Recently, because of the weather forecasts through the low-resolution data has been limited, the demand of the high-resolution data is sharply increasing. Therefore, in this study, we restore the ultra-high resolution synthetic precipitation and temperature data for 2000-2014 due to small-scale topographic effect using the QPM (Quantitative Precipitation Model)/QTM (Quantitative Temperature Model). First, we reproduce the detailed precipitation and temperature data with 1km resolution using the distribution of Automatic Weather System (AWS) data and Automatic Synoptic Observation System (ASOS) data, which is about 10km resolution with irregular grid over South Korea. Also, we recover the precipitation and temperature data with 1km resolution using the MERRA reanalysis data over North Korea, because there are insufficient observation data. The precipitation and temperature from restored current climate reflect more detailed topographic effect than irregular AWS/ASOS data and MERRA reanalysis data over the Korean peninsula. Based on this analysis, more detailed prospect of regional climate is investigated.
In recent years, deep convolutional neural networks have made significant progress in the research of single image super-resolution. However, it is difficult to be applied in practical computing terminals or embedded devices due to a large number of parameters and computational effort. To balance these problems, we propose CSRNet, a lightweight neural network based on channel split residual learning structure, to reconstruct highresolution images from low-resolution images. Lightweight refers to designing a neural network with fewer parameters and a simplified structure for lower memory consumption and faster inference speed. At the same time, it is ensured that the performance of recovering high-resolution images is not degraded. In CSRNet, we reduce the parameters and computation by channel split residual learning. Simultaneously, we propose a double-upsampling network structure to improve the performance of the lightweight super-resolution network and make it easy to train. Finally, we propose a new evaluation metric for the lightweight approaches named 100_FPS. Experiments show that our proposed CSRNet not only speeds up the inference of the neural network and reduces memory consumption, but also performs well on single image super-resolution.
본 연구는 NEMA Phantom을 사용하여 관전류량 변화에 따른 면적선량과 영상화질의 분석을 통해 선량을 감소할 수 있는 방법을 제시하고자 하였다. 인터벤션의 특성상 중요한 화질평가 항목인 공간 분해능, 저 대조도 분해능과 함께 신호 대 잡음비(Signal to Noise Ratio; SNR), 대조도 대 잡음비(Contrast to Noise Ratio; CNR)를 평가기준으로 하였고, 관전압은 80 kVp로 고정하고, 관전류량을 20, 30, 40, 50 mAs로 변화시켜 면적선량과 영상화질을 비교분석하였다. 그 결과 관전압을 고정한 상태에서 면적선량은 조건이 증가함에 따라 $1,066mGycm^2$에서 $6,160mGycm^2$으로 약 6배까지 증가하였고, 공간분해능과 저 대조도 분해능은 20 mAs, 30 mAs에서 평가기준보다 높게 관찰되었으나 40 mAs는 공간 분해능, 50 mAs에서는 공간 분해능과 저 대조도 분해능이 평가기준 이하로 관찰되었다. 또한 SNR과 CNR은 30 mAs까지는 증가하다 40 mAs에서 다소 증가하기는 하였으나 이전과 큰 차이가 없었고, 50 mAs에서는 감소하는 경향을 보였다. 결론적으로 관전류의 과잉노출로 피폭선량이 증가하고, 공간 분해능, 저 대조도 분해능, SNR, CNR 모든 영역에서 영상화질이 저하된다는 것을 알 수 있었고, 적절한 관전류량의 설정으로 인터벤션에서 피폭선량을 줄이고 영상화질을 충분히 개선할 수 있다는 것을 알 수 있었다.
Cross-border consumer disputes are on the increase as cross-border trade between consumers and businesses continues to grow. Cross-border consumer disputes are difficult to solve, because there are different languages, laws and institutions between the parties. These consumer disputes can be solved more easily by Online Dispute Resolution (ODR) in comparison with utilizing court processes. ODR is a branch of dispute resolution which uses technology to facilitate the resolution of disputes between parties. It primarily involves negotiation, mediation or arbitration, or a combination of all three. In this respect it is often seen as being the online equivalent of alternative dispute resolution (ADR). On 18 June 2013, the new legislation on Alternative Dispute Resolution and Online Dispute Resolution has been published - the "Directive on Consumer ADR and Regulation on Consumer ODR". The new legislation on ADR and ODR will allow consumers and traders to solve their disputes without going to court, in a quick, low-cost and simple way. The United Nations working group for online dispute resolution of cross-border electronic commerce transactions (UNCITRAL Working Group III) has been underway since 2010 to continue its work on procedural rules for ODR.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권8호
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pp.3918-3934
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2017
This paper presents a viewport resolution scaling technique to reduce power consumption in mobile graphic processing units (GPUs). This technique controls the rendering resolution of applications in proportion to the resolution factor. In the mobile environment, it is essential to find an effective resolution factor to achieve low power consumption because both the resolution and power consumption of a GPU are in mutual trade-off. This paper presents a resolution factor that can minimize image quality degradation and gain power reduction. For this purpose, software and hardware viewport resolution scaling techniques are applied in the Android environment. Then, the correlation between image quality and power consumption is analyzed according to the resolution factor by conducting a benchmark analysis in the real commercial environment. Experimental results show that the power consumption decreased by 36.96% on average by the hardware viewport resolution scaling technique.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.275-279
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2002
Change Detection is a useful technology that can be applied to various fields, taking temporal change information with the comparison and analysis among multi-temporal satellite images. Especially, Change Detection that utilizes high-resolution satellite imagery can be implemented to extract useful change information for many purposes, such as the environmental inspection, the circumstantial analysis of disaster damage, the inspection of illegal building, and the military use, which cannot be achieved by low- or middle-resolution satellite imagery. However, because of the special characteristics that result from high-resolution satellite imagery, it cannot use a pixel-based method that is used for low-resolution satellite imagery. Therefore, it must be used a feature-based algorithm based on the geographical and morphological feature. This paper presents the system that builds the change map by digitizing the boundary of the changed object. In this system, we can make the change map using manual or semi-automatic digitizing through the user interface implemented with a floating window that enables to detect the sign of the change, such as the construction or dismantlement, more efficiently.
The Gegenschein is a faint glow around the anti-solar point caused by the interplanetary dust particle(IDP)'s back-scattering enhancement. From the previous low resolution observations, the overall morphology of the Gegenschein has been intensively studied. However, sub-degree scale fine structure of the Gegenschein is still not well known, even though the detailed morphology of the Gegenschein within a few degree from the anti-solar point may supply pivotal information about the property of the IDPs. We made optical CCD observations of the Gegenschein between 2003 March and 2006 November. From the observations, we succeeded in making high resolution images of the Gegenschein, with unprecedented 1.'4 resolution. Our results concur with IDP cloud model based on the infrared observations combined with scattering phase function derived from low resolution data. The only exception is the anti-solar point. We found a steep additional brightness enhancement existing at the exact anti-solar point. Plausible explanation of the finding is that the IDPs are significantly larger than observing wavelength, and have irregular morphology or inhomogeneous internal structure. Furthermore, we measured average geometric albedo of the IDPs from the optical brightness of the anti-solar point. The geometric albedo was $0.06{\pm}0.01$, similar to those of comets or C-type asteroids.
In semiconductor manufacturing, critical dimensions indicate the features of patterns formed by the semiconductor process. The purpose of measuring critical dimensions is to confirm whether patterns are made as intended. The deposition process for an organic light emitting diode (OLED) forms a luminous organic layer on the thin-film transistor electrode. The position of this organic layer greatly affects the luminescent performance of an OLED. Thus, a system for measuring the position of the organic layer from outside of the vacuum chamber in real-time is desired for monitoring the deposition process. Typically, imaging from large stand-off distances results in low spatial resolution because of diffraction blur, and it is difficult to attain an adequate industrial-level measurement. The proposed method offers a new superresolution single-image using a conversion formula between two different optical systems obtained by a deep learning technique. This formula converts an image measured at long distance and with low-resolution optics into one image as if it were measured with high-resolution optics. The performance of this method is evaluated with various samples in terms of spatial resolution and measurement performance.
영상 보간법은 다양한 영상 처리를 위하여 사용되는 기반 기술로서, 보간 과정에서 발생하는 화질열화를 최소화하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 손실 정보 추정을 이용하여 개선된 양선형 보간법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 획득된 저해상도 영상의 다운 샘플링 및 보간을 통하여 저해상도 영상 생성시 발생하는 손실 정보를 추정하고, 추정한 손실 정보를 고해상도로 보간된 영상에 적용하여 화질 열화를 최소화한다. 동일한 영상을 이용한 실험을 통해서 기존 방법들 보다 0.97~1.79dB의 PSNR이 향상된 것을 알 수 있었고, 윤곽선을 비롯한 주관적 화질 향상을 역시 확인하였다. 제안하는 방법은 영상 해상도 개선과 영상 복원을 위한 다양한 응용 환경에서 유용하게 사용될 수 있다.
The Arena Fragmentation Test(AFT) is designed to analyze warhead performance by measuring fragmentation data. In order to evaluate the results of the AFT, a set of AFT images are captured by high-speed cameras. To detect objects in the AFT image set, ResNet-50 based Faster R-CNN is used as a detection model. However, because of the low resolution of the AFT image set, a detection model has shown low performance. To enhance the performance of the detection model, Super-resolution(SR) methods are used to increase the AFT image set resolution. To this end, The Bicubic method and three SR models: ZSSR, EDSR, and SwinIR are used. The use of SR images results in an increase in the performance of the detection model. While the increase in the number of pixels representing a fragment flame in the AFT images improves the Recall performance of the detection model, the number of pixels representing noise also increases, leading to a slight decreases in Precision performance. Consequently, the F1 score is increased by up to 9 %, demonstrating the effectiveness of SR in enhancing the performance of the detection model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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