Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2001.04b
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pp.1205-1208
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2001
인터리빙은 부호화된 메시지를 전송채널을 통하여 전송하기 전에 이루어지는 시간 다이버시티 기능으로 전송채널에서 일어나는 전송메시지에 대한 연집 오류를 시간적으로 확산시켜 산란오류로 분포시키는 기능을 수행한다. 따라서 복호기에서는 산란오류에 대하여 오류정정을 하게 되어 전송 데이터의 신호품질을 향상시킨다. 본 논문에서는 부 복호기에서 인터리빙 디인터리빙을 수행하는 블록, 대각, 랜덤 인터리버 설계방법을 제시하고 블록, 제안된 블록, 랜덤 인터리버 디인터리버를 VHDL언어로 설계 및 검증한다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2006.05a
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pp.890-893
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2006
동영상과 관련된 멀티미디어가 많은 관심을 받으며 영상 압축 기술에 대한 관심이 높아지고 있는 가운데, 최근 다른 표준보다 두 배 이상 좋은 새로운 비디오 코딩 표준인 H.264/AVC의 압축 기술이 발표되었다. 이 기술은 지상파 DMB와 PMP, 카메라폰 그리고 핸드폰의 게임과 음악 및 영상에 관련된 컨텐츠에서 고품질의 영상을 보다 효율적으로 제공한다. 이에 본 논문에서는 H.264/AVC의 부호화 과정에서 발생하는 오류로 인한 블록화를 최소화하기 위해 사용되는 deblocking 필터의 메모리와 처리속도의 향상을 제안하였다. 27*32SRAM을 사용하여 Vertical edge를 모두 처리하고 Horizontal edge를 처리하는 방식이 아닌 한 블록에 대한 Vertical edge후에 바로 Horizontal edge를 처리함으로써 28(prebuffering)19(Y)+32(Cb)+32(Cr)=188clocks에 $16\times16$ 블록 처리가 완료되는 deblocking 필터를 제안하여 하드웨어 설계언어인 VHDL언어로 설계하였다. 그리고 FPGA칩인 XCV1000E에 다운로드하여 칩 레벨의 시뮬레이션을 수행함으로써 설계된 deblocking 필터를 검증하였다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.8
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pp.1452-1459
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2016
Compressed sensing is a signal processing technique for efficiently acquiring and reconstructing in and under Nyquist rate representation. Generally, the measurement prediction usually works well with a small block while the quality of recovery is known to be better with a large block. In order to overcome this dilemma, conventional research works use a structural measurement matrix with which compressed sensing is done in a small block size but recovery is performed in a large block size. In this way, both prediction and recovery are made to be improved at same time. However, the conventional researches did not compare the performances of the structural measurement matrix, affected by the block size. In this paper, by expanding a structural measurement matrix of conventional works, their performances are compared with different block sizes. Experimental results show that a structural measurement matrix with $4{\times}4$ Hadamard transform matrix provides superior performance in block size 4.
ASTC is one of the standard texture formats supported in OpenGL ES 3.2 and Vulkan 1.0 (and later versions), and it has been increasingly used on mobile platforms (Android and iOS). ASTC's most important feature is the block size configuration, thereby providing a trade-off between compression quality and rates. With the higher number of textures, however, it is difficult to manually determine the optimal block sizes of each texture. To solve the problem, we present a new approach based on PSNR values to automatically determine the ASTC block size. A brute-force approach, which compresses a texture on all block sizes and compares the PSNR values of the compressed textures, can increase the compression time by up to 14 times. In contrast, our three-step approach minimizes the compression-time overhead. According to our experiments on a texture set including 64 various textures, our method determined the block sizes from 4×4 to 12×12 and reduced the size of compressed files by 68%.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.37
no.2
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pp.127-136
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2000
Welding deformations reduce the accuracy of ship hull blocks and decrease the productivity due to correction work. Preparing an error-minimizing guide at the design stage will lead to a high quality as well as high productivity. And a precise method to predict the weld deformation is an essential part of it. This paper proposes an efficient method to predict complicated weld deformations based on the inherent strain theory combined with the finite element method. The inherent strain is determined by the highest temperature and the degree of restraint. In order to calculate the inherent strain exactly, it is considered that the degree of restraint becomes different according to the fabrication stages in real structures. A simulation of a stiffened plate shows the applicability of this method to simple ship hull blocks.
The metaverse, derived from the fusion of "meta" and "universe," encompasses a three-dimensional virtual realm where avatars actively participate in a range of political, economic, social, and cultural activities. With the recent development of the metaverse, the traditional way of experiencing services is changing. While existing studies have mainly focused on the technological advancements of metaverse services (e.g., scope of technological enablers, application areas of technologies), recent studies are focusing on evaluating the quality of experience (QoE) of metaverse services from a customer perspective. This is because understanding and analyzing service characteristics that determine QoE from a customer perspective is essential for designing successful metaverse services. However, relatively few studies have explored the customer-oriented approach for QoE evaluation thus far. This study conducted an online review analysis using text mining to overcome this limitation. In particular, this study analyzed 227,332 online reviews of the Roblox service, known as a representative metaverse service, and identified points for improving the Roblox service based on the analysis results. As a result of the study, nine service features that can be used for QoE evaluation of metaverse services were derived, and the importance of each feature was estimated through relationship analysis with service satisfaction. The importance estimation results identified the "co-experience" feature as the most important. These findings provide valuable insights and implications for service companies to identify their strengths and weaknesses, and provide useful insights to gain an advantage in the changing metaverse service environment.
Due to the great advances in e-Marketplace and changes in type of items purchased from the online market, it has been dramatically increased the demand of the storage and transportation under the special conditions such as restricted temperature. Especially, the cold chain needs the way to transparently measure and monitor the entire network in realtime because it has a very complicated structure and requires totally different criteria at the every different steps and items. In this research, it has been presented the performance evaluation metrics to make contract using service level agreement (SLA), the way to apply the smart contract based on blockchain, the structure of blocks, service platform and application in order to build cold chain which can prevent the risk factors by measuring and sharing information in realtime using block chain technology. In addition, we have proposed the way to store the measured performance and reputation of each player in the block using smart contract based on SLA. With the presented framework, all players including service providers as well as users can secure the information for making the rational decisions. When the service platform is actually built and operated, it seems possible to secure the information in transparently and realtime. Also, it is possible to prevent the risk factors or prepare the preemptive plans to react on them.
As a technique for high-quality multimedia service in down-link, the transmit diversity schemes using a orthogonal space-time block codes were proposed. But if the number of transmit antenna is three or more, it was impossible to obtain full diversity gain because of the decline of spectral efficiency. Accordingly, the quasi-orthogonal space-time block code that not required a additional bandwidth was proposed. But using a space-time block codes, the transmit diversity schemes were verified over quasi-static and frequency non-selective channels. Therefore, in this paper, we analyze the performance of OFDM systems, which a frequency selective channel equalized a frequency non-selective channel, adapting the quasi-orthogonal space-time block code, and compare they to the conventional orthogonal space-time block coded OFDM systems.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.44
no.6
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pp.30-35
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2007
H.264/AVC provides better quality than other algorithms by using a deblocking filter to remove blocking distortion on block boundary of the decoded picture. However, this filtering process includes lots of memory accesses, which cause delay of overall decoding time. In this paper, we propose a data-reuse algorithm to speed up the process for the deblocking filter. To reuse the data, a new filtering order is suggested. By using this order, we reduce the memory access and accelerate the deblocking filter. The modeling of proposed algorithm is compiled under ARM ADS1.2 and simulated with Armulator. The results of the experiment compared with H.264/AVC standard are achieved on average 58.45% and 57.93% performance improvements at execution cycles and memory access cycles, respectively.
Purpose: The purpose of research is to explore the factors influencing the intention to adopt altcoin investments, based on the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology. Through this, it seeks to elucidate the key factors impacting altcoin investment adoption, and provide a comprehensive understanding of the crypto-currency market and investor behavior. Methods: This study analyzed factors affecting altcoin investment intentions using frequency and descriptive analyses, and verified socio-demographic differences with t-tests and ANOVA. Exploratory factor and correlation analyses were conducted for research tool validity and relationship assessment among variables. Hypotheses were tested through regression analysis, integrating control, independent, and moderating variables, along with interaction terms, to establish the model and examine moderating effects. Results: As a result, it is revealed that higher age and experience in crypto-currency investment are associated with intention to invest. Among the independent variables, performance expectancy, social influence, facilitating conditions, and personal innovativeness have positive effects to investment intention to invest, while effort expectancy had a negative effect. The moderating variable, perceived risk, also negatively affected the intention to invest. Notably, significant moderating effects of perceived risk were observed in the relationships between investment intention and both performance expectancy and personal innovativeness. Conclusion: This study provides empirical verification into consumers' intentions to invest in altcoins, offering insights into investors' behavior and decision-making processes based on a practical understanding of altcoin investment acceptance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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