Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제12권1호
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pp.1-9
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2001
In this paper, the problem of information related to I binomial experiments, each having a distinct probability of success ${\theta}_i$, i = 1,2, $\cdots$, I, is considered. Instead of using a standard exchangeable prior for ${\theta}\;=\;({\theta}_1,\;{\theta}_2,\;{\cdots},\;{\theta}_I)$, we con-sider a partition of the experiments and take the ${\theta}_i$'s belonging to the same partition subset to be exchangeable and the ${\theta}_i$'s belonging to distinct subsets to be independent. And we perform Gibbs sampler approach for Bayesian inference on $\theta$ conditional on a partition. Also we illustrate the methodology with a real data.
Image coding based on fractal theory presents highly compressed image. In this paper, we discuss about compression of Image using HV partition method. HV partition scheme devides the image adaptively in horizontal and vertical axis. And for reducing the enconding time for the domain-range comparison, we use classification scheme, which uses the order of brightness of the rectangular portion of the image. This paper focused on the technique to reduce coding time which is a problem in traditional fractal compression by adaptive selection of image and its classification method.
This paper proposes an algorithm to speed up block structure partition of quad tree plus binary tree (QTBT) in Joint Exploration Test Model (JEM) encoder. The proposed fast encoding of QTBT block partition employs three spatially neighbor coded blocks, such as left, top-left, and top of current block, to early terminate QTBT block structure pruning. The propose algorithm is organized based on statistical similarity of those spatially neighboring blocks, such as block depths and coded block types, which are coded with overlapped block motion compensation (OBMC) and adaptive multi transform (AMT). The experimental results demonstrate about 30% encoding time reduction with 1.3% BD-rate loss on average compared to the anchor JEM-7.1 software under random access configuration.
많은 센서 네트워크 응용에서, 센서 노드들은 개방된 환경에 배포되므로 노드의 암호 키 완전히 훼손하는 물리 공격에 취약하다. 위조 감지 보고서는 훼손된 노드를 통하여 네트워크에 주입될 수 있으며, 이는 거짓 경보를 울릴 수 있을 뿐만 아니라 전지로 동작하는 네트워크의 제한된 에너지 자원을 고갈시킬 수 있다. Fan Ye 등은 이에 대한 대안으로 전송과정에서 허위 보고서를 검증할 수 있는 통계적 여과 기법을 제안하였다. 이 기법에서 허위 보고서에 대한 검증이 가능한 인증키의 노출 정도인 훼손 허용도를 나타내는 분할 값은 전역 키 풀이 나눠진 구획들의 수로 소비 에너지와 서로 대치되는 관계에 있어 그 결정이 매우 중요하다. 전체 구획들의 인증키가 노출될 경우 허위 보고서를 더 이상 검증을 할 수 없고 각 구획들의 노출되지 않은 나머지 인증키들은 인증키로써의 기능도 잃게 된다. 본 논문에서는 전역 키 풀 분할에 퍼지 규칙 시스템을 사용해 다수의 구획들로 나누는 퍼지 기반의 적응형 분할 기법을 제안한다. 퍼지 로직은 훼손된 구획의 수, 노드의 밀도와 잔여 에너지양을 고려하여 분할 값을 결정한다. 이 퍼지 기반의 분할 값은 충분한 훼손 허용도를 제공하면서 에너지를 보존할 수 있다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제2권1호
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pp.70-77
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2002
This paper describes a design driven approach to drive intelligent test plan generation based on adaptive use case (3,5). Its foundation is an object-oriented software design approach which partitions design schema into design architecture of functional components called “design component”. A use case software development methodology of adaptive use case approach developed in I.I .T is employed which preserves this unit architecture on through to the actual code structure. Based on the partition design schema produced during the design phase of this methodology, a test plan is generated which includes a set of component and scenario based test. A software metric is introduced which produces an ordering of this set to enhance productivity and both promote and capitalize on test case reusability, This paper contains an application that illustrates the proposed approach.
In this paper a new shape reconstruction method that allows us to construct surface models from very large sets of points is presented. In this method the global domain of interest is divided into smaller domains where the problem can be solved locally. These local solutions of subdivided domains are blended together according to weighting coefficients to obtain a global solution using partition of unity function. The suggested approach gives us considerable flexibility in the choice of local shape functions which depend on the local shape complexity and desired accuracy. At each domain, a quadratic polynomial function is created that fits the points in the domain. If the approximation is not accurate enough, other higher order functions including cubic polynomial function and RBF(Radial Basis Function) are used. This adaptive selection of local shape functions offers robust and efficient solution to a great variety of shape reconstruction problems.
최근 딥러닝을 적용하는 비디오 압축에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 화면내 예측 부호화의 성능 한계를 극복할 수 있는 방안으로 딥러닝 기반의 화면내 예측 부호화 기술이 연구되고 있다. 본 논문은 신경망 기반 문맥적응적 화면내 예측 모델의 학습기법과 그 부호화 성능분석을 제시한다. 즉, 본 논문에서는 주변 참조샘플의 문맥정보를 입력하여 현재블록을 예측하는 기존의 합성곱 신경망(CNN: Convolutional Neural network) 기반의 화면내 예측 모델을 학습한다. 학습된 화면내 예측 모델을 HEVC(High Efficiency Video Coding)의 참조 소프트웨어인 HM16.19에 추가적인 화면내 예측모드로 구현하고 그 부호화 성능을 분석하였다. 실험결과 학습한 예측 모델은 HEVC 대비 AI(All Intra) 모드에서 0.28% BD-rate 부호화 성능 향상을 보였다. 또한 비디오 부호화 블록분할 구조를 고려하여 학습한 경우의 성능도 확인하였다.
최근ISO/IEC와 ITU는 공동 협력팀(Joint Collaborative Team on Video Coding-JCT-VC)을 구성하여 HEVC(High Efficiency Video Coding)라 불리는 새로운 비디오 압축 표준 기술을 개발하고 있다. JCT-VC의 목표 중 하나는 H.264/AVC 압축률의 2배를 향상하는 것으로 최근 HEVC 테스트 모델(HEVC Test Model - HM)을 확정했다. HM의 여러 기술 중에서 확장 블록 구조 (large block structure) 기술은 CU(Coding Unit)와 TU(Transform Unit), PU(Partition Unit)로 구성된다. CU와 TU는 압축 단위와 변환 기술을 확장한 반복적인 문법구조(recursive syntax structure)이며, PU는 H.264/AVC과 동일한 형태를 띈다. 확장 블록 구조는 CU, PU, TU의 여러 조합에 의해 다양한 모드를 지원하여 압축 성능은 높아졌지만 HM 부호화기의 복잡도는 증가한다. 본 논문에서는 HM에 채택된 확장 블록 구조 기술에 대해 설명한 후, 계층적 B프레임 구조로 부호화 되는 경우 이전 레벨의 CU Depth 정보를 이용하여 현재 레벨의 CU Depth를 효과적으로 제한하여 기존의 방법보다 빠르게 부호화하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 대규모 집적회로 설계에 있어 효율적이고 안정된 분할을 위한 새로운 다단 분할 방법을 제안한다. 대규모 회로의 설계에 반복적인 분할 개선 방법을 적용함에 있어 성능의 한계를 극복하기 위해 제안된 다단 분할 방법은 분할 계층구조의 형성 방식에 의해 그 성능이 결정되었다. 기존에 제안된 대부분의 다단 분할 방법은 계층구조를 형성하는 과정에서 실험에 의한 인위적인 제한 조건을 설정하여 분할 결과의 안정성이 저하되는 문제가 있었다. 이러한 안정성의 결여는 반복 수행시의 분할 결과 편차가 매우 커지는 상황을 초래한다. 본 논문에서는 이러한 인위적인 제한 조건의 설정을 최소화하고 계층구조 형성 과정에서 현재 회로 연결 상태를 고려하여 자율적인 제한조건에 의해 클러스터링을 수행하는 새로운 계층구조 형성 방식을 제안한다. 제안된 방법에 의해 형성된 분할 계층구조는 HYIP/sup 11/의 하이브리드 버켓을 이용한 분할 개선방법을 반복적으로 적용하여 분할 결과를 얻는다. 본 다단 분할 방법은 ACM/SIGDA에서 제공한 벤치마크회로를 대상으로 실험한 결과 기존 분할 방식/sup [3] [4] [5] [8] [9]/에 비해 약 10-40% 가량의 최소 cutsize 감소 효과가 있었고 기존의 다단 분할 방법 중에 가장 효율적인 방법으로 평가되는 ML/sup [10]/에 비해 제안된 방법이 최소 cutsize에 있어서는 약 5%, 평균 outsize에 있어서는 평균 20%이상의 성능 향상을 가져 왔다. 더욱이 제안된 방법을 10회 수행한 결과가 ML 방법을 100회 수행한 결과 보다 앞서는 성능을 보였다.
In this paper, we propose new algorithms for the partition of input space and the generation of fuzzy control rules. The one consists of Shannon and extended fuzzy entropy function, the other consists of adaptive fuzzy neural system with back propagation teaming rule. The focus of this scheme is to realize the optimal fuzzy rule base with the minimal number of the parameters of the rules, reducing the complexity of the system. The proposed algorithm is tested with the time series prediction problem using Mackey-Glass chaotic time series.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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