Currently for exploring marine resources, After confirming the location of the resources by controlling search equipment and sensor module in research vessel, the method which collects sample of searched resources and analyzes the quality and a contents of the resources in research vessel is been applying. This search method is structure which analyzes an ingredient in ship and decides the quality of the resources. And real-time processing for an effective resources search is been demanding. Therefore in this paper, we have developed a resources identification algorithm that can display the type feature of resources by real-time 3D Graphic.
본 논문에서는 전영역 탐색기반의 방법에 비하여 예측화질은 거의 같게 유지하면서 불필요한 계산량을 현저히 줄이는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 움직임 벡터의 확률분포에 따라 탐색패턴을 달리하며, 블록매칭 기준의 비교값을 다르게 함으로써 예측화질을 유지하면서 계산량만 효율적으로 감축할 수 있다. 제안한 알고리즘은 기존의 전영역 탐색 기반인 H.264 PDE 고속 알고리즘과 비교하여 예측화질의 저하가 0~0.02dB이며, 소요된 계산량은 20%~30%정도이다. 제안한 알고리즘은 MPEG-2/4 AVC를 이용하는 실시간 비디오 압축 응용분야에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
This study was intended to point out the limit of existing digital content-centered studies, or approaches from the viewpoint of the supplier and in the aspect of business profit model and find ways to assess the quality of digital content, considering the characteristics of digital content. For this, the study is to apply value innovation strategy to digital content assessment, to analyze the applicability, and to propose a new and practical framework for digital content assessment method. To this end, this study selected the global No. 1 search service provider Google and local portal site Naver search service. The study on assessment factors by value innovation strategy was based on existing literature, while user-value elements in that respect were confined to information quality, interactivity, communication, interactive storytelling, and usability. This study objectified the relation with the value innovation strategic analysis, through qualitative and quantitative analyses on value elements of search service users.
움직임 추정은 비디오 영상 압축에 있어서 중요한 역할을 하지만 최적의 움직임 벡터를 추정하기 위해 많은 계산량을 요구한다. 다시점 비디오는 하나의 3차원 장면을 여러 시점에서 다수의 카메라로 촬영한 동영상으로 다시점 비디오 부호화를 위한 움직임 추정의 계산량은 카메라 수에 비례하여 증가한다. 본 논문에서는 다시점 비디오 부호화를 위한 움직임 추정의 계산량을 줄이면서 영상 화질을 유지하는 저 복잡도 움직임 추정 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 계층적인 탐색 기법으로 4-그리드 다이아몬드 탐색 패턴, 2-그리드 다이아몬드 탐색 패턴 그리고 TZ 2 point 탐색 패턴으로 구성되었다. 이들 탐색 패턴들은 움직임 벡터의 분포 특성을 이용하여 탐색 점들을 배치함으로써 적은 계산량으로 움직임 벡터를 추정할 수 있다. 제안한 기법의 성능을 JMVC의 고속 움직임 추정 기법인 TZ 탐색 기법의 성능과 비교하였을 경우, 영상 화질 면에서 약 0.01~0.24(dB) 화질 저하를 보였지만 움직임 추정의 계산량을 약 42%~80% 줄임으로서 약 1.8~4.5배 속도 향상을 보였다.
생산 공정의 효율화는 모든 제조 산업이 추구하고 있는 목표이다. 본 논문에서는 다양한 타입의 제품을 병렬기계에 투입 할 때 목표한 품질을 만족시키고 동시에 평균 납기지연 시간을 최소화 하는 효율적인 작업투입방법에 대하여 기술하였다. 본 연구에서는 품질을 고려하고 실시간으로 작업을 투입해야 하는 공정에서 Rolling Horizon 타부탐색(Tabu search)방법을 이용하여 평균 납기 지연시간을 최소화 하는 방안을 개발하였다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 방법의 효율성을 비교대안과 비교하였다. 본 방법은 실제 생산 공정에서 품질과 납기를 동시에 만족 시킬 수있는 효율적인 작업투입 방법으로 사용되어 기업의 수익향상과 신뢰성 확보를 이룰 수 있다.
Previous research on online health (e-health) information was primarily focused on consumer information search behavior and information quality. Although studies addressing online information quality have flourished, they have yet to thoroughly examine whether consumers actually use the information they search. The purspose of this study suggests a conceptual framework that examines the potential antecedents of a consumers' willingness to depend on e-health information as an indicator of the consumer's trust of the provided e-health information. The proposed antecedents include healthcare product involvement, online skill level, perceived quality, and credibility of the source. Using structural equation modeling on online survey data, seven hypotheses, which describe the relationships between the variables of the model, were tested. The results indicate that consumer willingness to depend on provided e-health information was significantly influenced by the consumers' perceived quality and credibility of specific e-health information. Consumer involvement in healthcare and their online skill-level, respectively, also positively related to perceived quality and credibility regarding e-health information.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제1권1호
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pp.6-12
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2001
Evolutionary algorithms(EAs) have been successfully applied to many combinatorial optimization problems of various engineering fields. Recently, some comparative studies of EAs with other stochastic search algorithms have, however, shown that they are similar to, or even are not comparable to other heuristic search. In this paper, a new hybrid evolutionary algorithm utilizing a new local heuristic search, for combinatorial optimization problems, is presented. The new intelligent local heuristic search is described, and the behavior of the hybrid search algorithm is investigated on two well-known problems: traveling salesman problems (TSPs), and quadratic assignment problems(QAPs). The results indicate that the proposed hybrid is able to produce solutions of high quality compared with some of evolutionary and simulated annealing.
기제안된 적응형 계층 육각 탐색은 적응형 육각 탐색에 기반한 고속의 계층형 블록 정합 알고리즘의 일종이다. 적응형 계층 육각 탐색은 고속 움직임 탐색이 가능한 적응형 육각 탐색의 장점을 유지하면서도 시공간 움직임 활동도가 높은 비디오 시퀀스에서 흔히 발생되는 국부 최소 문제를 적응적으로 경감시킬 수 있는 것이 특징이다. 본 논문은 적응형 계층 육각 탐색의 예측 화질을 개선하기 위해 이 탐색의 수평 편향 패턴과 수직 편향 패턴을 효과적으로 확장하는 방법을 제안함에 그 목적이 있다. 본 논문에서는 서로 다른 움직임 특성을 갖는 복수의 동영상 시퀀스들에 대한 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 토대로 예측 화질과 연산 시간 측면에서 제안된 방법의 성능을 분석 평가하였다. 시뮬레이션 결과는 제안된 방법이 작은 움직임 탐색과 큰 움직임 탐색에 모두 적합함을 보여주었다. 제안된 방법은 육각 탐색 패턴의 확장 과정에서 추가적인 연산량 증가를 초래했지만 이 연산량의 증가에 상응하는 예측 화질 개선을 기할 수 있었다.
비디오 압축 기법에서 움직임 추정(Motion Estimation)은 매우 중요한 부분을 차지하는데, 그것은 움직임 추정이 화질과 인코딩 시간에 직접적으로 영향을 미치기 때문이다. 가장 기본적인 움직임 추정 기법은 전역 탐색 기법(Full Search)인데, 이는 가장 좋은 화질을 보여주긴 하지만 매우 많은 계산량이 필요하다는 단점이 있다. 따라서 좋은 화질을 유지하면서도 계산량을 낮추기 위한 많은 고속 알고리즘들이 제안되었다. 그 중 PMVFAST는 움직임 벡터간의 연관성을 이용하여 계산량을 낮추면서도 전역 탐색 기법에 거의 근접한 화질을 얻어낼 수 있었다. 이 논문에서는 현재 프레임과 이전 프레임의 움직임 벡터에 기초하여 현재 매크로블록의 움직임 벡터를 예측하는 새로운 예측방법을 제시한다. 실험결과에 따르면 제안한 알고리즘은 PMVFAST보다 빠르면서도 전역 탐색기법보다도 높은 평균 PSNR을 보여주었다.
Johnathon R. McCormick;Matthew C. Kruchten;Nabil Mehta;Dhanur Damodar;Nolan S. Horner;Kyle D. Carey;Gregory P. Nicholson;Nikhil N. Verma;Grant E. Garrigues
Clinics in Shoulder and Elbow
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제26권1호
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pp.55-63
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2023
Background: Common questions about shoulder arthroplasty (SA) searched online by patients and the quality of this content are unknown. The purpose of this study is to uncover questions SA patients search online and determine types and quality of webpages encountered. Methods: The "People also ask" section of Google Search was queried to return 900 questions and associated webpages for general, anatomic, and reverse SA. Questions and webpages were categorized using the Rothwell classification of questions and assessed for quality using the Journal of the American Medical Association (JAMA) benchmark criteria. Results: According to Rothwell classification, the composition of questions was fact (54.0%), value (24.7%), and policy (21.3%). The most common webpage categories were medical practice (24.6%), academic (23.2%), and medical information sites (14.4%). Journal articles represented 8.9% of results. The average JAMA score for all webpages was 1.69. Journals had the highest average JAMA score (3.91), while medical practice sites had the lowest (0.89). The most common question was, "How long does it take to recover from shoulder replacement?" Conclusions: The most common questions SA patients ask online involve specific postoperative activities and the timeline of recovery. Most information is from low-quality, non-peer-reviewed websites, highlighting the need for improvement in online resources. By understanding the questions patients are asking online, surgeons can tailor preoperative education to common patient concerns and improve postoperative outcomes. Level of evidence: IV.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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