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제로트리를 이용한 웨이브렛 기반 영상 부호화 설계 (Wavelet Based Image Coding Design Using Zerotree)

  • 지연숙;변혜란;유지상
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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    • pp.523-525
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    • 1998
  • 웨이브렛 변환을 사용한 영상은 인간의 시각체계(HVS)에 적적한 양자화 및 부호화를 위한 계층적 구조를 제공한다. 인간의 시각이 민감하게 감지하는 부분을 더 정확하게 부호화 하고, 그렇지 못한 부분에서는 적절한 정보의 손실을 허용하는 원리를 이상적으로 적용할 수 있다. 이런 웨이브렛 변환영상의 통계적 특성을 이용한 제로트리 부호화 기법은 중요한 영상계수를 선별하여 영상전체에서 의미있는 계수를 순서대로 부호화 함으로써 매입 파일(Embeded File)을 생성한다. 본 연구에서는 제로트리 부호화 과정중 불확실 구간(Uncertainty Interval)에서 발생하는 오차(Error)를 줄이기 위하여 LBG(Line Bute Gray) 알고리즘을 도입하여 최적의 오차 코드북을 생성한 후 복원시 사용함으로써 결과의 향상을 보였다. 오차교정(Error Correction)은 EZW(Embeded Zerotee Wavelet) 부호화 과정에서 손실되기 쉬운 고주파수 밴드에 적용하여 복원시 영상의 자세한(detail) 성분을 살리는데 효과적이다. JPEG과 같은 DCT 기반 영상압축 결과에 비하여 화질에서 더 좋은 성능을 보일뿐아니라, DCT 특유의 블록화 현상도 제거되었다.

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멀티코어 아키텍처에서 프리페칭 기법을 통한 해시조인 구현 (Implementing Hash Join through Prefetching on Mulit-core Architecture)

  • 신재현;김재명;이상원
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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    • pp.1109-1112
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    • 2012
  • 해시 조인 알고리즘 성능 개선에 관한 연구는 이미 많은 연구자에 의해 수행된 바 있다. 새로운 알고리즘을 추가하는 연구에서부터 컴퓨팅 환경에 맞는 최적화 솔루션을 제시하는 연구에 이르기까지 해시 조인의 성능을 향상시키는 연구는 다양하게 찾아 볼 수 있었다. 이 논문에서는 2004년 ICDA에서 발표한 [1]의 연구를 최신의 컴퓨팅 환경에서도 똑같이 작동하는지 확인해 보고자 한다.

국산(國産) 파티클보드와 중밀도섬유판의 나사못유지력(維持力)(II) -나사못 유지력(維持力) 예측식(預測式)- (Holding Strength of Screw in Domestic Particleboard and Medium Density Fiberboard(II) -Predicting Formula of Withdrawal Strength of Screw-)

  • 이필우;박희준;한유수
    • Journal of the Korean Wood Science and Technology
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    • 제19권4호
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    • pp.43-51
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    • 1991
  • This study was carried out to determine the withdrawal strength of various screws according to root diameter of screw and embeded length on the face and edge of domestic particleboard and medium density fiberboard. The obtained results were as follows: 1. The withdrawal strength of screw in domestic particleboard and medium density fiberboard was closely related to embeded length of the screw but less dependent on root diameter of the screw. 2. The withdrawal strength on the face and edge of domestic particleboard could be predicted by means of the following expression: $F_{Pf}=4.60{\times}D^{0.24}{\times}L^{1.14}(R^2=0.87)$ $F_{Pe}=0.54{\times}D^{0.43}{\times}L^{1.73}(R^2=0.84)$ Where: $F_{Pf}$ : withdrawal strength on the face of particleboard(kgf) $F_{Pe}$=withdrawal strength on the edge of particleboard(kgf) D=diameter of the screw(mm) L=embeded length(mm) 3. The withdrawal strength on the face and edge of domestic medium density fiberboard could he predicted by means of the following expression: $FM_f=1.53{\times}D^{0.53}{\times}L^{1.39}(R^2=0.93)$ $F_{Me}=1.14{\times}D^{0.66}{\times}L^{1.36}(R^2=0.87)$ where: $F_{Mf}$ = withdrawal strength on the face of medium density fiberboard(kgf) $F_{Mf}$=withdrawal strength on the edge of medium density fiberboard(kgf).

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자기장을 이용한 자율주행 전기자동차의 조향제어 (Steering Control for Autonomous Electric Vehicle using Magetic Fields)

  • 김태곤;손석준;유영재;김의선;임영철
    • 센서학회지
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    • 제10권2호
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    • pp.134-141
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    • 2001
  • 본 논문은 자기장을 이용한 자율주행 전기자동차의 조향 제어에 대한 연구이다. 도로의 중앙에 일정 간격으로 영구자석을 설치하고 차량에 자기 센서를 장착하여 차량의 이동에 따른 자기장의 변화를 측정하여 조향 제어가 되도록 하였다. 단일 자석에 의한 자계 분포로부터 일정한 간격으로 나열된 영구자석에 의한 자계를 분석하였고, 이를 이용하여 자석에 의한 직선 및 곡선 도로를 만들어 주행 시뮬레이션을 하였다. 차량의 조향 제어를 위해 신경회로망을 이용하여 제어기를 구성하고, 자석을 설치하여 만든 실험도의에서 실제 제작한 전기자동차를 이용하여 주행 실험을 하였다. 실제 주행 실험에서 차체와 외부 지자기에 의한 영향을 보상하여 제안된 방법에 의한 자율 주행 차량의 자율 주행이 가능함을 확인하였다.

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동적 적응을 위한 움직임 보상 계층형 동영상 부호화 (Motion-Compensated Layered Video Coding for Dynamic Adaptation)

  • 이재용;박희라;고성제
    • 한국통신학회논문지
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    • 제24권10B호
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    • pp.1912-1920
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    • 1999
  • 본 논문에서는 이종 환경에서 효과적으로 사용할 수 있도록 다중 계층형 비트열을 생성할 수 있는 계층형 동영상 부호화 방식을 제안한다. 제안하는 부호화 기법에서는 시축 해상도의 확장성(scalability)을 지원하기 위해 시축 계층구조에서 새로운 움직임 추정 구조를 가지도록 하고, 웨이브릿 분할을 이용하여 공간 확장성까지도 지원하도록 한다. 움직임 추정과 보상을 사용하여 시축 중복성을 더욱 줄여 조건 갱신 방식보다 압축률을 향상시킬 뿐만 아니라‘분산 부대역 인트라 갱신’기법을 사용하여 동적 적응이나 에러에 대해서도 효과적으로 동작할 수 있다. 또한 EZW (embedded zerotree wavelet) 기법을 사용하여 임베디드 비트열을 생성함으로써 추후에 데이터율 확장성을 쉽게 얻을 수 있도록 하였다. 따라서 제안하는 부호화 기법은 인터넷이나 ATM, 무선망과 같이 상호 운용과 확장성을 필요로 하는 네트웍 상에서 매우 효과적으로 사용될 수 있을 것이다.

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