In this study, a decision tree type of quality control (QC) method was developed to improve the temporal-spatial representation and accuracy of the visibility data being operated by the Korea Meteorological Administration (KMA). The quality of the developed QC method was evaluated through the application to the 3 years (2016.03-2019.02) of 290 stations visibility data. For qualitative and quantitative verification of the developed QC method, visibility and naked-eye data provided by the KMA and QC method of the Norwegian Meteorological Institute (NMI) were used. Firstly, if the sum of missing and abnormal data exceeds 10% of the total data, the corresponding point was removed. In the 2nd step, a temporal continuity test was performed under the assumption that the visibility changes continuously in time. In this process, the threshold was dynamically set considering the different temporal variability depending on the visibility. In the 3rd step, the spatial continuity test was performed under the assumption of spatial continuity for visibility. Finally, the 10-minute visibility data was calculated using weighted average method, considering that the accuracy of the visibility meter was inversely proportional to the visibility. As results, about 10% of the data were removed in the first step due to the large temporal-spatial variability of visibility. In addition, because the spatial variability was significant, especially around the fog area, the 3rd step was not applied. Through the quantitative verification results, it suggested that the QC method developed in this study can be used as a QC tool for visibility data.
A compressed video bitstream is sensitive to errors that may severely degrade the reconstructed images even when the bit error rate is small. One approach to combat the impact of such errors is the use of error concealment at the decoder without increasing the bit rate or changing the encoder. For spatial-error concealment, we propose a method featuring edge continuity and texture preservation as well as low computation to reconstruct more visually acceptable images. Aiming at temporal error concealment, we propose a two-step algorithm based on block matching principles in which the assumption of smooth and uniform motion for some adjacent blocks is adopted. As simulation results show, the proposed spatial and temporal methods provide better reconstruction quality for damaged images than other methods.
Park, Ju-Hee;Cho, A-Ra;Kang, Jeon-Ho;Suh, Myoung-Seok
Atmosphere
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v.21
no.4
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pp.337-347
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2011
In this paper, we developed a detection and correction method of noisy pixels embedded in the time series of normalized difference vegetation index (NDVI) data based on the spatio-temporal continuity of vegetation conditions. For the application of the method, 25-year (1982-2006) GIMMS (Global Inventory Modeling and Mapping Study) NDVI dataset over the Korean peninsula were used. The spatial resolution and temporal frequency of this dataset are $8{\times}8km^2$ and 15-day, respectively. Also the land cover map over East Asia is used. The noisy pixels are detected by the temporal continuity check with the reference values and dynamic threshold values according to season and location. In general, the number of noisy pixels are especially larger during summer than other seasons. And the detected noisy pixels are corrected by the iterative method until the noisy pixels are completely corrected. At first, the noisy pixels are replaced by the arithmetic weighted mean of two adjacent NDVIs when the two NDVI are normal. After that the remnant noisy pixels are corrected by the weighted average of NDVI of the same land cover according to the distance. After correction, the NDVI values and their variances are increased and decreased by 5% and 50%, respectively. Comparing to the other correction method, this correction method shows a better result especially when the noisy pixels are occurred more than 2 times consistently and the temporal change rates of NDVI are very high. It means that the correction method developed in this study is superior in the reconstruction of maximum NDVI and NDVI at the starting and falling season.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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v.2
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pp.341-345
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2006
The GPS is widely used in various parts, therefore it is required higher integrity and continuity. These integrity and continuity are threatened by outer jamming signals which are intended or not. And various anti-jamming ways have been studied to remove these jamming signals. In this paper, we are going to test the efficiency of the anti-jamming algorithm in space and time-space domain, and analyze
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.12
no.4
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pp.115-121
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2016
Recently, it has become an important problem to extract semantic objects from videos, which are useful for improving the performance of video compression and video retrieval. In this thesis, an automatic extraction method of moving objects of interest in video is suggested. We define that an moving object of interest should be relatively large in a frame image and should occur frequently in a scene. The moving object of interest should have different motion from camera motion. Moving object of interest are determined through spatial continuity by the AMOS method and moving histogram. Through experiments with diverse scenes, we found that the proposed method extracted almost all of the objects of interest selected by the user but its precision was 69% because of over-extraction.
This paper examines what is the content of Gusan's urban identity, represented by the film and how the contents and aspects of this city's identity interact with the structure of the films' discourse. weaves Gunsan and Seoul into continuously reorganized cities based on an interactive relation, rather than literal ones. Seoul in which the time for a film narrative is closed is converted into the starting point for tour to Gunsan. The both points in which audiences' ex post return occurs are the starting point for the time for the film discourse and the other point in which the title is suggested. The journey-type of the narrative structure in this film is a3-dimensional spiral-shaped, rather than a 2-dimensional circular regression. embodies the characteristics and the identity and apriority of two cities, based on such a spiral-shaped temporal and spatial structure. Seoul severs the relation between grand narrative/collective memory and small narrative/individual memory as an agnostic one, in other words, it is a city that cuts off cities, relations and memory and rejects the continuity of memory. On the other hand, Gunsan is a city in which both grand and small narrative and collective and individual memory coexist and both split and isolated mind are cured and mutually consoled. It describes Gunsan as the surplus space as a being for others, while expressing its identity as robust and literal thing. The film describes it as the field in which oppositional concepts such as historical interruption and continuity and spatial being for others and originality become 3-dimensional spiral ones, through the reciprocity between the narrative and the discourse structure. This paper has an implication, in that it examines how temporal and spatial relationship constituting the urban identity interacts with the structure of the film narrative.
Human activity recognition using depth information is an emerging and challenging technology in computer vision due to its considerable attention by many practical applications such as smart home/office system, personal health care and 3D video games. This paper presents a novel framework of 3D human body detection, tracking and recognition from depth video sequences using spatiotemporal features and modified HMM. To detect human silhouette, raw depth data is examined to extract human silhouette by considering spatial continuity and constraints of human motion information. While, frame differentiation is used to track human movements. Features extraction mechanism consists of spatial depth shape features and temporal joints features are used to improve classification performance. Both of these features are fused together to recognize different activities using the modified hidden Markov model (M-HMM). The proposed approach is evaluated on two challenging depth video datasets. Moreover, our system has significant abilities to handle subject's body parts rotation and body parts missing which provide major contributions in human activity recognition.
A grid-based urban surface runoff model for simulating the temporal variation and spatial distribution of overland flow in a drainage area was developed. The process of routing of overland flow is modeled by the nonlinear storage equation which is composed of the continuity equation and the Manning's equation. For model operation, the drainage area is divided into grid areas, and spatially distributed topographical and hydrological information for model inputs is provided. Then overland flow is routed for each of the discretized cells of the area. In order to test the applicability of this model, temporal variations and spatial distributions of flow depth and overland flow was simulated in a fictitious and a real urbanized Kunja drainage area. Results indicate that the model can simulate reasonably well the urban runoff hydrograph.
We improved the MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) land cover map over the Asia-Oceania region through the reclassification of the misclassified pixels. The misclassified pixels are defined where the number of land cover types are greater than 3 from the 12 years of MODIS land cover map. The ratio of misclassified pixels in this region amounts to 17.53%. The MODIS Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) time series over the correctly classified pixels showed that continuous variation with time without noises. However, there are so many unreasonable fluctuations in the NDVI time series for the misclassified pixels. To improve the quality of input data for the reclassification, we corrected the MODIS NDVI using Correction based on Spatial and Temporal Continuity (CSaTC) developed by Cho and Suh (2013). Iterative Self-Organizing Data Analysis (ISODATA) was used for the clustering of NDVI data over the misclassified pixels and land cover types was determined based on the seasonal variation pattern of NDVI. The final land cover map was generated through the merging of correctly classified MODIS land cover map and reclassified land cover map. The validation results using the 138 ground truth data showed that the overall accuracy of classification is improved from 68% of original MODIS land cover map to 74% of reclassified land cover map.
Eugenio D'Ors, the writer of 'Lo Barroco' called Baroque in the 17th century as the ultimate nostalgia of humanity we can see anywhere, and when our exclusive mental state, classic consciousness, is weakened, countless things within self get to be expressed without limitation. He defines this as Baroque ego. In other words, the abyss of a being is expressed within self, and it gets to come into the abyss of art and be settled in it. Thereupon, this study focuses on the characteristics of such effects of abyss expressed in Baroque art to amplify the depth of space in art and architecture and also its productive effects and considers in what types the abyss gets to be expressed in art and architecture. As a result, it shows nonlinear characteristics whose outline of the model and structural body is invisible, depth resulted from overlapping, unity from formal repetition, and temporal continuity from movement. In other words, formative elements which extend the unit area of space conceptually can be summed up by nonlinearity, overlapping, unity, and movement. Also, in art and architecture, this accelerates men's emotional functions and at the same time, has productive effects to extend space visually. Baroque abyss can be seen as a proper solution to overcome problems which modern architecture implies ultimately, that is, the limitations of area definition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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