Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.16
no.4
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pp.129-133
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2015
In this paper, we propose a fast motion estimation algorithm which is important in the performance of video encoding. Conventional fast motion estimation algorithms have serious problems of low prediction quality in some frames and still much computation. In the paper, we propose an algorithm that reduces unnecessary computations only, while keeping prediction quality almost similar to that of the full search. The proposed algorithm uses distribution of probability of motion vectors, divides search range into several groups according to its importance, and applies adaptive block matching criteria for each group of search range. The proposed algorithm takes only 3~5% in computational amount and has decreased prediction quality about 0~0.01dB compared with the fast full search algorithm.
This study focuses on the modeling file search engine and suggesting modified file search schema based on weight value using file contents in order to improve the performance in terms of search accuracy and matching time. Most of the file search engines have used string matching algorithms like KMP(Knuth.Morris.Pratt), which may limit portability and fast searching time. However, this kind of algorithms don't find exactly the files what you want. Hence, the file search engine based on weight value using file contents is proposed here in order to optimize the performance for mobile environments. The Comparison with previous research shows that the proposed schema provides better.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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v.12
no.1
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pp.596-604
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2020
Previous studies on pipe auto-routing algorithms generally used such algorithms as A*, Dijkstra, Genetic Algorithm, Particle Swarm Optimization, and Ant Colony Optimization, to satisfy the relevant constraints of its own field and improve the output quality. On the other hand, this study aimed to significantly improve path-finding speed by applying the Jump Point Search (JPS) algorithm, which requires lower search cost than the abovementioned algorithms, for pipe routing. The existing JPS, however, is limited to two-dimensional spaces and can only find the shortest path. Thus, it requires several improvements to be applied to pipe routing. Pipe routing is performed in a three-dimensional space, and the path of piping must be parallel to the axis to minimize its interference with other facilities. In addition, the number of elbows must be reduced to the maximum from an economic perspective, and preferred spaces in the path must also be included. The existing JPS was improved for the pipe routing problem such that it can consider the above-mentioned problem. The fast path-finding speed of the proposed algorithm was verified by comparing it with the conventional A* algorithm in terms of resolution.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.37
no.2
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pp.21-27
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2000
In Fast motion estimaion algorithms, they reduce the computational complexity using the assumption that the matching error increases monotonically as the search moves away from the global minimum error In this paper, we first investigate the statistical characteristics of motion vector that the motion vector mostly occures on the side of small MAE (mean absolute error) between the reference search points when the MAE difference of them is large Therefore, we propose a fast motion estimation algorithm using this property and can reduce the number of search points The computer simulation result shows that the proposed method reduces computational complexity compared with conventional fast algorithms.
This study analyzes characteristics and applicability of genetic algorithms and genetic operators to optimize highway alignments. Genetic algorithms, one of artificial intelligence techniques, are fast and efficient search algorithms for generating, evaluation and finding optimal highway alignment alternatives. The performance of genetic algorithms as an optimal search tool highly depends on genetic operators that are designed as a problem-specific. This study adopts low mutation operators(uniform mutation operator, straight mutation operator, non-uniform mutation operator whole non-uniform mutation operator) to explore whole search spaces, and four crossover operators(simple crossover operator, two-point crossover operator, arithmetic crossover operator, heuristic crossover operator) to exploit food characteristics of the best chromosome in previous generations. A case study and a sensitivity analysis have shown that the eight problem-specific operators developed for optimizing highway alignments enhance the search performance of genetic algorithms, and find good solutions(highway alignment alternatives). It has been also found that a mixed and well-combined use of mutation and crossover operators is very important to balance between pre-matured solutions when employing more crossover operators and more computation time when adopting more mutation operators.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.41
no.6
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pp.209-220
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2004
The main feature of H.264 standard against conventional video standards is the high coding efficiency and the network friendliness. In spite of these outstanding features, it is not easy to implement H.264 codec as a real-time system due to its high requirement of memory bandwidth and intensive computation. Although the variable block size motion compensation using multiple reference frames is one of the key coding tools to bring about its main performance gain, it demands substantial computational complexity due to SAD (Sum of Absolute Difference) calculation among all possible combinations of coding modes to find the best motion vector. For speedup of motion estimation process, therefore, this paper proposes fast algorithms for both integer-pel and fractional-pel motion search. Since many conventional fast integer-pel motion estimation algorithms are not suitable for H.264 having variable motion block sizes, we propose the motion field adaptive search using the hierarchical block structure based on the diamond search applicable to variable motion block sizes. Besides, we also propose fast fractional-pel motion search using small diamond search centered by predictive motion vector based on statistical characteristic of motion vector.
Proceedings of the Korean Society of Medical Physics Conference
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2005.04a
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pp.79-82
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2005
In this study, we have tested the feasibility of the convex non-linear objective model and the line search optimization method for the fluence map optimization (FMO). We've created the convex nonlinear objective function with simple bound constraints and attained the optimal solution using well-known gradient algorithms with an Armijo line search that requires sufficient objective function decrease. The algorithms were applied to 10 head-and-neck cases. The numbers of beamlets were between 900 and 2,100 with a 3 mm isotropic dose grid. Nonlinear optimization methods could efficiently solve the IMRT FMO problem in well under a minute with high quality for clinical cases.
The motion estimation which requires huge computation consumes large power in a video encoder. Although a number of fast-search algorithms are proposed to reduce the power consumption, the smaller the computation, the worse the performance they have. In this paper, we propose an architecture that a low energy management scheme can be applied with several fast-search algorithm. In addition. we show that ECVH, a software scheduling scheme which dynamically changes the search algorithm, the operating frequency, and the supply voltage using the remaining slack time within given power-budget, can be applied to the architecture, and show that the power consumption can be reduced.
There is the temporal correlation of the video sequence between the motion vector of current block and the motion vector of the previous block. If we can obtain useful and enough information from the motion vector of the same coordinate block of the previous frame, the total number of search points used to find the motion vector of the current block may be reduced significantly. In this paper, we propose the block-matching motion estimation using an adaptive initial search point by the predicted motion information from the same block of the previous frame. And the first search point of the proposed algorithm is moved an initial point on the location of being possibility and the searching process after moving the first search point is processed according to the fast search pattern. Simulation results show that PSNR(Peak-to-Signal Noise Ratio) values are improved UP to the 1.05dB as depend on the image sequences and improved about 0.33~0.37dB on an average. Search times are reduced about 29~97% than the other fast search algorithms. Simulation results also show that the performance of the proposed scheme gives better subjective picture quality than the other fast search algorithms and is closer to that of the FS(Full Search) algorithm.
To search efficiently a text T of length n for a pattern P over an alphabet 5, suffix trees and suffix arrays are widely used. In case of a large text, suffix arrays are preferred to suffix trees because suffix ways take less space than suffix trees. Recently, O(${\mid}P{\mid}{\codt}{\mid}{\Sigma}{\mid}$-time and O(${\mid}P{\mid}P{\cdot}log{\mid}{\Sigma}{\mid}$)-time search algorithms in suffix ways were developed. In this paper we present time and space efficient search algorithms in suffix arrays. One algorithm runs in O(${\mid}P{\mid}$) time using O($n{\cdot}{\mid}{\Sigma}{\mid}$)-bits space, and the other runs in O($n{\cdot}{\mid}{\Sigma}{\mid}$ time using O($nlog{\mid}{\Sigma}{\mid}+{\mid}{\Sigma}{\mid}{\cdot}$nlog log n/logn)-bits space, which is more space efficient and still fast. Experiments show that our algorithms are efficient in both time and space when compared to previous algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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