This paper is to present an approach for generating coarse resolution (MODIS data) fraction images of forested region in Korea peninsula using forest type area fraction derived from high resolution data (ASTER data) in regional forest area. A 15-m spatial resolution multi-spectral ASTER image was acquired under clear sky conditions on September 22, 2003 over the forested area near Seoul, Korea and was used to select each end-member that represent a pure reflectance of component of forest such as different forest, bare soil and water. The area fraction of selected each end-member and a 500-m spatial resolution MODIS reflectance product covering study area was applied to a linear mixture inversion model for calculating the fraction image of forest component across the South Korea. We found that the area fraction values of each end-member observed from high resolution image data could be used to separate forest cover in low resolution image data.
Time-frequency representation reveals some useful information about instantaneous frequency, instantaneous bandwidth and boundary of each AM-FM component of a speech signal. In many cases, the instantaneous frequency of each component is not constant. The variability of instantaneous frequency causes degradation of resolution in time-frequency representation. This paper presents a method of adaptively adjusting the transform kernel for preventing degradation of resolution due to time-varying instantaneous frequency. The transform kernel is the form of frequency modulated function. The modulation function in the transform kernel is determined by the estimate of instantaneous frequency which is approximated by first order polynomial at each time instance. Also, the window function is modulated by the estimated instantaneous. frequency for mitigation of fringing. effect. In the proposed method, not only the transform kernel but also the shape and the length of. the window function are adaptively adjusted by the instantaneous frequency of a speech signal.
In a typical initial setup of a PCB component inspection system, operators should manually input various information such as category, position, and inspection area for each component to be inspected, thus causing much inconvenience and longer setup time. Although there are many deep learning based object detectors, RetinaNet is regarded as one of best object detectors currently available. In this paper, a method using an extended RetinaNet is proposed that automatically detects its component category and position for each component mounted on PCBs from a high-resolution color input image. We extended the basic RetinaNet feature pyramid network by adding a feature pyramid layer having higher spatial resolution to the basic feature pyramid. It was demonstrated by experiments that the extended RetinaNet can detect successfully very small components that could be missed by the basic RetinaNet. Using the proposed method could enable automatic generation of inspection areas, thus considerably reducing the setup time of PCB component inspection systems.
This paper presents a comprehensive overview of recent model developments and practical issues in spatial downscaling of coarse resolution satellite-derived products. First, theoretical aspects of spatial downscaling models that have been applied when auxiliary variables are available at a finer spatial resolution are outlined and discussed. Based on a thorough literature survey, the spatial downscaling models are classified into two categories, including regression-based and component decomposition-based approaches, and their characteristics and limitations are then discussed. Second, open issues that have not been fully taken into account and future research directions, including quantification of uncertainty, trend component estimation across spatial scales, and an extension to a spatiotemporal downscaling framework, are discussed. If methodological developments pertaining to these issues are done in the near future, spatial downscaling is expected to play an important role in providing rich thematic information at the target spatial resolution.
소프트웨어 제품 라인은 소프트웨어 자산에 존재하는 재구성 가능한 컴포넌트를 구체화하고 미리 정의된 아키텍처를 기반으로 조립함으로써 고품질의 응용 프로그램을 효율적으로 개발하기 위한 패러다임이다. 최근 컴포넌트 기반의 여러 가지 제품 라인 개발 방법론들이 제안되었지만, 가변성 지원 컴포넌트의 구체적인 구현 기술은 제공하지 못하고 있다. 한편, 가변성을 지원하기 위한 여러 가지 구현 기술이 개발되었지만, 이러한 구현 기술은 개발 초기부터 가변성을 고려한 체계적인 분석 및 설계 방법을 제공하지 못한다. 본 논문에서는, UMI 모델링 기법을 확장한 컴포넌트 기반 제품 라인 개발 방법론인 PLUS와 컴포넌트 자동 생성 기법을 결합하여 특정 제품 생산의 효율성을 높이는 기법을 제안한다. 본 논문에서의 컴포넌트는 가변성을 지원하는 구현 부품들이 계층 구조를 이루며 각 구현 부품들은 XSLT 스크립트로 작성된다. 특성 모델에서 선택된 특성들로부터 개발자가 원하는 컴포넌트의 코드가 자동 생성되며, 마이크로웨이브 오븐 제품 라인을 사례 연구로 해서 가변성 지원 컴포넌트의 개발 프로세스를 살펴본다.
본 논문 연구에서는 고해상도 레이더 탐색기에 쓰이는 FMICW(Frequency Modulated Interrupted Continuous Wave) 또는 FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave) 시스템의 비선형 특성에 의해서 발생되는 거리 해상도(range resolution) 성능 저하 현상을 보상하기 위하여, 하드웨어의 비선형 위상 오차 성분을 다양한 진폭, 위상을 가지는 사인함수와 랜덤 성분으로 모델링하고, 이를 추정할 수 있는 신호 처리 알고리즘을 새롭게 제안하였다. 이 방법은 알고 있는 거리에 위치한 두 개의 기준점 목표물(point target)로부터 각각 측정된 두 개의 IF 신호를 연립방정식화하여 희소 선형식(sparse linear equation)을 세우고, 최소 자승법(least squares) 관점에서 최적 해로서의 비선형 오차 성분을 추정하는 방법으로써 추정된 비선형 오차 성분은 비선형 오차 특성 보상을 위한 사전 왜곡(predistortion) 기법을 위해 사용될 수 있다.
Spatial downscaling with fine resolution auxiliary variables has been widely applied to predict precipitation at fine resolution from coarse resolution satellite-based precipitation products. The spatial downscaling framework is usually based on the decomposition of precipitation values into trend and residual components. The fine resolution auxiliary variables contribute to the estimation of the trend components. The main focus of this study is on quantitative analysis of impacts of trend component estimates on predictive performance in spatial downscaling. Two regression models were considered to estimate the trend components: multiple linear regression (MLR) and geographically weighted regression (GWR). After estimating the trend components using the two models,residual components were predicted at fine resolution grids using area-to-point kriging. Finally, the sum of the trend and residual components were considered as downscaling results. From the downscaling experiments with time-series Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) 3B43 precipitation data, MLR-based downscaling showed the similar or even better predictive performance, compared with GWR-based downscaling with very high explanatory power. Despite very high explanatory power of GWR, the relationships quantified from TRMM precipitation data with errors and the auxiliary variables at coarse resolution may exaggerate the errors in the trend components at fine resolution. As a result, the errors attached to the trend estimates greatly affected the predictive performance. These results indicate that any regression model with high explanatory power does not always improve predictive performance due to intrinsic errors of the input coarse resolution data. Thus, it is suggested that the explanatory power of trend estimation models alone cannot be always used for the selection of an optimal model in spatial downscaling with fine resolution auxiliary variables.
군 요구분석부터 시험평가까지 전반적인 단계에 활용 가능한 합성 전장 환경을 구성하기 위해 컴포넌트기반 체계모의환경(AddSIM)이 개발되었다. 또한 AddSIM을 효과적으로 활용하기 위해 표준화된 계층구조를 가지는 무기체계 컴포넌트 모델인 기본체계모델(BSM)이 개발되었다. 본 논문에서는 AddSIM에서 운용 가능한 유도 무기체계의 BSM 상세 설계에 관해 기술한다. 유도 무기체계 BSM은 재사용성과 상호 운용성을 고려해 설계되었으며 조립성을 고려해 상이한 해상도의 하위컴포넌트에 대해서도 동일한 인터페이스를 갖도록 설계되었다. 그리고 컴포넌트 해상도 분류 체계에 따라 각 하위 컴포넌트의 해상도 별 컴포넌트를 정의 및 구현했다. 최종적으로 하위 컴포넌트 조합을 통해 다양한 해상도의 유도 무기체계 모델을 구성하였으며 시뮬레이션을 통해 성능을 비교 분석했다.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.49-52
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2002
High-resolution satellite image processing software should be able to ensure accurate, fast, compact data processing in offline or online environment. In this paper, component software for high-resolution satellite image processing is developed using OpenGIS components and real-time data processing architecture. The developed component software is composed of three major packages, which are data provide package, user interface package, and fast data processing package. The data provider package encodes and decodes diverse image/vector data formats and give identical data access methods to developers. The user interface package supports menus, toolbars, dialogs, and events to use easier. The fast data processing package follows the OpenGIS's data processing standards, which can deal with several processors as components with standard procedural functionalities.
본 논문에서는 AR모델링 기법과 Principal Component Analysis를 이용하여 주파수 분해능이 좋은 스펙트럼 추정방법을 제안하였다. 주어진 데이타를 고유벡터에 의해 전개하고, 각 고유벡터에 대하여 AR스펙트럼추정기법에 의하여 고유 스펙트럼을 구하고, 이것을 고유치로 가중하여 합성함으로써 주파수 분해능력이 좋은 스펙트럼 추정치를 얻을 수 있다. 계산량은 증가하지만, 특히 짧은 데이타, 협대역 신호, 그리고 신호대 잡음비가 낮은 경우에 비헤서도 정확한 스펙트럼 추정이 가능하다는 것을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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