In storage technology it is desirable to have greater storage capacity at lower costs. Data compression addresses these demands by reducing the amount of data that must be stored to a given size of media, thus lowering the cost of that storage device. In data compressions it is desirable to have faster transfer rates at lower costs. Data compression addresses these demands by reducing the amounts of data that must be transferred over a media with a fixed bandwidth, thus reducing the connection the. Data compression also reduces the media bandwidth required to transfer a fixed amount of data with a fixed quality of service, thus reducing the costs on this service.
일반적으로 무손실 영상압축 및 암호화 방법에는 압축과 암호화 과정이 독립적으로 이루어진다. 압축 후 암호화를 수행하면 압축열이 암호에 대한 평문으로 사용되므로 압축에 따른 엔트로피가 감소하여 랜덤한 성질을 갖게된다. 그러나 압축열 전체에 대한 암호화는 수행시간이 길어져 실시간 처리를 저해하는 원인이 되기도 한다. 본 논문에서는 무손실 영상압축과 암호의 결합에서 전체 처리시간을 줄이는 방법을 제안한다. 이는 쿼드트리 압축 알고리즘으로 그레이 영상을 분해하여 구조부분만을 암호화하는 방법이다. 아울러 영상의 무상관성과 동질영역을 확보하기 위한 변환과정을 수행하여 무손실 압축성능을 개선하였고, 쿼드트리 분해시 암호화되지 않은 데이터를 레벨별로 재구성하여 안전성을 갖도록 하였다. 모의 실험을 통하여 제안한 방법이 영상 압축율의 개선과 암호화 방법의 안전성 확보 및 실시간 처리가 가능함을 확인하였다.
이 연구는 심폐소생술 중 거울을 활용한 시각적 효과를 이용했을 때 가슴압박의 질을 비교함으로써, 좀 더 나은 물리적 요소를 제공하여 효과적인 심폐소생술을 할 수 있도록 하는데 기초자료를 제공하고자 시행 되었다. 무작위 교차방법(Randomized Crossover Design)에 의한 실험 연구로 BLS Health Care-Provider 자격을 이수한 28명을 대상으로 가슴압박 시행 시 깊이, 속도, 압박 대이완의 비율, 팔의 각도, 용이성 등을 측정하였다. 수집된 자료는 SPSS Ver. 23.0 for Win 통계프로그램을 이용하여 분석하였다. 본 연구의 결과를 종합해 보면 심폐소생술에서 가슴압박 시행 시 거울을 활용한 가슴압박 방법을 이용한다면 효율적인 가슴압박을 할 수 있었고, 가슴압박의 평균 깊이, 압박 대 이완 비율, 팔의 각도, 구조자의 자세가 나아져 가슴압박의 질적 지표가 향상되었음을 알 수 있었다. 하지만 거울을 활용한 가슴압박 방법에 대해 다양한 환경요소 및 직군에 대하여 추가적인 연구를 통해 임상적 활용의 가능성을 확인하는 것이 필요 할 것이다.
Seo Seok-Bae;Park Durk-Jong;Kang Chi-Ho;Ku In-Hoi;Ahn Sang-IL
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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pp.264-267
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2005
COMS (Communication, Ocean, and Meteorological Satellite) will be launch at end of year 2008. For speedy and security communication of COMS, KARl (Korea Aerospace Research Institute) decided encryption and compression design. Encryption design is based on DES (Data Encryption Standard), so that encryption key generation and management are important issues in COMS operation. And Compression is based on loss and lossless JPEG (Joint Photographic Export Group) standard. JPEG is one of generally using compression algorithm in image.
In tis paper, sthe new data model for the hardware implementation of lempel-ziv compression algorithm was proposed. Traditional model generates the codeword which consists of 3 bytes, the last symbol, the position and the matched length. MSB (most significant bit) of the last symbol is the comparession flag and the remaining seven bits represent the character. We confined the value of the matched length to 128 instead of 256, which can be coded with seven bits only. In the proposed model, the codeword consists of 2 bytes, the merged symbol and the position. MSB of the merged symbol is the comression flag. The remaining seven bits represent the character or the matched length according to the value of the compression flag. The proposed model reduces the compression ratio by 5% compared with the traditional model. The proposed model can be adopted to the existing hardware architectures. The incremental factors of the compression ratio are also analyzed in this paper.
Two different strength types of plain concrete plate specimens (200$\times$200$\times$60mm) were tested under different biaxial load combinations. The specimens were subjected to biaxial combinations covering the three regions of compression-compression, compression-tension, and tension-tension. The loading platens with Teflon pads were used to reduce a confining effect in boundary surface between the concrete specimen and the solid platen. The principal deformations in the specimens were recorded, and the failure modes along with each stress ratio were examined. Based on the strength data, the failure envelops were developed for each type of plain concrete. The biaxial stress-strain responses of concrete plate specimens for three biaxial loading regions were also plotted. The test data indicated that the strength of concrete under biaxial compression ($f_2 / f_1$$_1$=-1/-1) is about 17 percent larger than under uniaxial compression.
1D sand compression response to ko-loading experiences volume contraction from low to high effective stress regimes. Previous study suggested compressibility model with physically correct asymptotic void ratios at low and high stress levels and examined only for both remolded clays and natural clays. This study extends the validity of Enhanced Terzaghi model for different sand types complied from 1D compression data. The model involved with four parameters can adequately fit 1D sand compression data for a wide stress range. The low stress obtained from fitting parameters helps to identify the initial fabric conditions. In addition, strong correlation between compressibility and the void ratio at low stress facilitates determination of self-consistent fitting parameters. The computed tangent constrained modulus can capture monotonic stiffening effect induced by an increase in effective stress. The magnitude of tangent stiffness during large strain test should not be associated with small strain stiffness values. The use of a single continuous function to capture 1D stress-strain sand response to ko-loading can improve numerical efficiency and systematically quantify the yield stress instead of ad hoc methods.
The process of deep learning usually needs to deal with massive data which has greatly limited the development of deep learning technologies today. Convolutional Neural Network (CNN) structure is often used to solve image classification problems. However, a large number of images may be required in order to train an image in CNN, which is a heavy burden for existing computer systems to handle. If the image data can be compressed under the premise that the computer hardware system remains unchanged, it is possible to train more datasets in deep learning. However, image compression usually adopts the form of lossy compression, which will lose part of the image information. If the lost information is key information, it may affect learning performance. In this paper, we will analyze the effect of image compression on deep learning performance on CNN-based cat and dog classification. Through the experiment results, we conclude that the compression of images does not have a significant impact on the accuracy of deep learning.
The objectives of this study are to predict actual system performance and effective operating range of the 2-stage compression heat pump system using river water. An electronic expansion valve was applied to the simulation to analyze the effects of operating conditions on the system performance. The developed program was verified by comparing the predictions with the measured data. The results from the present model showed a good agreement with the measured data. In addition, the heat pump simulation was conducted by increasing condenser reservoir inlet temperature to investigate the benefits of the 2-stage compression over the 1-stage compression in the heating mode. The performance of the 2-stage compression cycle was better than that of the 1-stage compression when the inlet temperature of the condenser reservoir was higher than $40^{\circ}C$.
It is very common in today 's design practice to simulate a big design with a large set of test vectors thereby generating a huge set of data (simulation results) to be analyzed. As the design grows, the simulation results grow and become harder to handled. In this paper, we present algorithms for the compression and regeneration of simulation results. The compression is performed by sampling nets in a circuit. If the user wants to examine the lost part of the data, it is quickly regenerated by applying incremental simulation technique. Experimental results obtained for several practical circuits show that the compression ratio of 10 is easily obtained while maintaining a reasonably fast regeneration of data on a 15.7 MIPS workstation. Using the proposed method we can effectively reduce debug cycle time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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