Rahman, Sumiaya;Moon, Yong-Jae;Park, Eunsu;Jeong, Hyewon;Shin, Gyungin;Lim, Daye
천문학회보
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제44권1호
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pp.52.1-52.1
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2019
The Helioseismic and Magnetic Imager (HMI) is the instrument of Solar Dynamics Observatory (SDO) to study the magnetic field and oscillation at the solar surface. The HMI image is not enough to analyze very small magnetic features on solar surface since it has a spatial resolution of one arcsec. Super resolution is a technique that enhances the resolution of a low resolution image. In this study, we use a method for enhancing the solar image resolution using a Deep-learning model which generates a high resolution HMI image from a low resolution HMI image (4 by 4 binning). Deep learning networks try to find the hidden equation between low resolution image and high resolution image from given input and the corresponding output image. In this study, we trained a model based on a very deep residual channel attention networks (RCAN) with HMI images in 2014 and test it with HMI images in 2015. We find that the model achieves high quality results in view of both visual and measures: 31.40 peak signal-to-noise ratio(PSNR), Correlation Coefficient (0.96), Root mean square error (RMSE) is 0.004. This result is much better than the conventional bi-cubic interpolation. We will apply this model to full-resolution SDO/HMI and GST magnetograms.
Rahman, Sumiaya;Moon, Yong-Jae;Park, Eunsu;Cho, Il-Hyun;Lim, Daye
천문학회보
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제44권2호
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pp.70.4-70.4
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2019
Image super-resolution (SR) is a technique that enhances the resolution of a low resolution image. In this study, we use three SR models (RCAN, ProSRGAN and Bicubic) for enhancing solar SDO/HMI magnetograms using deep learning. Each model generates a high resolution HMI image from a low resolution HMI image (4 by 4 binning). The pixel resolution of HMI is about 0.504 arcsec. Deep learning networks try to find the hidden equation between low resolution image and high resolution image from given input and the corresponding output image. In this study, we trained three models with HMI images in 2014 and test them with HMI images in 2015. We find that the RCAN model achieves higher quality results than the other two methods in view of both visual aspects and metrics: 31.40 peak signal-to-noise ratio(PSNR), Correlation Coefficient (0.96), Root mean square error (RMSE) is 0.004. This result is also much better than the conventional bi-cubic interpolation. We apply this model to a full-resolution SDO/HMI image and compare the generated image with the corresponding Hinode NFI magnetogram. As a result, we get a very high correlation (0.92) between the generated SR magnetogram and the Hinode one.
In this paper, a content-based image retrieval scheme based on scale-space theory is proposed. The existing methods using scale-space theory consider all scales for image retrieval,thereby requiring a lot of computation. To overcome this problem, the proposed algorithm utilizes amodified histogram intersection method to select candidate images from database. The relative scalebetween a query image and a candidate image is calculated by the ratio of histograms. Feature pointsare extracted from the candidates using a corner detection algorithm. The feature vector for eachfeature point is composed of RGB color components and differential invariants. For computing thesimilarity between a query image and a candidate image, the euclidean distance measure is used. Theproposed image retrieval method has been applied to various images and the performance improvementover the existing methods has been verified.
Retinex-based image enhancement is a technique that utilizes the property that the human visual characteristics are sensitive to the difference from the surrounding pixel value rather than the pixel value itself. These Retinex-based algorithms show different characteristics of the improved image depending on the applied color space or gamma correction. In this paper, we set eight different experimental conditions according to the application of color space and gamma correction, and analyze the objective and subjective performance of each Retinex based image enhancement algorithm and apply it to the implementation of Retinex based algorithm. In the case of gamma correction, quantitative low entropy images and low contrast images are obtained. The application of Retinex technique in HSI color space rather than RGB color space is found to be high in overall subjective image quality as well as maintaining color.
현대 산업사회에서 정보기기의 발달은 영상이 멀티미디어, 정보 전달 매체 도구, 예술 커뮤니케이션 도구로서 다양하게 표현되고 있다. 이러한 영상은 재현의 장치이며 소리와 빛 음이 복합적으로 형성된 시청각적 이미지 전달매체이다. 영상이 지니는 직관적이며 감각적인 표시성은 대상물을 재현하고 동시성을 지닌 커뮤니케이션 도구로서 또는 의미 전달체로서 허구, 사실, 비 허구, 비 사실을 모두 나타낼 수 가 있다. 바로 이러한 점 때문에 앞으로 영상의 영역은 점차 넓혀질 것이며 우리가 살고 있는 공간 속에서 감각되는 인식의 세계는 다양하게 흡수하여 반응하게 될 것이다. 이에 다양한 영역으로 확대되고 있는 영상장치와 이를 포함한 공간과의 관계설정 측면에서 본 연구는 영상과 공간이 내포하고 있을 환경적 의미 즉, 영상과 공간, 인간과 상호연관성에 대한 인식을 바탕으로 공간적 장치로서 공간 속에서 영상매체와 장치가 어떠한 영향을 미치는지 고찰하였다. 연구 결과로서 영상장치가 공간에 미치는 영향과 표현 특성은 '상호교감의 표현매체', '형이상학적 초 피막 공간 구성제','오브제'의 3가지 측면으로 제시하였다. 본 연구를 토대로 영상장치와 공간과의 관계 의미 분석을 통한 영상 설치물의 목적별 공간 접근 방법과 공간 레리아웃의 틀을 기대할 수 있다.
Purpose - Recently the importance of green consumption and corporate social responsibility has been increasing, thereby enhancing the importance of green consumption space as well. The retail space, as a representative consumption space, is now consuming more energy by introducing bigger retail space, 24-hour operation, cutting-edge equipment, and manless checkout system. Especially for retailers, who are constantly interacting with consumers, not only the economic consideration but also the consumer experience via retail service and physical retail space is crucial for their success. Therefore, this study intends to understand the main factors of motivating consumer perception about green retail space. In addition, we further investigate the mediating and moderating variables to encourage revisit intention and green retail space image. Research design, data, and methodology - In order to test our hypotheses with two models, we conducted a survey using questionnaires. In model 1, 356 respondents were surveyed to determine whether consumers' green attitudes and behaviors enhance environmentally friendly perception on retail space properties. In model 2, a questionnaire survey was conducted on 69 consumers who have experience in green retail space. Questionnaire surveys were conducted with on-line panels in Korea and analyzed using regression model and Hayes' PROCESS macro. Results - We found that consumers with green attitude put more importance on the attributes of green retail space. Also, the utility of the green retail space was found to be significant in emotional and social benefits. And, the consumers, who perceived the importance of green retail space, show higher revisit intentions. The emotional and social utilities have significant positive effects on revisit intention through green retail space image. Conclusions - This study demonstrates that a green retail space can induce positive consumer utility, thereby increasing green retail space image and revisit intention. Thus, in order to increase the image and revisit, retailers should communicate green messages with consumers, enhance green attributes of retail space, and target green consumers. To do so, we suggest that various marketing efforts such as publicity and education are needed to appeal experiential green products and retail space to consumers.
Lee, Cho Hee;Kim, Eun Bin;Lee, Onseok;Kim, Eun Young
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권8호
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pp.4241-4254
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2019
The efficiency and accuracy of handwriting measurement could be improved by adopting digital image processing. This study developed a computer-based Korean Handwriting Assessment tool. Second graders participated in this study by performing writing tasks of consonants, vowels, words, and sentences. We extracted boundary parameters for each letter using digital image processing and calculated the variables of size, size coefficient of variation (CV), misalignment, inter-letter space, inter-word space, and ratio of inter-letter space to inter-word space. Children were also administered traditional handwriting and visuomotor tests. Digital variables from image processing were correlated with these previous tests. Using these correlations, we established a three-point scoring system that computed test scores for each variable. We analyzed inter-rater reliability between the computer rater and human rater and test-retest reliability between the first and second performances. The validity was examined by analyzing the relationship between the Korean Handwriting Assessment and previous handwriting and visuomotor tests. We suggested the Korean Handwriting Assessment to measure size, size consistency, misalignment, inter-letter space, inter-word space, and space ratio using digital image processing. This Korean Handwriting Assessment tool proved to have reliability and validity. It is expected to be useful for assessing children's handwriting.
Light is important as to say that it completes space and form. Space that is made by light is not only functional but it can be seen as a place where space and people communicate to each other. Recently mass media is embossed as communication method. Light is the most instant and affluent factor among what consists of the image of space to express sensitivity. Especially the artificial lighting plays an important role in the presentation of space in the mass media with the progress of technology. Therefore this study's purposes are to search how the artificial light present the image of space in the mass media and to suggest alternative methods to present the image with artificial lighting.
본 논문은 수치영상으로부터 컴퓨터비전(Computer Vision), 수치사진측량학(야?w미 Photogrammmetry)분야에서 특이점(Distinct Point)이나 Linear Feature를 추출하기 위해서 가장 많이 이용되고 있는 $F\"{o}rstner$ interest operator의 Scale space에 관한 연구이다. 수치사진측량분야에서 사용되고 있는 수치영상자료의 크기를 고려할 때, Scale space 즉 Image pyramid는 수치영상 처리속도를 향상시킬 수 있는 방법으로 서서히 주목받고 있다. 본 연구에서는 Gaussian에 의해서 구축된 Scale space에서 $F\"{o}rstner$ interest operator의 거동을 고찰하였고, 실제 수치사진 영상에 적용하여 실제적용 여부를 검증하였다.
This study aims to define the concept of the futuristic image in fashion since 2000. In this study, earlier studies of the futuristic images in the fashion are analyzed and it is discovered that the most important characteristics of the futuristic images are the cosmic space and virtual reality. An analysis of actual data of the futuristic images of the fashion since 2000 produces the following conclusions. First, since 2000 the futuristic fashion to convey the image of space tends to be minimalist, taking H or A silhouette and using white, silver, or other vivid colors. Second, since 2000 the image of virtual reality is often expressed in the fashion of futuristic image as female fighters or vampires of the future who mostly wear pants suit or skirts that expose the body line. Materials of advanced technology or shiny leather are often used and dark colors including black are dominant in these images. Third, when the space image is expressed, the androgynous youth is emphasized. However when female fighters or vampires of the future are shown, sexual image of gloomy atmosphere is often stressed. Fourth, the fashion of futuristic image since 2000 takes up the space age look of the 1960s and the techno-cyber look of the 1980s and the 1990s. However their internal meanings are lost and only external forms are repeated. In sum, the current fashion of futuristic image emulates the past look of the fashion which was circulated as futuristic images and may be considered as a result of combination of futuristic image and retrospective image.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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