Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.10a
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pp.733-735
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2014
Example based Super Resolution(SR) is using the correspondence between the low and high resolution image from a database. This method uses only one image to estimate a high resolution image and can get the larger image than 2 times. Example based SR is proposed to solve the problem of classical SR. Neighbor embedding(NE) has been inspired by manifold learning method, particularly locally linear embedding. However, the poor generalization of NE decreases the performance of such algorithm. The sizes of local training sets are always too small to improve the performance of NE. We propose the advanced NE baesd on SVR having an excellent generalization ability to solve this problem. Given a low resolution image, we estimate a pixel in its high resolution version by using SVR based NE. Through experimental results, we quantitatively and qualitatively confirm the improved results of the proposed algorithm when comparing with conventional interpolation methods and NE.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.2
no.2
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pp.47-61
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2000
Agroclimatic zoning was done for paddy rice culture in North Korea based on a simulation experiment. Daily weather data for the experiment were generated by 3 steps consisting of spatial interpolation based on topoclimatological relationships, zonal summarization of grid cell values, and conversion of monthly climate data to daily weather data. Regression models for monthly climatological temperature estimation were derived from a statistical procedure using monthly averages of 51 standard weather stations in South and North Korea (1981-1994) and their spatial variables such as latitude, altitude, distance from the coast, sloping angle, and aspect-dependent field of view (openness). Selected models (0.4 to 1.6$^{\circ}C$ RMSE) were applied to the generation of monthly temperature surface over the entire North Korean territory on 1 km$\times$l km grid spacing. Monthly precipitation data were prepared by a procedure described in Yun (2000). Solar radiation data for 27 North Korean stations were reproduced by applying a relationship found in South Korea ([Solar Radiation, MJ m$^{-2}$ day$^{-1}$ ] =0.344 + 0.4756 [Extraterrestrial Solar Irradiance) + 0.0299 [Openness toward south, 0 - 255) - 1.307 [Cloud amount, 0 - 10) - 0.01 [Relative humidity, %), $r^2$=0.92, RMSE = 0.95 ). Monthly solar irradiance data of 27 points calculated from the reproduced data set were converted to 1 km$\times$1 km grid data by inverse distance weighted interpolation. The grid cell values of monthly temperature, solar radiation, and precipitation were summed up to represent corresponding county, which will serve as a land unit for the growth simulation. Finally, we randomly generated daily maximum and minimum temperature, solar irradiance and precipitation data for 30 years from the monthly climatic data for each county based on a statistical method suggested by Pickering et a1. (1994). CERES-rice, a rice growth simulation model, was tuned to accommodate agronomic characteristics of major North Korean cultivars based on observed phenological and yield data at two sites in South Korea during 1995~1998. Daily weather data were fed into the model to simulate the crop status at 183 counties in North Korea for 30 years. Results were analyzed with respect to spatial and temporal variation in yield and maturity, and used to score the suitability of the county for paddy rice culture.
Air pollution data in South Korea is provided on a real-time basis by Air Korea stations since 2005. Previous studies have shown the feasibility of gridding air pollution data, but they were confined to a few cities. This paper examines the creation of nationwide gridded maps for PM10 concentration using 333 Air Korea stations with variogram optimization and ordinary kriging. The accuracy of the spatial interpolation was evaluated by various sampling schemes to avoid a too dense or too sparse distribution of the validation points. Using the 114,745 matchups, a four-round blind test was conducted by extracting random validation points for every 365 days in 2019. The overall accuracy was stably high with the MAE of 5.697 ㎍/m3 and the CC of 0.947. Approximately 1,500 cases for high PM10 concentration also showed a result with the MAE of about 12 ㎍/m3 and the CC over 0.87, which means that the proposed method was effective and applicable to various situations. The gridded maps for daily PM10 concentration at the resolution of 0.05° also showed a reasonable spatial distribution, which can be used as an input variable for a gridded prediction of tomorrow's PM10 concentration.
There has been relatively little study to model price for commercial property because of its low transaction volume in the market. Despite of this thin market character, this paper tried to estimate prices for commercial lots as accurate as possible. We constructed a model whose components consist of mean structure(global trend), exponential covariance function and a pure error term, and applied it to actual sales price data of Seoul. We explicitly took account of spatial autocorrelation of land price by utilizing a kriging technique, a representative method of spatial interpolation, because the land price of commercial lots has feature of differential price forming pattern depending on submarkets they belong to. In addition, we chose to apply a bayesian kriging to overcome data scarcity by incorporating experts' knowledge into prior probability distribution. The chosen model's excellent performance was verified by the result from validation data. We confirmed that the excellence of the model is attributed to incorporating both autocorexperts' knowledge and spatial autocorrelation in the model construction. This paper is differentiated from previous studies in the sense that it applied the bayesian kriging technique to estimate price for commercial lots and explicitly combined experts' knowledge with data. It is expected that the result of this paper would provide a useful guide for the circumstances under which property price has to be estimated reliably based on sparse transaction data.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.47
no.4
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pp.56-62
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2010
Auto-exposure control automatically calculates and adjusts the exposure for consecutive input image. Recently, this is usually controlled by the sensor gain, however, unsuitable control causes oscillation of luminance for sonsecutive input images, called as flickering. Also, in mobile phone cameras, only simple information, such as the average luminance value, can be utilized due to coarse performance. Therefore, this paper presents a new real-time AE control method using a Look Up Table(LUT) based on Scene-Luminance curves to avoid the generation of flickering. Prior to the AE control, a LUT is constructed, which illustrates the characteristic of outputs for input patches corresponding to sensor gains. The AE control is first performed by estimating a current scene as a patch using the proposed LUT. A new sensor gain is then estimated using also LUT with previously estimated patch. The entire estimation process is performed using linear interpolation to achieve real-time execution. Based on experimental results, the proposed AE control is demonstrated with real-time, flicker-free.
Kang, Ji-Yun;Kim, Ihn-Cheol;Kim, Jea-Hee;Park, Jong Won
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.4
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pp.137-143
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2013
The high resolution satellite images are used in many fields such as weather observation, remote sensing, military facilities monitoring, cultural properties protection etc. Although satellite images are obtained in same satellite imaging system, the satellite images are degraded depending on the condition of hardware(optical device, satellite operation altitude, image sensor, etc.). Due to the fact that changing the hardware of satellite imaging system is impossible for resolution enhancement of these degraded satellite after launching a satellite, therefore the method of resolution enhancement with satellite images is necessary. In this paper the resolution is enhances by using a Super Resolution(SR) algorithm. The SR algorithm is an algorithm to enhance the resolution of an image by uniting many low resolution images, so an output image has higher resolution than using other interpolation methods. But It is difficult to obtain many images of the same area. Therefore, to solve this problem, we applied SR after by applying the affine and projection transform. As a results, we found that the images applied SR after affine and projection transform have higher resolution than the images only applied SR.
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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2017.04a
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pp.171-171
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2017
전산유체역학(CFD: Computational Fluid Dynamics)를 이용한 스마트팜 환경 내부의 정밀 제어 연구가 진행 중이다. 시계열 데이터의 난해한 동적 해석을 극복하기위해, 비선형 모델링 기법의 일종인 인공신경망을 이용하는 방안을 고려하였다. 선행 연구를 통하여 환경 데이터의 비선형 모델링을 위한 Tensorflow활용 방법이 하드웨어 가속 기능을 바탕으로 월등한 성능을 보임을 확인하였다. 그럼에도 오프라인 일괄(Offline batch)처리 방식의 한계가 있는 인공신경망 모델링 기법과 현장 보급이 불가능한 고성능 하드웨어 연산 장치에 대한 대안 마련이 필요하다고 판단되었다. CFD 해석을 위한 Solver로 SU2(http://su2.stanford.edu)를 이용하였다. 운영 체제 및 컴파일러는 1) Mac OS X Sierra 10.12.2 Apple LLVM version 8.0.0 (clang-800.0.38), 2) Windows 10 x64: Intel C++ Compiler version 16.0, update 2, 3) Linux (Ubuntu 16.04 x64): g++ 5.4.0, 4) Clustered Linux (Ubuntu 16.04 x32): MPICC 3.3.a2를 선정하였다. 4번째 개발환경인 병렬 시스템의 경우 하드웨어 가속는 OpenCL(https://www.khronos.org/opencl/) 엔진을 이용하고 저전력 ARM 프로세서의 일종인 옥타코어 Samsung Exynos5422 칩을 장착한 ODROID-XU4(Hardkernel, AnYang, Korea) SBC(Single Board Computer)를 32식 병렬 구성하였다. 분산 컴퓨팅을 위한 환경은 Gbit 로컬 네트워크 기반 NFS(Network File System)과 MPICH(http://www.mpich.org/)로 구성하였다. 공간 분해능을 계측 주기보다 작게 분할할 경우 발생하는 미지의 바운더리 정보를 정의하기 위하여 3차원 Kriging Spatial Interpolation Method를 실험적으로 적용하였다. 한편 병렬 시스템 구성이 불가능한 1,2,3번 환경의 경우 내부적으로 이미 존재하는 멀티코어를 활용하고자 OpenMP(http://www.openmp.org/) 라이브러리를 활용하였다. 64비트 병렬 8코어로 동작하는 1,2,3번 운영환경의 경우 32비트 병렬 128코어로 동작하는 환경에 비하여 근소하게 2배 내외로 연산 속도가 빨랐다. 실시간 CFD 수행을 위한 분산 컴퓨팅 기술이 프로세서의 속도 및 운영체제의 정보 분배 능력에 따라 결정된다고 판단할 수 있었다. 이를 검증하기 위하여 4번 개발환경에서 운영체제를 64비트로 개선하여 5번째 환경을 구성하여 검증하였다. 상반되는 결과로 64비트 72코어로 동작하는 분산 컴퓨팅 환경에서 단일 프로세서 기반 멀티 코어(1,2,3번) 환경보다 보다 2.5배 내외 연산속도 향상이 있었다. ARM 프로세서용 64비트 운영체제의 완성도가 낮은 시점에서 추후 성공적인 실시간 CFD 모델링을 위한 지속적인 검토가 필요하다.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.37
no.6
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pp.499-506
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2019
NDSM (Normalized Digital Surface Model) is key information for the detailed analysis of remote sensing data. Although NDSM can be simply obtained by subtracting a DTM (Digital Terrain Model) from a DSM (Digital Surface Model), in case of UAV (Unmanned Aerial Vehicle) data, it is difficult to get an accurate DTM due to high resolution characteristics of UAV data containing a large number of complex objects on the ground such as vegetation and urban structures. In this study, RGB-based UAV vegetation index, ExG (Excess Green) was used to extract initial seed points having low ExG values for region growing such that a DTM can be generated cost-effectively based on high resolution UAV data. For this process, local window analysis was applied to resolve the problem of erroneous seed point extraction from local low ExG points. Using the DSM values of seed points, region growing was applied to merge neighboring terrain pixels. Slope criteria were adopted for the region growing process and the seed points were determined as terrain points in case the size of segments is larger than 0.25 ㎡. Various slope criteria were tested to derive the optimized value for UAV data-based NDSM generation. Finally, the extracted terrain points were evaluated and interpolation was performed using the terrain points to generate an NDSM. The proposed method was applied to agricultural area in order to extract the above ground heights of crops and check feasibility of agricultural monitoring.
A review has been made of mortality trends in Korea from 1958 to 1967 analyzing the data by sex, age and cause of death. The crude death rates and age specific death rates were estimated by the model of N. Keyfitz life table which had been developed by the data of the 1960's national census. The cause specific death rates shown in this article are based on the following: all deaths occurring in the death-registration are expressed as a numberator, while the denominator was estimated from the regular national census data by interpolation method. It is estimated that only an average of about 40% of deaths which occurred during a year were registered during 1958 to 1967. The validity and the reliability of the diagnosis of causes of death seem to be extremely poor in this country. Therefore the cause specific death rates in this article are aimed to reveal trends of causes of registered death ana not for the actual level of death rates. For 10 years very interesing mortality trends were observed : 1. The trend in the crude death rates was downward slowly. 2. The estimated death rate for the infant in 1960 was still high up to 100 per 1,000. 3. The rates for mortality attributed to such infectious diseases as pneumonia, bronchitis, gastroenteritis and measles decreased an average 40-60%. 4. The death rates for over-all tuberculosis decreased only 9.8%. 90% of the decrease was contributed by those in the less-than-15 year age group. 5. The death rates for chronic diseases, such as vascular diseases affecting the central nervous system, malignant neoplasm, major heart diseases and all accidents rose about 40-60%. 6. The rank order of the 10 leading causes of death showed large changes over the years, except for pneumonia and tuberculosis which occupyed 1st and 2nd places respectively. Vascular diseases affecting the central nervous system moved from 5th to 3rd place and malignant neoplasm from 6th to 4th place, The major heart diseases moved from 10th to 6th place and all accidents from 10th to 7th place. On tile other hand, gastroenteritis moved from 3rd to 5th place and influenja from 4th to 8th place.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.17
no.3
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pp.195-206
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2014
In this study, soil contamination maps related to Cu and Pb were created at the Busan abandoned mine in Korea using a handheld X-Ray Fluorescence(XRF) and Geographic Information Systems(GIS). Hydrological analysis was performed using the Digital Elevation Model(DEM) of the study area to identify the flow directions of surface runoff where pollutants can be dispersed from the soil contamination sources. 24 locations for measuring the soil contamination related to Cu and Pb were selected by considering the result of hydrological analysis. The results measured at the 24 locations using the handheld XRF showed that the highest value of Cu contamination is 8,255ppm and that of Pb is 2,146ppm. The field investigation data were entered into ArcGIS software, and then soil contamination maps regarding Cu and Pb with a 5m grid-spacing were created after performing spatial interpolations using the ordinary kriging method. As a result, we could know that high concentrations of Cu and Pb are presented at the waste and tailings dumps around the abandoned mine openings. This study also showed that the handheld XRF and GIS can be utilized to create soil contamination maps related to Cu and Pb in the field.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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