Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.44
no.3
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pp.23-32
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2007
The H.264/AVC video coding standard uses rate distortion optimization (RDO) method to improve the compression performance in the intra prediction. The complexity and computational load are increased more than previous standard by using this method, even though this standard selects the best coding mode for the current macroblock. This paper proposes a fast intra mode decision algorithm for H.264/AVC encoder based on dominant edge direction (DED). To apply the idea, this algorithm uses the approximation of discrete cosine transform (DCT) coefficient. By detecting the DED, 3 modes instead of 9 modes are chosen for RDO calculation to decide the best mode in the $4{\times}4$ luma block. As for the $16{\times}16$ luma and $8{\times}8$ chroma block, instead of 4 modes, only 2 modes are searched. Experimental results show that the computation time of the proposed algorithm is decreased to about 72% of the full search method with negligible quality loss.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.12
no.12
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pp.2259-2264
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2008
Significant genes are defined as genes in which the expression level characterizes a specific experimental condition. Such genes in which the expression levels differ significantly between different groups are highly informative relevant to the studied phenomenon. In this paper, first the system can detect informative genes by similarity scale combination method being proposed in this paper after normalizing data with methods that are the most widely used among several normalization methods proposed the while. And it compare and analyze a performance of each of normalization methods with multi-perceptron neural network layer. The Result classifying in Multi-Perceptron neural network classifier for selected 200 genes using combination of PC(Pearson correlation coefficient) and ED(Euclidean distance coefficient) after Lowess normalization represented the improved classification performance of 98.84%.
Evaluation of chloride penetration is very important, because induced chloride ion causes corrosion in embedded steel. Diffusion coefficient obtained from rapid chloride penetration test is currently used, however this method cannot provide a correct prediction of chloride content since it shows only ion migration velocity in electrical field. Apparent diffusion coefficient of chloride ion based on simple Fick's Law can provide a total chloride penetration magnitude to engineers. This study proposes an analysis technique to predict chloride penetration using apparent diffusion coefficient of chloride ion from neural network (NN) algorithm and time-dependent diffusion phenomena. For this work, thirty mix proportions with the related diffusion coefficients are studied. The components of mix proportions such as w/b ratio, unit content of cement, slag, fly ash, silica fume, and fine/coarse aggregate are selected as neurons, then learning for apparent diffusion coefficient is trained. Considering time-dependent diffusion coefficient based on Fick's Law, the technique for chloride penetration analysis is proposed. The applicability of the technique is verified through test results from short, long term submerged test, and field investigations. The proposed technique can be improved through NN learning-training based on the acquisition of various mix proportions and the related diffusion coefficients of chloride ion.
The RDO (Rate Distortion Optimization) process of HEVC results in good coding efficiency, but relatively requires much encoding time. In order to reduce the encoding time of RDO process, this paper proposes a method of fast intra prediction mode decision using DCT coefficients distributions and the existence of DCT coefficients. The proposed fast Intra coding sets the number of intra prediction mode candidates to three(3) from the RMD (Rough Mode Decision) process in HM16.0 reference SW and reduces the number of candidates one more time by investigating DCT coefficients distribution. After that, if there exists a quantized DCT block having all zero coefficient values for a specific candidate before the RDO process, the candidate is chosen without the RDO process. The proposed method reduces the encoder complexity on average 46%, while the coding efficiency is 2.1% decreased compared with the HEVC encoder.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.5
no.1
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pp.25-38
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1993
Numerical models of directional wave spectra for the analysis of offshore structural cable responses are verified. Alternative spreading models are used to predict wave-induced flows in water and for mooring systems. Hydrodynamic wave forces upon cable are estimated. using a Morison formula encompassing considerations for drag and for inertial forces both parallel and tangential to the slope of the cable. Numerical analysis for directional random waves. including consideration of displacement and velocity, trajectory, phase plane response. and tension are shown for mooring system cable responses at both the tether point for a buoy and at the anchor point. The effects of wave forces far different drag coefficients, various significant wave heights, and selected wave parameters are considered in the analysis. For the specific systems considered in the examples, it is demonstrated that wave period and height as well as wave spreading function parameters and drag coefficients, have an important effect upon the dynamic responses of the cable-buoy systems.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.193-193
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2015
오염원과 취수원이 인접한 위치에 존재하는 국내 하천 같은 경우 취수 시설의 안전한 관리를 위하여 오염물의 2차원 혼합 거동에 대한 연구가 필요하다. 하천에서의 오염물 혼합 거동을 분석하기 위하여 일반적으로 농도와 분산 정보 수집을 위한 추적자 실험을 수행해왔다. 기존에 수행된 추적자 실험들은 형광염료, 방사선 물질, 고형 물질 등과 같은 추적자를 인위적으로 주입하여 사용하였다. 그러나 수온, 전기전도도(electrical conductivity), 이온화 물질 등과 같은 자연 추적자(natural tracers)를 이용하는 추적자 실험은 인공추적자 물질을 대체할 수 있는 방안으로서, 기존 추적자 실험과 비교하여 경제적, 환경적인 효과와 하폭이 넓은 중규모 이상의 하천에서도 수행할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 본 연구에서는 진천천과 금호강이 합류하는 낙동강 중류 구간에서 횡혼합 연구를 위하여 전기 전도도 추적 실험을 수행하였다. 강정고령보 직하류에서 낙동강 좌안쪽에서 합류하는 금호강과 진천천의 경우 인근 공업단지와 하폐수처리장으로부터 많은 비점오염원과 점오염원이 유입된다. 두곳의 지류에서 모두 높게 측정되었던 전기전도도를 자연 추적자로 선택하였다. 지류의 경우 전기전도도를 측정할 수 있는 센서를 측정 지점에 설치하여 측정하였으며, 본류인 낙동강의 경우 정해진 측선을 따라 센서가 고정된 보트를 이동하며 데이터를 취득하였다. 지류인 금호강과 진천천의 경우, 합류 전 전기전도도의 농도의 횡분포는 균일한 분포를 나타냈으며 농도의 평균값은 합류 전 낙동강 본류의 기저농도 보다 더 높은 값을 나타내었다. 지류 합류 이후의 낙동강 본류에서는 지류로부터 유입된 오염물질로 인하여 횡방향으로 불균등한 전기전도도 농도 분포를 나타내었으며 오염물질이 점점 하류 쪽으로 이동하면서, 횡방향 농도경사의 크기가 줄어들었다. 유관모멘트법을 농도곡선에 적용하여 횡방향 분산계수를 산정하였다. 산정된 횡분산계수의 값은 Rutherford (1994)가 제안한 분산계수의 범위에 포함되는 것으로 나타났다.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.11
no.1
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pp.19-25
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2010
In this paper, digital watermarking method using quad-tree algorithm is proposed. The proposed algorithm searches the significant coefficient of the watermark by using quad-tree algorithm and inserts the watermark by the Cox's algorithm. The simulation for performance analysis of the proposed algorithm is implemented about the effect of quad-tree algorithm in wavelet domain and that of embedding watermark in each subband coefficient (HH, LH, HL) and each DWT level, and that of embedding in the lowest frequency band (LL). As a simulation result, digital watermarking using quad-tree algorithm improves the watermarking performance in comparison with inserting watermark in the significant coefficients of fixed frequency band. The watermarking performance of simultaneously embedding in HH, LH, and HL band of DWT(6 level) is better than that of different cases. In addition, insertion the watermark to the LL band about 30~60% of all watermarks improves the correlation value while PSNR performance decreases 1~3dB.
Kim, Jong-Wan;Cho, Kyu-Cheol;Kim, Hee-Jae;Kim, Byeong-Man
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.14
no.2
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pp.142-149
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2004
It is important to retrieve exact information coinciding with user's need from lots of Usenet news and filter desired information quickly. Differently from email system, we must previously register our interesting news group if we want to get the news information. However, it is not easy for a novice to decide which news group is relevant to his or her interests. In this work, we present a service classifying user preferred news groups among various news groups by the use of Kohonen network. We first extract candidate terms from example documents and then choose a number of representative keywords to be used in Kohonen network from them through fuzzy inference. From the observation of training patterns, we could find the sparsity problem that lots of keywords in training patterns are empty. Thus, a new method to train neural network through reduction of unnecessary dimensions by the statistical coefficient of determination is proposed in this paper. Experimental results show that the proposed method is superior to the method using every dimension in terms of cluster overlap defined by using within cluster distance and between cluster distance.
In other to know the feeding preference over the degree of ripeness and size of fruits in birds, we gave them to three bird species in breeding condition, counted and analyzed the number of fruits by correspondence ordination technique. Chrysolophus pictus did not show a distinct preference in respect to degree of maturity or size of fruits of among three tree species. Columba rupestris preferred un-ripen fruits over ripen ones of Prunus yedoensis or Elaeagnus multiflora, but did not choose selectively in case of fruits of Malus sieboldii. Pavo muticus showed the reverse favorable pattern of Columba rupestris. Total feeding amounts eaten by birds were dependent on the initial feeding amounts of fruits. These results indicated that in feeding activity some birds chose differently in terms of species or maturity of fruits, but not in fruit size.
Excore Nuclear Flux Monitoring System in Nuclear Power Plant monitors continuous reactor power up to maximum 200%. The monitoring method, however, has to be different depending on the reactor power level. Because the logarithmic pulse signals must be counted and processed exactly due to large uncertainty if their levels are low, on the other hand, they must be processed through statistical methodolgies if theirs are high to get exact monitoring values, in point of thermal degradation view. Therefore, we developed thermal degradation input signal selection circuit to transfer low level reactor power monitoring circuit to high level reactor power circuit at rated value in this paper. We proved their validities through testing them using real data used in nuclear power plant and analyzed their results. And, These methods will be used to measure the neutron level of excore nuclear flux monitoring system in nuclear power plant.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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