Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.3
no.4
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pp.369-378
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2000
Conventional fractal image compression methods have many problems in searching time for matching domain block. Proposed method is an improved method of Fisher's Quadtree Decomposition in terms of time, compression ratio, and PSNR. This method determines range block in advance using QR algorithm. First, input image is partitioned to $4{\times}4$ range block and then recomposition is performed from bottom level to specified level. As a result, this proposed method achieves high encoding and decoding speed, high compression ratio, and high PSNR than Fisher's Quadtree Decomposition method.
High temperature compression tests for newly developed Al-Zn-Mg alloy were carried out to investigate its hot deformation behavior and obtain deformation processing maps. In the compression tests, cylindrical specimens were deformed at high temperatures ($300-500^{\circ}C$) and strain rates of 0.001-1/s. Using the true stress-true strain curves obtained from the compression tests, processing maps were constructed by evaluating the power dissipation efficiency map and flow instability map. The processing map can be divided into three areas according to the microstructures of the deformed specimens: instability area with flow localization, instability area with mixed grains, and stable area with homogeneous grains resulting from continuous dynamic recrystallization (CDRX). The results suggest that the optimal processing conditions for the Al-Zn-Mg alloy are $450^{\circ}C$ and a strain rate of 0.001/s, having a stable area with homogeneous grains resulting from CDRX.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.6
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pp.73-80
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2019
In this paper, we propose an effective dynamic range compression (DRC) method of infrared images. A histogram of infrared images has narrow dynamic range compared to visible images. Hence, it is important to apply the effective DRC algorithm for high performance of an infrared image analysis. The proposed algorithm for high dynamic range divides an infrared image into the overlapped blocks and calculates Shannon's entropy of overlapped blocks. After that, we classify each block according to the value of entropy and apply adaptive histogram modification method each overlapped block. We make an intensity mapping function through result of the adaptive histogram modification method which is using standard-deviation and maximum value of histogram of classified blocks. Lastly, in order to reduce block artifact, we apply hanning window to the overlapped blocks. In experimental result, the proposed method showed better performance of dynamic range compression compared to previous algorithms.
An experimental study was performed to explore characteristics of combustion and exhaust emissions in the compression ignition engine of RCCI (reactivity controlled compression ignition) using diesel-gasoline dual fuel. A dual-fuel reactivity controlled compression ignition concepts is demonstrated as a promising method to achieve high thermal efficiency and low emissions. For investigating combustion characteristics, engine experiments were performed in a light-duty diesel engine over a range of SOIs (start of injection) and gasoline percents. The experimental results showed that cases of diesel-gasoline dual fuel combustion is capable of operating over a middle range of engine loads with lower levels of NOx and soot, acceptable pressure rise rate, low ISFC (indicated specific fuel consumption), and high indicated thermal efficiency.
Journal of the Korean Graphic Arts Communication Society
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v.20
no.1
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pp.28-44
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2002
Wavelet transformation in image compression is to offer higher image compressibility and high-quality by quantization and entropy encoding. More image quality is good that reconstructed image by wavelet calculation than acquire cosine transform. Therefore, wavelet itself is function if it is wavelet's feature, in this function, do processing applying difference scale and resolution. That is, this is not that fixed resolution has been decided like existent compression way, when it regulated scale, damage goes in pixel and picture looks like break without giving damage entirely in reflex even if magnify or curtail Decoding. Therefore, this paper is in Image that using new wavelet application compression way research that see applies comparing In each image noted this time compressing step by step with circle image compression efficiency recognize. Also, estimated quality pass through by printing of compressed image, investigated compression ratio of most suitable that get print of high quality and elevation of transmission speed.
This letter proposes a new near-lossless image compression method with only one line buffer cost for a digital camera with Bayer format image. For such format data, it can provide a low average compression rate (4.24bits/pixel) with high-image quality (larger than 46.37dB where the error of every pixel is less than two). The experimental results show that the near-lossless compression method has better performance than JPEG-LS (lossless) with ${\delta}$ = 2 for a Bayer format image.
To improve the durability and service life of reinforced concrete column such as bridge piers, an advanced composite column made of Ultra High Performance Cementitious Composites (UHPCC) permanent form is proposed. Based on elasticity plasticity theory, axial compression behavior of the composite column was studied theoretically. The first circumferential cracking load and ultimate limit loading capacity are derived for the composite column. Short composite column compression tests and numerical simulations using FEM method were carried out to justify the theoretical formula. The effects of UHPCC tube thickness on the axial compression behavior were studied. Using the established theoretical model and numerical simulation, the large dimension composite columns are calculated and analyzed with different UHPCC tube thickness. These studies may provide a reference for advanced composite column design and application.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.28
no.7
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pp.857-862
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2004
HCCI engines take advantage of high compression ratio and heat release rate, they exhibit high efficiency in compression ignition engines. HCCI engines also utilize a lean air/fuel ratio resulting in low emissions of NOx and particulate matter(PM). The objective of this research is to determine the effects of EGR rate on the combustion processes of HCCI. For this purpose, a 4-cylinder, compression ignition engine was converted into a HCCI engine, and a heating device was installed to raise the temperature of the intake air and also to make it more consistent. In addition, a pressure sensor was inserted into each of the cylinders to investigate the differences in characteristics among the cylinders.
1D sand compression response to ko-loading experiences volume contraction from low to high effective stress regimes. Previous study suggested compressibility model with physically correct asymptotic void ratios at low and high stress levels and examined only for both remolded clays and natural clays. This study extends the validity of Enhanced Terzaghi model for different sand types complied from 1D compression data. The model involved with four parameters can adequately fit 1D sand compression data for a wide stress range. The low stress obtained from fitting parameters helps to identify the initial fabric conditions. In addition, strong correlation between compressibility and the void ratio at low stress facilitates determination of self-consistent fitting parameters. The computed tangent constrained modulus can capture monotonic stiffening effect induced by an increase in effective stress. The magnitude of tangent stiffness during large strain test should not be associated with small strain stiffness values. The use of a single continuous function to capture 1D stress-strain sand response to ko-loading can improve numerical efficiency and systematically quantify the yield stress instead of ad hoc methods.
Image compression plays an important role in encoding and improving various forms of images in the digital era. Recent researches have focused on the principle of deep learning as one of the most exciting machine learning methods to show that it is good scheme to analyze, classify and compress images. Various neural networks are able to adapt for image compressions, such as deep neural networks, artificial neural networks, recurrent neural networks and convolution neural networks. In this review paper, we discussed how to apply the rule of deep learning to obtain better image compression with high accuracy, low loss-ness and high visibility of the image. For those results in performance, deep learning methods are required on justified manner with distinct analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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