KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권3호
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pp.881-895
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2023
Modern image inpainting techniques based on deep learning have achieved remarkable performance, and more and more people are working on repairing more complex and larger missing areas, although this is still challenging, especially for facial image inpainting. For a face image with a huge missing area, there are very few valid pixels available; however, people have an ability to imagine the complete picture in their mind according to their subjective will. It is important to simulate this capability while maintaining the identity features of the face as much as possible. To achieve this goal, we propose a three-stage network model, which we refer to as the identity and structure feature refinement network (ISFRNet). ISFRNet is based on 1) a pre-trained pSp-styleGAN model that generates an extremely realistic face image with rich structural features; 2) a shallow structured network with a small receptive field; and 3) a modified U-net with two encoders and a decoder, which has a large receptive field. We choose structural similarity index (SSIM), peak signal-to-noise ratio (PSNR), L1 Loss and learned perceptual image patch similarity (LPIPS) to evaluate our model. When the missing region is 20%-40%, the above four metric scores of our model are 28.12, 0.942, 0.015 and 0.090, respectively. When the lost area is between 40% and 60%, the metric scores are 23.31, 0.840, 0.053 and 0.177, respectively. Our inpainting network not only guarantees excellent face identity feature recovery but also exhibits state-of-the-art performance compared to other multi-stage refinement models.
적응적 메쉬세분화기법과 분할격자기법을 적용한 2차원 천수방정식모형을 활용하여 구조물을 고려한 극한 홍수 실험을 모의하였다. 본 연구에 사용된모형은 두 격자생성 기법을함께 사용함으로서 복잡한 경계를보다 적은 격자로 효율적으로 표현하는 것이 가능하며, 동적 적응 메쉬세분화기법을 사용하여 흐름이 빠르게 변하는 영역에서 정확도를 유지하면서도 효율적으로 계산하는 것이 가능하다. HLLC 리만근사해법과 MUSCL 기법을 적용하여 시공간상에서 2차정도를 유지하며, 댐붕괴파와 같은 불연속적인 흐름을 정확하게 모의할 수 있다. 모형의 검증을 위해 IMPACT 프로젝트에서 수행한 도시지역 극한홍수실험을 모의하였다. 실험결과와 모의결과가 양호하게 일치하는 것을 확인하였으며, 천이류 현상과 함께 구조물에 의한 홍수파 전달 양상이 의미있는 수준으로 모의된 것을 확인하였다. 또한 분할격자기법의 사용으로 모델의 격자 민감도가 향상되었다. 본 모델은 댐붕괴와 같이 내수침수현상이 지배적이지 않은 도시범람을 모의하는데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
모델 중심 컴포넌트 기반 개발 방법은 개발 대상 시스템을 하나의 추상컴포넌트로 보고, 재귀적인 컴포넌트의 분화(decomposition)와 정제(refinement) 과정을 통하여 물리적인 컴포넌트를 도출해내는 하향식 개발방식이다. 본 연구에서는 모델 기반 컴포넌트 개발기법을 근간으로 한 컴포넌트 정제 과정에서 정제 전 후의 추상컴포넌트들 간의 행위 일관성을 정형분석하기 위한 모델 변환기를 개발하였다. 이 모델변환기는 컴포넌트의 분화와 정제 전 과정에 걸쳐 사용되어 정제 전 후 컴포넌트 간의 상호작용 오류로 인한 잠재적인 결함을 조기에 발견하고 해결하는데 기여할 수 있다. 본 논문은 추상컴포넌트의 각 구성요소들을 정형검증기 SPIN의 구성요소로 변환하기 위해 사용된 변환방법들과 변환기의 구성요소들을 소개한다. 개발된 변환기는 자동차 거울조종시스템, 무선센서네트워크를 위한 운영체제 등의 사례연구에 적용되어 그 효용성을 입증하였다.
Employment of a time consuming, sophisticated calculation using the all-atom force field and generalized-Born implicit solvent model (GBIS) for refinement of NMR structures has become practical through advances in computational methods and capacities. GBIS refinement improves the qualities of the resulting NMR structures with reduced computational times. However, the contribution of GBIS to NMR structures has not been sufficiently studied in a quantitative way. In this paper, we report the effects of GBIS on the refined NMR structures of ubiquitin (UBQ) and GB1 with subsets of distance restraints derived from experimental data. Random omission prepared a series of distance restraints 0.05, 0.1, 0.3, 0.5, and 0.7 times smaller. For each number, we produced five different restraints for statistical analysis. We then recalculated the NMR structures using CYANA software, followed by GBIS refinements using the AMBER package. GBIS improved both the precision and accuracy of all the structures, but to varied levels. The degrees of improvement were significant when the input restraints were insufficient. In particular, GBIS enabled GB1 to form an accurate structure even with distance restraints of 5%, revealing that the root-mean-square deviation was less than 1 ${\AA}$ from the X-ray backbone structure. We also showed that the efficiency of searching the conformational space was more important for finding accurate structures with the calculation of UBQ with 5% distance restraints than the number of conformations generated. Our data will provide a meaningful guideline to judge and compare the structural improvements by GBIS.
La/sub 2/3-x/Li/sub 3x/□/sub 1/3-2x/TiO₃ compounds with x=0.13 and 0.12 were prepared by slow cooling (x=0.13) and rapid quenching (x=0.12) into the liquid nitrogen after sintering at 1350℃ for 6 h. Their crystal structure has been determined by Rietveld refinement of both the powder neutron and X-ray diffraction data. From neutron diffraction data, we found that the main phase was not tetragonal (P4/mmm), but trigonal (R3cH). The refinement of neutron diffraction for the slow cooled samples were in a good agreement with a new model; a mixture of trigonal (R3cH, 45.7 wt%), tetragonal (p4/mmm, 37.0 wt%), and Li/sub 0.57/Ti/sub 0.86/O₂(pbnm, 17.2 wt%), but the quenched sample was found not to contain tetragonal (p4/mmm). X-ray diffraction data couldn't be well fitted because of the Poor scattering factor of lithium ions and the similar reflection patterns among trigonal (R3cH), tetragonal (p4/mmm), and cubic (Pm3m). We also knew that one transport bottlenecks is destroyed by one La vacancy in the case of trigonal (R3cH).
Lee, Keundong;Lee, Seungjae;Jung, Won Jo;Kim, Kee Tae
ETRI Journal
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제39권1호
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pp.97-107
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2017
A fast and accurate building-level visual place recognition method built on an image-retrieval scheme using street-view images is proposed. Reference images generated from street-view images usually depict multiple buildings and confusing regions, such as roads, sky, and vehicles, which degrades retrieval accuracy and causes matching ambiguity. The proposed practical database refinement method uses informative reference image and keypoint selection. For database refinement, the method uses a spatial layout of the buildings in the reference image, specifically a building-identification mask image, which is obtained from a prebuilt three-dimensional model of the site. A global-positioning-system-aware retrieval structure is incorporated in it. To evaluate the method, we constructed a dataset over an area of $0.26km^2$. It was comprised of 38,700 reference images and corresponding building-identification mask images. The proposed method removed 25% of the database images using informative reference image selection. It achieved 85.6% recall of the top five candidates in 1.25 s of full processing. The method thus achieved high accuracy at a low computational complexity.
A 3-D finite element model combined with a volume tracking method is presented in this work to simulate the mold filling for casting processes. Especially, the analysis involves an adaptive grid method that is created under a criterion of element categorization of filling states and locations in the total region at each time step. By using an adaptive grid wherein the elements, finer than those in internal and external regions, are distributed at the surface region through refinement and coarsening procedures, a more efficient analysis of transient fluid flow with free surface is achieved. Adaptive grid based on VOF method is developed in tetrahedral element system. Through a 3-D analysis of the benchmark test of the casting process, the efficiency of the proposed adaptive grid method is verified. Developed FE code is applied to a typical industrial part of the casting process such as aluminum road wheel.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권1호
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pp.64-88
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2024
Security and reliability are the utmost importance facts in intelligent networked vehicles. Stochastic Petri Net and Z (SPZN) as an excellent formal verification tool for modeling concurrent systems, can effectively handles concurrent operations within a system, establishes relationships among components, and conducts verification and reasoning to ensure the system's safety and reliability in practical applications. However, the application of a system with numerous nodes to Petri Net often leads to the issue of state explosion. To tackle these challenges, a refinement and abstraction method based on SPZN is proposed in this paper. This approach can not only refine and abstract the Stochastic Petri Net but also establish a corresponding relationship with the Z language. In determining the implementation rate of transitions in Stochastic Petri Net, we employ the interval average and weighted average method, which significantly reduces the time and space complexity compared to alternative techniques and is suitable for expert systems at various levels. This reduction facilitates subsequent comprehensive system analysis and module analysis. Furthermore, by analyzing the properties of Markov Chain isomorphism in the case study, recommendations for minimizing system risks in the application of intelligent parking within the intelligent networked vehicle system can be put forward.
This paper presents a Petri net approach for the control and monitoring of discrete event system. The proposed model is fuzzy Petri nets based on the fuzzy logic with Petri nets and the hierarchy concept. Fuzzy Petri nets have been used to model the imprecise situations which can arise within automated manufacturing system, and also the hierarchy concept allow to handle the refinement of places and transition in Petri nets model. These will form the foundation of a simulator-tool with manipulation interface for application of fuzzy Petri nets.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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