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NTIS 바로가기주관연구기관 | 경희대학교 Kyung Hee University |
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연구책임자 | 이하림 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-03 |
과제시작연도 | 2021 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202200013689 |
과제고유번호 | 1711142036 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-10-20 |
키워드 | 태양.태양 흑점.태양 주기.딥러닝.영상 변환 기법.sun.sunspot.solar cycle.deep learning.image-to-image translation. |
□ 연구개요
딥러닝 기반의 영상 변환 기법을 이용하여 역사적인 태양 관측 자료인 흑점스케치와 Ca II 로부터 자외선, 극자외선, X선 영상 및 자기장 지도를 생성하는 연구를 수행하였다.
□ 연구 목표대비 연구결과
♦ 1차년도 연구 목표
딥러닝 기반 태양 영상 변환 모델 개발
♦ 1차년도 연구 결과
딥러닝 기반 태양 영상 변환 초기 모델을 개발하였으며, 태양 영상 데이터 확보하고 딥러닝 모델 입출력에 사용할 수 있도록 전처리를 수행하였다.
♦ 2차년도 연구 목표
태양 Ca I
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