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- 저자 : Adiya S. (검색결과 5 건)
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Survey of Mongolian Oil Reserve
Adiya,S.,Erdene,N.,BayanjargalO. 한국자원공학회 2003 한국자원공학회지 Vol.40 No.2
Geological investigation and the researches of petroleum in territory of our country were intensively developed in 1940 years. Since 1960 years, the research stopped for 30 years and the new stage of rise of development began since 1990. Our country in difficult economic conditions supports the foreign investment in geological investigation of our petroleum and conclusion of a bilateral sharing of production. Today, is revealed as a whole 220,000 km2 of oil area, which is divided into 24 platforms. As the most perspective areas our experts consider deposits Tamsagbulag and ZuunBayan. On accounts of the USA scientists and experts the effective resource of petroleum of our country from 95 % by probability is estimated in 350 million barrels, from which the deposit Tamsagbulag is estimated in 50-60 million barrels. However, it is necessary to note that for today we have only assumptions in an estimation of the sizes of our petroleum resource. In the future before us there is a purpose of intensive study of a large deposit of petroleum in territory of our country, as exact resources of deposits of the Mongolian petroleum till now are not determined. 석유를 위한 몽골에서의 지질학적 조사 및 연구는 1940년대에 집중적으로 수행되었다. 1960년대부터 30년 동안 그러한 활동은 중단되었다가 1990년부터 다시 시작되었다. 어려운 경제 여건에 있는 몽골은 석유를 위한 지질학적 조사를 적극 지원하고 있으며, 생산된 석유의 합리적인 분배를 포함하는 계약 체결도 적극 지원하고 있다. 현재, 220,000 km2가 석유 개발 가능 지역으로 밝혀졌으며, 24개 소구역으로 나뉘어져 있다. 이들 중 가장 유망한 지역은 탐삭불락 지역과 주운바얀 지역이다. 미국의 전문가들은 몽골의 가채 석유 매장량을 3억 5천만 배럴로 추산하고 있는데, 그 중 5천만~6천만 배럴을 탐삭불락 지역의 것으로 추산하고 있다. 지금까지의 몽골의 석유 매장량은 추정량일 뿐이기 때문에, 앞으로 가채 매장량을 더 정확히 추정하고 또한 더 큰 석유 부존 구조를 찾기 위한 광범위한 연구가 필요하다.
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몽골의 주운바얀 산 석유의 주성분의 구조특성연구에의 13C과 1H 핵자기공명(NMR) 분광분석의 적용
Adiya S.,Erdene N. 한국자원공학회 2004 한국자원공학회지 Vol.41 No.4
Several studies on physical, chemical and compositional characteristics of Mongolian oils were earlier conducted. But, the NMR spectroscopic analyses of most perspective oils of Tamsagbulag and Zuunbayan deposits were not carried out till now. This paper presents the results of 13C and 1H NMR spectroscopic analyses of the structure of main fractions of Zuunbayan oil (Southeast of Mongolia). The Zuunbayan oil is characterized by high composition ratio of paraffins and low concentration ratio of arenes. It is interesting to note that small amount of olefins was detected in the all oil fractions and has to be studied furthermore in the near future. 몽골에서 생산되는 석유에 대한 물리적, 화학적 연구 및 탄화수소의 구성(성분)특성에 대한 연구는 이미 수행된 바 있다. 그러나, 현재까지 탐삭불락과 주운바얀 유전에서 생산되는 가장 유망한 석유에 대한 핵자기공명 분광분석은 수행된 바 없다. 이 논문은 몽골 동남부의 주운바얀 유전 산 석유의 주성분의 구조특성에 대한 13C과 1H 핵자기공명(NMR) 분광분석의 결과를 제시한다. 분석 결과, 구성성분으로는 파라핀(paraffin)의 함유 비율이 높고, 아렌(arenas)의 함유 비율이 낮다는 특성이 있었다. 특기할 만한 것은 모든 시료에서 약간의 올레핀(olefin)이 검출되었다는 것인데, 이것은 앞으로 더 연구되어야 할 것이다.
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Comparison of Active Contour and Active Shape Approaches for Corpus Callosum Segmentation
Adiya, Enkhbolor,Izmantoko, Yonny S.,Choi, Heung-Kook Korea Multimedia Society 2013 멀티미디어학회논문지 Vol.16 No.9
The corpus callosum is the largest connective structure in the brain, and its shape and size are correlated to sex, age, brain growth and degeneration, handedness, musical ability, and neurological diseases. Manually segmenting the corpus callosum from brain magnetic resonance (MR) image is time consuming, error prone, and operator dependent. In this paper, two semi-automatic segmentation methods are present: the active contour model-based approach and the active shape model-based approach. We tested these methods on an MR image of the human brain and found that the active contour approach had better segmentation accuracy but was slower than the active shape approach.
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Implementation of 2D Active Shape Model-based Segmentation on Hippocampus
Izmantoko, Yonny S.,Yoon, Ho-Sung,Adiya, Enkhbolor,Mun, Chi-Woong,Huh, Young,Choi, Heung-Kook Korea Multimedia Society 2014 멀티미디어학회논문지 Vol.17 No.1
Hippocampus is an important part of brain which is related with early memory storage and spatial navigation. By observing the anatomy of hippocampus, some brain diseases effecting human memory (e.g. Alzheimer, schizophrenia, etc.) can be diagnosed and predicted earlier. The diagnosis process is highly related with hippocampus segmentation. In this paper, hippocampus segmentation using Active Shape Model, which not only works based on image intensity, but also by using prior knowledge of hippocampus shape and intensity from the training images, is proposed. The results show that ASM is applicable in segmenting hippocampus from whole brain MR image. It also shows that adding more images in the training set results in better accuracy of hippocampus segmentation.
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