• Title/Summary/Keyword: 산술적 예측

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Image-Adaptive Lossless Compression based on Hierarchical Prediction (계층적 픽셀 예측과 컨텍스트 적응적 산술 부호화를 이용한 이미지 적응 무손실 압축)

  • Shim, Jae Hoon;Kim, Seyun;Cho, Nam Ik
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2022.06a
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    • pp.74-77
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    • 2022
  • 본 논문에서는 계층적 픽셀 예측과 컨텍스트 적응적 산술 부호화를 이용한 이미지 적응 무손실 압축 알고리즘을 제안한다. 입력 RGB 이미지는 먼저 가역적 색상 변환이 적용된다. Y 채널 이미지는 기존의 무손실 압축 인코더로 압축되고, U와 V채널 이미지는 Y 채널 이미지를 기반으로 예측된다. 원본과의 차이는 컨텍스트 적응적 산술 부호화를 통해 압축된다. 본 논문에서 제안된 알고리즘에서는 입력 이미지의 성질에 따라 산술 부호화에 사용되는 인코더의 개수를 적응적으로 변화시킨다. 또한 저주파 성분에 상대적으로 많은 자원을 집중시킴으로써 압축 성능을 향상시켰다. 제안된 방법은 기존에 사용되던 압축 방식들과 비교했을 때에도 의미 있는 성능을 보였다.

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A Power Estimation Model for Arithmetic and Logic Instructions of Embedded Microprocessors (임베디드 마이크로프로세서에서 산술 및 논리 명령어에 대한 전력 예측 모델)

  • Shin Dong-Ha;Kang Kyung-Hee
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.10 no.8
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    • pp.1422-1427
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    • 2006
  • In order to estimate the power consumed by an embedded microprocessor during an execution of software, we measure and utilize the current consumed by the processor during the execution of each instruction. In this paper, we measure and analyse the current consumed by the microprocessor adc16s310 during the execution of arithmetic and logic instructions, and propose a power estimation model which estimates the current for all instruction executions precisely by using a small numbers of current measurements. The proposed model can estimate the current with an average 0.34% error by using only 5.84% of total current measurements for arithmetic and logic instructions of the processor.

Motion estimation algorithm using quantization for fast video encoding (고속 영상 부호화를 위한 양자화 변환 및 움직임 예측 알고리즘)

  • Park, Sang-Uk;Sim, Jae-Young;Lee, Sang-Uk
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2012.11a
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    • pp.186-187
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    • 2012
  • 본 논문에서는 기존의 표준 동영상 부호기의 산술적 연산 복잡도 및 대역폭을 낮추기 위하여 양자화된 두 영상에서 움직임을 예측하는 고속 영상 부호화 알고리즘을 제안한다. 기존에 제안된 이진 변환 기반 움직임 예측 알고리즘은 표적 영상과 참조 영상의 각 매크로 블록 단위로 가우시안 양자화를 적용한 뒤, 움직임 예측을 수행하기 때문에 블록 단위의 아티팩트로 인한 탐색 성능 저하를 피할 수 없다. 따라서, 우리는 참조 영상의 탐색 영역에 대해 하나의 양자화기를 적용함으로써 보다 정확한 움직임을 예측한다. 또한, 기존 알고리즘이 하나의 가우시안 양자화기를 적용하는 것과 달리, 제안 알고리즘은 데이터 특성 파악에 따른 다양한 확률 모델을 가정한 뒤 각 모델에 적합한 최적의 양자화기를 적용함으로써 블록 매칭 오류를 낮춘다. 실험 결과를 통해 제안 알고리즘이 기존의 이진 변환 기반 움직임 예측 알고리즘에 비해 보다 정확한 움직임 벡터를 예측함을 보인다.

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A binary adaptive arithmetic coding algorithm based on adaptive symbol changes for lossless medical image compression (무손실 의료 영상 압축을 위한 적응적 심볼 교환에 기반을 둔 이진 적응 산술 부호화 방법)

  • 지창우;박성한
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.22 no.12
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    • pp.2714-2726
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    • 1997
  • In this paper, adaptive symbol changes-based medical image compression method is presented. First, the differenctial image domain is obtained using the differentiation rules or obaptive predictors applied to original mdeical image. Also, the algorithm determines the context associated with the differential image from the domain. Then prediction symbols which are thought tobe the most probable differential image values are maintained at a high value through the adaptive symbol changes procedure based on estimates of the symbols with polarity coincidence between the differential image values to be coded under to context and differential image values in the model template. At the coding step, the differential image values are encoded as "predicted" or "non-predicted" by the binary adaptive arithmetic encoder, where a binary decision tree is employed. The simlation results indicate that the prediction hit ratios of differential image values using the proposed algorithm improve the coding gain by 25% and 23% than arithmetic coder with ISO JPEG lossless predictor and arithmetic coder with differentiation rules or adaptive predictors, respectively. It can be used in compression part of medical PACS because the proposed method allows the encoder be directly applied to the full bit-planes medical image without a decomposition of the full bit-plane into a series of binary bit-planes as well as lower complexity of encoder through using an additions when sub-dividing recursively unit intervals.

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Document Image Compression Using Binary Subband Analysis and Zerotree-based Arithmetic Coder (이진 대역분할과 Zerotree 기반 산술부호기를 이용한 문서 영상 압축)

  • 김정권;김승환;이충웅
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 1999.06b
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    • pp.45-50
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    • 1999
  • 이진 영상의 압축은 디지털 도서관, 팩시밀리 전송, 문서 입출력 시스템과 같이 한정된 대역폭과 저장 공간을 가진 응용 분야에서 절실히 요구되고 있다. 현재 많은 영상 압축 알고리즘이 채택하고 있는 대역분할 기법을 문서와 같은 이진 영상의 압축에 적용한다면, 점진적 전송, 축소영상을 통한 빠른 검색 등의 장점을 얻을 수 있다. 그러나, 이진 영상 신호가 두 단계의 휘도 값을 가지므로, 이에 적합한 대역분할 방법과 산술부호기를 선택하여야 한다. 본 논문에서는 표본화-XOR 대역분할 기법을 선택하여, 알파벳 수의 증가를 막고 공간영역에서 국부적인 성질을 얻을 수 있다 또한, 넓은 단일-색 영역을 Zerotree로 대표하여 부호화 되는 신호의 수를 줄이고, 대역분할 구조에서 예측성의 저하를 막기 위한 적절한 조건화문맥과 새로운 부호를 선택한다. 이진 영상에 적합한 대역분할 방법과 산술부호기를 선택하여, 대역분할의 장점과 우수한 압축 성능을 달성할 수 있다.

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Improvement of Non-Working Day Estimation Affected by Weather Conditions in the Construction Projects in Korea (국내 건설공사의 기후조건에 의한 작업불능일 예측방법 개선)

  • Lee, Keun-Hyo;Shin, Dong-Woo;Kim, Kyung-Rai
    • Korean Journal of Construction Engineering and Management
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    • v.7 no.4 s.32
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    • pp.100-108
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    • 2006
  • Non-working days affected by weather conditions of the construction-sites have been estimated without proper data. They are usually estimated based on project engineer's own experience and intuition. As a result, they cause not only economic loss to time-adjustment but also conflicts among project participants. It becomes more difficult to predict the weather nowadays than before due to tendency of recently weather change. Therefore, this paper presents an improved estimation method for non-working days, which could minimize estimation errors. The estimation method is developed based on analysis of regional characteristics and weather conditions which affect project duration.

A Context based predictive technique using Error Feedback for Lossless Image Compression (영상압축을 위한 에러 피드백을 이용한 컨텍스트 기반 예측기법)

  • 추형석;조상진;박제선;이태호;안종구
    • Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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    • 2001.06a
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    • pp.261-264
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    • 2001
  • 논문에서는 S+P 웨이브릿 변환과 정수 웨이브릿 필터들을 비교 분석하고, 9/7텝 정수 웨이브릿 필터를 이용하여 웨이브릿 변환을 하고, 점진적 전송에 적합 하고, 다중 분해능 구조의 종속성과 방향성에 대한 고려와 예측오차의 피드백을 이용한 컨텍스트 모델링 예측과 적응산술부호화에 의한 엔트로피 코딩 방법을 제안하였다. 다양한 영상들에 대한 실험을 통해 본 논문에서 제안한 무손실 영상 압축알고리즘을 S+P 웨이브릿을 이용한 결과와 비교하였다.

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Estimation of Non-Working Day Considering Weather Factors in Construction Projects - Based on Estimation Periods for Improving the Forecast - (건설공사의 기후요소에 의한 작업불능일 산정기준에 관한 연구 - 예측성 향상을 위한 산정기간 비교분석 중심으로 -)

  • Lee Keun-Hyo;Kim Kyung-Rai;Shin Dong-Woo
    • Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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    • 2004.11a
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    • pp.394-397
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    • 2004
  • Working-day calculation with weather factors of construction-site has estimated wethout proper data. They usually estimate it with their own experience and intuition. It causes not only economic loss to time-adjustment but also conflict with each participants. Moreover, weather estimation becomes worse than before, due to tendency of recently weather change. So, in this paper we present optimal estimation method as assessment by period of the arithmetical mean methods. For that, we analyse characteristic of the regions and weather change of temperature and rainfall which affects time.

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LOGIT 분석과 AHP 분석을 이용한 부도예측모형의 비교연구

  • Woo, Chun-Sik;Kim, Kwang-Yong;Kang, Seong-Beom
    • The Korean Journal of Financial Management
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    • v.14 no.2
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    • pp.229-252
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    • 1997
  • 본 연구에서는 실무 및 학계에 종사하는 45명의 전문가 집단을 대상으로 쌍별비교(pairwise comparision)에 의한 설문조사에서 얻어진 전문가들의 의견을 AHP 분석을 통하여 종합하는 과정을 거쳐 부도예측모형을 설계하여 검증한 뒤, LOGIT모형과 비교하였다. 본 연구에 의하면 부도예측모형에서 정량적인 정보보다 정성적인 정보가 더 중요한 역할을 한다는 D.Bunn-G.Wright(1991)의 연구와 일치하는 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구에서 발견된 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째로 LOGIT 모형과 AHP 모형에서 모두 정량적인 정보만을 고려하는 경우보다 정성적인 정보를 함께 고려한 모형에서 부도예측율이 더 높은 것으로 나타나고 있어 부도가능성을 예측하는데 있어 정성적인 정보가 중요한 역할을 한다는 결론을 얻었다. 둘째로 AHP를 이용한 부도예측 모형을 설계할 때 각 속성에 대한 전문가(45명)들의 의견을 종합하는 방법으로 산술평균과 기하평균을 이용한 검증결과에 의하면 기하평균방법을 통하여 전문가들의 의견을 종합하는 것이 보다 합리적이라는 실증적 증거를 얻을 수 있었다. 셋째로 Akaike의 기준값을 분석한 결과에 의하면 LOGIT 모형은 정량적인 정보와 정성적인 정보를 모두 이용한 모형이 가장 우수한 것으로 판명되었고, 모형의 부도예측력도 가장 높은 것으로 밝혀졌다. AHP 모형은 정성적인 정보만을 이용한 모형에서 가장 높은 부도예측을을 나타내었으며, 기하평균을 이용한 AHP 모형은 LOGIT 모형보다 항상 높은 부도예측율을 보여주었다.

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The Study for ENHPP Software Reliability Growth Model Based on Kappa(2) Coverage Function (Kappa(2) 커버리지 함수를 이용한 ENHPP 소프트웨어 신뢰성장모형에 관한 연구)

  • Kim, Hee-Cheul
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.11 no.12
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    • pp.2311-2318
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    • 2007
  • Finite failure NHPP models presented in the literature exhibit either constant, monotonic increasing or monotonic decreasing failure occurrence rates per fault. Accurate predictions of software release times, and estimation of the reliability and availability of a software product require Release times of a critical element of the software testing process : test coverage. This model called Enhanced non-homogeneous Poission process(ENHPP). In this paper, exponential coverage and S-shaped model was reviewed, proposes the Kappa coverage model, which make out efficiency application for software reliability. Algorithm to estimate the parameters used to maximum likelihood estimator and bisection method, model selection based on SSE statistics and Kolmogorov distance, for the sake of efficient model, was employed. Numerical examples using real data set for the sake of proposing Kappa coverage model was employed. This analysis of failure data compared with the Kappaa coverage model and the existing model(using arithmetic and Laplace trend tests, bias tests) is presented.