• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권8호
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• pp.1517-1522
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• 2017

단일 영상 기반 초해상도(SR) 기법 중 TV 기반 초해상도 기법은 에지 보존과 artifact가 없다는 점에서 성공적인 방법으로 평가되어 왔으나, 텍스쳐 성분에서는 개선을 보이지 못했다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 개선하기 위해서 새로운 TV-G 분해 기반 초해상도 기법을 제안하였다. 제안된 초해상도 방법에서는 에지와 같은 구조적 성분의 해상도를 보다 더 개선하기 위해 SVR 기반 up-sampling 방법을 제안하였다. 또한, Neighbor Embedding(NE)을 개선하기 위해 완화된 제약조건을 이용한 Non-negative Embedding(NNE) 방법에 기반한 학습 방법을 이용하여 텍스쳐 성분의 해상도를 개선하였다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안된 방법이 기존의 보간법, ScSR, 기존의 TV 및 NNE 기법들에 비해 정량적인 척도 및 시각적으로도 향상된 좋은 결과들을 보였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제10권4_5호
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• pp.393-410
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• 2012

The 610 m high Canton Tower (formerly named Guangzhou New Television Tower) is currently considered as a benchmark problem for structural health monitoring (SHM) of high-rise slender structures. In the benchmark study task I, a set of 24-hour ambient vibration measurement data has been available for the output-only system identification study. In this paper, the vector autoregressive models (ARV) method is adopted in the operational modal analysis (OMA) for this TV tower. The identified natural frequencies, damping ratios and mode shapes are presented and compared with the available results from some other research groups which used different methods, e.g., the data-driven stochastic subspace identification (SSI-DATA) method, the enhanced frequency domain decomposition (EFDD) algorithm, and an improved modal identification method based on NExT-ERA technique. Furthermore, the environmental effects on the estimated modal parameters are also discussed.