Ferroelectric properties are governed by domain structures and domain wall motions, so it is of significance to understand domain evolution processes under mechanical stress. In the present study, in situ piezoresponse force microscopy (PFM) observation under compressive stress was carried out for a near-morphotropic PZT. Both $180^{\circ}$ and $non-180^{\circ}$ domain structures were observed from PFM images, and their habit planes were identified using electron backscatter diffraction in conjunction with PFM data. By externally applied mechanical stress, needle-like $non-180^{\circ}$ domain patterns were broadened via domain wall motions. This was interpreted via phenomenological approach such that the total energy minimization can be achieved by domain wall motion rather than domain nucleation mainly due to the local gradient energy. Meanwhile, no motion was observed from curvy $180^{\circ}$ domain walls under the mechanical stress, validating that $180^{\circ}$ domain walls are not directly influenced by mechanical stress.
이 논문에서는 영상데이터를 여러개의 영상블록들로 나누고 이산 코사인변환 영역에서 물체의 에지에 해당하는 영상블록을 에지방향을 고려하여 적절히 분류함으로써 영상데이터를 효과적을 압축하였다. 벡터양자화에 의한 영상데이터의 압축은 높은 압축률을 실현할 수 있지만 영상내 물체의 에지부근이 손상되어 시각적인 화질이 저하되는 단점이 있다. 높은 압축률을 유지하면서도 시각적인 화질의 열화를 피하기 위하여 영상블록의 이산 코사인변환계수의 에너지 분포에 따라 에지블록을 8개의 부류로 분류하였다. 또한 이 분류과정을 통하여 얻어진 데이터를 가지고 신경회로망을 학습하여 구현한 에지블록의 분류과정과 성능을 비교하였다. 에너지분포에 의한 에지분류방법과 신경망으로 학습한 분류과정은 에지특성벡터에 의한 분류벡터양자화에 비해 더 높은 PSNR과 시각적으로 좋은 화질을 보여주었다.
By providing ubiquitous Internet connectivity, wireless networks offer more convenient ways for users to surf the Internet. However, wireless networks encounter more technological challenges than wired networks, such as bandwidth, security problems, and handoff latency. Thus, this paper proposes new technologies to solve these problems. First, a Security Access Gateway (SAG) is proposed to solve the security issue. Originally, mobile terminals were unable to process high security calculations because of their low calculating power. SAG not only offers high calculating power to encrypt the encryption demand of SAG's domain, but also helps mobile terminals to establish a multiple safety tunnel to maintain a secure domain. Second, Robust Header Compression (RoHC) technology is adopted to increase the utilization of bandwidth. Instead of Access Point (AP), Access Gateway (AG) is used to deal with the packet header compression and de-compression from the wireless end. AG's high calculating power is able to reduce the load on AP. In the original architecture, AP has to deal with a large number of demands by header compression/de-compression from mobile terminals. Eventually, wireless networks must offer users "Mobility" and "Roaming". For wireless networks to achieve "Mobility" and "Roaming," we can use Mobile IPv6 (MIPv6) technology. Nevertheless, such technology might cause latency. Furthermore, how the security tunnel and header compression established before the handoff can be used by mobile terminals handoff will be another great challenge. Thus, this paper proposes to solve the problem by using Early Binding Updates (EBU) and Security Access Gateway (SAG) to offer a complete mechanism with low latency, low handoff mechanism calculation, and high security.
본 논문에서는 복원시 사용될 정의역을 최소화하는 정의역 최소화 기법올 이용한 프랙탈 영상 압축방볍을 제안한디 기존의 프랙탈 영상복원은 복원하고자 하는 영상의 전체 치역블럭에 대해 반복축소변환올 적용함 으로써, 복원시 많은 계산량이 요구되었다 이를 개선하기 위해 각 치역블릭마다 정의역으로 참조된 횟수를 이용하여, 반복변환이 필요한 영역과 필요하지 않은 영역으로 구분하는 방법이 제시된 바 있다. 반복변환이 펼요한 영역이 감소할수록 복원시 계산량은 감소한다. 제안한 방법은 반복변환이 필요한 영역이 최소가 되는 최소정의역을정의하고,부호화시 정의역이 최소가되도록부호화하는알고리듬이다.즉,정의역의 탐색영역 을 치역과 비슷한 영역으로 제한하여, 정의역이 더 많이 중복되거나 중첩되도록 하였다 그 결과 프랙탈 영상 복원시 화질이나 압축율에 거의 영향을 미치지 않고, 반복변환에 필요한 계산량이 감소함으로써 고속 복원이 가능하였다.
SAR는 1987년 미국의 인공위성 Seasat에 의해 사용된 이후 현재 그 활용의 중요성이 점차 증대하고 있는 원격탐사 방법 중 하나이다. SAR는 특수 신호처리를 통하여 실제 안테나의 길이보다 매우 큰 안테나를 사용하는 합성효과를 이용하여 고해상도를 얻는다. 따라서 안테나 자 체의 개발뿐만 아니라 신호처리 기술의 개발이 SAR기술의 중요한 부분을 차지한다. 따라서 실제 신호처리에 관계자 뿐만아니라 SAR영상자료를 해석하여 이용하고자하는 사용자들도 SAR 신호 처리에 대한 이해가 필요시된다. 비록 rangd-Droppler domain을 이용하는 전통적인 SAR신호처 리 방법이 많이 사용되고 있으나 range migration과 azimuch compression에서 여러 문제점을 갖 고 있다. 최근 개발되고 있는 wavenumber domain을 이용한 방법은 좀더 나은 SAR 영상복원을 성취할 수 있는 기반을 마련해 준다. Born(first) 근사법을 이용하여 얻은 새로운 wavenumber domain을 이용한 알고리즘과 비교해볼 때 전통적인 방법의 transfer function은 새로운 방법의 일 차항까지만으로 이뤄진 근사값이다. 새로운 알고리즘을 이용한 모의실험 및 항공기 c-band SAR 로 얻어진 실제 데이터에 적용결과 그 우수성이 판명되었다.
The deformation behavior of NIMONIC 80A was studied in the high temperature range of $900{\sim}1200^{\circ}C$ and for strain rates varying between 0.02 and $20s^{-1}$ via the hot compression test. Processing maps for hot working were constructed on the basis of the power dissipation efficiency using a dynamic material model. The results showed that the strength during hot compression increased with increasing strain rate and decreasing temperature. At low strains, the processing map of NIMONIC 80A did not reveal any instability domain regardless of the strain rate and temperature. However, at high strains, the processing map exhibited an instability domain at a low strain rate of $0.2s^{-1}$ and within a temperature range of $900{\sim}960^{\circ}C$. In the instability domain, the deformed microstructure exhibited shear bands and carbide precipitation while, in the safe domain, full recrystallization occurred.
본 논문에서는 의료정보시스템 중 PACS에서 필요한 영상압축 기법을 제안한다. 영상부호화 기법은 웨이브릿 변환 영역에서 선형예측기와 Lloyd-Max 양자화기를 사용하였다. 웨이브릿 변환 방법은 영상을 3레벨의 10개의 부밴드로 나누어 다해상도로 처리하며, 웨이브릿 변환 영역중 인간의 시각특성에 민감한 최저주파 영역은 무손실 부호화기인 DPCM으로 부호화하고, 나머지 고주파영역의 부밴드에 대해서는 부밴드간의 링잉현상과 영상의 엘리어싱을 감소시키기 위해서 선형예측기를 사용하였으며, 비선형양자화기로써 양자화 오차를 줄이기 위해 최적 양자화기로 Lloyd-Max 양자화기를 사용하였다. 실험결과 512$\times$512 복부 CT영상과 Chest영상에 대하여 PSNR이 28.53dB이 되었고, 복원화질이 우수함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 웨이브릿 영역에서 영역별 대역간 예측과 벡터 양자화를 이용한 다중 분광 화상데이타 압축 기법을 제안하였다. 이 방법에서는 먼저 화상데이타에서 각 대역의 반사 특성을 이용하여 영역 분류를 행한 후, 공간적으로 가장 낮은 분산을 가지고 다른 밴드와 상관성이 가장 큰 기준 대역을 웨이브릿 영역에서 영역 분류 벡터 양자화를 행한다. 또한 나머지 각 밴드는 웨이브릿 영역에서 기준 대역으로부터 영역별 예측을 통하여 대역간 중복성을 제거하였다. 그리고 원 화상의 웨이브릿 계수와 예측 영상의 웨이브릿 계수의 차이를 줄이기 위해 오차 벡터 양자화를 행한다. 실제 원격 센싱된 인공위성 화상데이터에 대한 실험을 통하여 제안한 기법의 부호화 효율이 기존의 기법에 비하여 우수함을 확인하였다.
In this paper, we propose a low bit-rate embedded video compression scheme with 3-D block partition coding in the wavelet domain. The proposed video compression scheme includes multi-level 3-dimensional dyadic wavelet decomposition, raster scanning within each subband, formation of block, 3-D partitioning of block, and adaptive arithmetic entropy coding. Although the proposed video compression scheme is quit simple, it produces bit-stream with good features, including SNR scalability from the embedded nature. Experimental results demonstrate that the proposed video compression scheme is quit competitive to other good wavelet-based video coders in the literature.
The digital images contain a significant amount of redundancy and require a large amount of data for their storage and transmission. Therefore, the image compression is necessary to treat digital images efficiently. The goal of image compression is to reduce the number of bits required for their representation. The image compression can reduce the size of image data using contractive mapping of original image. Among the compression methods, the mapping is affine transformation to find the block(called range block) which is the most similar to the original image. In this paper, we applied the neural network(SOM) in encoding. In order to improve the performance of image compression, we intend to reduce the similarities and unnecesaries comparing with the originals in the codebook. In standard image coding, the affine transform is performed with eight isometries that used to approximate domain blocks to range blocks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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