다중축척 공간데이터베이스란 동일한 현실 공간을 여러 축척으로 저장한 것으로, 기존에 구축된 원시 공간 데이터베이스로부터 유도될 수 있다. 이 유도과정에서 원시 데이터베이스에 있던 기하 및 위상관계는 변형이 되고, 이 관계 변형은 유도된 데이터베이스의 무결성을 보장하지 못하는 원인이 되므로, 유도과정이 수행된 후에는 반드시 유도된 데이터베이스와 원시 데이터베이스의 관계 일관성을 조사해야한다. 이 논문에서는 원시 데이터베이스와 유도된 다중축척 데이터베이스간의 위상 관계 일관성을 평가하는 방법을 제시하겠다. 특히, 2차원 공간객체가 1차원으로 축소되었을 때 위상관계의 일관성을 평가하는 방법을 제한할 것이며, 이 평가 방법들의 구현에 대해서 기술하고, 사례를 이용하여 구현결과를 기술하겠다.
다중축척 데이터베이스는 동일한 공간을 다른 축척으로 표현하는 공간데이터베이스의 집합이다. 이 다중축척 데이터베이스는 소축척의 정밀한 공간데이터베이스로부터 유도될 수 있다. 본 논문은 유도된 다중축척 데이터베이스의 갱신문제를 다루고자 한다. 다중축척 데이터베이스의 갱신은 수정된 원시데이터로부터 직접 유도된 데이터뿐만 아니라 갱신되지 않은 원시데이터로부터 유도된 데이터들까지 갱신해야 한다. 이것은 현재 데이터 갱신방법들을 다중축척 데이터베이스에 그대로 적용할 수 없는 이유가 되는데, 현재 방법들은 수정된 원시데이터로부터 직접 유도된 데이터만을 갱신하기 때문이다. 이 다중축척 데이터베이스의 갱신관리는 공간 데이터베이스 관리시스템(혹은 GIS)에서 제공되어야 할 중요한 기능이다. 이 논문에서는 다중축척 데이터 베이스 갱신을 위한 규칙 및 알고리즘을 제안하고, 이것을 ESRI의 ArcObject를 이용하여 개발한 프로토타입을 소개한다. 본 연구에서 제공하는 갱신방법은 다중축척 데이터베이스들간의 일관성을 유지시켜주고, 유도된 다중축척 데이터베이스의 무결성을 보장해 줄 수 있다는 점에서 의의가 있다.
We study an optimization problem for HARA utility function under a multi-scale Heston's stochastic volatility model. We investigate a practical strategy that do not depend on the incorporated factor which is unobservable in the market.
International journal of advanced smart convergence
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제7권2호
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pp.95-100
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2018
In this paper, we propose a binarized multi-scale module to accelerate the speed of the pose estimating deep neural network. Recently, deep learning is also used for fine-tuned tasks such as pose estimation. One of the best performing pose estimation methods is based on the usage of two neural networks where one computes the heat maps of the body parts and the other computes the part affinity fields between the body parts. However, the convolution filtering with a large kernel filter takes much time in this model. To accelerate the speed in this model, we propose to change the large kernel filters with binarized multi-scale modules. The large receptive field is captured by the multi-scale structure which also prevents the dropdown of the accuracy in the binarized module. The computation cost and number of parameters becomes small which results in increased speed performance.
Nguyen, Cong-Uy;Hoang, Truong-Vinh;Hadzalic, Emina;Dobrilla, Simona;Matthies, Hermann G.;Ibrahimbegovic, Adnan
Coupled systems mechanics
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제11권5호
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pp.411-438
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2022
In this paper, we present the parameter identification for inelastic and multi-scale problems. First, the theoretical background of several fundamental methods used in the upscaling process is reviewed. Several key definitions including random field, Bayesian theorem, Polynomial chaos expansion (PCE), and Gauss-Markov-Kalman filter are briefly summarized. An illustrative example is given to assimilate fracture energy in a simple inelastic problem with linear hardening and softening phases. Second, the parameter identification using the Gauss-Markov-Kalman filter is employed for a multi-scale problem to identify bulk and shear moduli and other material properties in a macro-scale with the data from a micro-scale as quantities of interest (QoI). The problem can also be viewed as upscaling homogenization.
Ye, Xi;Qiao, Ying;Lu, Zongxiang;Min, Yong;Wang, Ningbo
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제8권6호
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pp.1596-1604
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2013
Coordinating operation between large-scale wind power and thermal units in multiple time scale is an important problem to keep power balance, especially for the power grids mainly made up of large coal-fired units. The paper proposes a novel operation mode of multi-scale unit commitment (abbr. UC) that includes mid-term UC and day-ahead UC, which can take full advantage of insufficient flexibility and improve wind power accommodation. First, we introduce the concepts of multi-scale UC and then illustrate the benefits of introducing mid-term UC to the wind-coal intensive grid. The paper then formulates the mid-term UC model, proposes operation performance indices and validates the optimal operation mode by simulation cases. Compared with day-ahead UC only, the multi-scale UC mode could reduce the total generation cost and improve the wind power net benefit by decreasing the coal-fired units' on/off operation. The simulation results also show that the maximum total generation benefit should be pursued rather than the wind power utilization rate in wind-coal intensive system.
A multi-scale analysis of water-cooled reactor thermalhydraulics can be used to take advantage of increased computer power and improved simulation tools, including Direct Numerical Simulation (DNS), Computational Fluid Dynamics (CFD) (in both open and porous mediums), and system thermalhydraulic codes. This paper presents a general strategy for this procedure for various thermalhydraulic scales. A short state of the art is given for each scale, and the role of the scale in the overall multi-scale analysis process is defined. System thermalhydraulic codes will remain a privileged tool for many investigations related to safety. CFD in porous medium is already being frequently used for core thermalhydraulics, either in 3D modules of system codes or in component codes. CFD in open medium allows zooming on some reactor components in specific situations, and may be coupled to the system and component scales. Various modeling approaches exist in the domain from DNS to CFD which may be used to improve the understanding of flow processes, and as a basis for developing more physically based models for macroscopic tools. A few examples are given to illustrate the multi-scale approach. Perspectives for the future are drawn from the present state of the art and directions for future research and development are given.
Canlin Li;Shun Song;Pengcheng Gao;Wei Huang;Lihua Bi
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권4호
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pp.980-997
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2024
To improve the brightness of images and reveal hidden information in dark areas is the main objective of low-light image enhancement (LLIE). LLIE methods based on deep learning show good performance. However, there are some limitations to these methods, such as the complex network model requires highly configurable environments, and deficient enhancement of edge details leads to blurring of the target content. Single-scale feature extraction results in the insufficient recovery of the hidden content of the enhanced images. This paper proposed an edge detection-based multi-scale feature enhancement network for LLIE (EDMFEN). To reduce the loss of edge details in the enhanced images, an edge extraction module consisting of a Sobel operator is introduced to obtain edge information by computing gradients of images. In addition, a multi-scale feature enhancement module (MSFEM) consisting of multi-scale feature extraction block (MSFEB) and a spatial attention mechanism is proposed to thoroughly recover the hidden content of the enhanced images and obtain richer features. Since the fused features may contain some useless information, the MSFEB is introduced so as to obtain the image features with different perceptual fields. To use the multi-scale features more effectively, a spatial attention mechanism module is used to retain the key features and improve the model performance after fusing multi-scale features. Experimental results on two datasets and five baseline datasets show that EDMFEN has good performance when compared with the stateof-the-art LLIE methods.
다중 스케일 영상 분할은 영상 스타일링과 의료진단과 같은 여러 응용에서 매우 중요하다. 이 논문은 다중 스케일 구조를 확보하며 안정적이고 효율적인 MSER에 기반을 둔 새로운 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 영상에서 MSER를 수집한 후, 이것들을 특정한 순서대로 영상에 다시 그려 넣음으로써 영상을 분할한다. 영상 경계를 평활화하고 잡음을 제거하기 위한 계층적 모폴로지 연산을 제안한다. 알고리즘의 다중 스케일 특성을 보이기 위해, 여러 종류의 상세 단계 제어의 효과를 영상 스타일링에 적용한다. 제안한 기법은 이러한 효과를 시간이 많이 걸리는 다중 가우시언 평활화없이 수행한다. 분할 품질과 계산 시간 측면에서 민쉬프트-기반 Edison 시스템과 비교 결과를 제시한다.
Steam line break accident (SLB) in the nuclear reactor is one of the representative Non-LOCA accidents in which thermal-hydraulics and neutron kinetics are strongly coupled each other. Thus, the multi-scale and multi-physics approach is applied in this study in order to examine a realistic safety margin. An entire reactor coolant system is modelled by system scale node, whereas sub-channel scale resolution is applied for the region of interest such as the reactor core. Fuel performance code is extended to consider full core pin-wise fuel behaviour. The MARU platform is developed for easy integration of the codes to be coupled. An initial stage of the steam line break accident is simulated on the MARU platform. As cold coolant is injected from the cold leg into the reactor pressure vessel, the power increases due to the moderator feedback. Three-dimensional coolant and fuel behaviour are qualitatively visualized for easy comprehension. Moreover, quantitative investigation is added by focusing on the enhancement of safety margin by means of comparing the minimum departure from nucleate boiling ratio (MDNBR). Three factors contributing to the increase of the MDNBR are proposed: Various geometric parameters, realistic power distribution by neutron kinetics code, Radial coolant mixing including sub-channel physics model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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