Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.11a
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pp.656-658
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2022
The purpose of infrared and visible image fusion is to integrate images of different modes with different details into a result image with rich information, which is convenient for high-level computer vision task. Considering many deep networks only work in a single scale, this paper proposes a novel image fusion based on three-scale dense network to preserve the content and key target features from the input images in the fused image. It comprises an encoder, a three-scale block, a fused strategy and a decoder, which can capture incredibly rich background details and prominent target details. The encoder is used to extract three-scale dense features from the source images for the initial image fusion. Then, a fusion strategy called l1-norm to fuse features of different scales. Finally, the fused image is reconstructed by decoding network. Compared with the existing methods, the proposed method can achieve state-of-the-art fusion performance in subjective observation.
Medium-range forecast is highly dependent on ensemble forecast data. However, operational weather forecasters have not enough time to digest all of detailed features revealed in ensemble forecast data. To utilize the ensemble data effectively in medium-range forecasting, representative weather patterns in East Asia in this study are defined. The k-means clustering analysis is applied for the objectivity of weather patterns. Input data used daily Mean Sea Level Pressure (MSLP) anomaly of the ECMWF ReAnalysis-Interim (ERA-Interim) during 1981~2010 (30 years) provided by the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF). Using the Explained Variance (EV), the optimal study area is defined by 20~60°N, 100~150°E. The number of clusters defined by Explained Cluster Variance (ECV) is thirty (k = 30). 30 representative weather patterns with their frequencies are summarized. Weather pattern #1 occurred all seasons, but it was about 56% in summer (June~September). The relatively rare occurrence of weather pattern (#30) occurred mainly in winter. Additionally, we investigate the relationship between weather patterns and extreme weather events such as heat wave, cold wave, and heavy rainfall as well as snowfall. The weather patterns associated with heavy rainfall exceeding 110 mm day-1 were #1, #4, and #9 with days (%) of more than 10%. Heavy snowfall events exceeding 24 cm day-1 mainly occurred in weather pattern #28 (4%) and #29 (6%). High and low temperature events (> 34℃ and < -14℃) were associated with weather pattern #1~4 (14~18%) and #28~29 (27~29%), respectively. These results suggest that the classification of various weather patterns will be used as a reference for grouping all ensemble forecast data, which will be useful for the scenario-based medium-range ensemble forecast in the future.
This study aims to investigate the problem recognition and clue capture processes of the observation stage in a geological field trip using abductive inquiry. To this end, eight outdoor geological programs were developed in the order of diagnostic evaluation, outdoor geological fieldwork, and review. Six middle-school students participated in these programs The geological field trip was conducted twice, followed by data provision, observation, rule generation, hypothesis generation, and final hypothesis presentation. Outdoor geological fieldwork recordings and student activity sheets were collected and analyzed qualitatively. From these data, three aspects of student observations emerged during the geological fieldwork: The characteristics of each pattern were subdivided into the geological importance of the clues, attention, type of clues, observation characteristics (attention factor), clue utilization, and clue deletion. Here, by combining these results, we propose educational applications that correspond to each aspect.
In this paper, we propose a new acoustic model for characterizing segmental features and an algorithm based upon a general framework of hidden Markov models (HMMs) in order to compensate the weakness of HMM assumptions. The segmental features are represented as a trajectory of observed vector sequences by a polynomial regression function because the single frame feature cannot represent the temporal dynamics of speech signals effectively. To apply the segmental features to pattern classification, we adopted segmental HMM(SHMM) which is known as the effective method to represent the trend of speech signals. SHMM separates observation probability of the given state into extra- and intra-segmental variations that show the long-term and short-term variabilities, respectively. To consider the segmental characteristics in acoustic model, we present segmental-feature HMM(SFHMM) by modifying the SHMM. The SFHMM therefore represents the external- and internal-variation as the observation probability of the trajectory in a given state and trajectory estimation error for the given segment, respectively. We conducted several experiments on the TIMIT database to establish the effectiveness of the proposed method and the characteristics of the segmental features. From the experimental results, we conclude that the proposed method is valuable, if its number of parameters is greater than that of conventional HMM, in the flexible and informative feature representation and the performance improvement.
The prevailing wind phenomenon around Pohang in winter was investigated by using surface and vertical observatory datas and a numerical simulation was carried out to analyse this phenomenon using RAMS. Direction of the prevailing wind was westerly at upper atmosphere. However, near the surface, southwestern wind prevailed in winter. Using the RAMS to simulate a winter wind system numerically, it was found out that this phenomenon was strongly affected by the geographical features such as directions of coastline and low level valley, and distributions of land and sea. To investigate the accuracy of the model results, wind speed, temperature and wind direction of typical continuous southwestern wind occurring days were compared with observation data. Analyzing the characteristics of local circulation system was very hard because of horizontally sparse observation data. But from the result above, a numerical simulation using the RAMS, which satisfies the spatial high resolution, will provide more accurate results.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37
no.5A
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pp.375-387
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2012
This paper proposes a new real-time object tracking algorithm using particle filters with color and texture features in moving CCD camera images. If the user selects an initial object, this region is declared as a target particle and an initial state is modeled. Then, N particles are generated based on random distribution and CS-LBP (Centre Symmetric Local Binary Patterns) for texture model and weighted color distribution is modeled from each particle. For observation likelihoods estimation, Bhattacharyya distance between particles and their feature models are calculated and this observation likelihoods are used for weights of individual particles. After weights estimation, a new particle which has the maximum weight is selected and new particles are re-sampled using the maximum particle. For performance comparison, we tested a few combinations of features and particle filters. The proposed algorithm showed best object tracking performance when we used color and texture model simultaneously for likelihood estimation.
Land degradation is a crucial issue in mountainous areas and is manifested in a variety of processes. For its assessment, application of existing models is not straightforward. In addition, data availability might be a problem. In this paper, a procedure for land degradation assessment is described, which follows a four-step approach: (1) detection, inventory and mapping of land degradation features, (2) assessing the magnitude of soil loss, (3) study of causal factors, and (4) hazard assessment by applying decision trees. This approach is applied to a case study in the Middle Mountain region of Nepal. The study shows that individual mass movement features such as debris slides and slumps can be easily mapped by photo interpretation techniques. Application of soil loss estimation models helps get insight on the magnitude of soil losses. In the study area soil losses are higher in rainfed crops on sloping terraces (highest soil loss is 32 tons/ha/yr) and minimal under dense forest and in irrigated rice fields (less than 1 ton/ha/yr). However there is high frequency of slope failures in the form of slumps in the rice fields. Debris slides are more common on south-facing slopes under rainfed agriculture or in degraded forest. Field evidences and analysis of causal factors for land degradation helps in building decision trees, the use of which for modelling land degradation has the advantage that attributes can be ranked and tested according to their importance. In addition, decision trees are simple to construct, easy to implement and very flexible in adaptations.
The purpose of this study was to analyze observation characteristics through eye movement according to cognitive style. For this, developed observation task that can be shown the difference between wholistic cognitive style group and analytic cognitive style group, measured eye movement of university students who has different cognitive style, as given observation task. It is confirmed the difference between two cognitive style groups by analysing gathered statistics and visualization data. The findings of this study were as follows; First, Compared observation sequence and pattern by cognitive style, analytic cognitive style group is concerned with spider first and moving on surrounding environment, whereas wholistic cognitive style group had not fixed pattern as observing spider itself and surrounding area of spider alternately or looking closely on particular part at first. When observing entire feature and partial feature, wholistic cognitive style group was moving on Fixation from outstanding factor without fixed pattern, analytic cognitive style had certain directivity and repetitive investigation. Second, compared the ratio of observation, analytic cognitive style group gave a large part to spider the very thing, wholistic cognitive style group gave weight to surrounding area of spider, and analytic group shown higher concentration on observing partial feature, wholistic cognitive style group shown higher concentration on observing wholistic feature. Wholistic cognitive style group gave importance to partial features in surrounding area, and wholistic feature of spider than analytic cognitive style group, analytic cognitive style group was focus on partial features of spider than wholistic cognitive style group. Through the result of this study, there are differences of observing time, frequency, object, area, sequence, pattern and ratio from cognitive styles. It is shown the reason why each student has varied outcome, from the difference of information following their cognitive style, and the result of this study help to figure out and give direction to what observation fulfillment is suitable for each student.
The astronomic observatory of Graw Village is located on Mount Dari Lolikan, facing the village. Graw is located in the foothills of Mount Ser-i-Rash, 25 km northeast of Erbil Governorate, Iraq. This study attempts to clarify the foundations of this observatory, its components, as well as the founder and the date of its establishment. The study made efforts to clarify the benefits of this calendar to local residents in their daily lives. The database for this study is based on direct observation of the observatory station. The observation included the recording date and position of sunset and the appearance of stars throughout the year. Observation and documentation for both sunset and stars were performed over several years due to weather conditions since observation was not possible on foggy and rainy days and nights. Each observation took five to ten minutes depending on the clarity of the sky. The observatory consists of a group of stone cones. Each cone was built by stones in a specific location after careful and long observation of the sunset. Efforts were made to observe the disappearance and reappearance of the stars based on the change in the position of the Earth in relation to the sun. Graw's calendar helped to recognize important times of the year, such as the winter and summer forties, which were very important, especially when snow covered the roads, transportation stopped, crops spoiled, and pets stayed in their barn. The most important features of the winter forties are the memories, experiences, and minds of the villagers' ancestors. The forties were associated with the arrival of cold and heavier rain throughout the year, which is consistent with modern science, as the angle at which the Earth rotates increases the number and activity of weather depressions that affect the study area during this period. This observatory has a close connection with the daily life of the villagers, especially in the past centuries. It helped the people of the area in their appointments to carry out their work in the field of agriculture. The observatory was also of great importance in the field of education in the past centuries, especially in traditional religious schools. It also appears from this research that the calendar has ancient roots, which extend back thousands of years, as evidenced by the Ezidis who follow an ancient religion whose roots extend back thousands of years and who fast during both the winter and summer forties annually, with the participation of people in various regions of the world. It is not known who made this astronomic observatory but most of the oral information that has been passed down to us by word of mouth agrees on both Mullah Abdullah Al-Kurdi and Mullah Omar. Likely, this astronomic observatory was built around the late 17th and early 18th centuries.
Sound absorption capability and anatomical features of kagikazura (Uncaria rhynchophylla) and larch (lalix kaemferi) wood were estimated. Sound absorption coefficients had been measured by the two microphone transfer function method and anatomical features of kagikazura wood examined by SEM observation. The sound absorption coefficients of Uncaria rhynchophylla was higher than lalix kaemferi. Especially, in the frequency range of 1 to 4KHz, sound absorption coefficients of kagikazura was about 2~3 times higher than those of lalix kaemferi. Abundant and big vessel observed on the cross sectional surface of kagikazura wood and simple perforation plate observed on the longitudinal surface. It was surmised that the abundant big vessel element and simple perforation plate behaved as a sound absorbing pore.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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