The 3D-AVC standard aims at improving coding efficiency by applying new techniques for utilizing intra, inter and view predictions. 3D video scenes are rendered with existing texture video and additional depth map. The depth map comes at the expense of increased computational complexity of the encoding process. For real-time applications, reducing the complexity of 3D-AVC is very important. In this paper, we present a fast intra mode decision algorithm to reduce the complexity burden in the 3D video system. The proposed algorithm uses similarity between texture video and depth map. The best intra prediction mode of the depth map is similar to that of the corresponding texture video. The early decision algorithm can be made on the intra prediction of depth map coding by using the coded intra mode of texture video. Adaptive threshold for early termination is also proposed. Experimental results show that the proposed algorithm saves the encoding time on average 29.7% without any significant loss in terms of the bit rate or PSNR value.
다시점 이미지의 뷰포인트 간에 높은 유사도가 존재함을 바탕으로 MV-HEVC는 뷰포인트 내에서 전통적인 시간적 방향 예측 뿐만 아니라 뷰포인트 간에 예측을 수행함으로써 높은 부호화 효율을 얻는다. 본 논문에서는 HEVC를 기본 계층으로 사용하는 스케일러블다시점 비디오 부호화를 구현하기 위해 SHVC와 MVC를 통합 구현함을 제안한다. 실험결과에 의해 BD-PSNR 개선이 1.5dB에 이르고 동시에 BD-Bitrate를 50~60% 가량 줄일 수 있음을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권8호
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pp.3086-3101
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2021
To supply precise marketing and differentiated service for the electric power service department, it is very important to predict the customers with high sensitivity of electric power failure. To solve this problem, we propose a novel grouped 𝑙1/2 sparsity constrained logistic regression method for sensitivity assessment of electric power failure. Different from the 𝑙1 norm and k-support norm, the proposed grouped 𝑙1/2 sparsity constrained logistic regression method simultaneously imposes the inter-class information and tighter approximation to the nonconvex 𝑙0 sparsity to exploit multiple correlated attributions for prediction. Firstly, the attributes or factors for predicting the customer sensitivity of power failure are selected from customer sheets, such as customer information, electric consuming information, electrical bill, 95598 work sheet, power failure events, etc. Secondly, all these samples with attributes are clustered into several categories, and samples in the same category are assumed to be sharing similar properties. Then, 𝑙1/2 norm constrained logistic regression model is built to predict the customer's sensitivity of power failure. Alternating direction of multipliers (ADMM) algorithm is finally employed to solve the problem by splitting it into several sub-problems effectively. Experimental results on power electrical dataset with about one million customer data from a province validate that the proposed method has a good prediction accuracy.
Subsea power cables are subjected to various external loads induced by environmental and mechanical factors during manufacturing, shipping, and installation. Therefore, the prediction of the structural strength is essential. In this study, experimental and theoretical analyses were performed to investigate the axial stiffness of subsea power cables. A uniaxial tensile test of a 6.5 m three-core AC inter-array subsea power cable was carried out using a 10 MN hydraulic actuator. In addition, the resultant force was measured as a function of displacement. The theoretical model proposed by Witz and Tan (1992) was used to numerically predict the axial stiffness of the specimen. The Newton-Raphson method was employed to solve the governing equation in the theoretical analysis. A comparison of the experimental and theoretical results for axial stiffness revealed satisfactory agreement. In addition, the predicted axial stiffness was linear notwithstanding the nonlinear geometry of the subsea power cable or the nonlinearity of the governing equation. The feasibility of both experimental and theoretical framework for predicting the axial stiffness of subsea power cables was validated. Nevertheless, the need for further numerical study using the finite element method to validate the framework is acknowledged.
We study the dynamic burst assembly based on traffic prediction and offset and delay differentiation in optical burst switching network. To improve existing burst assembly mechanism and build an adaptive flexible optical burst switching network, an approach called quality of service (QoS) based adaptive dynamic assembly (QADA) is proposed in this paper. QADA method takes into account current arrival traffic in prediction time adequately and performs adaptive dynamic assembly in limited burst assembly time (BAT) range. By the simulation of burst length error, the QADA method is proved better than the existing method and can achieve the small enough predictive error for real scenarios. Then the different dynamic ranges of BAT for four traffic classes are introduced to make delay differentiation. According to the limitation of BAT range, the burst assembly is classified into one-dimension limit and two-dimension limit. We draw a comparison between one-dimension and two-dimension limit with different prediction time under QoS based offset time and find that the one-dimensional approach offers better network performance, while the two-dimensional approach provides strict inter-class differentiation. Furthermore, the final simulation results in our network condition show that QADA can execute adaptive flexible burst assembly with dynamic BAT and achieve a latency reduction, delay fairness, and offset time QoS guarantee for different traffic classes.
본 논문에서는 고성능 HEVC 부호기를 위한 적응적 탐색영역 할당과 제안하는 알고리즘에 적합한 하드웨어 구조를 제안한다. 기존 움직임 벡터는 예측 성능을 향상하기 위하여 주변 블록의 움직임 벡터들을 예측 벡터 후보로 구성하고 현재 움직임 벡터와 최소의 차이를 가지는 하나의 움직임 벡터를 이용하여 일정한 크기의 탐색영역을 할당한다. 제안하는 알고리즘은 주변 네 개의 블록에 대한 움직임 벡터들의 구조에 따라 탐색영역의 크기를 직사각형과 옥타곤 형태로 할당함으로써 탐색영역의 크기를 축소하여 연산시간을 감소시켰다. 또한, 네 개의 움직임 벡터들을 모두 사용함에 따라 더 정확한 예측이 가능하며, 하드웨어에 적합한 형태로 구현함으로써 하드웨어 면적 및 연산시간을 효과적으로 감소시켰다.
Yoo, Seon Woo;Ki, Min-Jong;Doo, A Ram;Woo, Cheol Jong;Kim, Ye Sull;Son, Ji-Seon
The Korean Journal of Pain
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제34권3호
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pp.339-345
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2021
Background: Ultrasound-guided caudal epidural injection (CEI) is limited in that it cannot confirm drug distribution at the target site without fluoroscopy. We hypothesized that visualization of solution flow through the inter-laminar space of the lumbosacral spine using color Doppler ultrasound alone would allow for confirmation of drug distribution. Therefore, we aimed to prospectively evaluate the usefulness of this method by comparing the color Doppler image in the paramedian sagittal oblique view of the lumbosacral spine (LS-PSOV) with the distribution of the contrast medium observed during fluoroscopy. Methods: Sixty-five patients received a 10-mL CEI of solution containing contrast medium under ultrasound guidance. During injection, flow was observed in the LSPSOV using color Doppler ultrasonography, following which it was confirmed using fluoroscopy. The presence of contrast image at L5-S1 on fluoroscopy was defined as "successful CEI." We then calculated prediction accuracy for successful CEI using color Doppler ultrasonography in the LS-PSOV. We also investigated the correlation between the distribution levels measured via color Doppler and fluoroscopy. Results: Prediction accuracy with color Doppler ultrasonography was 96.9%. The sensitivity, specificity, positive predictive value, and negative predictive value were 96.7%, 100%, 100%, and 60.0%, respectively. In 52 of 65 patients (80%), the highest level at which contrast image was observed was the same for both color Doppler ultrasonography and fluoroscopy. Conclusions: Our findings demonstrate that color Doppler ultrasonography in the LS-PSOV is a new method for determining whether a drug solution reaches the lumbosacral region (i.e., the main target level) without the need for fluoroscopy.
HEVC(High Efficiency Video Coding)는 재귀적 쿼드트리 분할구조의 부호화단위(CU: Coding Unit)와 각 CU에서 다양한 예측단위(PU: Prediction Unit)를 제공하고, 율-왜곡 기반으로 최적의 CU 분할구조와 PU 모드를 결정함으로써 높은 부호화 효율을 얻을 수 있는 반면 복잡도 또한 크게 증가하는 문제가 있다. 본 논문에서는 부호화기의 복잡도를 감소시키기 위해 상위깊이의 부호화 정보를 이용한 다음 세 가지의 PU 모드 고속 결정 기법을 제안한다. 첫 번째 방법은 상위깊이 CU의 sub-CBF(Coded Block Flag)를 이용하여 현재깊이 CU에서의 PU 모드를 조기 결정하여 PU 탐색을 고속화 한다. 두 번째 방법은 화면내(Intra) 예측 고속화를 위하여 상위 CU의 sub-Intra 율-왜곡 비용을 이용하여 현재깊이에서의 화면내 예측을 생략한다. 마지막 방법으로는 화면내 예측 고속화를 위하여 현재 CU의 sub-CBF를 함께 사용하여 하위깊이에서의 화면내 예측을 생략한다. 실험결과 제안 방법은 HM 14.0 대비 각각 1.2%, 0.11%, 0.9%의 BD-rate 증가에 31.4%, 2.5%, 23.4%의 부호화 시간 감소 효과를 얻을 수 있었다. 제안된 3가지 방법은 화면간 및 화면내 예측에 적용되는 것으로 결합하여 적용될 수 있으며, 이 경우 1.9%의 BD-rate 증가에 34.2%의 부호화 시간 감소를 얻었다.
본 논문에서는 지상 LiDAR 및 MBES(다중빔 음향측심기)를 이용하여 정밀 지형 및 수심측량을 실시하였고, 조간대 영역의 육도-해도 접합을 통하여 대조차 해안인 만리포에 대한 정밀 지형도를 작성하였다. 제한된 시간내에 조간대 영역의 충분한 지형정보 획득을 위하여 간조시 지상 LiDAR 및 DGPS를 차량지붕에 탑재하여 이동 정지 스캐닝의 해변 전체의 지형정보를 획득하였고, 이와 동시에 만조시 MBES를 통하여 수심측량을 실시하였으며 조위계 설치와 목측을 통한 조위관측의 병행을 통하여 수심보정자료 및 만리포의 평균해면 추산자료로 사용하였다. 조간대 정합을 위해 지형 및 수심자료의 수직좌표계 기준면은 인천 평균해면으로 단일화하였으며, 조간대 평균 중첩오차는 약 2~6 cm 이내로 나타났다. 또한 지상 LiDAR 자료의 정확도 검증을 위해 RTK-DGPS 측량을 동시에 실시하여 수직좌표값을 비교한 결과 평균 제곱근 오차가 약 4~7 cm 이내로 나타났다. 정밀지형도 작성은 GIS 기반 자료처리를 통하여 50 cm 해상도를 갖는 수치표고자료로 생산하였으며, 이는 현재 연안지역 침수범람 예측을 위한 폭풍해일 침수범람 예측모델의 정밀 입력자료로 사용되고 있다. 또한 장기간에 걸친 주기적 측량 자료와 측량시의 인위적 해변 변화량 및 해양환경정보를 함께 고려하여 3차원 공간분석을 실시한다면 침 퇴적양의 정확한 산출을 통하여 연안 모니터링에도 효과적으로 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 시차보상 방법에 의해 추출된 오차 영상을 대역간 및 대역내의 상관관계를 고려한 웨이브릿 변환을 이용함으로써 압축 부호화 하는 새로운 스테레오 영상압축 알고리즘을 제시하였다. 본 논문에서 제시된 영상 압축 부호화 방식은 기존의 압축 알고리즘인 EPIC, EPWIC, JPEG등과 컴퓨터 시뮬레이션을 통한 비교분석을 통해 모두 향상된 영상 압축률을 나타냈으며, PSNR경우도 EPWIC에 비해 3.5dB 향상된 30.5dB로 나타났다. 또한 본 논문에서 제시된 방법으로 압축 전송된 영상으로부터 충분한 입체감을 갖는 스테레오 영상을 재현할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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