KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.11
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pp.5476-5496
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2016
Energy efficiency of resource-constrained wireless sensor networks is critical in applications such as real-time monitoring/surveillance. To improve the energy efficiency and reduce the energy consumption, the time series data can be compressed before transmission. However, most of the compression algorithms for time series data were developed only for single variate scenarios, while in practice there are often multiple sensor nodes in one application and the collected data is actually multivariate time series. In this paper, we propose to compress the time series data by the Lasso (least absolute shrinkage and selection operator) approximation. We show that, our approach can be naturally extended for compressing the multivariate time series data. Our extension is novel since it constructs an optimal projection of the original multivariates where the best energy efficiency can be realized. The two algorithms are named by ULasso (Univariate Lasso) and MLasso (Multivariate Lasso), for which we also provide practical guidance for parameter selection. Finally, empirically evaluation is implemented with several publicly available real-world data sets from different application domains. We quantify the algorithm performance by measuring the approximation error, compression ratio, and computation complexity. The results show that ULasso and MLasso are superior to or at least equivalent to compression performance of LTC and PLAMlis. Particularly, MLasso can significantly reduce the smooth multivariate time series data, without breaking the major trends and important changes of the sensor network system.
A series of one-dimensional consolidation tests and triaxial creep tests were performed on Nansha clays, which are interactive marine and terrestrial deposits, to investigate their time-dependent behaviour. Based on experimental observations of oedometer tests, normally consolidated soils exhibit larger secondary compression than overconsolidated soils; the secondary consolidation coefficient ($C_{\alpha}$) generally gets the maximum value as load approaches the preconsolidation pressure. The postsurcharge secondary consolidation coefficient ($C_{\alpha}$') is significantly less than $C_{\alpha}$. The observed secondary compression behaviour is consistent with the $C_{\alpha}/C_c$ concept, regardless of surcharging. The $C_{\alpha}/C_c$ ratio is a constant that is applicable to the recompression and compression ranges. Compared with the stage-loading test, the single-loading oedometer test can evaluate the entire process of secondary compression; $C_{\alpha}$ varies significantly with time and is larger than the $C_{\alpha}$ obtained from the stage-loading test. Based on experimental observations of triaxial creep tests, the creep for the drained state differs from the creep for the undrained state. The behaviour can be predicted by a characteristic relationship among axial strain rate, deviator stress level and time.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.3
no.2
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pp.149-154
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2000
The purpose of this study is to measure the compression temperature in cylinder by using the fine thermocouple. As for using the thermocouple, it's response time delay should be regarded, even if it is a fine one. So, the output of thermocouple needs some compensation. The compensation circuit, which consists of a differential and an adding circuit is used for the compensate the time lag. And the time constant of the compensation circuit is determined the time between the TDC and the maximum point of the thermocouple output. Using this compensation circuit, the compression temperature is investigated of the cylinder in the diesel engine.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.52
no.5
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pp.311-321
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2003
In an emergency telemedicine system such as the High-quality Multimedia based Real-time Emergency Telemedicine(HMRET) service, it is very important to examine the status of the patient continuously using the multimedia data including the biological signals(ECG, BP, Respiration, $SpO_2)$ of the patient. In order to transmit these data real time through the communication means which have the limited transmission capacity, it is also necessary to compress the biological data besides other multimedia data. For this purpose, we investigate and compare the ECG compression techniques in the time domain and in the wavelet transform domain, and present an effective lossless compression method of the biological signals using PEG Huffman table for an emergency telemedicine system. And, for the HMRET service, we developed the lossless compression and reconstruction program or the biological signals in MSVC++ 6.0 using DPCM method and JPEG Huffman table, and tested in an internet environment.
To understand the high expansion effects by adopting intake closing time in the cases of compensating intake air-mass and effective compression ratio simultaneously, fundamental study was carried out by using RICEM realizing Atkinson cycle. Intake air-mass and effective compression ratio were compensated by increasing supercharged pressure and geometric compression ratio. The results showed that the increasing rates of expansion ratio and expansion-compression ratio were increased by compensating both a intake air-mass and effective compression ratio the same tendencies were obtained with the increases of compression ratio and cut off ratio It was also found that LIVC has more advantages in expansion ratio and effective work than those of EIVC under above conditions.
Satellite Image archiving system requires large storage and long transmission time. A simple and cheap way of overcoming these limitations is to increase the compression ratio. However this requires a feasibility study for accurate applications. Here, a new still image compression standard is being developed, the JPEG2000. It provides lossless and lossy compression, progressive transmission by pixel accuracy and by resolution, region-of-interest coding, user-defined tiling size, random codestream access and processing etc. In this study, we will briefly introduce the JPEG2000 compression standard which provides a new compression technique based on the wavelet technology and offers better compression ratios, and evaluate the compression ratios of JPEG2000 for satellite image by performing various image quality tests. Also, we will compare brief test result using the commercial remote sensing software.
Aiming at the poor compression quality of traditional image compression coding (ICC) algorithm, a multi-description ICC algorithm based on depth learning is put forward in this study. In this study, first an image compression algorithm was designed based on multi-description coding theory. Image compression samples were collected, and the measurement matrix was calculated. Then, it processed the multi-description ICC sample set by using the convolutional self-coding neural system in depth learning. Compressing the wavelet coefficients after coding and synthesizing the multi-description image band sparse matrix obtained the multi-description ICC sequence. Averaging the multi-description image coding data in accordance with the effective single point's position could finally realize the compression coding of multi-description images. According to experimental results, the designed algorithm consumes less time for image compression, and exhibits better image compression quality and better image reconstruction effect.
Data compression involves a trade-off between delay time and data size. Greater delay times require smaller data sizes and vice versa. There have been many studies performed in the field of wireless sensor networks on increasing network life cycle durations by reducing data size to minimize energy consumption; however, reductions in data size result in increases of delay time due to the added processing time required for data compression. Meanwhile, as energy generation occurs periodically in solar energy-based wireless sensor networks, redundant energy is often generated in amounts sufficient to run a node. In this study, this excess energy is used to reduce the delay time between nodes in a sensor network consisting of solar energy-based nodes. The energy threshold value is determined by a formula based on the residual energy and charging speed. Nodes with residual energy below the threshold transfer data compressed to reduce energy consumption, and nodes with residual energy above the threshold transfer data without compression to reduce the delay time between nodes. Simulation based performance verifications show that the technique proposed in this study exhibits optimal performance in terms of both energy and delay time compared with traditional methods.
In ultrasound telemedicine, it is important to reduce the size of the data by compressing the ultrasound image when sending it. Ultrasound images can be divided into image context and other information consisting of patient ID, date, and several letters. Between them, ultrasound context is very important information for diagnosis and should be securely preserved as much as possible. In several previous papers, ultrasound compression methods were proposed to compress ultrasound context and other information into different compression parameters. This ultrasound compression method minimized the loss of ultrasound context while greatly compressing other information. This paper proposed the method of automatic segmentation of ultrasound context to overcome the limitation of the previously described ultrasound compression method. This algorithm was designed to robust for various ultrasound device and to enable real-time operation to maintain the benefits of ultrasound imaging machine. The operation time of extracting ultrasound context through the proposed segmentation method was measured, and it took 311.11 ms. In order to optimize the algorithm, the ultrasound context was segmented with down sampled input image. When the resolution of the input image was reduced by half, the computational time was 126.84 ms. When the resolution was reduced by one-third, it took 45.83 ms to segment the ultrasound context. As a result, we verified through experiments that the proposed method works in real time.
The compression strength of corrugated fiberboard container for packaging the agricultural products rapidly decreases because of various environmental conditions during distribution of unitized products. Among various environmental conditions, the main factors affecting the compression strength of corrugated fiberboard are absorption of moisture, long-term accumulative load, and fatigue caused by shock and vibration. An estimated rate of damage for fruit during distribution is about from 30 to 40 percent owing to the shock and vibration. This study was carried out to characterize the durability of corrugated fiberboard container for packaging the fruit and vegetables under simulated transportation environment. The vibration test system was constructed to simulate the land transportation using truck. After the package with corrugated fiberboard container was vibrated by vibration test system at various experimental conditions, the compression test for the package was performed. The compression strength of corrugated fiberboard container decreased with loading weight and vibrating time. The multiple nonlinear regression equation for predicting the decreasing rate of compression strength of corrugated fiberboard containers were developed using four independent variables such as input acceleration level, input frequency, loading weight and vibrating time. The influence of loading weight on the decreasing rate of corrugated fiberboard container was larger than other variables.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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