Various enaryloxynitriles-terminated reactive polymer precursors containing rigid aromatic units were prepared from various diamines and 1-(p-formylphenyl)-1-phenyl-2,2-dicyanoethene (1). Arylate end-capped model compounds linked with azomethine bond were also prepared by reacting p-formylphenyl benzoate with diamines to compare the curing ability. The oligomers were highly soluble in polar aprotic solvents such as N,N-dimethylformamide, dimethylsulfoxide and N-methyl-2 -pyrrolidinone. They generally showed an exothermic curing process between $280-350^{\circ}C$, attributable to the thermal crosslinking of the dicyanovinyl group in DSC analysis, and no weight loss at curing temperature. Upon heating the polymer precursors, heat-resistant and insoluble network polymers were obtained. Thermogravimetric analyses of the precursors containing rigid aromatic units showed thermal stability with a 77-92% residual weight at $500^{\circ}C$ under nitrogen.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제11권4호
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pp.43-48
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2019
We design a reconfigurable optical node for metropolitan WDM networks, and numerically study the capability of the node in the optical signal level. Unlike a long-haul WDM system, major limitations of metropolitan WDM systems are power loss, fiber dispersion and optical signal-to-noise ratio(OSNR) degradation due to EDFAs. Therefore, we include the behaviors of transmitter and receiver, and fiber, EDFAs, and optical filters(MUX/DeMux) in numerical simulations with varying parameters over wide range. From simulation results, we can identify the maximum span numbers for OC-48 and OC-192 to achieve $BER<10^{-12}$ using the node structure at various received powers and residual dispersions.
Due to the situation of the widespread of the coronavirus, which causes the problem of lack of face image data occluded by masks at recent time, in order to solve the related problems, this paper proposes a method to generate face images with masks using a combination of generative adversarial networks and spatial transformation networks based on CNN model. The system we proposed in this paper is based on the GAN, combined with multi-scale convolution kernels to extract features at different details of the human face images, and used Wasserstein divergence as the measure of the distance between real samples and synthetic samples in order to optimize Generator performance. Experiments show that the proposed method can effectively put masks on face images with high efficiency and fast reaction time and the synthesized human face images are pretty natural and real.
단일 영상 초해상도 (Single Image Super-Resolution - SISR)기법은 카메라로 획득된 저해상도 영상에 필터 기반의 연산을 적용하여 좋은 화질의 고해상도 영상을 복원하는 과정이다. 최근에 심층 합성곱 신경망 학습의 발전에 따라 단일 영상 초해상도에 적용되는 심층 학습 기법들은 좋은 성과를 보여 주고 있다. 본 논문은 단일 영상 초해상도 성능을 개선하기 위해 웨이블릿 예측 네트워크를 효율적으로 적용하는 방법에 대해 연구하였으며, 저해상도 입력 영상의 특징을 잘 추출해내기 위해 네트워크 내부에 RDB를 적용하여 기존 방식보다 효율적으로 고해상도 영상 복원하는 기법을 제안한다. 모의실험을 통해 제안하는 방법이 기존 방법보다 화질은 약 PSNR 0.18dB만큼 우수하며 속도는 1.17배 빠른 것을 확인하였다.
In the EH-WSN(Energy Harvesting Wireless Sensor Network), the routing protocol must consider the power condition of nodes such as residual power and energy harvesting rate. Many EH-WSN studies have emphasized the power aspect and make the urgency of sensed data less important. However, in applications such as environmental monitoring, stability and latency become more important issues than power efficiency for urgent data. In this paper, we designed a routing protocol that can set path according to data urgency. To this end, relay nodes are determined considering the urgency of date. Nodes with poor power do not participate in routing when normal data is generated, so that urgent data can be transmitted reliably with low latency. The performance of the proposed routing protocol is analyzed by computer simulation.
Various enaminonitriles-terminated reactive polymer precursors containing rigid aromatic and flexible alkyl units were prepared from the corresponding diamines and 1-chloro-1-phenyl-2,2-dicyanoethene (1). All the enaminonitriles-terminated precursors were characterized by spectroscopies and elemental analysis. They were highly soluble in DMF and NMP, and partially soluble in common organic solvents such as THF and acetone. They showed a large exotherm around 350 ℃ attributable to the thermal polymerization by crosslinking of the dicyanovinyl group. Upon heating the precursors, heat-resistant and insoluble network polymers were obtained. Thermogravimetric analyses of the precursors containing rigid aromatic moiety exhibited thermal stability with a 10% weight loss around 420-480 ℃ and 75-88% residual weight at 500 ℃ under nitrogen.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권4호
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pp.1234-1257
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2023
In this paper, we propose a framework for multi-focus image fusion called PATN. In our approach, by aggregating deep features extracted based on the U-type Transformer mechanism and shallow features extracted using the PSA module, we make PATN feed both long-range image texture information and focus on local detail information of the image. Meanwhile, the edge-preserving information value of the fused image is enhanced using a dense residual block containing the Sobel gradient operator, and three loss functions are introduced to retain more source image texture information. PATN is compared with 17 more advanced MFIF methods on three datasets to verify the effectiveness and robustness of PATN.
본 논문에서는 입력에 따라 합성곱 레이어 간의 잔차 연결을 변화시키는 동적 잔차 연결을 활용해 고해상도 복원 (Super-resolution) 작업을 위한 경량 네트워크를 설계하는 방법을 제안한다. 먼저, 동적 잔차 연결을 입력에 따라 변화시킬 수 있도록 경량화된 (Lightweight) 모듈을 설계하는 방법을 제안한다. 또한 이렇게 설계한 모듈로부터 얻은 잔차 연결에 대한 정보를 토대로 네트워크를 설계하는 방법을 제시한다. 제안된 방법을 통해 설계된 고해상도 복원 작업을 위한 네트워크는 적은 파라미터로도 입력에 따라 적응적으로 네트워크의 구조를 변화시킬 수 있어 효울적으로 다양한 입력 영상을 처리할 수 있다.
본 논문에서는 데카르트 좌표계 기반으로 노드를 압축함으로써 SR(Super-resolution) 기반 연기 합성을 효율적으로 처리할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 다운 스케일링과 이진화를 통하여 연기 시뮬레이션의 계산 공간을 효율적으로 줄이고, 데카르트 좌표계 축을 기준으로 쿼드트리의 말단 노드를 압축함으로써 네트워크의 입력으로 전달하는 데이터 개수를 줄인다. 학습에 사용된 데이터는 COCO 2017 데이터셋이며, 인공신경망은 VGG19 기반 네트워크를 사용한다. 컨볼루션 계층을 거칠 때 데이터의 손실을 막기 위해 잔차(Residual)방식과 유사하게 이전 계층의 출력 값을 더해주며 학습한다. 결과적으로 제안하는 방법은 이전 결과에 비해 네트워크로 전달해야 하는 데이터가 압축되어 개수가 줄어드는 결과를 얻었으며, 그로 인해 네트워크 단계에서 필요한 I/O 과정을 효율적으로 처리할 수 있게 되었다.
본 논문에서는 변환 학습을 기반으로 한 다중 클래스 이미지 장면 분류 방법을 제안한다. 이미지 분류를 위해 대형 이미지 데이터 세트 ImageNet에 대해 사전 학습 한 ResNet (ResNet) 모델을 사용하는 방법이다. CNN 모델의 이미지 분류 방법에 비해 분류 정확도 및 효율성을 크게 향상시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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