Image coding based on mixed raster content model generates don't care regions (DCR) in foreground and background layers, and its overall coding performance is greatly affected by region filling methods for DCRs. Most conventional methods for DCR filling fail in utilizing the local signal properties in hole regions and thus the high frequency components in non-DCR regions are reflected into DCR after signal filling. In addition, further high frequency components are induced to the filled signal because of signal discontinuities in the boundary of DCR. To solve this problem, a new DCR filling algorithm using the priority-based adaptive region growing is proposed in this paper. The proposed method uses the watershed algorithm and the flooding priority of each pixel for region filling is determined from the degree of smoothness in the neighborhood area. By growing the filled region into DCR based on the computed priority, the expansion of high-textured area can be minimized which can improve the overall coding performance. Experimental results show that the proposed method outperforms conventional algorithms.
Almost all injection molds have multi-cavity runner system for mass production, which are designed with geometrically balanced runner system in order to accomplish filling balance between cavity to cavity during processing. However, even though geometrically balanced runner is used, filling imbalance have been observed. Filling imbalance could be decreased by modifying processing conditions such as injections rate, mold temperature, injection pressure, melt temperature that are related to shear, viscosity. In this study, a series of experiment was conducted to investigate filling imbalance variation when modifying runner layout and ploymer and to determine which processing condition influences as the primary cause of filling imbalance in geometrically balanced runner system. The filling imbalance was desreased up to result range of $3{\leq}DFI{\leq}8(%)$ by using a new runner system for balanced filling.
In this paper, we propose a signal propagation modeling technique for generating a positioning fingerprint DB based on Long Term Evolution (LTE) signals. When a DB is created based on the location-based signal information collected in an urban area, gaps in the DB due to uncollected areas occur. The spatial interpolation method for filling the gaps has limitations. In addition, the existing gap filling technique through signal propagation modeling does not reflect the signal attenuation characteristics according to directions occurring in urban areas by considering only the signal attenuation characteristics according to distance. To solve this problem, this paper proposes a Deep Neural Network (DNN)-based signal propagation functionalization technique that considers distance and direction together. To verify the performance of this technique, an experiment was conducted in Seocho-gu, Seoul. Based on the acquired signals, signal propagation characteristics were modeled for each method, and Root Mean Squared Errors (RMSE) was calculated using the verification data to perform comparative analysis. As a result, it was shown that the proposed technique is improved by about 4.284 dBm compared to the existing signal propagation model. Through this, it can be confirmed that the DNN-based signal propagation model proposed in this paper is excellent in performance, and it is expected that the positioning performance will be improved based on the fingerprint DB generated through it.
Almost all injection molds have multi-cavity runner system for mass production, which are designed with geometrically balanced runner system in order to accomplish filling balance between cavity to cavity during processing. However, even though geometrically balanced runner is used, filling imbalance have been observed. Filling imbalance could be decreased by modifying processing conditions such as injections rate, mold temperature, injection pressure, melt temperature that are related to shear, viscosity. In this study, a series of experiment was conducted to investigate filling imbalance variation when modifying runner layout and polymer and to determine which processing condition influences as the primary cause of filling imbalance in geometrically balanced runner system.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.9
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pp.4145-4164
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2016
Energy harvesting is an increasingly attractive source of power for cellular networks, and can be a promising solution for green networks. In this paper, we consider a cellular network with power beacons powering multiple mobile terminals with microwave power transfer in energy beamforming. In this network, the power beacons are powered by grid and renewable energy jointly. We adopt a dual-level control architecture, in which controllers collect information for a core controller, and the core controller has a real-time global view of the network. By implementing the water filling optimized power allocation strategy, the core controller optimizes the energy allocation among mobile terminals within the same cluster. In the proposed green energy cooperation paradigm, power beacons dynamically share their renewable energy by locally injecting/drawing renewable energy into/from other power beacons via the core controller. Then, we propose a new water filling optimized green energy cooperation management strategy, which jointly exploits water filling optimized power allocation strategy and green energy cooperation in cellular networks. Finally, we validate our works by simulations and show that the proposed water filling optimized green energy cooperation management strategy can achieve about 10% gains of MT's average rate and about 20% reduction of on-grid energy consumption.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.5
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pp.1951-1972
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2018
Wi-Fi Access Point (AP) optimization approaches are used in indoor positioning systems for signal coverage enhancement, as well as positioning precision improvement. Although the huge power consumption of the AP optimization forms a serious problem due to the signal coverage requirement for large-scale indoor environment, the conventional approaches treat the problem of power consumption independent from the design of indoor positioning systems. This paper proposes a new Fast Water-filling algorithm Group Power Constraint (FWA-GPC) based Wi-Fi AP optimization approach for indoor positioning in which the power consumed by the AP optimization is significantly considered. This paper has three contributions. First, it is not restricted to conventional concept of one AP for one candidate AP location, but considered spare APs once the active APs break off. Second, it utilizes the concept of water-filling model from adaptive channel power allocation to calculate the number of APs for each candidate AP location by maximizing the location fingerprint discrimination. Third, it uses a fast version, namely Fast Water-filling algorithm, to search for the optimal solution efficiently. The experimental results conducted in two typical indoor Wi-Fi environments prove that the proposed FWA-GPC performs better than the conventional AP optimization approaches.
Previously, studies on compensation material to increase the signal intensity have been conducted which does not affect the reading of images. However, the compensation material has a concern on patient infection as it is attached directly on the skin. Therefore, in this study, we tested an indirect attachment of the compensation material as an alternative method of the direct attachment. The silicon compensation material was fabricated in the form of a cylindrical bar and attached to each element of the 8 channel head coil. Then the signal intensities of the water phantom pre and post application of the silicon were measured. T1 and T2-weighted images were acquired using an 8-channel head coil and a 3.0T superconducting MRI. Signal intensities were measured by using an image measuring program. Paired t-test was used to verify if there were significant differences. The signal intensity before application of the silicon was significantly increased by 3.39% and 2.62% in T1 and T2 weighted images, respectively. Although the indirect attachment method had a limitation to completely replace the existing method, it was considered to be useful in patients with infectious diseases such as diabetic complications since it had a meaningful improvement in signal intensity based on the filling factor increase.
Bandwidth Extension refers to restoring and expanding a narrow band signal(NB) that is damaged or damaged in the encoding and decoding process due to the lack of channel capacity or the characteristics of the codec installed in the mobile communication device. It means converting to a wideband signal(WB). Bandwidth extension research mainly focuses on voice signals and converts high bands into frequency domains, such as SBR (Spectral Band Replication) and IGF (Intelligent Gap Filling), and restores disappeared or damaged high bands based on complex feature extraction processes. In this paper, we propose a model that outputs an bandwidth extended signal based on an autoencoder among deep learning models, using the residual connection of one-dimensional convolutional neural networks (CNN), the bandwidth is extended by inputting a time domain signal of a certain length without complicated pre-processing. In addition, it was confirmed that the damaged high band can be restored even by training on a dataset containing various types of sound sources including music that is not limited to the speech.
New capacitance modeling and transient analysis for multi-layer interconnects with shielding effect are presented. The upper layer capacitances with under-layer shielding lines are represented by introducing a filling factor η which can be defined as the ratio of upper-layer line length to the total under-layer line width. The upper-layer effective self capacitances considering two extreme cases which the underlayer metals are assumed as a ground or as a Vdd are modeled. The signal transient analysis with shielding effect model is performed.
Proceedings of the Korea Committee for Ocean Resources and Engineering Conference
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2006.11a
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pp.386-391
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2006
This study presents experimental results of sloshing phenomenon done on rectangular box. A simple harmonic excitation was done on the box. Two kinds of filling ratio, 20% and 30% of height, were tested. A total of 15 pressure sensors were installed to monitor the impact pressure. Each test was repeated for 20 times to ensure the repeatability. The high speed camera captured the flaw filed and the corresponding pressure were synchronize with video signal so that the video image can help the interpretation of the impact pressure. The two filling ratio made difference in the flaw characteristic and impact pressure. The use of high speed camera made it possible to understand the bubble generation mechanism. The pressure time histories were presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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