High efficiency video coding (HEVC) employs quadtree coding tree unit (CTU) structure to improve its coding efficiency, but at the same time, it also requires a very high computational complexity due to its exhaustive search processes for an optimal coding unit (CU) partition. With the aim of solving the problem, a fast CU size decision optimal algorithm based on neighborhood prediction is presented for HEVC in this paper. The contribution of this paper lies in the fact that we successfully use the partition information of neighborhood CUs in different depth to quickly determine the optimal partition mode for the current CU by neighborhood prediction technology, which can save much computational complexity for HEVC with negligible RD-rate (rate-distortion rate) performance loss. Specifically, in our scheme, we use the partition information of left, up, and left-up CUs to quickly predict the optimal partition mode for the current CU by neighborhood prediction technology, as a result, our proposed algorithm can effectively solve the problem above by reducing many unnecessary prediction and partition operations for HEVC. The simulation results show that our proposed fast CU size decision algorithm based on neighborhood prediction in this paper can reduce about 19.0% coding time, and only increase 0.102% BD-rate (Bjontegaard delta rate) compared with the standard reference software of HM16.1, thus improving the coding performance of HEVC.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.17
no.3
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pp.861-869
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2006
Burn-in is a widely used method to improve the quality of products or systems after they have been produced. In this paper, the problem of determining optimal burn-in time for a system which performs given mission is considered. It is assumed that the given mission time is not a fixed constant but a random variable which follows an exponential distribution. Assuming that the underlying lifetime distribution of a system has an eventually increasing failure rate function, an upper bound for the optimal burn-in time which maximizes the probability of performing given mission is derived. The obtained result is also applied to an illustrative example.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.25
no.1
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pp.91-97
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2018
In this paper, we show that there exists an optimal investment policy for the surplus in a risk model, in which the surplus is continuously invested to other business at a constant rate a > 0, whenever the level of the surplus exceeds a given threshold V > 0. We assign, to the risk model, two costs, the penalty per unit time while the level of the surplus being under V > 0 and the opportunity cost per unit time by keeping a unit amount of the surplus. After calculating the long-run average cost per unit time, we show that there exists an optimal investment rate $a^*$>0 which minimizes the long-run average cost per unit time, when the claim amount follows an exponential distribution.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.6
no.4
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pp.1-8
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1998
In order to solve the conflict problem between the ride comfort and the road holding, the optimal design of shock absorber that minimizes the r.m.s. of sprung mass vertical acceleration and pitch rate with the understeer characteristics constraints in the high speed stability is proposed. The design of experiments and the nonlinear optimization algorithm are used together to obtain the optimal design of shock absorber. The second order regression models of the input variables(front and rear damping coefficients) and the output variables (ride comfort index and road holding one) are obtained by the central composite design in the design of experiments. Then the optimal design of shock absorber can be systematically adjusted with applying the nonlinear optimization algorithm to the obtained second order regression model. The frequency response analysis of sprung mass acceleration and pitch rate shows the effectiveness of the proposed optimal design of shock absorber in the sprung mass resonance range with the understeer characteristics constraints.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.54
no.6
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pp.359-365
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2005
This paper presents an reduced-order near-optimal controller for the congestion control of Available Bit Rate (ABR) service in Asynchronous Transfer Mode (ATM) networks. We introduce the model, of a class of ABR traffic, that can be controlled using a Explicit Rate feedback for congestion control in ATM networks. Since there are great computational complexities in the class of optimal control problem for the ABR model, the near-optimal controller via reduced-order technique is applied to this model. It is implemented by the help of weakly coupling and singular perturbation theory, and we use bilinear transformation because of its computational convenience. Since the bilinear transformation can convert discrete Riccati equation into continuous Riccati equation, the design problems of optimal congestion control can be reduced. Using weakly coupling and singular perturbation theory, the computation time of Riccati equations can be saved, moreover the real-time congestion control for ATM networks can be possible.
A genetic algorithm was applied to the arc welding process as to determine the near-optimal settings of welding process parameters that produce the good weld quality. This method searches for optimal settings of welding parameters through the systematic experiments without the need for a model between the input and output variables. It has an advantage of being capable to find the optimal conditions with a fewer number of experiments rather than conventional full factorial designs. A genetic algorithm was applied to the optimization of the weld bead geometry. In the optimization problem, the input variables were wire feed rate, welding voltage, and welding speed. The output variables were the bead height bead width, and penetration. The number of levels for each input variable is 16, 16, and 8, respectively. Therefore, according to the conventional full factorial design, in order to find the optimal welding conditions,2048 experiments must be performed. The genetic algorithm, however, found the near optimal welding conditions in less than 40 experiments.
Elevated serum uric acid and resting heart rate are risk factors and predictors of metabolic syndrome. However, few studies have examined the optimal cutoff value for serum uric acid and resting heart rate to predict metabolic syndrome in Korean adults. Subjects for this study were 22,302 adults (average age 45 years old), who underwent health screening examination from January 2010 to December 2012 at the Health Promotion Center of one hospital in Gyeonggi-do for general health check-up. The uric acid and resting heart rate cutoff values were calculated by ROC analysis for metabolic syndrome. Elevated serum uric acid and resting heart rate were associated with an increased prevalence of metabolic syndrome in Korean adults. The optimal cutoff value for uric acid level to predict metabolic syndrome in adults was 4.95 mg/dL (male 6.35, female 4.55) and optimal cutoff value for resting heart rate to predict metabolic syndrome was 68 beats per minute (male 66, female 68). However, serum uric acid and resting heart rate were found to have limitations for the diagnosis of metabolic syndrome.
We investigated the optimal surface aeration rate during bioethanol production from the hydrolysate of seaweed Sargassum sagamianum using Pichia stipitis. It was observed that, when the working volume was 880 mL in 2.5-L lab-fermentor, the surface aeration rates of 30 to 100 mL/min were the optimal values for bioethanol production, in which this surface aeration rate corresponded to less than 0.05 (1/min) as the oxygen transfer rate coefficient ($k_La$). In addition, during repeated-batch operation was carried out, we examined whether those surface aeration rates were the optimal for bioethanol production. It was also observed that the surface aeration rates of 30 to 100 mL/min in the working volume of 880 mL were the optimal values in terms of the cumulative bioethanol producrion and bioethanol yield. On the basis of the oxygen transfer rate coefficient it is probable that those surface aeration rates will be applied to the large-scale bioethanol production from the hydrolysate of seaweed Sargassum sagamianum.
This paper is to present the determination of the optimal loss rate parameters and unit hydrographs from the observed single rainfall-runoff event using optimization model. The linear program models has been formulated to derive the optimal unit hydrographs and loss rate parameters for the site of the Su-Jik Bridge in the HwangGuJichen River; one minimizes the summation of the absolute residual between predicted and observed runoff ordinates. In the perturbation stage of parameters the trial and error method has been adopted to determine the loss rate parameters for Kostiakov's, Philip's, Horton's, and Green-Ampt's equation. The unique unit hydrograph ordinates for a given rainfall-runoff event is exclusively obtained with ${\Phi}$ index, but unit hydrograph ordinates depend upon the parameters for each loss rate equations. In this paper the single rainfall-runoff event observed from the sample watershed is considered to test the proposed method. The optimal unit hydrograph obtained by the optimization model has smaller deviations than the ones by the conventional method.
Tran Trungtinh;Choi Jae-Seok;Jeon Dong-Hoon;Chu Jin-Boo;Thomas Robert;Billinton Roy
KIEE International Transactions on Power Engineering
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v.5A
no.1
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pp.62-69
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2005
The optimal design of transmission system expansion planning is an important part of the overall planning task of electric power system under competitive electricity market environments. One of main keys of the successful grid expansion planning comes from optimal reliability level/criteria decision, which should be given for constraint in the optimal expansion problem. However, it's very difficult to decide logically the optimal reliability criteria of a transmission system as well as generation system expansion planning in a society. This paper approaches a methodology for deciding the optimal reliability criteria for an optimal transmission system expansion planning. A deterministic reliability criteria, BRR (Bus Reserve Rate) is used in this study. The optimal reliability criteria, BRR/sup */, is decided at minimum cost point of total cost curve which is the sum of the utility cost associated with construction cost and the customer outage cost associated with supply interruptions for load considering bus reserve rate at load buses in long term forecasting. The characteristics and effectiveness of this methodology are illustrated by the case study using IEEE-RTS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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