In this papr, a new lossless compression method is presented based on the Binary Adaptive Arithmetic Coder(BAAC). A simple unbalanced binary tree is created by recursively dividing the BAAC unit interval into two probability sub-inervals. On the tree the More Probable Predicted Value(MPPV) and Less Probable Predicated Value(LPPV) estimated by local statistics of the image pixels are arranged in decreasing order. The BAAC or Huffman coder is thus applied to the branches of the tree. The proposed method allows the coder be directly applied to the full bit-plane medical image without a decomposition of the full bit-planes into a series of binary bit-planes. The use of the full bit model template improves the compresion ratio. In addition, a fast computation for adjusting the interval is possible since a simple arithmetic operation based on probability interval estimation state machine is used for interval sub-division within the BAAC unit interval.
The UBV observations of the close binary system CW Cephei were made from August 198:3 to December 1984 during 25 nights using the 61cm Boller and Chivens reflector at the Sobaeksan Astronomy Observatory. The new UBV light curves were analyzed with the recent Wilson-Devinney binary model. Our photometric solution for CW Cep were well consistent with those of Clausen &. Gimenez (1991). Using our photometric solution and Popper & Hill (1991) spectroscopic one, each absolute masses and radii of components for CW Cep were derived as 13.63 M$\bigodot$ and 5.83 R$\bigodot$ for the primary, and 12.18 M$\bigodot$ and 5.14 R$\bigodot$ for the secondary, respectively.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제17권6호
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pp.811-827
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2010
본 논문에서는 통계적 역문제로서 이항 선택모형에서의 밀도추정 방법에 대하여 연구하였다. 밀도함수의 추정을 위하여 직교열 기저를 이용하였으며, 모형의 복잡성과 예측의 정확성을 반영한 적절한 절단모수의 선택에 대하여 고려하였다. 이항 선택 모형에서 데이터에 의존하는 절단모수를 선택하는 방법에 대해 제안하고 모의실험, 실자료를 통해 제안한 방법의 성능을 규명하였다.
Enthalpies of solution of aniline, pyridine and benzylamine in iso-dielectric mixtures of methanol with acetonitrile (AN), nitrobenzene (NB) and nitromethane (NM) have been measured calorimetrically. The solute-solvent interaction was analyzed using a model developed by Waghorne et al. and found that the relatively weak base, aniline, tended to behave anomalously, especially in the NB and NM binary systems by forming bidentate hydrogen bonds between the two-$NH_2$ hydrogens and the two-$NO_2$ oxygens. Pyridine and benzylamine were found to be preferentially solvated by methanol in all the binary mixtures.
This paper studies real-time error in the context of monitoring a symmetric binary information source over a delay system. To obtain the average real-time error, the delay system is modeled and analyzed as a discrete time Markov chain with a finite state space. Numerical analysis is performed on various system parameters such as state transition probabilities of information source, transmission times, and transmission frequencies. Given state transition probabilities and transmission times, we investigate the relationship between the transmission frequency and the average real-time error. The results can be used to investigate the relationship between real-time errors and age of information.
본 논문에서는 H.264/AVC에서 사용되는 엔트로피 부호화 방법 중 하나인 CABAC를 위한 효율적인 이진 산술 부호화기를 제안한다. 기존의 이진 산술 부호화 알고리즘은 연산의 복잡도와 각 단계간의 데이터 의존도가 매우 높기 때문에 빠른 연산이 어렵다. 따라서 연산 과정의 복잡도와 데이터 의존도를 줄이기 위하여 재정규화 과정을 효율적으로 처리할 수 있는 2단 파이프라인 구조를 사용한다. 하드웨어 면적을 줄이기 위해서 문맥 모델 갱신기는 transIdxMPS 표를 간단한 식으로 표현하고, transIdxLPS 표와 rangeTabLPS 표를 함께 구현한다. 산술 연산기는 입력 값의 발생 확률에 따라 일반 모드, 우회 모드, 종결 모드로 나누어 설계하여 각 모드마다 최대 속도로 동작할 수 있게 한다. 제안하는 이진 산술 부호화기는 0.18um 표준 셀 라이브러리에서 7282 게이트의 면적을 사용하며 입력 심벌 당 소요되는 사이클 수는 약 1을 갖는다.
본 연구에서는 Peng-Robinson 상태 방정식을 기본으로 하여 먼저 단일 성분의 냉매에 대한 열역학적 물성치를 구한 뒤 그 정확도를 검증하고, 동일한 형태의 상태식 과 적절한 혼합 법칙을 통해 혼합냉매의 기액 평형 상태와 냉동 및 열펌프 사이클 해 석에 필요한 엔탈피와 엔트로피 등의 열역학적 물성치를 추산하고자 한다.단일 성 분의 냉매로서는 R13B1, R22, R12, R152a, R114를 택하였고, 혼합냉매로서는 앞의 단 일성분 냉매를 혼합한 것 중에서 그 기초적인 실험 자료가 아미 알려진 R13B1/R114, R22/R114, R12/R114 R152a/R114, R13B1/R152a 및 R13B1/R12를 택하였다. 이는 추후 상이한 냉매를 단일식으로 나타낼 수 있는 대응상태의 원리를 사용한 열물성 계산의 기반이 될 수 있을 것이다.
We propose a model-based method for information alignment using educational standards as a case study. Discrepancies and inconsistencies in educational standards across different states/cities hinder the retrieval and sharing of educational resources. Unlike existing educational standards alignment systems that only give binary judgments (either "aligned" or "not-aligned"), our proposed system classifies each pair of educational standard statements in one of seven levels of alignments: Strongly Fully-aligned, Weakly Fully-aligned, Partially-$aligned^{***}$, Partially-$aligned^{**}$, Partially-$aligned^*$, Poorly-aligned, and Not-aligned. Such a 7-level categorization extends the notion of binary alignment and provides a finer-grained system for comparing educational standards that can broaden categories of resource discovery and retrieval. This study continues our previous use of mathematics education as a domain, because of its generally unambiguous concepts. We adopt a materialization pattern (MP) model developed in our earlier work to represent each standard statement as a verb-phrase graph and a noun-phrase graph; we align a pair of statements using graph matching based on Bloom's Taxonomy, WordNet, and taxonomy of mathematics concepts. Our experiments on data sets of mathematics educational standards show that our proposed system can provide alignment results with a high degree of agreement with domain expert's judgments.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권5호
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pp.259-268
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2020
This study aims to provide empirical evidence on the causal relationship between bribery and firm innovation. To this end, we use a micro-dataset of small and medium firms in Vietnam surveyed in 2015. Given the binary nature of the dependent variable, a simple probit regression model is employed. However, as bribery variable is potentially endogenous, a simple probit regression may give biased estimates. We deal with the potential endogeneity by making use of the bivariate probit model. A property of the bivariate probit model is that it can produce efficient estimates of a typical probit model with endogenous binary explanatory variable. A Hausman-like likelihood ratio test is implemented following the estimation to test the existence of endogeneity. We find that bribery significantly undermines firm innovation. Also, firms run by household appear less innovative. The probability of innovation diminishes significantly if firm owners or managers have previous experience in firm products. As expected, larger firms seem to be more innovative. Exporters tend to be more innovative compared to non-exporters. Our findings provide support to the hypothesis that bribery is detrimental to firm innovation and, thus, innovation may be a mediating channel, through which, bribery impedes firm long-term performance.
Lee, Joongoo;Cho, Gihyuk;Kim, Kyungmin;Oh, Sang Hoon;Oh, John J.;Son, Edwin J.
천문학회보
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제44권1호
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pp.46.2-46.2
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2019
We propose a deep learning model that can generate a waveform of coalescing binary black holes in merging and ring-down phases in less than one second with a graphics processing unit (GPU) as an approximant of gravitational waveforms. Up to date, numerical relativity has been accepted as the most adequate tool for the accurate prediction of merger phase of waveform, but it is known that it typically requires huge amount of computational costs. We present our method can generate the waveform with ~98% matching to that of the status-of-the-art waveform approximant, effective-one-body model calibrated to numerical relativity simulation and the time for the generation of ~1500 waveforms takes O(1) seconds. The validity of our model is also tested through the recovery of signal-to-noise ratio and the recovery of waveform parameters by injecting the generated waveforms into a public open noise data produced by LIGO. Our model is readily extendable to incorporate additional physics such as higher harmonics modes of the ring-down phase and eccentric encounters, since it only requires sufficient number of training data from numerical relativity simulations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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