KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권1호
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pp.242-259
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2015
Three-dimensional video coding is one of the main challenges restricting the widespread applications of 3D video and free viewpoint video. In this paper, a novel fractal coding algorithm with motion-vector-field-based motion estimation for depth map sequence is proposed. We firstly add pre-search restriction to rule the improper domain blocks out of the matching search process so that the number of blocks involved in the search process can be restricted to a smaller size. Some improvements for motion estimation including initial search point prediction, threshold transition condition and early termination condition are made based on the feature of fractal coding. The motion-vector-field-based adaptive hexagon search algorithm on the basis of center-biased distribution characteristics of depth motion vector is proposed to accelerate the search. Experimental results show that the proposed algorithm can reach optimum levels of quality and save the coding time. The PSNR of synthesized view is increased by 0.56 dB with 36.97% bit rate decrease on average compared with H.264 Full Search. And the depth encoding time is saved by up to 66.47%. Moreover, the proposed fractal depth map sequence codec outperforms the recent alternative codecs by improving the H.264/AVC, especially in much bitrate saving and encoding time reduction.
카시니 지도는 세계 최초의 국가 지형도로, 세계 각국의 지도 발달에 많은 영향을 미쳤다. 본 논문의 목적은 카시니 지도의 지도학적 특성 및 의의를 고찰하는 것이다. 이를 위하여 먼저 프랑스 국가 지형도 제작의 역사적 배경에 대해 살펴보았다. 그리고 지도제작자인 카시니 일가 4대의 과학적 업적을 정리하여, 요약하였다. 둘째, 지도의 제작 과정을 위치자료와 속성 자료 수집, 동판제작, 사회 경제적 장애요인의 극복의 관점에서 살펴보았다. 세 번째로 투영법, 도엽번호체계, 정확도, 범례, 문자사용, 표현 특성을 분석하였다. 마지막으로, 카시니 지도가 지도학 발달사에서 가지는 의의를 논의하였다.
This study is aiming at improving the Environmental Conservation Value Assessment Map(ECVAM) of National Land in Korea. The ECVAM items are composed of legal and environmental/ecological assessments. A popular method applied to ECVAM is an overlay environmental/ecological assessment items. The purpose of this study is to offer complementary items of the ECVAM by examining assessment items. In this study we assessed the ECVAM by five methods. Method 1 is Grade 1 areas of each administrative district; Method 2 is comparing overlapped areas of each assessment items Grade 1, 2 and permission of each assessment items duplication; Method 3 is Grade 1, 2 areas by only singular assessment items; Method 4 is Grade 1 areas only of Method 2; and Method 5 is Grade 2 areas only of Method 2. Method 1 showed Seoul and other metropolitan cities revealed a large proportion of Grade I regions by the legal assessment items. Gang won-Do, showed a large proportion of Grade I regions by the environmental/ecological assessment item. Method 2 showed 93.4% of diameter Grade II(standard for stability); forest diameter item accounted for 99.9% by Method 3, Method 4 showed 95.7% of forest diameter, and forest density accounted for 66.4% by Method 5. This study contributes to reduce the complexity in the process of manufacturing ECVAM of National Land, and to raise the flexibility in the process of managing and updating this map.
Map-based cloning to find genes of interest, marker-assisted selection (MAS), and marker-assisted breeding (MAB) all require good genetic maps with high reproducible markers. For map construction as well as chromosome assignment, development of single copy PCR-based markers and map integration process are necessary. In this study, the 132 markers (57 STS from BAC-end sequences, 13 STS from RFLP, and 62 SSR) were newly developed as single copy type PCR-based markers. They were used together with 1830 markers previously developed in our lab to construct an integrated map with the Joinmap 3.0 program. This integrated map contained 169 SSR, 354 RFLP, 23 STS from BAC-end sequences, 6 STS from RFLP, 152 AFLP, 51 WRKY, and 99 rRAMP markers on 12 chromosomes. The integrated map contained four genetic maps of two interspecific (Capsicum annuum 'TF68' and C. chinense 'Habanero') and two intraspecific (C. annuum 'CM334' and C. annuum 'Chilsungcho') populations of peppers. This constructed integrated map consisted of 805 markers (map distance of 1858 cM) in interspecific populations and 745 markers (map distance of 1892 cM) in intraspecific populations. The used pepper STS were first developed from end sequences of BAC clones from Capsicum annuum 'CM334'. This integrated map will provide useful information for construction of future pepper genetic maps and for assignment of linkage groups to pepper chromosomes.
웹 환경에서의 지도서비스 및 위치기반서비스를 제공하기 위해서는 다축척 지도 데이터베이스를 구축하여야 하나, 제작과정이 아직까지 수동편집에 의존하는 경우가 많았다. 본 연구에서는 기본 지도 자료로부터 다축척 지도 데이터베이스를 자동으로 구축하기 위한 지도 일반화 기법을 제안하고 이를 실제 지도 데이터에 적용하여 프로토타입의 다축척 지도 데이터셋을 생성하고자 한다. 지도 일반화 기법으로는 선택 및 삭제, 단순화, 병합 등의 연산자를 조합하여 적용하였으며, 각각 연산자의 알고리듬과 파라미터들은 T$\ddot{o}$pfer's radical law, 지도의 최소도화 기준, 시각적 표현정도 등을 종합적으로 고려하여 실험적으로 결정하였다. 목표 축척수준은 1:1,000, 1:5,000, 1:25,000, 1:100,000, 1:500,000 의 5단계로 설정하였으며, 대상이 되는 기본 지도 자료는 도로명주소 전자지도와 수치지형도를 사용하였다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제15권1호
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pp.243-260
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2008
To prevent low yields in the semiconductor industry is crucial to the success of that industry. However, to prevent low yields is difficult because of too many factors to affect yield variation and their complex relation in the semiconductor manufacturing process. This study presents a new efficient detection methodology for detecting abnormal yields including high and low yields, which can forecast the yield level of a production unit (namely a lot) based on yield-related feature variables' behaviors. In the methodology, we use C5.0 to identify the yield-related feature variables that are the combination of correlated process variables associated with yield, use SOM (Self-Organizing Map) neural networks to extract and classify significant patterns of past abnormal yield lots and finally use C5.0 to generate classification rules for detecting abnormal yield lot. We illustrate the effectiveness of our methodology using a semiconductor manufacturing company's field data.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제5권3호
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pp.11-18
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2004
In this paper, the classification of artificial defects in semiconductor packages is studied by using pattern recognition technology. For this purpose, the pattern recognition algorithm includes the user made MATLAB code. And preprocess is made of the image process and self-organizing map, which is the input of the back-propagation neural network and the dimensionality reduction method, The image process steps are data acquisition, equalization, binary and edge detection. Image process and self-organizing map are compared to the preprocess method. Also the pattern recognition technology is applied to classify two kinds of defects in semiconductor packages: cracks and delaminations.
Modern society has moved from a phosphorus recycling loop, where animal manure and human wastes were spread on farming land to recycle nutrients, to a once-through system, where phosphates are extracted from mined, non-renewable phosphate rock and end up either in landfill(sewage sludge, incinerator ash) or in surface waters. In this research, crystallization of nitrogen and phosphate with natural sources of $Mg^{2+}$ in synthetic water was tested. The operational parameters of pH, mixing time, and the magnesium molar ratio were investigated to find optimal conditions of the MAP precipitation using synthetic wastewater. The removal efficiency of phosphate increased with pH up to 11. By MAP precipitaiton of the synthetic waste water, 94% of the phosphate were eliminated at pH 11. It was found that at least 10 minutes mixing time was required and 20 minutes mixing time was recommended for efficient phosphate removal. High efficiency removal of phosphate was possible when the magnesium molar ratio was 1.0~2.0. The comparative study of different magnesium sources showed that coagulants (PAC) was the more efficient sources than only magnesium. The result showed that 97% of phosphate removal. In conclusion, coagulants (PAC) induced crystallization of struvite and hydroxyapatite was shown to be a technically viable process that could prove cost effective for removing phosphate in wastewater.
본 논문에서는 국부 통계 특성을 이용한 적응 MAP 방식의 고해상도 영상 복원 알고리즘에 대해 제안한다. 고해상도 원 영상의 윤곽선을 보존하기 위해 저해상도 영상의 국부 특성을 이용하여 시각함수를 정의하였고, MAP(Maximum A Posteriori) 추정 방식을 이용하여 국부적인 열화 정도(smoothness)를 조절하였다. 또한 가중치가 부여된 함수를 이용하여 원 고해상도 영상에 가능한 가까운 최적의 해를 찾기 위하여 반복기법을 사용하였으며, 열화 요소는 매 반복 단계마다 부분적으로 복원된 고해상도 영상으로부터 이용하였다. 제안된 방식의 성능을 실험 결과를 통해 확인할 수 있었다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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