늄 시험편을 이용하여 이중기능간섭계로 동시에 두 기법의 면외변형 결과를 측정하여 비교하였다. 이중기능간섭계는 동일한 한번의 변형에 두 가지의 결과를 동시 측정함으로써 두 기법의 정확한 비교가 가능하였다. 본 연구에서는 제안된 전단간섭법과 ESPI의 결과를 이중기능 간섭계를 이용하여 정량계측하여 만족한 결과를 도출하였다.
Analysing the incompatible deformation and damage evolution around the tunnels in mixed strata is significant for evaluating the tunnel stability, as well as the interaction between the support system and the surrounding rock mass. To investigate this issue, confined compression tests were conducted on upper-soft and lower-hard strata specimens containing a circular hole using a rock testing system, the physical mechanical properties were then investigated. Then, the incompatible deformation and failure modes of the specimens were analysed based on the digital speckle correlation method (DSCM) and Acoustic Emission (AE) data. Finally, numerical simulations were conducted to explore the damage evolution of the mixed strata. The results indicate that at low inclination angles, the deformation and v-shaped notches inside the hole are controlled by the structure plane. Progressive spalling failure occurs at the sidewalls along the structure plane in soft rock. But the transmission of the loading force between the soft rock and hard rock are different in local. At high inclination angles, v-shaped notches are approximately perpendicular to the structure plane, and the soft and hard rock bear common loads. Incompatible deformation between the soft rock and hard rock controls the failure process. At inclination angles of 0°, 30° and 90°, incompatible deformations are closely related to rock damage. At 60°, incompatible deformations and rock damage are discordant due that the soft rock and hard rock alternately bears the major loads during the failure process. The failure trend and modes of the numerical results agree very well with those observed in the experimental results. As the inclination angles increase, the proportion of the shear or tensile damage exhibits a nonlinear increase or decrease, suggesting that the inclination angle of mixed strata may promote shear damage and restrain tensile damage.
현재 멀티미디어 기술의 발달로 인하여 영상의 전처리 및 후처리 과정을 이용한 수정 작업으로 고품질의 영상 표현 및 다양한 영상 처리가 가능하다. 영상 처리 기법 중에서 이방성 확산의 경우 영상의 스페클 노이즈 제거, 에지 검출, 영상 분할 등에 응용할 수 있는 효과적인 확산 필터링으로 활용되고 있다. 하지만 전통적인 이방성 확산은 십자형 커널을 기반으로 하고 있기 때문에 확산 필터링을 반복 적용하면 영상의 에지가 수평 및 수직 방향으로 집중되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존의 십자형 커널 기반의 이방성 확산 문제점을 해결하기 위하여 기울기의 방향성에 기반한 새로운 이방성 확산 방식을 제안한다. 제안된 방식은 십자형 커널을 확장하여 대각선 방향 정보를 포함한 8방향의 정방형 커널을 기반으로 작은 기울기를 갖는 방향으로 이방성 확산을 적용한다. 제안된 방식의 실험 결과 에지가 수평 및 수직 방향으로 집중되는 문제점을 해결하면서 임펄스성 노이즈를 제거하여 고품질의 영상을 획득할 수 있었다.
Park, Kyung-Ae;Park, Ji-Eun;Lee, Min-Sun;Kang, Chang-Keun
대한원격탐사학회지
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제28권6호
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pp.635-651
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2012
To produce a level-3 monthly composite image from daily level-2 Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor (SeaWiFS) chlorophyll-a concentration data set in the East Sea, we applied four average methods such as the simple average method, the geometric mean method, the maximum likelihood average method, and the weighted averaging method. Prior to performing each averaging method, we classified all pixels into normal pixels and abnormal speckles with anomalously high chlorophyll-a concentrations to eliminate speckles from the following procedure for composite methods. As a result, all composite maps did not contain the erratic effect of speckles. The geometric mean method tended to underestimate chlorophyll-a concentration values all the time as compared with other methods. The weighted averaging method was quite similar to the simple average method, however, it had a tendency to be overestimated at high-value range of chlorophyll-a concentration. Maximum likelihood method was almost similar to the simple average method by demonstrating small variance and high correlation (r=0.9962) of the differences between the two. However, it still had the disadvantage that it was very sensitive in the presence of speckles within a bin. The geometric mean was most significantly deviated from the remaining methods regardless of the magnitude of chlorophyll-a concentration values. Its bias error tended to be large when the standard deviation within a bin increased with less uniformity. It was more biased when data uniformity became small. All the methods exhibited large errors as chlorophyll-a concentration values dominantly scatter in terms of time and space. This study emphasizes the importance of the speckle removal process and proper selection of average methods to reduce composite errors for diverse scientific applications of satellite-derived chlorophyll-a concentration data.
본 연구에서는 DIC 법을 이용하여 두께 $12{\mu}m$ 의 구리박막에 대한 인장시험을 수행하였다. 시험결과 정밀한 응력-변형률 곡선의 시험결과를 얻을 수 있었으며, 특히 잉크젯프린터를 이용한 시험편 표면 스펙클패턴의 작성은 DIC 법을 적용하기가 어려운 시험편 표면의 콘트라스트가 낮은 경우에 유용하게 사용할 수 있을 것이다. 측정된 구리박막의 기계적 물성은 탄성계수 E = 89.2 GPa, 0.2% 오프셋 항복응력 $S_{0.2%}$= 232.8 MPa, 인장강도 $S_u$= 319.2 MPa, 파단연신률 ${\varepsilon}_f$= 16.8 %, Poisson 비 ${\nu}$= 0.34 의 결과를 얻었으며, 탄성계수는 알려진 벌크소재에 대한 결과보다는 작다.
기존의 육상레이더망을 이용한 선박모니터링 시스템(vessel monitoring system)의 경우는 선박을 탐지할 수 있는 범위가 제한적이기 때문에 지속적인 관리와 감시에 어려움이 있다. 본 논문에서는 이런 문제점을 극복하고, 광역의 지역에 대한 효율적인 영상정보의 수집과 기상조건에 상관없는 자료의 취득이 가능한 SAR 위성영상을 활용하여 해양모니터링을 위한 선박감시시스템의 핵심 부분이 될 수 있는 선박탐지에 관한 연구를 수행하고자 한다. 선박 탐지에 관한 연구는 크게 선박 대상체 자체를 탐지하는 알고리즘과 항행선박에 의해 발생되는 선형 항적(航跡)을 탐지하는 알고리즘으로 나눌 수 있는데, 본 연구에서는 선박 대상체 자체를 탐지하는 방법을 제안하고, 선박대상체의 위치와 항로를 파악하여 그 정확도를 일부 현장자료를 통해 검증하고자 한다. 1차 다항식 변환을 통해 입력영상을 기하보정하고 잡음제거를 위해 Wiener 필터를 사용한다. Otsu(1979)가 제안한 분산최대 2분할법을 통해 입력영상을 이진화시키고 레이블링 기법을 사용하여 영상화소들의 그룹을 재구성한다. 형태학적 필터링과 화소간 거리 클러스터링을 이용하여 선박후보대상체들을 빠르게 추출하고 중심좌표와 침로를 계산한다.
본 논문에서는 광섬유형 전자 스페클 패턴 간섭계에 적용할 효과적인 위상이동 방법을 제안한다. 광섬유 마이켈슨 간섭계에 4$\pi$ 위상변조를 주기적으로 가하면서 각각 $\pi$의 위상차이를 갖는 4개의 영점위치를 검출하여 CCD 카메라의 이미지 취득신호를 생성한다. 이 신호에 따라 얻어지는 스페클 패턴은 위상추출 과정에 필요한 $\pi$/2 위상차이를 갖게 되며 후처리를 통하여 측정 대상체의 3차원적인 표면 위상정보를 얻게 된다. 환경적인 외란에 비하여 충분히 빠른 위상변조를 가할 경우 귀환제어 없이 빠르고 정확하게 $\pi$/2 위상 이동에 따른 CCD 동작신호를 생성할 수 있었으며, 위상변조기의 비선형적인 동작특성에 영향 받지 않는 실험결과를 얻을 수 있었다. 실험을 통하여 100 Hz의 영상 취득 속도를 얻었고, 25 Hz의 위상변조를 가할 때 출력 위상계단 신호의 오차는 0.6 mrad이었다.
다중모드 경사굴절률 플라스틱 광섬유는 경사굴절률을 생성하기 위하여 첨가하는 미세입자, 불균일한 경사굴절률의 분포, 다른 모드 사이의 광학적인 간섭 등으로 인하여 스펙클 잡음이 크기 때문에, 광섬유 출력 단에서 방사되는 기하학적 광 세기 분포를 분석하여 측정하는 기존의 일반적인 수치구경 측정 방법으로는 수치구경 측정이 매우 어려운 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이와 같은 다중모드 경사굴절률 플라스틱 광섬유의 수치구경 측정을 위하여 입사 단에서 입사 광의 크기를 조절하여 수치구경을 구하는 새로운 방법을 제안하고, 이를 이용하여 플라스틱 광섬유의 수치구경을 측정하였다. 측정 결과, 기존의 방법으로 측정한 플라스틱 광섬유의 수치구경 값과 비교적 잘 일치함을 확인할 수 있었으며, 제안한 기법이 출력 단에서 방사되는 광세기 분포의 모호함을 배제할 수 있고 입력광의 입사 조건 및 광섬유 결합 효율을 최적화할 수 있는 장점이 있음을 알 수 있었다.
In this paper, we deal with a liver fibrosis classification problem using ultrasound B-mode images. Commonly representative methods for classifying the stages of liver fibrosis include liver biopsy and diagnosis based on ultrasound images. The overall liver shape and the smoothness and roughness of speckle pattern represented in ultrasound images are used for determining the fibrosis stages. Although the ultrasound image based classification is used frequently as an alternative or complementary method of the invasive biopsy, it also has the limitations that liver fibrosis stage decision depends on the image quality and the doctor's experience. With the rapid development of deep learning algorithms, several studies using deep learning methods have been carried out for automated liver fibrosis classification and showed superior performance of high accuracy. The performance of those deep learning methods depends closely on the amount of datasets. We propose an enhanced U-net architecture to maximize the classification accuracy with limited small amount of image datasets. U-net is well known as a neural network for fast and precise segmentation of medical images. We design it newly for the purpose of classifying liver fibrosis stages. In order to assess the performance of the proposed architecture, numerical experiments are conducted on a total of 118 ultrasound B-mode images acquired from 78 patients with liver fibrosis symptoms of F0~F4 stages. The experimental results support that the performance of the proposed architecture is much better compared to the transfer learning using the pre-trained model of VGGNet.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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