The purpose of this experiment is to verify and efficiency of repair for cutting area. The result of this experiment is the fact thar the strength of compression and bending in declined by width and depth of cutting area. Deterioration of strength depends on depth to be repair area the strength of compression decreased up 50% when the repairing area is the fact that it is emerged by the increased of depth size rather than width size.
To cope with recent high gas prices and global warming phenomenon, the latest gasoline engine technologies are focusing on direction injection, downsizing by turbo charging, variable compression ratio, controlled auto Ignition to enhance fuel efficiency and satisfy emission regulations. The variable valve train technology will be a basement for these innovative technologies in internal combustion engines and is supposed to play a key role to improve low thermal efficiency and pumping loss in gasoline engine caused by low compression ratio and throttled operation respectively.
Jin, Ran;Chen, Gang;Tung, Anthony K.H.;Shou, Lidan;Ooi, Beng Chin
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권6호
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pp.2761-2781
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2018
With the continuous growth of data size and the use of compression technology, data reduction has great research value and practical significance. Aiming at the shortcomings of the existing semantic compression algorithm, this paper is based on the analysis of ItCompress algorithm, and designs a method of bidirectional order selection based on interval partitioning, which named An Optimized Iterative Semantic Compression Algorithm (Optimized ItCompress Algorithm). In order to further improve the speed of the algorithm, we propose a parallel optimization iterative semantic compression algorithm using GPU (POICAG) and an optimized iterative semantic compression algorithm using Spark (DOICAS). A lot of valid experiments are carried out on four kinds of datasets, which fully verified the efficiency of the proposed algorithm.
A two-stroke Schnurle-type gasoline engine was modified to enable compression-ignition in both the port fuel injection and the in-cylinder direct injection. Using the engine, examinations of compression-ignition operation and engine performance tests were carried out. The amount of the residual gas and the in-cylinder mixture conditions were controlled by varying the valve angle rate of the exhaust valve (VAR) and the injection timing for direct injection conditions. It was found that the direct injection system is superior to the port injection system in terms of exhaust gas emissions and thermal efficiency, and that almost the same operational region of compression-ignition at medium speeds and loads was attained. Some interesting combustion characteristics, such as a shorter combustion period in higher engine speed conditions, and factors for the onset of compression-ignition were also examined.
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.
모바일 와이맥스에서 IP 기반의 무선 광대역 서비스를 효율적으로 제공하기 위해, 제한적인 무선링크의 대역폭을 보다 효율적으로 활용하는 방안이 필요하다. 모바일 와이맥스 표준에서 정의된 헤더 압축 기법인 PHS(Payload Header Suppression) 대신에 ROHC(RObust Header Compression) O(Bi-directional Optimistic) 모드를 사용할 경우, 압축효율성과 견고성 면에서 성능을 향상시킬 수 있으나[1, 2], 모바일 와이맥스의 음영서비스 지역이나 비트 에러로 인한 수신단에서의 연속적인 패킷의 손실이 발생할 경우 컴프레서와 디컴프레서가 유지하는 압축 정보가 비동기화되어 O 모드의 패킷 복구 실패율이 증가하게 되므로 이를 보완할 방안이 필요하다. 이에 본 논문에서는, 모바일 와이맥스 환경에서 패킷 손실에 대한 ROHC O 모드의 성능 향상을 위해 O 모드의 압축률과 견고성에 모두 영향을 미치는 Optimistic 파라미터의 값을 동적으로 조절하는 방안을 제안하고, OPNET 시뮬레이터를 사용하여 제안한 방안의 성능 분석을 하였다.
The objective of this study is to investigate the market of fitness compression wear as well as to design an optimal fitness compression wear by analyzing the muscle and movement characteristics of the elderly women in Korea. In this regard, research for functional garments is needed to increase muscle activity of elderly people during physical exercise. Firstly, we investigated the brand, design, size, material, and pattern of fitness wear based on the market survey. Secondly, we identified preference, evaluation items, evaluation method, and pattern design method based on the literature review. Finally, in addition, the motion type, range, angle to improve the muscle strength of the elderly were investigated and the maximum muscle strengths of each motion were analyzed by using 2007 Size Korea data (n = 386). It is also designed for muscle fatigue through exercise and rapid fatigue recovery after exercise. The evaluation methods for fitness compression wear were classified as motor functionality, physiological comfort, pattern and material suitability evaluations. The muscle strength at leg (pushing force) and waist (lifting force) of the ages of 60 to 69 years old showed 239.3 N and 274.5 N, respectively, which were the lowest forces compared to younger age groups. By applying these results to the design process of fitness wear, it is anticipated that the fitness wear will have a proper fit to the body shape of elderly people in South Korea as well as it can increase muscle efficiency to promote physical capability and healthy life for senior people.
본 논문에서는 최근 활발히 연구되고 있는 딥 러닝 기반의 이미지와 비디오 압축 기술에 대해 살펴본다. 딥 러닝 기반의 이미지 압축 기술은 심층 신경망에 압축 대상 이미지를 입력하고 반복적 또는 일괄적 방식으로 은닉 벡터를 추출하여 부호화한다. 이미지 압축 효율을 높이기 위해 심층 신경망은 복원 이미지의 화질은 높이면서 부호화된 은닉 벡터가 보다 적은 비트로 표현될 수 있도록 학습된다. 이러한 기술들은 특히 저 비트율에서 기존의 이미지 압축 기술에 비해 뛰어난 화질의 이미지를 생성할 수 있다. 한편, 딥 러닝 기반의 비디오 압축 기술은 압축 대상 비디오를 직접 입력하여 처리하기 보다는 기존 비디오 코덱의 압축 툴 성능을 개선하는 접근법을 취하고 있다. 본 논문에서 소개하는 심층 신경망 기술들은 최신 비디오 코덱의 인루프 필터를 대체하거나 추가적인 후처리 필터로 사용되어 복원 영상의 화질 개선을 통해 압축 효율을 향상시킨다. 마찬가지로, 화면 내 예측 및 부호화에 적용된 심층 신경망 기술들은 기존 화면 내 예측 툴과 함께 사용되어 예측 정확도를 높이거나 새로운 화면 내 부호화 과정을 추가함으로써 압축 효율을 향상 시킨다.
Data compression becomes increasingly an important issue for reducing data storage spaces as well as transmis-sion time in network environments. In 3D geometric models, the normal vectors of faces or meshes take a major portion of the data so that the compression of the vectors, which involves the trade off between the distortion of the images and compression ratios, plays a key role in reducing the size of the models. So, raising the compression ratio when the normal vector is compressed and minimizing the visual distortion of shape model's shading after compression are important. According to the recent papers, normal vector compression is useful to heighten com-pression ratio and to improve memory efficiency. But, the study about distortion of shading when the normal vector is compressed is rare relatively. In this paper, new normal vector compression method which is clustering normal vectors and assigning Representative Normal Vector (RNV) to each cluster and using the angular deviation from actual normal vector is proposed. And, using this new method, Visually Undistinguishable Lossy Compression (VULC) algorithm which distortion of shape model's shading by angular deviation of normal vector cannot be identified visually has been developed. And, being applied to the complicated shape models, this algorithm gave a good effectiveness.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권8호
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pp.196-202
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2021
DNA sequencing provides fundamental data in genomics, bioinformatics, biology and many other research areas. With the emergent evolution in DNA sequencing technology, a massive amount of genomic data is produced every day, mainly DNA sequences, craving for more storage and bandwidth. Unfortunately, managing, analyzing and specifically storing these large amounts of data become a major scientific challenge for bioinformatics. Those large volumes of data also require a fast transmission, effective storage, superior functionality and provision of quick access to any record. Data storage costs have a considerable proportion of total cost in the formation and analysis of DNA sequences. In particular, there is a need of highly control of disk storage capacity of DNA sequences but the standard compression techniques unsuccessful to compress these sequences. Several specialized techniques were introduced for this purpose. Therefore, to overcome all these above challenges, lossless compression techniques have become necessary. In this paper, it is described a new DNA compression mechanism of pattern matching extended Compression algorithm that read the input sequence as segments and find the matching pattern and store it in a permanent or temporary table based on number of bases. The remaining unmatched sequence is been converted into the binary form and then it is been grouped into binary bits i.e. of seven bits and gain these bits are been converted into an ASCII form. Finally, the proposed algorithm dynamically calculates the compression ratio. Thus the results show that pattern matching extended Compression algorithm outperforms cutting-edge compressors and proves its efficiency in terms of compression ratio regardless of the file size of the data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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