한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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pp.1313-1316
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1993
This paper presents a fuzzy system that estimates the optimal bit allocation matrices for the spatially active subimage classes of adaptive transform image coding in noisy channels. Transform image coding is good for image data compression but it requires a transmission error protection scheme to maintain the performance since the channel noise degrades its performance. The fuzzy system provides a simple way of estimating the bit allocation matrices from the optimal bit map computed by the method of minimizing the mean square error between the transform coefficients of the original and the reconstructed images.
Journal of information and communication convergence engineering
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제20권4호
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pp.265-272
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2022
The most effective method to improve information system capabilities is to enable instant access to several relational database sources and transform data with a logical structure into multiple target relational databases. There are numerous data transformation tools available; however, they typically contain fixed procedures that cannot be changed by the user, making it impossible to fulfill the near-real-time data transformation requirements. Furthermore, some tools cannot build object references or alter attribute constraints. There are various situations in which tool changes in data type cause conflicts and difficulties with data quality while transforming between the two systems. The R-programming language was extensively used throughout this study, and several different relational database structures were utilized to complete the proposed study. Experiments showed that the developed study can improve the performance of information systems by interacting with and exchanging data with various relational databases. The study addresses data quality issues, particularly the completeness and integrity dimensions of the data transformation processes.
Kim, Tae-Su;Kim, Seung-Jin;Kim, Byung-Ju;Lee, Jong-Won;Kwon, Seong-Geun;Lee, Kuhn-Il
대한전자공학회:학술대회논문집
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대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -1
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pp.204-207
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2002
The current paper proposes a new multispectral image data compression algorithm that can efficiently reduce spatial and spectral redundancies by applying classified prediction, a Karhunen-Loeve transform (KLT), and the three-dimensional set partitioning in hierarchical trees (3-D SPIHT) algorithm In the wavelet transform (WT) domain. The classification is performed in the WT domain to exploit the interband classified dependency, while the resulting class information is used for the interband prediction. The residual image data on the prediction errors between the original image data and the predicted image data is decorrelated by a KLT. Finally, the 3D-SPIHT algorithm is used to encode the transformed coefficients listed in a descending order spatially and spectrally as a result of the WT and KLT. Simulation results showed that the reconstructed images after using the proposed algorithm exhibited a better quality and higher compression ratio than those using conventional algorithms.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권12호
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pp.5058-5072
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2015
Quaternions have been commonly employed in color image processing, but when the existing pure quaternion representation for color images is used in perceptual hashing, it would degrade the robustness performance since it is sensitive to image manipulations. To improve the robustness in color image perceptual hashing, in this paper a full quaternion representation for color images is proposed by introducing the local image luminance variances. Based on this new representation, a novel Full Quaternion Discrete Cosine Transform (FQDCT)-based hashing is proposed, in which the Quaternion Discrete Cosine Transform (QDCT) is applied to the pseudo-randomly selected regions of the novel full quaternion image to construct two feature matrices. A new hash value in binary is generated from these two matrices. Our experimental results have validated the robustness improvement brought by the proposed full quaternion representation and demonstrated that better performance can be achieved in the proposed FQDCT-based hashing than that in other notable quaternion-based hashing schemes in terms of robustness and discriminability.
본 논문에서는 H.264/AVC의 고성능 잔여 데이터 복호기를 위해 최적화된 하드웨어 구조를 제안한다. 제안하는 하드웨어 구조는 새로운 역영자화 수식들을 적용한 공통 연산기를 갖는 병렬 역양자화기와 병렬 역변환기를 통합한 하드웨어 구조이다. 새로운 역양자화 수식들은 기존 수식에서 나눗셈 연산을 제거하여 연산량 및 처리시간을 감소시키고 새로운 수식들을 처리하기 위해 곱셈기와 왼쪽 쉬프터로 구성된 하나의 공통 연산기를 사용한다. 역양자화기는 4개의 공통 연산기를 병렬처리하기 때문에 $4{\times}4$ 블록의 역양자화 수행 사이클 수를 1 사이클로 감소시키고, 제안하는 역변환기는 8개의 역변환 연산기를 사용하여 $4{\times}4$ 블록의 역변환 수행 사이클 수를 1 사이클로 감소시킨다. 또한 제안하는 구조는 역양자화 연산과 역변환 연산을 동시에 수행하기 때문에 하나의 $4{\times}4$ 블록을 처리하는 데 1 사이클이 소요되어 수행 사이클 수가 감소한다. 제안하는 구조를 Magnachip 0.18um CMOS 공정 라이브러리를 이용하여 합성한 결과 게이트 수는 21.9k, critical path delay는 5.5ns이고, 최대 동작 주파수는 181MHz이다. 최대 동작 주파수에서 제안하는 구조의 throughput은 2.89Gpixels/sec이다. 표준 참조 소프트웨어 JM 9.4에서 추출한 데이터를 이용하여 성능을 측정한 결과 제안하는 구조의 수행 사이클 수가 기존 구조들 대비 88.5% 이상 향상되었다.
본 논문에서는 뛰어난 에너지 압축성능에 의해 영상압축을 포함한 여러 응용분야에서 널리 사용되고 있는 웨이브렛 변환 필터를 ASIC(Application Specific Intergrated Circuit) 설계하였으며, 동작 특성 및 성능은 Verilog-HDL(Hardware Discription Language)를 통해 구현 및 분석하였다. 본 논문에서 설계한 웨이브렛 변환 필터는 데이터의 처리 속도를 향상시키기 위해 라인메모리(line memory)를 사용하였다. 이는 일반적으로 fast-page mode로 DRAM 데이터를 읽고 쓸 때에 수평방향으로는 데이터의 입출력이 빠르게 행해지는 반면 수직방향으로는 수평방향에 비해 현저하게 입출력 속도가 떨어지게 되는 단점을 개선하기 위해서이다. 그 결과 칩의 크기가 커지는 반면 1 프레임 처리속도가 4.66ms로 TV 동영상 데이터 1 프레임 처리속도의 한계인 33ms를 충분히 만족하여 실시간 처리가 가능함을 알 수 있었다.
본 연구에서는 상술한 특성을 갖는 유동자에 대하여 신뢰성이 보장된 스펙트 럼 추정법의 모색과 화립을 위해 의사 난류신호(turbulent-like signal)를 자기회기 모형(autoregressive model:AR model)으로 생성하고 추출간격이 유동장에 영향을 받는 비주기적 확률과정을 수치적으로 모사한다. 이 비주기적 실현 신호로 부터 현재 가 장 많이 사용되고 있는 Roberts와 Gaster의 직접 변화법과 추출 및 유지신호의 피리오 도그램(periodogram)법에 대해 데이터 밀도와 난류강도의 다양한 변화에 따른 속도편 의의 영향 등을 살펴보는데 목적을 둔다.
웨이블릿 변환은 기존 푸리에 변환이 갖는 주파수 변환 결과의 시간 영역에 대한 모호성을 극복할 수 있는 변환 기법으로 널리 이용되어 왔다. 기존의 푸리에 변환에 의한 셈블란스는 두 개의 시계열 자료의 위상을 주파수 영역에서 비교할 수 있도록 하는 방법이다. 이 방법은 비정상상태의 신호에 대해서는 잘 작동하지 않는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 자연계의 신호가 대부분 비정상상태임을 고려하여 웨이블릿 기반으로 개발된 셈블란스 기법을 지구물리자료에 적용하였다. 첫 번째 사례는 지구자기장 자료처리로서, 원격으로 위치한 관측소의 자료끼리 서로 비교하여 상관성이 높은 신호만 남도록 필터링한 결과를 제시한다. 두 번째 사례는 중력과 자력탐사를 복합적으로 분석할 수 있는 방안으로서, 두 자료간 공간적 상관성이 높은 신호만을 추출하는 필터링 결과를 제시한다.
Kang Seonggoo;Yang Seunghoon;Lee Sukho;Park Sanghyun
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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pp.276-279
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2005
As the Ubiquitous generation approaches, the importance of the sensor data processing is growing. The data approximation scheme, one of the data processing methods, can be the key of sensor data processing, for it is related not only to the lifetime of sensors but also to the size of the storage. In this paper, we propose the Harmonic Wavelet transform which can minimize the relative error for given sensor data. Harmonic Wavelets use the harmonic mean as a representative which is the minimum point of the maximum relative error between two data values. In addition, Harmonic Wavelets retain the relative errors as wavelet coefficients so we can select proper wavelet coefficients that reduce the relative error more easily. We also adapt the greedy algorithm for local optimization to reduce the time complexity. Experimental results show the performance and the scalability of Harmonic Wavelets for sensor data.
Reversible data embedding theory has marked a new epoch for data hiding and information security. Being reversible, the original data and the embedded data as well should be completely restored. Difference expansion transform is a remarkable breakthrough in reversible data hiding scheme. The difference expansion method achieves high embedding capacity and keeps the distortion low. This paper shows that the difference expansion method with simplified location map, and new expandability and changeability can achieve more embedding capacity while keeping the distortion almost the same as the original expansion method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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