In this paper, we analyzed statistical characteristics and complexity of HEVC encoder as a leading research of acceleration, optimization and parallelization. Computational complexity of the HEVC encoder is approximately twice the compression performance compared to H.264/AVC. But, the increase of encoder complexity remains a problem to be solved in the future. Before performing the research on acceleration, optimization and parallelization to reduce high complexity of HEVC encoder, we measure the complexity each module for HEVC encoder using it's reference software HM 7.1. We also measured the predicted complexity of fast HEVC encoder software, used in real applications, using HM 7.1 applying fast encoding method. The complexity is measured in terms of the operating cycle of the encoder software under the common test sequences and conditions in the Windows PC environment. In addition, we analyze statistical characteristics of HEVC encoder software according to encoding structures and limitation using coded bitstreams.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.24
no.4
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pp.383-389
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2011
In this paper, a statistical calibration method is proposed in order to identify the variability of complex modulus for a rubber material due to operational temperature and experimental/model errors. To describe temperature- and frequency-dependent material properties, a fractional derivative model and a shift factor relationship are used. A likelihood function is defined as a product of the probability density functions where experimental values lie on the model. The variation of the fractional derivative model parameters is obtained by maximizing the likelihood function. Using the proposed method, the variability of a synthetic rubber material is estimated and applied to a rubber mount problem. The dynamic characteristics of the rubber mount are calculated using a finite element model of which material properties are sampled from Monte Carlo simulation. The calculated dynamic stiffnesses show very large variation.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.156-156
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2021
본 연구는 지역빈도해석을 기반으로한 인공신경망 모델과 기존에 널리 사용되는 방법인 홍수지수법의 성능을 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 평가하였다. 컴퓨터 기술이 발달함에 따라 인공지능에 대한 접근성이 좋아지며 수문학을 포함한 다양한 분야에 적용되고 있다. 인공지능을 이용하여 강수량 및 유량 등 다양한 수문자료에 대한 예측이 이루어지고 있으나 빈도해석에 관한 연구는 비교적 적다. 본 연구에서 사용된 인공 지능 모델은 대상 지점의 지형학적 자료와 수문학적 자료를 이용하여 인공신경망을 통해 지점의 확률강우량(QRT-ANN) 및 확률분포형의 매개변수 (PRT-ANN)를 추정한다. 지형학적 자료로는 위도, 경도 그리고 고도가 사용되었으며 수문학적 자료로는 대상 지점의 최근 30년 일일연최대강우량을 사용하였다. 지역빈도해석의 정확도는 지역 내 통계적 특성이 비슷한 지점들이 포함되면 될수록 높아진다. 통계적 특성으로는 불일치 척도, 이질성 척도, 적합성 척도가 있으며 다양한 조건의 통계적 특성에 따른 세 개의 지역빈도해석 방법의 성능을 평가하고자 하였다. 대상 지역 내 n개의 지점이 있다고 가정하였을 때, 홍수지수법의 경우 n-1개의 지점으로 추정한 지역 성장곡선을 이용하여 나머지 1개 지점의 확률강우량을 산정할 수 있으며 인공신경망 모델들 또한 n-1개 지점들의 자료를 이용하여 모델을 구축한 뒤 나머지 지점의 확률강우량 및 확률분포형의 매개변수를 예측할 수 있다. PRT-ANN의 경우 예측된 매개변수를 이용하여 확률강우량을 산정하며 시뮬레이션 시행마다 발생시킨 자료의 지점빈도해석 결과에 대한 나머지 세 방법의 평균 제곱근 상대오차 (Relative root mean square error, RRMSE)를 계산하였다. 몬테카를로 시뮬레이션을 이용한 성능 분석을 통하여 관측값의 다양한 통계적 특성에 맞는 지역빈도해석 방법을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.5
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pp.133-139
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2021
While there have been a lots of researches focusing on the commitment to shopping site in online commerce area, few studies suggested the results on the relationships between users' characteristics including demographic and shopping characteristics and commitment to mobile shopping site. Therefore, this study investigates whether the level of mobile shopping site commitment will vary by users' characteristics such as gender, age, shopping time, and shopping scale. This study suggests, from the statistical analyses on 230 questionnaires, that there are differences in level of shopping site commitment among the respondents grouped by age, shopping time, and shopping scale except for gender. The study proposes various implications for future research on the management of shopping site commitment in mobile Internet environment.
Predictive analysis is based on a probabilistic learning algorithm called pattern recognition or machine learning. Therefore, if users want to extract more information from the data, they are required high statistical knowledge. In addition, it is difficult to find out data pattern and characteristics of the data. This study conducted statistical data analyses and visual data analyses to supplement prediction analysis's weakness. Through this study, we could find some implications that haven't been found in the previous studies. First, we could find data pattern when adjust data selection according as splitting criteria for the decision tree method. Second, we could find what type of data included in the final prediction model. We found some implications that haven't been found in the previous studies from the results of statistical and visual analyses. In statistical analysis we found relation among the multivariable and deducted prediction model to predict high box office performance. In visualization analysis we proposed visual analysis method with various interactive functions. Finally through this study we verified final prediction model and suggested analysis method extract variety of information from the data.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.23
no.4
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pp.893-900
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1998
본 논문에서는 잡음 예측 필터를 적용한 멀티 캐리어 CDMA 병렬 동기 시스템을 위한 임계치의 통계적인 해석에 중점을 둔다. 시스템 성능 척도로써 평균 동기 획득 시간을 검파 확률과 오보 확률의 관점에서 유도한다. 다중 경로 페이딩 채널에서 평균 동기 획득 시간을 유도한다. 수치해석 결과, 잡음 예측 필터를 적용한 멀티 캐리어 CDMA 병렬 동기 해석에 있어서 임계치의 통계적인 특성을 이용한 동기 해석이 임계치의 근사화에 의한 동기 해석보다 정확한 결과를 보임을 알 수 있다. 또한, 잡음 예측 필터를 적용한 멀티 캐리어 CDMA 별렬 동기 시스템이 넓은 범위의 SNR에 대해서 평균 동기 획득 시간을 최소화할 수 있는 임계치를 검파할 수 있음을 확인할 수 있다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1992.10a
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pp.237-248
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1992
본 논문에서는 통계적인 특징 추출 방법을 사용하여 샘물체로 필기된 한글을 고속으로 인식하는 방법을 소개한다. 대부분이 직선 성분으로 이루어진 한글의 특성을 이응하기 위하여 입력 영상으로부터 수평, 수직, 사선, 역사선의 방향 성분을 추출하며, 검은 화소의 밀도에 따라 동적으로 그물을 결정함으로써 획 간의 접촉 변형에 무관한 특징 벡터를 추출한다. 이와 같은 통계적 특징 추출 방법은 크기 정규화나 세선화 과정이 필요없으며, 또한 샘물체라는 필기 형태의 제약에 의해 정합 대상 부류의 수가 현저히 줄어들기 때문에 인식에 소요되는 시간을 상당히 줄일 수 있음은 물론, 인식률을 향상시켰다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 샘물체로 필기된 KS 완성형 한글 2,350자에 대해 실험한 결과, 평균 90% 이상의 인식률을 보이며, IBM PC 486(33MHz)상에서 문자당 평균 0.17초의 인식 속도를 보임으로써, 실용적인 고속 OCR 시스템의 개발 가능성을 확인할 수 있었다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2018.05a
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pp.178-180
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2018
해상교통조사는 국내 해상교통안전진단 및 선박 통항과 관련한 안전성 평가에 혼잡도 평가 등 중요한 역할응 한다. 이 연구에서는 해상교통조사 기간에 대한 통계학적 검토를 통한 통계적 적정성과 선박 통항의 특성을 반영하여 부산항 북항의 PORT-MIS를 바탕으로 항만의 입출항 선박 통계를 바탕으로 일별, 월별, 특정 기간에 대하여 분석하고 현재 해상교통안전 진단 등에 규정된 해상교통안전기간에 대한 통계적 검토를 시행하였다. 월별 검토 결과 부산항은 12월에 0.88로 가장 적은 수의 선박이 입출항 하였고 8월에 1.13으로 가장 많은 수의 선박이 입출항 하였으며 약 22%많았다. 요일별로는 일요일에 가장 작은 수의 선박이 입출항 하였으며 관측 시기에 따라 3일에는 약 30%이내에 오차가 발생하였으며 7일에는 20%이내의 오차가 발생하였다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.7
no.2
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pp.314-321
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2003
Recently, many studies about digital watermarking have been doing, and their purpose is to protect copyright of multimedia data. In this paper, the performances of digital watermarkings, in order to hide information of copyright into digital images, are analyzed. The watermarks embedded in subbands on wavelet transform domain are transformed by the processing such as image compression, and the degree of the transformation in each subband depend on its statistical characteristics. That says, we must consider the characteristics of subbands for better watermarking.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2003.04a
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pp.145-150
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2003
고해상도 위성영상을 이용한 산림의 분석은 기존의 중ㆍ저해상도 영상의 분석과 다른 접근이 필요하다. 본 연구는 임분 특성을 해석하는데 중요한 판독기준인 texture를 이용하여 영상 안에서 임상, 임목직경급, 수관울폐도 등에 따른 Texture 정보를 비교 분석하고자 한다. 울산 일부 산림지역을 대상으로 3개의 가시광선 밴드와 1개의 근적외선 밴드의 1m IKONOS 영상을 이용하여 Texture 정보를 추출하는데 일반적으로 사용되는 통계적인 방법 중에 하나인 GLCM(Gray-Level Co-occurrence matrix)을 통해 Texture 분석을 하였다. 또한 1996년도에 제작된 4차 임상도를 통해 추출된 산림 특성별 Texture 정보를 비교 검토하여 고해상도 위성영상을 활용하여 산림 특성을 해석하는데 최적의 Texture 정보를 제시하고자 하였다. 고해상도 영상에서 나타나는 임분의 특성별 질감정보는 임상, 직경, 임목밀도에 따라 다양하게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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