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.
Based on the results from the already published 'A study on factors that make busy of street space' and 'A study on street the image evaluation of streetscape', this study is an attempt to explore factors, other than the structural factors, that compose the street space and affect the image of street to be more lively. First of all, this study was mainly concentrated on the structure of street space that fits the theory of the previous two theses, stating that the structural ratio ($D/H=0.5{\sim}2$) gives the street an interesting image. The next study subject was the street space that exhibits the amenity and busy of image according to the space structure ratio. I defined that exhibiting amenity and busy means the activation of the street space, and I attempted to extract the activation factors from the component elements. The street space that shows amenity and busy image after the activation was named as 'lively street space' in this study. Furthermore, I selected 20 street spaces, after classifying the whole, according to nations and local characteristics as the previous theses had done and looked for the 'lively street space', whose structural ratio was not in the range of $D/H=0.5{\sim}2$ and the factors that contributed to the Image. As the result, I founded that in case of the business areas with the ratio of $D/H=0.5{\sim}2$, street activation factors were hydroponic facilities, sidewalks, and wayside buildings and In case of the commercial areas, the factors were sidewalk, wayside buildings, hydroponic facilities, and illumination facilities. Especially, 5 commercial areas in Korea and 1 business areas in Japan did not have the structural ratio of $D/H=0.5{\sim}2$, but still exhibited lively image as streets. This was because aside from the structural element, other street activation factors such as facilities also had major contribution in these streets. In other words, in commercial areas in Korea have wayside buildings, sidewalks, and hydroponic facilities as activating factors, whereas in street spaces in business areas in Japan, hydroponic facilities, wayside buildings, and sidewalk factors are influential to the activation of street spaces.
In this paper, we propose a new text watermarking method using space coding and PN sequence. A PN sequence generated from user message modifies the space between words in each line. The detection can be done without original text image using the average space with in the text. Experimental results show that proposed method has the invisible property and robustness to the attack such as the elimination of words in the text.
In recent marketing circumstances we passed the days just dealt with products sales and faced Sensitivity Marketing era concluded by merchandise, corporate and brand image. Especially although corporate commercial space is the important strategy factor performing immediate satisfaction, experience,sensitive stimulation and social relationship among customers, most of the domestic firms don't recognize its importance when looking into adopted graphic factors at spaces without consideration for a variety of space function, concept,merchandise and customer satisfaction. In addition the facade, which performs as visual information conveyance, boundaries of architecture and concluding space concept, merchandise image and incoming customer based on linkage between interior and exterior, is the important point. This research specializing the examples of facade design of corporate and brand commercial space including service, purchasing and advertising looks into reflected space identity through facade and theoretical factors for commercial space function, concept, merchandise and customers related facade design and makes alternative plans in order to make a better commercial space identity program.
This study analyzed the observation characteristics on space by analyzing through the visual perception experiment to the image dates from the original space and the rotated space of it. The results of this study are as fellow as: First, most frequently observed points were, lower end mainly from the center was more observed in the original space while upper end mainly from the center was more observed in the rotated space. Therefore, it is able for us to learn whether the space has the same design, the length of time focusing on one point differentiates as the image rotates. Second, differentiation in observation part, as shown in the case study, can be seen as a consequence of changes in perspective composition. The test indicates that when a design is presented to an observer, the observer's examining point would vary according to where the indoor perspective drawing places a vanishing point. Third, in zones I and II, observation was focused on lower end in the original picture while on the rotated picture there were more focus on the upper end and perpendicularity view of the indoor. Fourth, this study analyzed the mean value of the observation part. As one method wants to see how to change the observation characteristics by rotating the original space, few deviation from the mean value will be interpret to have similar observation characteristics over all even if it has the differences of watching place by rotated space.
Journal of the Korean Institute of Educational Facilities
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v.28
no.4
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pp.11-17
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2021
This study is aimed at presenting an efficient management plan of user participatory design in a situation where the School Space Innovation Project is in progress. 2 schools that were the targets of the Incheon School Space Innovation Project in 2019 were selected for this, and features such as the physical environment of that classroom, classroom usage plan, and the stepwise outcome of the user participatory design workshop were contemplated. Especially the workshop outcome was compared and analyzed quantitatively, focusing on the actual master plan and zoning plan, in order to identify the feature that opinions of various users are reflected on the actual plan. As a result, the following conclusion could be reached. Firstly, it was confirmed that the expression about the user preferential space influences the classroom usage plan of that classroom. Vague expressions about the whole space held a large majority of the objects for the linguistic expression of the preferential space. The expression mode as limited as the expression of the actions that users want to carry out in the space. On the other hand, when the usage purpose of the classroom was definite, it was confirmed that the demand for furniture·facility is relatively high. Secondly, according to the analysis of zoning for each function, it seems that the stereotype, which is arranged on the basis of the chalkboard at the front of existing classrooms, was applied in the case of the learning zone. However, in cases of other functions, a tendency was identified that the user carries out an image description that reflects the physical features of the space. Sufficient preparation will need to precede for the efficient management of the user participatory design workshop and the acceptance of various opinions. It seems that especially the classroom usage plan, number of workshops, consultation of each step, and the education about the space expression mode affect the master plan.
Solar magnetograms are important for studying solar activity and predicting space weather disturbances1. Farside magnetograms can be constructed from local helioseismology without any farside data2-4, but their quality is lower than that of typical frontside magnetograms. Here we generate farside solar magnetograms from STEREO/Extreme UltraViolet Imager (EUVI) $304-{\AA}$ images using a deep learning model based on conditional generative adversarial networks (cGANs). We train the model using pairs of Solar Dynamics Observatory (SDO)/Atmospheric Imaging Assembly (AIA) $304-{\AA}$ images and SDO/Helioseismic and Magnetic Imager (HMI) magnetograms taken from 2011 to 2017 except for September and October each year. We evaluate the model by comparing pairs of SDO/HMI magnetograms and cGAN-generated magnetograms in September and October. Our method successfully generates frontside solar magnetograms from SDO/AIA $304-{\AA}$ images and these are similar to those of the SDO/HMI, with Hale-patterned active regions being well replicated. Thus we can monitor the temporal evolution of magnetic fields from the farside to the frontside of the Sun using SDO/HMI and farside magnetograms generated by our model when farside extreme-ultraviolet data are available. This study presents an application of image-to-image translation based on cGANs to scientific data.
Today, VR, AR, and MR technologies that travel between real world and virtual world are rapidly developing. These technologies are adopted in luxury fashion brands for virtual fashion shows and runways, virtual retail shops and virtual fitting services. Despite its growth potential and social importance, virtual fashion space has been studies insufficiently. Therefore, this study aimed to examine the consumer experience on the virtual fashion space types, components of virtual fashion space, perceived value, and continuous usage intention. Prada, one of the most active luxury fashion brands in the VR field, was selected as the stimulus for an in-depth interview. Participants experienced virtual fashion show space through VR device (Oculus Quest 2 from Meta) before responding to the questions about their experience. Results showed that material space was more like virtual whereas perceptual space felt like reality. Participants could imagine about more virtual image from material space and more real image from perceptual space elements. Moreover, perceptual space enhanced the immersion, presence, and interactivity compared to material space. Most participants perceived that the virtual fashion show was useful and playful, leading to the continuous usage intention. It implies that improvements for some technical limitation from VR device and virtual contents can provide quality consumer experience in the future. Based on results of this study, fashion companies can establish useful marketing strategies for consumers' immersive and playful experiences when introducing virtual fashion space.
Kim, Dal-Hyoun;Hwang, Dong-Guk;Lee, Woo-Ram;Jun, Byoung-Min
The KIPS Transactions:PartB
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v.18B
no.2
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pp.51-56
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2011
Algorithms for intrinsic images reduce color differences in RGB images caused by the temperature of black-body radiators. Based on the reference light and detecting single invariant direction, these algorithms are weak in real images which can have multiple invariant directions when the scene illuminant is a colored illuminant. To solve these problems, this paper proposes a method of acquiring an intrinsic image by omnidirectional projection of an ROI and a translation of white patch in the ${\chi}$-chromaticity space. Because it is not easy to analyze an image in the three-dimensional RGB space, the ${\chi}$-chromaticity is also employed without the brightness factor in this paper. After the effect of the colored illuminant is decreased by a translation of white patch, an invariant direction is detected by omnidirectional projection of an ROI in this chromaticity space. In case the RGB image has multiple invariant directions, only one ROI is selected with the bin, which has the highest frequency in 3D histogram. And then the two operations, projection and inverse transformation, make intrinsic image acquired. In the experiments, test images were four datasets presented by Ebner and evaluation methods was the follows: standard deviation of the invariant direction, the constancy measure, the color space measure and the color constancy measure. The experimental results showed that the proposed method had lower standard deviation than the entropy, that its performance was two times higher than the compared algorithm.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.16
no.3
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pp.109-119
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2011
The virtual reality (VR) technology has been used as the application of architectural presentation or simulation tool in the field of industry. The high immersion and intuitive visual information are the great merits of design evaluation or environmental simulation when we are using the virtual environments. But the distortion of distance perception in VR is still a big problem when the accuracy of distance presentation is strictly required. For example, distance estimation is especially important when the virtual environments are applied to the presentational tool for evaluation the space design or planning in the field of architecture. If there are some perception error between the built space in real and represented space in virtual, the accurate design evaluation or modification of design is hard to be carried out during the design development stage. In this paper, we have carried out some experiments about distance estimation in the immersive virtual environments to verify the factors and their influence. We made a hypothesis that the lack of the information for the user in VR causes the different distance estimation from the real world because users are usually comfortable with moving fast and long distance in VR environments compared with moving slow and short distance in real space. So, we carried out basic experiment to prove our hypothesis that the lack of information makes subjects estimate the distance of walking in VR shorter compared with the same distance in real. Also, among the factors that probably affect the distance estimation in VR, we have verified the influence of the image resolution. The influence of resolution degradation of image on the distance estimation was verified with the condition of static and dynamic images. The results showed that the resolution has deep relation with the distance estimation. For example, the subject underestimated the distance at the lower resolution condition. We also found the methods of the making the lower resolution image could affect on the visual perception of subjects.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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