본 논문은 다시점 영상에서 프레임율 변환 (Frame Rate Up Conversion, FRUC) 기법을 적용하는 방식에 대하여 서술한다. 먼저, 임의의 시점의 영상을 생성하기 위해서 사용되는 중간시점 영상합성 (View Synthesis, VS)기법과 연속되는 영상 사이에 새로운 영상을 만들어내는 프레임율 변환기법에 대하여 간략히 소개한다. 그리고, 기존의 프레임율 변환 방식과 다시점 영상의 특징을 이용한 프레임율 변환 방식을 소개하고 각각의 방식으로 생성한 영상의 화질을 비교한다.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제4권1호
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pp.74-81
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2004
We propose a novel scheme to transmit high center frequency RF signals using electroabsorption devices (EADs) as frequency converters at the transmitter and the receiver. In this approach frequency heterodyning is employed for obtaining high center frequency. With the EAD as a detector/mixer at the receiver we demonstrated a smaller conversion loss than that of the conventional modulator/mixer. With EAD as a modulator/mixer at the transmitter and with two heterodyned lasers to generate an optical local oscillator (LO), we demonstrated a large reduction (${\sim}23dB$) in conversion loss, and the transmission is not limited by the optical saturation of the EAD. This transmission scheme has optical single-side-band transmission feature which greatly relieves the fiber dispersion effect.
Contract power conversion factor which is applied to estimate contract power of general customers IS an important standard to caculate transformer capacity. This paper shows a reasonable contract power conversion factor, that was made by the systematic and statistical way considering actual conditions, such as investigated contract power and peak power for the last 5 years of each customer for 132 office building customers as to AMR system. In this dissertation, it is necessary to analyze the key features and general trend from the investigated data. It made an analysis of the feature parameters, such as average, standard deviation, median, maximum, minimun and thus it was carried the linear and nonlinear regression analysis. Therefore, this paper compared characteristics for a contract power conversion factor which is applied to calculate contract power with characteristics for a regression model for customers which maximum utilization factor of transformer is more than 60%.
BPMN 모델로부터 휘처(Feature) 모델로 변환하는 기존 방법들이 도메인 분석가의 직관에 의존하여 자동화된 변환이 어려운바, 비즈니스 모델링 연계의 휘처 지향 개발의 활성화에 저해가 되고 있다. 본 고는 구조 기반의 BPMN 비지니스 모델을 휘처 도메인 모델로 변환하는 방법을 제시한다. 상호 이질적인 BPMN(Business Process Modeling Notation)과 FM(Feature Model) 모델간의 변환을 위해서, 액티비티의 구조에 기반한 그룹핑 기법을 정의하고, 이들 모델의 공통 구조물인 요소(비지니스 기능을 표현)와 구조(요소간 관계 및 프로세스)에 기반해서 모델간 변환 규칙과 방법을 정립한다. 온라인쇼핑몰 시스템을 대상으로 적용 사례를 보인다. 이로서, BPMN 모델로부터 휘처 모델로의 기계적인 혹은 자동화된 구조 변환을 도모할 수 있다.
A deep neural network (DNN) includes variables whose values keep on changing with the training process until it reaches the final point of convergence. These variables are the co-efficient of a polynomial expression to relate to the feature extraction process. In general, DNNs work in multiple 'dimensions' depending upon the number of channels and batches accounted for training. However, after the execution of feature extraction and before entering the SoftMax or other classifier, there is a conversion of features from multiple N-dimensions to a single vector form, where 'N' represents the number of activation channels. This usually happens in a Fully connected layer (FCL) or a dense layer. This reduced 2D feature is the subject of study for our analysis. For this, we have used the FCL, so the trained weights of this FCL will be used for the weight-class correlation analysis. The popular DNN models selected for our study are ResNet-101, VGG-19, and GoogleNet. These models' weights are directly used for fine-tuning (with all trained weights initially transferred) and scratch trained (with no weights transferred). Then the comparison is done by plotting the graph of feature distribution and the final FCL weights.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권12호
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pp.4835-4848
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2020
The recent expansion of the digital content market is increasing the technical demand for various facial image transformations within the virtual environment. The recent image translation technology enables changes between various domains. However, current image-to-image translation techniques do not provide stable performance through unsupervised learning, especially for shape learning in the face transition field. This is because the face is a highly sensitive feature, and the quality of the resulting image is significantly affected, especially if the transitions in the eyes, nose, and mouth are not effectively performed. We herein propose a new unsupervised method that can transform an in-wild face image into another face style through radical transformation. Specifically, the proposed method applies two face-specific feature loss functions for a generative adversarial network. The proposed technique shows that stable domain conversion to other domains is possible while maintaining the image characteristics in the eyes, nose, and mouth.
Conversion Disorder is a disorder whose predominant feature is a loss or alteration in physical functioning that suggests a physical disorder but that is actually a direct expression of a psychological conflict or need. The Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders-IV (DSM-IV) guidelines for Conversion Disorder include these definitions: A psychosocial stressor produces a psychological conflict that is believed to help initiate or exacerbate the illness The symptoms are not under conscious control, etc. While functional disabilities are common with conversion disorders, physical and laboratory abnormalities are absent or minor in comparison with the patient's subjective complaints. Symptoms of Conversion Disorder are similar to those of stroke. But the mechanism of Conversion Disorder is similar as that of Stagnation Syndrome of Ki (氣鬱證) in Oriental medicine. Gaegyeolseogyeong-tang has been used to treat women who suffer from Conversion Disorder induced by the Stagnation Syndrome of Ki (氣鬱證). After application of the Gaegyeolseogyeong-tang for 7 days, symptoms and signs improved dramatically.
We propose a realtime numeric caption recognition algorithm that automatically recognizes the numeric caption generated by computer graphics (CG) and displays the modified caption using the recognized resource only when a valuable numeric caption appears in the aimed specific region of the live sportscast scene produced by other broadcasting stations. We extract the mesh feature from the enhanced binary image as a feature vector after acquiring the sports broadcast scenes using a frame grabber in realtime and then recover the valuable resource from just a numeric image by perceiving the character using the neural network. Finally, the result is verified by the knowledge-based rule set designed for more stable and reliable output and is displayed on a screen as the converted CC caption serving our purpose. At present, we have actually provided the realtime automatic mile-to-kilometer caption conversion system taking up our algorithm f3r the regular Major League Baseball (MLB) program being broadcasted live throughout Korea over our nationwide network. This caption conversion system is able to automatically convert the caption in mile universally used in the United States into that in kilometer in realtime, which is familiar to almost Koreans, and makes us get a favorable criticism from the TV audience.
In order to reduce the trial-and-errors in design and production of injection molded plastic parts, there has been much research effort not only on CAE systems which simulate the injection molding process, but also on CAD systems which support initial design and re-design of plastic parts and their molds. The CAD systems and CAE systems have been developed independently with being built on different basis. That is, CAD systems manipulate the part shapes and the design features in a complete solid model, while CAE systems work on shell meshes generated on the abstract sheet model or medial surface of the part. Therefore, it is required to support the two types of geometric models and feature information in one environment to integrate CAD and CAE systems for accelerating the design speed. A feature-based non-manifold geometric modeling system has been developed to provide an integrated environment for design and analysis of injection molding products. In this system, the geometric models for CAD and CAE systems are represented by a non-manifold boundary representation and they are merged into a single geometric model. The suitable form of geometric model for any application can be extracted from this model. In addition, the feature deletion and interaction problem of the feature-based design system has been solved clearly by introducing the non-manifold Boolean operation based on 'merge and selection' algorithm. The sheet modeling capabilities were also developed for easy modeling of thin plastic parts.
The alkylation benzene with 1-dodecene of Mordenite, Zeolite ${\beta}$ and Zeolite Y was studied in the stirring batch reactor. The kinds of zeolites were found to have influenced the reaction conversion and distribution of phenyldodecane isomer in the product. Compared to the alkylation conducted over Zeolite Y and Zeolite ${\beta}$, the alkylation over Mordenite exhibited higher distribution of 2-phenyldodecane and the alkylation conducted over Zeolite Y and Mordenite, the alkylation over Zeolite ${\beta}$ exhibited higher distribution of heavy alkylate which formed through oligomerization reaction readily deactivated the Lewis acid sites. A special feature of the effect of the benzene to 1-dodecene ratio the reaction conversion and selectivity of phenyldodecane isomer was found. At alkylation of benzene with 1-dodecene over Zeolite ${\beta}$, when the catalyst content in the system was high, the reaction will reach the optimal conversion at the higher B/D. When the benzene to 1-dodecene ratio was high, the selectivity of phenyldodecane isomer is high. It was also found that at the similar reaction conversion there was the same product distribution regardless of D/C ratio.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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