• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.230-234
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• 2010

심전도는 가장 일반화되어 있는 생체신호의 하나이다. 심전도를 측정하여 심장병의 유무와 여러 질환들을 예측하고 예방할 수 있다. 심전도 신호를 추출 하는 방법에는 여러 방법이 있는데, 본 논문에서 활용한 두 논문은 계층적인 분류로 HOS, HBF, HMH 세 방법으로 실험을 하였고, 적응가변형 윈도우를 이용한 R파 추출을 실행하였다. 두 논문은 공통적으로 MIT-BIH Arrhythmias Database(MIT-BIT 부정맥 데이터베이스)를 데이터로 실험 하였으며, 알고리즘으로는 SVM, Cross-Validation등을 사용하였다. 마지막으로 두 논문의 실험결과를 바탕으로 정확도를 높일 수 있는 효과적인 알고리즘 연구를 제안하였다.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.6 no.2
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• pp.71-75
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• 2013

Recently proliferating heterogeneous multimedia service environments should be able to deal with many different transmission speeds, image sizes, or qualities of video. However, not many existing video compression standards satisfy those necessities. To satisfy the functional requirements, the standardization of the H.264/AVC Scalable Extension (SE) technique has been recently completed. It is an extension of the H.264/AVC which can encode several image sizes and qualities at the same time as a single bitstream. To perform optimum mode decision, motion estimation is performed for all MB modes, and the RD costs are compared to identify an MB mode with the smallest RD cost. This increases computational complexity of H.264/AVC SE encoding. In this paper, we propose an early skip mode detection scheme to reduce candidate modes and suggest an algorithm of fast mode decision utilizing reference modes according to the mode history.