대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.581-586
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2002
The development of 2-D radiometer is a new technical challenge for space borne remote sensing area. The Y-type antenna array has been proposed as a most efficient configuration because a large alias free FOV and a small-synthesized beam-width can be achieved compared to L-, T-type under the fixed antenna spacing. New configuration of antenna array, which is called sub-Y type configuration, is proposed to obtain a higher angular resolution than the case of Y-type array in the paper. The sub-Y type array is consisted of basic arrays, which are the Y-type array of four antenna elements. To analyze characteristics of the proposed configuration, the synthesized beam pattern is simulated through simulation. The secondary effect of the sub-Y-type is that the reconstructed image is suffered from the alias effect is appeared around the real target. The ghost targets in the reconstructed image can be reduced by the alias suppression algorithm introduced in this paper. In conclusion, the performance evaluation by use of array factor simulation shows more than 37.5% improvement in average for angular resolution and almost similar performance for temperature resolution.
A new type axial flow fan with centrifugal sub-blades has been designed and fabricated in the present study. We investigated velocity and pressure distributions in downstream flow fields of the fan experimentally to detect the detailed flow characteristics of new axial flow fan and an existing axial flow fan. Two-dimensional velocity components were probed by applying a particle image velocimetry system and pressure distributions were measured by Pitot tube and micro-manometer. Our results show that the velocity and pressure distributions at the flow fields of the new fan are quite different from the existing fan, and that the centrifugal sub-blades in the new fan can improve the performance characteristics in view of kinetic energy.
The objectives of this paper are to measure surface imperviousness using three different classification methods: per-pixel, sub-pixel, and object-oriented classification. They are tested on high-spatial resolution QuickBird data at 2.4 meters (four spectral bands and three principal component bands) as well as a medium-spatial resolution Landsat TM image at 30 meters. To measure impervious surfaces, we selected 30 sample sites with different land uses and residential densities across image representing the city of Phoenix, Arizona, USA. For per-pixel an unsupervised classification is first conducted to provide prior knowledge on the possible candidate spectral classes, and then a supervised classification is performed using the maximum-likelihood rule. For sub-pixel classification, a Linear Spectral Mixture Analysis (LSMA) is used to disentangle land cover information from mixed pixels. For object-oriented classification several different sets of scale parameters and expert decision rules are implemented, including a nearest neighbor classifier. The results from these three methods show that the object-oriented approach (accuracy of 91%) provides more accurate results than those achieved by per-pixel algorithm (accuracy of 67% and 83% using Landsat TM and QuickBird, respectively). It is also clear that sub-pixel algorithm gives more accurate results (accuracy of 87%) in case of intensive and dense urban areas using medium-resolution imagery.
We performed experiments to measure a single-phase upward flow in a 5 × 5 rod bundle with spacer grids using a particle image velocimetry, focusing on the crossflow. The Reynolds number based on the hydraulic diameter and the bulk velocity is 10,000. The ratio of pitch between rods and rod diameter is 1.4 and spacer grid is installed periodically. The turbulence in the rod bundle results from the combination of a forced mixing and natural mixing. The forced mixing by the spacer grid persists up to 10Dh from the spacer grid, while the natural mixing is attributed to the crossflow between adjacent subchannels. The combined effects contribute to a sinusoidal distribution of the time-averaged stream-wise velocity along the lateral direction, which is relatively weak right behind the spacer grid as well as in the gap. The streamwise and lateral turbulence intensities are stronger right behind the spacer grid and in the gap. Based on these findings, we newly defined a modified mixing coefficient as the ratio of the lateral turbulence intensity to the time-averaged streamwise velocity, which shows a spatial variation. Finally, we compared the developed model with the measured data, which shows a good agreement with each other.
Kim, Jin-Gyu;Seo, Jung-Wook;Cheon, Jin-Woo;Kim, Youn-Joong
Bulletin of the Korean Chemical Society
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제30권1호
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pp.183-187
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2009
The structure of nano-crystalline $MnFe_2O_4$ was determined and refined with electron powder diffraction data employing the Rietveld refinement technique. A nano-crystalline sample (with average crystal size of about 10.9 nm) was characterized by selected area electron diffraction in an energy-filtering transmission electron microscope operated at 120 kV. All reflection intensities were extracted from a digitized image plate using the program ELD and then used in the course of structure refinements employing the program FULLPROF for the Rietveld analysis. The final structure was refined in space group Fd-3m (# 227) with lattice parameters a=8.3413(7) $\AA$. The reliability factors of the refinement are $R_F$=7.98% and $R_B$=3.55%. Comparison of crystallographic data between electron powder diffraction data and reference data resulted in better agreement with ICSD-56121 rather than with ICSD-28517 which assumes an initial structure model.
Deep leaning convolutional neural networks (CNN) have successfully been applied to image super-resolution (SR). Despite their great performances, SR techniques tend to focus on a certain upscale factor when training a particular model. Algorithms for single model multi-scale networks can easily be constructed if images are upscaled prior to input, but sub-pixel convolution upsampling works differently for each scale factor. Recent SR methods employ multi-scale and multi-path learning as a solution. However, this causes unshared parameters and unbalanced parameter distribution across various scale factors. We present a multi-scale single-path upsample module as a solution by exploiting the advantages of sub-pixel convolution and interpolation algorithms. The proposed model employs sub-pixel convolution for the highest scale factor among the learning upscale factors, and then utilize 1-dimension interpolation, compressing the learned features on the channel axis to match the desired output image size. Experiments are performed for the single-path upsample module, and compared to the multi-path upsample module. Based on the experimental results, the proposed algorithm reduces the upsample module's parameters by 24% and presents slightly to better performance compared to the previous algorithm.
Ho, Jong Gab;Kim, Dae Gyeom;Kim, Young;Jang, Seung-wan;Min, Se Dong
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권11호
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pp.3875-3891
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2021
In this study, a Velostat pressure sensor was manufactured to develop a plantar pressure measurement system and a C#-based application was developed to monitor and collect plantar pressure data in real time. In order to evaluate the characteristics of the proposed plantar pressure measurement system, the accuracy of plantar pressure index and personal classification was verified by comparing with MatScan, a commercial plantar pressure measurement system. As a result, the output characteristics according to the weight of the Velostat pressure sensor were evaluated and a trend line with the reliability of r2 = 0.98 was detected. The Root Mean Square Error(RMSE) of the weighted area was 11.315 cm2, the RMSE of the x coordinate of Center of Pressure(CoPx) was 1.036 cm and the RMSE of the y coordinate of Center of Pressure(CoPy) was 0.936 cm. Finally, inaccuracy of personal classification, the proposed system was 99.47% and MatScan was 96.86%. Based on the advantage of being simple to implement and capable of manufacturing at low cost, it is considered that it can be applied to various fields of measuring vital signs such as sitting posture and breathing in addition to the plantar pressure measurement system.
An attempt was made to apply digital image correlation (DIC) strain analysis to in-situ scanning electron microscopy (SEM) observations of bending deformation to quantify local strain distribution inside a ZnMgAl-alloy coating in deformation. Interstitial-free steel sheets were hot-dipped in a Zn-3Mg-6Al (mass%) alloy melt at 400 ℃ for 2 s. The specimens were deformed using a miniature-sized 4-point bending test machine inside the SEM chamber. The observed in situ SEM images were used for DIC strain analysis. The hot-dip ZnMgAl-alloy coating exhibited a solidification microstructure composed of a three-phase eutectic of fine Al (fcc), Zn (hcp), and Zn2Mg phases surrounding the primary solidified Al phases. The relatively coarsened Zn2Mg phases were locally observed inside the ZnMgAl-alloy coating. The DIC strain analysis revealed that the strain was localized in the primary solidified Al phases and fine eutectic microstructure around the Zn2Mg phase. The results indicated high deformability of the multi-phase microstructure of the ZnMgAl-alloy coating.
Han-Gyol Oh;Pilseong Kang;Jaehyun Lee;Hyug-Gyo Rhee;Young-Sik Ghim;Jun Ho Lee
Current Optics and Photonics
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제8권3호
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pp.259-269
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2024
Optical imaging systems that operate through atmospheric pathways often suffer from image degradation, mainly caused by the distortion of light waves due to turbulence in the atmosphere. Adaptive optics technology can be used to correct the image distortion caused by atmospheric disturbances. However, there are challenges in conducting experiments with strong atmospheric conditions. An optical phase plate (OPP) is a device that can simulate real atmospheric conditions in a lab setting. We suggest a novel two-step process to fabricate an OPP capable of simulating the effects of atmospheric turbulence. The proposed fabrication method simplifies the process by eliminating additional activities such as phase-screen design and phase simulation. This enables an efficient and economical fabrication of the OPP. We conducted our analysis using the statistical fluctuations of the refractive index and applied modal expansion using Kolmogorov's theory. The experiment aims to fabricate an OPP with parameters D/r0 ≈ 30 and r0 ≈ 5 cm. The objective is defined with the strong atmospheric conditions. Finally, we have fabricated an OPP that satisfied the desired objectives. The OPP closely simulate turbulence to real atmospheric conditions.
Agani, Nazori;Al-Attas, Syed Abd Rahman;Salleh, Sheikh Hussain Sheikh
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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pp.2059-2064
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2004
Texture analysis is an important role for automatic visual insfection. This paper presents an application of wavelet extension and Gray level co-occurrence matrix (GLCM) for detection of defect encountered in textured images. Texture characteristic in low quality images is not to easy task to perform caused by noise, low frequency and small dimension. In order to solve this problem, we have developed a procedure called wavelet image extension. Wavelet extension procedure is used to determine the frequency bands carrying the most information about the texture by decomposing images into multiple frequency bands and to form an image approximation with higher resolution. Thus, wavelet extension procedure offers the ability to robust feature extraction in images. Then the features are extracted from the co-occurrence matrices computed from the sub-bands which performed by partitioning the texture image into sub-window. In the detection part, Mahalanobis distance classifier is used to decide whether the test image is defective or non defective.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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