최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기한국융합학회논문지 = Journal of the Korea Convergence Society, v.12 no.10, 2021년, pp.63 - 70
하지훈 ((주)한국해양기상기술 IT본부) , 박건우 ((주)한국해양기상기술 IT본부) , 임효혁 ((주)한국해양기상기술) , 조동희 (광운대학교 컴퓨터과학과) , 김용혁 (광운대학교 컴퓨터과학과)
Generating a super-resolution meteological data by using a high-resolution deep neural network can provide precise research and useful real-life services. We propose a new technique of generating improved training data for super-resolution deep neural networks. To generate high-resolution meteorolog...
K. Jia & S. Gong. (2008). Generalized face super-resolution. Journal of IEEE Transactions on Image Processing, 17(6), 873-886. DOI : 10.1109/TIP.2008.922421
I, Sanchez & V. Vilaplana. (2018). Brain MRI super-resolution using 3D generative adversarial networks. arXiv preprint arXiv:1812.11440.
M. S. Won et al. (2015). A study on prediction improvement of forest fire danger rating fused with mountain meteorology information. The Korean Society of Agricultural and Forest Meteorology Conference, (pp. 126-130).
J. H. Jeong & Y. T. Chae. (2018). Improvement for forecasting of photovoltaic power output using real time weather data based on machine learning. Journal of the Korean Society of Living Environmental System, 25(1), 119-125. DOI : 10.21086/KSLES.2018.02.25.1.119
K. Stengel et al. (2020). Adversarial super-resolution of climatological wind and solar data. National Acadamy of Sciences, 117(29), 16805-16815. DOI : 10.1073/PNAS.1918964117
C. Dong et al. (2014). Learning a deep convolution network for image super-resolution. Europen Conference on Computer Vision. (pp. 184-199). DOI : 10.1007/978-3-319-10593-2_13
C. Dong et al. (2015). Image super-resolution using deep convolutional networks. Journal of IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 38(2). 295-307. DOI : 10.1109/TPAMI.2015.2439281
M. Ishii et al. (2005). Objective analyses of sea-surface temperature and marine meteorological varialbes for the 20th century using ICOADS and the Kobe collection. Journal of the Royal Meteorological Society, 25(7), 865-879. DOI : 10.1002/JOC.1169
M. K. Lee et al. (2018). Detecting anomalies in meteorologoical data using support vector regression. Journal of Advances in Meteorolgy, 2018. DOI : 10.1155/2018/5439256
*원문 PDF 파일 및 링크정보가 존재하지 않을 경우 KISTI DDS 시스템에서 제공하는 원문복사서비스를 사용할 수 있습니다.
출판사/학술단체 등이 한시적으로 특별한 프로모션 또는 일정기간 경과 후 접근을 허용하여, 출판사/학술단체 등의 사이트에서 이용 가능한 논문
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.