A compressed video bitstream is sensitive to errors that may severely degrade the reconstructed images even when the bit error rate is small. One approach to combat the impact of such errors is the use of error concealment at the decoder without increasing the bit rate or changing the encoder. For spatial-error concealment, we propose a method featuring edge continuity and texture preservation as well as low computation to reconstruct more visually acceptable images. Aiming at temporal error concealment, we propose a two-step algorithm based on block matching principles in which the assumption of smooth and uniform motion for some adjacent blocks is adopted. As simulation results show, the proposed spatial and temporal methods provide better reconstruction quality for damaged images than other methods.
In this paper, we describe the design and implementation of the FDRA(Fault Detection Recovery based on Agent) running on distributed multimedia environment. DOORAE is a good example for distributed multimedia and multimedia distance education system among students and teachers during lecture. It has primitive service agents. Service functions are implemented with objected oriented concept. FDRA is a multi-agent system. It has been environment, intelligent agents interact with each other, either collaboratively or non-collaboratively, to achieve their goals. The main idea is to detect an error by using polling method. This system detects an error by polling periodically the process with relation to session. And, it is to classify the type of error s automatically by using learning rules. The merit of this system is to use the same method to recovery it as it creates a session. FDRA is a system that is able to detect an error, to classify an error type, and to recover automatically a software error based on distributed multimedia environment.
The nuclear power plants and chemical industries are trying to find human error to prevent occupational injury. The ratio of occupational injury is higher than the other industries in shipbuilding industry. It is known that the most important reason is human error. Recently, the shipbuilding industries interest in human error to prevent occupational injury. This paper outlines four approaches of human error identification used in shipbuilding industry such as survey of occupational injury, root cause analysis, risk assessment, and performance shaping factors. Finally, this paper proposes the interventions of ergonomics for preventing the human errors.
The purpose of this study was to review the relevant literature about coaching and thereupon, survey the coaching methods used for golfer lesson to reinterpret them and thereby, describe in view of kinetics the swing errors committed frequently by amateur golfers and suggest more scientific golfer coaching methods. For this purpose, kinetic elements were divided into precision and power ones and therewith, the variables affecting such elements were identified. On the other hand, swings were divided into address, take-back, back-swing, back-swing top, down-swing, impact and follow-through to determine 20 variables for each form and thereby, define their errors to determine the relations between their frequency and errors. For this study, a total of 60 amateur golfer were sampled, and their swing forms were photographed with two high-speed digital cameras, and the resultant images were analyzed to determine the errors of each form kinetically, which would be analyzed again with the program V1-5000. The results of this study can be summarized as follows; The kinetic elements could be identified as precision, power and precise power. Thus, setup and trajectory were classified into precision elements, while differences of inter-joint angles, cocking and delayed hitting. Lastly, timing and axial movement were classified into precise power elements. Three errors were identified in association with setup. The errors related with trajectory elements accounted for most (7) of the 20 errors. Three errors were determined for inter-joint angle differences, and one error was associated with cocking and delayed hitting. Lastly, one error was classified into timing error, while five errors were associated with axial movement. Finally, as a result of arranging the errors into a cross table, it was found that the errors were associated with each other between take-back and back-swing, take-back and follow-through, back-swing and back-swing top, and between back-swing and down-swing. Namely, an error would lead to other error repeatedly. So, it is more effective to identify all the errors for every form and correct them comprehensively rather than single out the errors and correct them one by one.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권2호
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pp.31-42
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2024
Different industries mostly rely on quality certification for promoting their products or brands. Although getting quality certification, specifically by human experts is a tough job to do. But the field of machine learning play a vital role in every aspect of life, if we talk about quality certification, machine learning is having a lot of applications concerning, assigning and assessing quality certifications to different products on a macro level. Like other brands, wine is also having different brands. In order to ensure the quality of wine, machine learning plays an important role. In this research, we use two datasets that are publicly available on the "UC Irvine machine learning repository", for predicting the wine quality. Datasets that we have opted for our experimental research study were comprised of white wine and red wine datasets, there are 1599 records for red wine and 4898 records for white wine datasets. The research study was twofold. First, we have used a technique called backward elimination in order to find out the dependency of the dependent variable on the independent variable and predict the dependent variable, the technique is useful for predicting which independent variable has maximum probability for improving the wine quality. Second, we used a robust machine learning algorithm known as "XGBoost" for efficient prediction of wine quality. We evaluate our model on the basis of error measures, root mean square error, mean absolute error, R2 error and mean square error. We have compared the results generated by "XGBoost" with the other state-of-the-art machine learning techniques, experimental results have showed, "XGBoost" outperform as compared to other state of the art machine learning techniques.
An aerostatic stage has frictionless behavior, so it has a advantage of investigation into positioning characteristics. A one-dimensional aemstatic ceramic stage with ballscrew driven and laser scale feedback system is manufactured. aiming at investigating positioning characteristic of aerostatic stage, especially position error and repeatability, we analyze positioning behavior with other factors such as angular error, temperature. Experimemal results show that the aerostatic stage has a l0nm micro step response. Comparing experimental results and calculated abbe's error, we confirm that mean of position error is owing to angular error. And, also we confirm the temperature is dominant factor of repeatability in ten nm order.
The purpose of this study was to review the relevant literature about coaching and thereupon, survey the coaching methods used for golf lesson to reinterpret them and thereby, describe in view of kinetics the swing errors committed frequently by amateur golfers and suggest more scientific golf coaching methods. For this purpose, kinetic elements were divided into accuracy and power ones and therewith, the variables affecting such elements were identified. For this study, a total of 60 amateur golfer were sampled, and their swing forms were photographed with two high-speed digital cameras, and the resultant images were analyzed to determine the errors of each form kinetically, which would be analyzed again with the program V1-5000. The kinetic elements could be identified as accuracy, power and accuracy & power. Thus, setup and trajectory were classified into accuracy elements, while differences of inter-joint angles, cocking and delayed hitting. Lastly, timing and axial movement were classified into accuracy & power elements. Three errors were identified in association with setup. The errors related with trajectory elements accounted for most (6) of the 20 errors. Three errors were determined for inter-joint angle differences, and one error was associated with cocking and delayed hitting. Lastly, one error was classified into timing error, while five errors were associated with axial movement. Finally, as a result of arranging the errors into a cross table, it was found that the errors were associated with each other between take-back and back-swing, take-back and follow-through, back-swing and back-swing top, and between back-swing and down-swing. Namely, an error would lead to other error repeatedly. So, it is more effective to identify all the errors for every form and correct them comprehensively rather than single out the errors and correct them one by one.
The problem of fluctuation-induced digital errors in a rapid single flux quantum (RSFQ) circuit has been very important issue. So in this experiment, we calculated error rate of RSFQ switch in superconductiyity ALU, The RSFQ switch should have a very low error rate in the optimal bias. We prepared two circuits Placed in parallel. One was a 10 Josephson transmission lines (JTLs) connected in series, and the other was the same circuit but with an RSFQ switch placed in the middle of the 10 JTLs. We used a splitter to feed the same input signal to the both circuits. The outputs of the two circuits were compared with an RSFQ XOR to measure the error rate of the RSFQ switch. By using a computerized bit error rate test setup, we measured the bit error rate of 2.18$\times$$10^{12}$ when the bias to the RSFQ switch was 0.398mh that was quite off from the optimum bias of 0.6mA.
Most human-error case of accident database is written by various description and expression because accident database is produced by two or more person. And extracted information by searching of database varies in researcher's judgment criteria and the capability. Furthermore, much time and effort are required to examine manually information related to the human error from each accident case. Accordingly, it is difficult to explore objectively the accidents relevant to the human-error from the accident data base which is accumulated enormously. In this study, to solve these problems, it was developed an searchig method which is not influenced by researcher's judgment criteria and capability. For this, human-error keywords were extracted from a Japanese-English dictionary to examine objectively the accident case related to human-error in data base. This searching method by the human-error keywords can be applicable in most accident databases, although a database will be accumulated in future. Also, using the searching technique of this research, knowledge obtained by searching result can be compared with other research's results by the same method. Although the number of accident case increasese, searching results from database have the objectivity because it is not necessary to modify the based searching method or change the human-error keywords. However, as subject of future investigation, it would be necessary that the extension and investigation on human-error keywords improve and the technique to enhance searching accuracy would be modified.
본 논문은 4-ary SWSK(4-ary scaling wavelet shift keying) 시스템에서 여러 가지 웨이브릿 종류에 대하여 비트 에러 확률에 대한 성능을 연구하고자 한다. 기존의 4-ary SWSK 시스템에서 비트 에러 확률이 유도된 바 있다. 그래서 기존의 비트 에러 확률을 이용하여 Daubechies, Biorthogonal, Coiflet, Symlet 웨이브릿에 대한 비트 에러 확률을 실험적으로 구하였다. 또 웨이브릿의 탭 개수와 주기 변화에 대해서 그 성능을 분석하였다. 실험결과 4-ary SWSK 시스템에서 Coiflet, Symlet 웨이브릿이 비트 에러 확률면에서 좋은 성능을 보였고, 두 웨이브릿의 성능은 비슷하였음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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