A study was conducted to evaluate the dynamic mechanical properties (modulus of elasticity, resonant frequency and interanal friction) of compression wood in Pinus densiflora. Vibration method was used for estimation of dynamic modulus of elasticity and the values were compared to those of static bending modulus of elasticity. The results obtained are as follows: 1. The dynamic modulus of elasticity of compression wood decreased, whereas that of normal wood increased, with increasing specific gravity. 2. The resonant frequency of compression wood decreased, whereas that of normal wood increased, with increasing specific gravity. 3. The internal friction of compression wood increased with increasing specific gravity. 4. The correlation coefficients between dynamic and static moduli of elasticity in compression and normal woods were high.
The demand for handling images in digital form has increased dramatically in recent years. Digital image compression is required to store and transmit mass information in different from general information. JPEG(Joint Photographic Experts Group) committee founded by CCITT and ISO is define the still-image standard compression/restoration algorithm. JPEG is proposed the standard of grayscale and color still-image compression/restoration. In the image quality, JPEG is applicable to the various applications in which compression is able to from 1/10 to 1/50 without the visible obstacle. In this paper, we proposed that the proposed method enhance the compression ratio which is reducing the higher frequency in order to increasing the spatial redundancy in the image. The proposed method is using the low pass filter in order to reducing the higher frequency. The low-pass filters are using the median filter and convolution filter in the spatial domain, FFT filter in the frequency domain. We acquired the additive compression ratio reducing the higher frequency using the low-pass filter.
This study investigated the effect of steaming on fixation of compression set and the effect of these treatments on mechanical properties of heat-compressed wood specimens. To determine the effect of steaming after compression set, wood specimens were compressed for 100min at 180f and then steamed for 20-100min at $120^{\circ}C$. Swelling tests were used to evaluate recovery of compression set. Bending, compression, and Brinell hardness tests were carried out for evaluating mechanical properties. Compressed wood steamed for 100 min at $120^{\circ}C$ showed 1.9% recovery of set, increases in bending and compressive properties, and no hardness change. We concluded that almost complete fixation of compression set in wood can be achieved by steaming compressed wood.
연속된 데이터를 위한 새로운 롬 압축 방식이 제한 되었다. 이 롬 압축 방식은 새롭게 제안된 두 롬 압축 알고리즘들을 기반으로 한다. 하나는 영역 선택 롬 압축 알고리즘이다. 이 방식은 크기와 주소로 여러 영역들로 나눈 후 데이터를 포함하는 영역들만을 선택적으로 저장하는 방식이다. 다른 하나는 양자화 롬과 오차 롬 압축 알고리즘이다. 이 방식은 양자화된 데이터와 양자화에 의한 오차를 나누어 저장하는 방식이다. 이 두 알고리즘을 사용하면 다양한 연속된 데이터들에 대하여 40∼60%의 롬 크기의 감소를 얻을 수 있다.
The detailed flow characteristics inside a compression chamber due to the orbiting motion of a scroll is studied numerically. The orbiting motion of a scroll is modelled at 7 orbiting angles. At each orbit angle, the central compression chamber is modelled. All computations are carried by using an in-house code. It is based on the SIMPLE algorithm. Computation results show that the flow structure inside the compression chamber is dependent on the orbit angle. The pressure variation inside the compression chamber also shows great dependence on the orbit angle. The pressure variation shows local maxima when the orbiting motion of a scroll directs toward the center of the compression chamber.
This paper presents the ECG data compression using wavelet transform(WT) and adaptive fractal interpolation(AFI). The WT has the subband coding scheme. The fractal compression method represents any range of ECG signal by fractal interpolation parameters. Specially, the AFI used the adaptive range sizes and got good performance for ECG data compression. In this algorithm, the AFI is applied into the low frequency part of WT. The MIT/BIH arrhythmia data was used for evaluation. The compression rate using WT and AFI algorithm is better than the compression rate using AFI. The WT and AFI algorithm yields compression ratio as high as 21.0 without any entroy coding.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권4호
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pp.1389-1408
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2021
Proof-of-Work (PoW) is the first and still most common consensus protocol in blockchain. But it is costly and energy intensive, aiming at addressing these problems, we propose a consensus algorithm named Proof-of-Work-and-Block-Compression (PoW-BC). PoW-BC is an improvement of PoW to compress blocks and adjust consensus parameters. The algorithm is designed to encourage the reduction of block size, which improves transmission efficiency and reduces disk space for storing blocks. The transaction optimization model and block compression model are proposed to compress block data with a smaller compression ratio and less compression/ decompression duration. Block compression ratio is used to adjust mining difficulty and transaction count of PoW-BC consensus protocol according to the consensus parameters adjustment model. Through experiment and analysis, it shows that PoW-BC improves transaction throughput, and reduces block interval and energy consumption.
In this paper, we implement a lossless compression technique for time-series data generated by IoT (Internet of Things) devices to reduce the disk spaces. The proposed compression technique reduces the size of the encoded data by selectively applying CNN (Convolutional Neural Networks) or Delta encoding depending on the situation in the Forecasting algorithm that performs prediction on time series data. In addition, the proposed technique sequentially performs zigzag encoding, splitting, and bit packing to increase the compression ratio. We showed that the proposed compression method has a compression ratio of up to 1.60 for the original data.
Jia, Qiong;Lee, M.K.;Dong, Tianyu;Kim, Kyu Tae;Jang, Euee S.
한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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pp.825-828
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2022
In this paper, we propose an efficient image size selection method for video-based point cloud compression. The current MPEG video-based point cloud compression reference encoding process configures a threshold on the size of images while converting point cloud data into images. Because the converted image is compressed and restored by the legacy video codec, the size of the image is one of the main components in influencing the compression efficiency. If the image size can be made smaller than the image size determined by the threshold, compression efficiency can be improved. Here, we studied how to improve the compression efficiency by selecting the best-fit image size generated during video-based point cloud compression. Experimental results show that the proposed method can reduce the encoding time by 6 percent without loss of coding performance compared to the test model 15.0 version of video-based point cloud encoder.
In this paper, we introduce an image encryption algorithm that can be used in combination with compression algorithms. Existing encryption algorithms focus on either encryption strength or speed without compression, whereas the proposed algorithm improves compression efficiency while ensuring security. Our encryption algorithm decomposes images into pixel values and pixel intensity subsets, and computes the order of permutations. An encrypted image becomes unpredictable after permutation. Order permutation reduces the discontinuity between signals in an image, increasing compression efficiency. The experimental results show that the security strength of the proposed algorithm is similar to that of existing algorithms. Additionally, we tested the algorithm on the JPEG and the JPEG2000 with variable compression ratios. Compared to existing methods applied without encryption, the proposed algorithm significantly increases PSNR and SSIM values.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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