In this study, we generate He I 1083 nm images from Solar Dynamic Observatory (SDO)/Atmospheric Imaging Assembly (AIA) images using a novel deep learning method (pix2pixHD) based on conditional Generative Adversarial Networks (cGAN). He I 1083 nm images from National Solar Observatory (NSO)/Synoptic Optical Long-term Investigations of the Sun (SOLIS) are used as target data. We make three models: single input SDO/AIA 19.3 nm image for Model I, single input 30.4 nm image for Model II, and double input (19.3 and 30.4 nm) images for Model III. We use data from 2010 October to 2015 July except for June and December for training and the remaining one for test. Major results of our study are as follows. First, the models successfully generate He I 1083 nm images with high correlations. Second, the model with two input images shows better results than those with one input image in terms of metrics such as correlation coefficient (CC) and root mean squared error (RMSE). CC and RMSE between real and AI-generated ones for the model III with 4 by 4 binnings are 0.84 and 11.80, respectively. Third, AI-generated images show well observational features such as active regions, filaments, and coronal holes. This work is meaningful in that our model can produce He I 1083 nm images with higher cadence without data gaps, which would be useful for studying the time evolution of chromosphere and coronal holes.
In this paper, we propose an efficient hyperplane generation technique to classify human activity from combination of events and sequence information obtained from multiple-event sensors. By generating hyperplane efficiently, our machine learning algorithm classify with less memory and run time than the LSVM (Linear Support Vector Machine) for embedded system. Because the fact that light weight and high speed algorithm is one of the most critical issue in the IoT, the study can be applied to smart home to predict human activity and provide related services. Our approach is based on reducing numbers of hyperplanes and utilizing robust string comparing algorithm. The proposed method results in reduction of memory consumption compared to the conventional ML (Machine Learning) algorithms; 252 times to LSVM and 34,033 times to LSTM (Long Short-Term Memory), although accuracy is decreased slightly. Thus our method showed outstanding performance on accuracy per hyperplane; 240 times to LSVM and 30,520 times to LSTM. The binarized image is then divided into groups, where each groups are converted to binary number, in order to reduce the number of comparison done in runtime process. The binary numbers are then converted to string. The test data is evaluated by converting to string and measuring similarity between hyperplanes using Levenshtein algorithm, which is a robust dynamic string comparing algorithm. This technique reduces runtime and enables the proposed algorithm to become 27% faster than LSVM, and 90% faster than LSTM.
The talking head (TH) indicates an utterance face animation generated based on text and voice input. In this paper, we propose the generation method of TH with facial expression and intonation by speech input only. The problem of generating TH from speech can be regarded as a regression problem from the acoustic feature sequence to the facial code sequence which is a low dimensional vector representation that can efficiently encode and decode a face image. This regression was modeled by bidirectional RNN and trained by using SAVEE database of the front utterance face animation database as training data. The proposed method is able to generate TH with facial expression and intonation TH by using acoustic features such as MFCC, dynamic elements of MFCC, energy, and F0. According to the experiments, the configuration of the BLSTM layer of the first and second layers of bidirectional RNN was able to predict the face code best. For the evaluation, a questionnaire survey was conducted for 62 persons who watched TH animations, generated by the proposed method and the previous method. As a result, 77% of the respondents answered that the proposed method generated TH, which matches well with the speech.
Objective: To study the prevalence and clinical characteristics of decreased myocardial blood flow (MBF) quantified by dynamic computed tomography (CT) myocardial perfusion imaging (MPI) in symptomatic patients without in-stent restenosis. Materials and Methods: Thirty-seven (mean age, 71.3 ± 10 years; age range, 48-88 years; 31 males, 6 females) consecutive symptomatic patients with patent coronary stents and without obstructive de novo lesions were prospectively enrolled to undergo dynamic CT-MPI using a third-generation dual-source CT scanner. The shuttle-mode acquisition technique was used to image the complete left ventricle. A bolus of contrast media (50 mL; iopromide, 370 mg iodine/mL) was injected into the antecubital vein at a rate of 6 mL/s, followed by a 40-mL saline flush. The mean MBF value and other quantitative parameters were measured for each segment of both stented-vessel territories and reference territories. The MBFratio was defined as the ratio of the mean MBF value of the whole stent-vessel territory to that of the whole reference territory. An MBFratio of 0.85 was used as the cut-off value to distinguish hypoperfused from non-hypoperfused segments. Results: A total of 629 segments of 37 patients were ultimately included for analysis. The mean effective dose of dynamic CT-MPI was 3.1 ± 1.2 mSv (range, 1.7-6.3 mSv). The mean MBF of stent-vessel territories was decreased in 19 lesions and 81 segments. Compared to stent-vessel territories without hypoperfusion, the mean MBF and myocardial blood volume were markedly lower in hypoperfused stent-vessel territories (77.5 ± 16.6 mL/100 mL/min vs. 140.4 ± 24.1 mL/100 mL/min [p < 0.001] and 6.4 ± 3.7 mL/100 mL vs. 11.5 ± 4 mL/100 mL [p < 0.001, respectively]). Myocardial hypoperfusion in stentvessel territories was present in 48.6% (18/37) of patients. None of clinical parameters differed statistically significantly between hypoperfusion and non-hypoperfusion subgroups. Conclusion: Decreased MBF is commonly present in patients who are symptomatic after percutaneous coronary intervention, despite patent stents and can be detected by dynamic CT-MPI using a low radiation dose.
대부분의 신상품들은 시장에서 급격히 사라질 뿐만 아니라 기존 상품들의 매출감소를 불러온다. 이처럼 수명주기가 짧은 상품으로 인해 소매상들은 과다한 재고를 보유하게 될 뿐만 아니라 소비자들은 자신들의 선호를 맞는 제품들을 발견하는데 어려움을 겪는다. 이런 문제를 해결에 하는데 있어서 추천 시스템은 좋은 해결방법이 될 수 있다. 그러나 대부분의 추천 시스템들은 소비자의 고정된 선호를 이용하기 때문에 변화하는 소비자의 선호를 반영하지 못하는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 시간에 따라 변화하는 소비자의 선호를 반영한 추천 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론은 소비자의 동적 선호 프로파일 작성, 네이버 형성, 추천 리스트 작성의 3 단계로 구성되어 있으며, 모바일 이미지 거래 데이터를 이용하여 제안된 방법론의 유용성을 검증하였다. 시험결과 제시된 방법론의 추천 정확도가 전통적인 협업필터링의 정확도 보다 높았다. 이러한 결과를 통해, 본 연구에서 제한한 방법론이 짧은 수명주기를 가진 제품을 추천하는데 효과적이라는 결론을 내릴 수 있다. 따라서 향후 제안된 방법론을 현업에 적용하여 실제적 유용성을 검증할 필요가 있다.
항공사진보다 경제적인 SPOT 위성의 입체영상으로부터 지형도를 제작하는 것이 가능하게 되었다. 많은 학자들이 국가기본도 수정에의 적용가능성과 결과의 정확도를 분석하여 SPOT 영상은 1/50,000에서 1/100,000까지의 지형도에 적합하다고 발표하였다. SPOT 영상으로부터 지형도, 정사사진 및 수치지형모델을 제작하기 위해서는 정확한 외부표정요소를 알아야 하지만, 동적인 선형주사 영상인 SPOT 영상의 특성 때문에 사진측량에서 이용되어온 종래의 번들조정은 직접 사용되지 못한다. 신뢰성은 내적신뢰성으로 불리는 과대오차의 검출능력과 외적신뢰성으로 불리는 검출되지 않은 과대오차가 외부표정 결과에 미치는 영향을 나타낸다. 본 연구에서는 좌표계, 궤도방향 좌표의 표현방법, 외부표정 요소의 차수 및 기준점 배치에 따라 SPOT 영상의 신뢰성이 어떻게 달라지는가를 밝히고, SPOT 영상을 이용한 작업에서의 기초자료로 제공될 수 있는 외부표정에서의 이론적인 신뢰성을 분석하였다.
High Tech Design manner is a design concept that had been constantly discussed in constitution process of the West art history and modem ideology and had been experimented in industry, having started from futurism and structuralism in the early 20th century through Kinetic Art & Technology Art and up to now. High Tech Design had a great influence also on Post Modernism and more important is that this manner of design will be existing continually in the future too. From the modem times when machine civilization started, the artist and designers expressed a utopia will showing the future world with help of High Tech Design and modem people are realizing technology images as a utopia, in the space and material presented by this high tech design. And this utopia imply the images of dynamic power, speed making a voyage in universe, dream of future, hope, mass production, earth's environment, wealth etc. High Tech furniture was lightly designed by using thin steel wire, structure stressing the metallic characteristic and tempered glass, and it was used for presenting a convenient interior space visually, and with that it can make a unified sense in High Tech interior space, and a contrary effect compared with minimal space. High Tech Design equipped with glass and metal materials looking inappropriate for our interior space due to their sharp and cold image has been regularly used as living furniture, not only decoration function, and then there must be reasons for that. This study intends to research how High Tech Design has been changed and developed in the design history & West art history from the early 20th century, and to present it's value of development as data orienting, namely a direction for the industry of the next-generation and furniture design.
본 논문에서는 비디오 영상에서 추출한 이미지를 이용하여, 흑백 만화로 변환하기 위한 알고리즘에 대해 논의한다. 대부분의 흑백 만화는 사람의 얼굴이나 손과 같은 살색 계통은 흰색 내지 엷은 색상으로 표현되며, 이미지의 어두운 영역은 해칭과 같이 규칙적이면서도 불규칙한 형태로 묘사한다. 그러므로 단순한 임계값을 이용한 이진화 알고리즘으로 흑백 만화를 렌더링 할 경우, 원본 색상 영상의 다양한 색상과 흑백 만화에서 사용되는 다양한 패턴을 렌더링 할 수 없다. 이러한 흑백 만화의 특징을 반영한 카투닝을 수행하기 위해서, 본 논문에서는 다음과 같은 작업을 수행한다. 먼저, 원본 이미지 영상의 미세한 색상변화를 제거하기 위해서, 1) Bilateral 필터를 적용한다. 그 후, 영상의 각 영역을 유사한 색상 정보로 클러스터링 하기 위해서, 2) Mean shift 세그멘테이션을 적용하였으며, 각 영역별 확장 작업을 수행하였다. 이때 각 영역의 색상이 유사한 정도를 계산하기 위해서, 사람의 색상인지 능력과 유사한 특성을 가진 HSV 색상 모델을 사용하여, 각 영역의 색상 유사정도를 계산하였다. 최종적으로 세그멘테이션된 색상정보를 바탕으로 흑백만화에서 일반적으로 활용되는 색상과 프레임 이미지의 픽셀값을 고려한 3) 이진화를 수행하고, 4) 스트록을 추가해 흑백 만화의 컷 이미지를 완성한다.
하천 유역에서 하천 경계선(river boundary) 은 하천의 물길을 따라 흐르는 물과 육지의 경계를 의미한다. 하천 경계선 매핑은 하천 유역의 지형적인 변화를 탐지하고 홍수 예방을 위해서 중요하다. 하천 유역의 지표면의 불균일성과 하천 수위의 실시간 변화 등으로 인해 발생하는 하천 유역의 침식 작용 등의 요인으로 인해서 기존의 지반조사 기술은 하천 경계선을 매핑 하는데 효과적이지 않다. 공간 정보 자료는 해당 지역에 접근하지 않고도 해당 지역에 관한 지형적인 정보를 획득할 수 있어서, 하천 지형 조사 및 하천 측량 등 하천 유역의 지형연구에 굉장히 유용하게 쓰일 수 있다. 본 연구에서는, 원격탐사 기술에서 대표적으로 사용되는 공간 정보 자료들인 항공 라이다 자료(airborne LiDAR data)와 항공사진(aerial photograph) 들을 활용하여, 에지 검출기법(edge detection algorithm) 및 영상 분할 기법(image segmentation algorithm) 등의 디지털 영상 처리 기법 등의 방법을 적용하여 3차원 하천 경계선을 매핑하는 방법을 개발하였고, 주어진 기준선을 따라 결정된 점검 지점들로부터 추출된 하천 경계선까지의 수평 및 수직 거리의 절대값을 계산하여 정확도 측정을 하였을 때, 본 연구에서 제시된 방법을 이용하여 추출된 3차원 하천 경계선은 높은 수직 및 수평 정확도를 가짐을 보여준다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환 된 고주파 서브밴드들의 에지 정보를 이용하여 관심 객체 영역을 고속으로 자동 검출해주는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법에서는 에지정보를 이용하여 블록단위의 4-방향 객체 윤곽탐색 알고리즘(4-DOBS)을 수행하여 관심객체를 검출한다. 전체 이미지는 $64{\times}64$또는 $32{\times}32$ 크기의 코드 블록으로 먼저 나누어지고, 각 코드 블록 내에 에지들이 있는지 없는지에 따라 관심 코드블록 또는 배경이 된다. 4-방향은 바깥쪽에서 이미지의 중앙으로 탐색하고, 피사계 심도가 낮은 이미지는 중앙으로 갈수록 에지가 발견된다는 특징을 이용한다. 에지를 모두 발견하면 내부의 이미지 블록은 모두 관심영역으로 간주하고, 이 블록들은 빠르게 마스킹되어 서버로 전송되어 동적 ROI를 제공한다. 이는 기존 방법들의 문제점이였던 복잡한 필터링 과정과 영역병합 문제로 인한 높은 계산 복잡도를 상당히 개선시킬 수 있었고, 블록 단위의 처리로 인하여 실시간 처리를 요하는 응용에서도 적용 가능하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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