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JKSIAM-v27n1 pp.1-22

A FAMILY OF EXPLICIT WARING DECOMPOSITIONS OF A POLYNOMIAL

KANGJIN HAN AND HYUNSUK MOON

https://s3-ap-northeast-2.amazonaws.com/ksiam-editor/1680233242561-jksiam-2023v27p1.pdf

In this paper we settle some polynomial identity which provides a family of explicit Waring decompositions of any monomial X^{a_0}_0, X^{a_1}_1, · · ·, X^{a_n}_n over a field k. This gives an upper bound for the Waring rank of a given monomial and naturally leads to an explicit Waring decomposition of any homogeneous form and, eventually, of any polynomial via (de)homogenization. Note that such decomposition is very useful in many applications dealing with polynomial computations, symmetric tensor problems and so on. We discuss some computational aspect of our result as comparing with other known methods and also present a computer implementation for potential use in the end.

JKSIAM-v27n1 pp.23-36 

THE UNIQUE EXISTENCE OF WEAK SOLUTION TO THE CURL-BASED VECTOR WAVE EQUATION WITH FIRST ORDER ABSORBING BOUNDARY CONDITION

HYESUN NA, YOONA JO, AND EUNJUNG LEE

https://s3-ap-northeast-2.amazonaws.com/ksiam-editor/1680233247714-jksiam-2023v27p23.pdf

The vector wave equation is widely used in electromagnetic wave analysis. This paper solves the vector wave equation using curl-conforming finite elements. The variational problem is established from Riesz functional based on vector wave equation and the unique existence of weak solution is explored. The edge elements are used in computation and the simulation results are compared with those obtained from a commercial simulator, ANSYS HFSS (high-frequency structure simulator).

JKSIAM-v27n1 pp.37-55

DETECTION AND COUNTING OF FLOWERS BASED ON DIGITAL IMAGES USING COMPUTER VISION AND A CONCAVE POINT DETECTION TECHNIQUE 

PAN ZHAO AND BYEONG-CHUN SHIN

https://s3-ap-northeast-2.amazonaws.com/ksiam-editor/1680233251898-jksiam-2023v27p37.pdf

In this paper we propose a new algorithm for detecting and counting flowers in a complex background based on digital images. The algorithm mainly includes the following parts: edge contour extraction of flowers, edge contour determination of overlapped flowers and flower counting. We use a contour detection technique in Computer Vision (CV) to extract the edge contours of flowers and propose an improved algorithm with a concave point detection technique to find accurate segmentation for overlapped flowers. In this process, we first use the polygon approximation to smooth edge contours and then adopt the second-order central moments to fit ellipse contours to determine whether edge contours overlap. To obtain accurate segmentation points, we calculate the curvature of each pixel point on the edge contours with an improved Curvature Scale Space (CSS) corner detector. Finally, we successively give three adaptive judgment criteria to detect and count flowers accurately and automatically. Both experimental results and the proposed evaluation indicators reveal that the proposed algorithm is more efficient for flower counting.

JKSIAM-v27n1 pp.56-74

MULTI-APERTURE IMAGE PROCESSING USING DEEP LEARNING

GEONHO HWANG, CHANG HOON SONG, TAE KYUNG LEE, HOJUN NA, AND MYUNGJOO KANG

https://s3-ap-northeast-2.amazonaws.com/ksiam-editor/1680233254926-jksiam-2023v27p56.pdf

In order to obtain practical and high-quality satellite images containing high-frequency components, a large aperture optical system is required, which has a limitation in that it greatly increases the payload weight. As an attempt to overcome the problem, many multi-aperture optical systems have been proposed, but in many cases, these optical systems do not include high-frequency components in all directions, and making such an high-quality image is an ill-posed problem. In this paper, we use deep learning to overcome the limitation. A deep learning model receives low-quality images as input, estimates the Point Spread Function, PSF, and combines them to output a single high-quality image. We model images obtained from three rectangular apertures arranged in a regular polygon shape. We also propose the Modulation Transfer Function Loss, MTF Loss, which can capture the high-frequency components of the images. We present qualitative and quantitative results obtained through experiments.

JKSIAM-v27n1 pp.75-87

DESCRIPTIONS OF ATTACK ANGLE AND IDEAL LIFT COEFFICIENT FOR VARIOUS AIRFOIL PROFILES IN WIND TURBINE BLADE

JAEGWI GO

https://s3-ap-northeast-2.amazonaws.com/ksiam-editor/1680259643649-jksiam-2023v27p75.pdf

The angle of attack is highly sensitive to pitch point in the airfoil shape and the decline of pitch point value induces smaller angle of attack, which implies that airfoil profile possessing closer pitch point to the airfoil tip reacts more sensitively to upcoming wind. The method of conformal transformation functions is employed for airfoil profiles and airfoil surfaces are expressed with a trigonometric series form. Attack angle and ideal lift coefficient distributions are investigated for various airfoil profiles in wind turbine blade regarding conformal transformation and pitch point. The conformed angle function representing the surface angle of airfoil shape generates various attack angle distributions depending on the choice of surface angle function. Moreover, ideal attack angle and ideal lift coefficient are susceptible to the choice of airfoil profiles and uniform loading area. High ideal attack angle signifies high pliability to upcoming wind, and high ideal lift coefficient involves high possibility to generate larger electric energy. According to results obtained pitch point, airfoil shape, uniform loading area, and the conformed airfoil surface angle function are crucial factors in the determination of angle of attack.