웨이블릿을 이용한 분해와 복원은 영상의 압축에 널리 사용되는 도구이다. 웨이블릿 분해된자연 영상은 원 영상의 동일 부분을 표현하는 대역간의 계수 값 사이에 높은 상관관계를 갖고 있고, 하나의 대역 안의 인접한 계수들 사이에도 높은 상관 관계를 갖고 있다. EZW(Evbedded Zerotree Wavelet)나 SPIHT(Set Partitioning in Hierachical Trees)과 같이 성능이 우수하고 널리 사용되는 웨이블릿 기반 영상 압축은 웨이블릿 계수의 대역간 상관 관계를 이용하고 있다. Zero Tree에 기초한 이와 같은 방법들은 계수값의 부모 후손 관계를 이용하기 때문에 대역별 부호화를 수행할 수 없으며, 다중 해상도 복원이 필요한 응용 분야에 효과적으로 적용되어지지 못한다. 본 논문에서는 하나의 대역 내에서 인접한 계수들 간의 상관성을 이용한 대역 독립적 부호화 기법을 제안한다. 압축 성능은 SPIHT과 대등하거나 약간 우수한 것으로 나타났고, 다중해상도 복원에 효과적으로 적용할 수 있음을 확인하였다.
Journal of the Korean Institute of Educational Facilities
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v.17
no.3
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pp.13-20
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2010
Seattle Public School Authority implements Inclusive Education which allows handicapped children to study in ordinary schools. This research is to analyze Inclusive Education system and find characteristics of school network and school planning. Survey was performed on 9 school districts and 54 public schools. The found results are following; 1) 54 schools adopt special education programs and legal barrier free design. All handicapped children groups are divided into level I through Ⅳ including mild level (level I,II) at all schools and multi-handicapped(severe level, level III, IV) at schools specified by school district or Seattle City. 2) Each school groups are transformed into self-contained classroom, therapy room and general room as a set in consideration of user communication and special education program. Also, existing classrooms are rearranged into small study spaces by using partition system. It allows ordinary schools to accomodate Inclusive Education through school network, classroom rearrangement and space partitioning.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.40
no.1
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pp.87-95
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2003
This paper proposes an object detection algorithm using the Multiresolution Motion Estimation(MRME) in wavelet d야main. A existing motion estimation method has characteristics of motion estimation but it requires having computation. Motion estimation in higher resolution used the motion vector of the lower resolution with the MRME that has parent-child relationship on wavelet coefficients. This method reduces the search area of motion estimation in higher resolution and computational complexity. The computational complexity of the proposed method is about 40% of the existing method using 3-level Set Partitioning in Hierarchical Trees(SPIHT) wavelet transform. The experimental results with the proposed method showed about 11% decrease of Mean Absolute Difference(MAD) and gains able to precise tracking of object.
This paper focuses on lossless medical image compression methods for medical images that operate on two-dimensional(2D) reversible integer wavelet transform. We offer an application of the Set Partitioning in Hierarchical Trees(SPIHT) algorithm [1][3][9] to medical images, using a 2D wavelet decomposition and a 2D spatial dependence tree. The wavelet decomposition is accomplished with integer wavelet filters implemented with the lifting method, where careful scaling and truncations keep the integer precision small and the transform unitary. We have tested our encoder on medical images using different integer filters. Results show that our algorithm with certain filters performs as well and sometimes better in lossless coding than previous coding systems using 2D integer wavelet transforms on medical images.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2004.10a
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pp.389-392
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2004
The column generation process for the set-partitioning model of the vehicle routing problem requires repeated solutions of column generation subproblems which has a combinatorial structure similar to that of the traveling salesman problem. This limits the size of the problem that can be addressed. We introduce a new modeling approach, termed route-splitting, which splits each vehicle route into segments, and results in more tractable subproblems. A lower bounding scheme that yields an updated bound at each iteration of the column generation process is developed. Implementation issues, including a technique of controlling columns in the master problem, are explored. Lower bounds are computed on standard benchmark problems with up to 199 customers.
The efficiency of material flow systems in terms of optimal network flow and minimum cost flow has always been an important design and operational goal in material handling and distribution system. In this research, an attempt was made to develop a new algorithm and the model to solve a stochastic material flow network with bidirectional and uncertain flows. A stochastic material flow network with bidirectional flows can be considered from a finite set with unknown demand probabilities of each node. This problem can be formulated as a special case of a two-stage linear programming problem which can be converted into an equivalent linear program. To find the optimal solution of proposed stochastic material flow network, some terminologies and algorithms together with theories are developed based on the partitioning and subgradient techniques. A computer program applying the proposed method was developed and was applied to various problems.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.32B
no.11
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pp.1383-1392
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1995
In this paper, the method to incorporate TCVQ(Trellis Copded Vector Quantizer) into the encoding of the wavelet trans formed(WT) image followed by a variable length coding(VLC) or an entropy coding(EC) is considered. By WT, an original image is separated into 10 bands with various resolutions and directional components. TCVQ used to compress these WT coefficients is a finite state machine that encodes the input source on the basis of the current input and the current state. Wavelet basis used in this paper is designed by orthogonal spline function. A modified set partitioning algorithm to Wang's is also presented. A simple modification to Wang's algorithm gives a highly time-efficient result. Proposed WT-TCVQ encoder shows a very competitive result, giving 37.46dB in PSNR at 1.002bpp when encoding 512$\times$512 LENA.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2002.04a
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pp.274-283
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2002
This paper presents an efficient models for reinforeced concrete structures using CART-ANFIS(classification and regression tree-adaptive neuro fuzzy inference system). a fuzzy decision tree parttitions the input space of a data set into mutually exclusive regions, each of which is assigned a label, a value, or an action to characterize its data points. Fuzzy decision trees used for classification problems are often called fuzzy classification trees, and each terminal node contains a label that indicates the predicted class of a given feature vector. In the same vein, decision trees used for regression problems are often called fuzzy regression trees, and the terminal node labels may be constants or equations that specify the Predicted output value of a given input vector. Note that CART can select relevant inputs and do tree partitioning of the input space, while ANFIS refines the regression and makes it everywhere continuous and smooth. Thus it can be seen that CART and ANFIS are complementary and their combination constitutes a solid approach to fuzzy modeling.
Proceedings of the Korean Society Of Semiconductor Equipment Technology
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2004.05a
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pp.217-222
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2004
This paper focuses on lossy medical image compression methods for medical images that operate on two-dimensional(2D) integer wavelet transform. We offer an application of the Set Partitioning in Hierarchical Trees(SPIHT) algorithm to medical images, using a 2D wavelet decomposition and a 2D spatial dependence tree. The wavelet decomposition is accomplished with integer wavelet filters implemented with the lifting method, where careful scaling and truncations keep the integer precision small and the transform unitary. We have tested our encoder on medical images using different integer filters. Results show that our algorithm with certain filters performs as well and is sometimes better lossy coding using 2D integer wavelet transforms on medical images.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10b
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pp.209-211
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2000
SPIHT(Set Partitioning In Hierarchical Trees) 부호화 알고리즘은 EXW(Embedded Zerotree Wavelet) 부호와 알고리즘의 부호화 방법을 개선하여 압축 효율을 개선한 알고리즘이다. SPIHT 부호화 알고리즘은 웨이브렛 변환된 영상의 계수 값이 동일한 방향은 갖는 대역 사이에서 상관 관계를 갖는다는 점을 이용한다는 점에서 EZW 부호화 알고리즘과 동일하다. 그러나 zerotree의 부호화 부분에서 계수의 중요도에 따라 부분 집합으로 분할해 가는 과정과 분할된 계수들을 부호화하는 과정을 개선하였다. 이 부호화 과정에서의 significant map은 모든 threshold에 대해서 LSP(List of Insignificant Pixels), LIP(List of Insignificant), LIS(List of Insignificant Sets)의 세가지 리스트를 통하여 구하여 진다. 그리고, 전체 알고리즘은 초기화, Sorting pass, Refinement pass, 양자화 값 갱신의 네 가지 단계로 구성된다. 본 논문에서는 SPIHT 구현에 필요한 자료구조를 제안하고 SPIHT 부호화 모듈을 구현에 대하여 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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