This paper proposes a high capacity data hiding method using high frequence secret data indexing algorithm. Many novel data hiding methods based on LSB and PVD methods were presented to enlarge hiding capacity and provide an imperceptible quality. In this paper, first, calculating data iteration frequency of the secret message and make up the high frequency data index matrix (HFDT) using high frequence data's location information. Next, HFDT uses to that data hiding process on the cover image and recovering process on the stego image. The experimental results demonstrate the efficiency of the proposed high frequency secret data indexing method. For the data hiding method, experiments are conducted for four cases: 2 pattern secret data (2PD), 4 pattern secret data (4PD), 8 pattern secret data (8PD) and higher pattern secret data (HPD). When comparing the proposed method with other data hiding methods, for the HPD case, the results show that the proposed method has a good PSNR and more capacity, and for the other case, the results show that the proposed method has a higher PSNR and larger capacity.
Volumetric efficiency is a determining factor for tile measurement of compessor capacity, but it is practically hard to take an accurate measurement of capacity characteritics so that most of users trust the data of makers catalogue. We often realized the discrepancy in their data with actual capacity. This study was attemped to establish the basic data of capacity characteristics of compressor by measuring volumetric efficiency of high speed multi-cylinder compressor and rotary compressor. The volumetric efficiency was calculated based on the quantity of the flow of ammonia vapor and pressure difference in suction state of orifice plate and compressor. The volumetric efficiency of high speed multi-cylinder compressor was $37-61\%$ and that of rotary compressor was $57-82\%$ when compression ratio was in the range of 4-12. The discrepancy in volumetric efficiency at an equal evaporating temperature between the makers catalogue and the measured data was $5.5\%$.
In the areas highly exposed to earthquakes, concrete-filled steel tube columns (CFSTCs) are known to provide superior structural aspects such as (i) high strength for good seismic performance (ii) high ductility (iii) enhanced energy absorption (iv) confining pressure to concrete, (v) high section modulus, etc. Numerous studies were reported on behavior of CFSTCs under axial compression loadings. This paper presents an analytical model to predict ultimate load capacity of CFSTCs with circular sections under axial load by using multivariate adaptive regression splines (MARS). MARS is a nonlinear and non-parametric regression methodology. After careful study of literature, 150 comprehensive experimental data presented in the previous studies were examined to prepare a data set and the dependent variables such as geometrical and mechanical properties of circular CFST system have been identified. Basically, MARS model establishes a relation between predictors and dependent variables. Separate regression lines can be formed through the concept of divide and conquers strategy. About 70% of the consolidated data has been used for development of model and the rest of the data has been used for validation of the model. Proper care has been taken such that the input data consists of all ranges of variables. From the studies, it is noted that the predicted ultimate axial load capacity of CFSTCs is found to match with the corresponding experimental observations of literature.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.23
no.11
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pp.59-66
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2018
Data Distribution Service(DDS) provides the communications service programmers need to distribute time-critical data between embedded and/or enterprise devices or nodes. In this paper, I propose efficient methods for transmitting and receiving messages of various characteristics in real-time using DDS middleware. For high-frequency characteristic data, I describe several DDS packet types and various default and extended DDS QoS policies. In particular, the batching method is probably the best solution when considering several performance aspects. For large-capacity characteristic data. I will show a method using extended DDS QoS policies, a segmentation and reassembly method, and transmitting and receiving a large-capacity data with low priority method considering network conditions. Finally, I simulate and compare the result of performance for each methods. This results will help determine efficient methods for transmitting and receiving messages of various characteristics using DDS middleware.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.12
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pp.6190-6213
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2019
For small-scale vector data, restrictions on watermark scheme capacity and robustness limit the use of copyright protection. A watermarking scheme based on robust geometric features and capacity maximization strategy that simultaneously improves capacity and robustness is presented in this paper. The distance ratio and angle of adjacent vertices are chosen as the watermark domain due to their resistance to vertex and geometric attacks. Regarding watermark embedding and extraction, a capacity-improved strategy based on quantization index modulation, which divides more intervals to carry sufficient watermark bits, is proposed. By considering the error tolerance of the vector map and the numerical accuracy, the optimization of the capacity-improved strategy is studied to maximize the embedded watermark bits for each vertex. The experimental results demonstrated that the map distortion caused by watermarks is small and much lower than the map tolerance. Additionally, the proposed scheme can embed a copyright image of 1024 bits into vector data of 150 vertices, which reaches capacity at approximately 14 bits/vertex, and shows prominent robustness against vertex and geometric attacks for small-scale vector data.
PURPOSES : Capacity is a main factor of determining the number of lane in highway design or the level of service in road on operation. Previous studies showed that breakdown may occur before capacity is reached, and then it was concluded that capacity is a stochastic value rather than a deterministic one. In general, estimating capacity is based on average over maximum traffic volume observed for capacity state. This method includes the empirical distribution method(EDM) and would underestimate capacity. This study estimated existing empirical methods of estimating stochastic highway capacity. Among the studied methods are the product limit method(PLM) and the selected method(SM). METHODS : Speed and volume data were collected at three freeway bottleneck sites in Cheonan-Nonsan and West Sea Freeway. The data were grouped into a free-flow state or capacity state with speeds observed in the bottlenecks and the upstream. The data were applied to the empirical methods. RESULTS : The results show that the PLM and SM estimated capacity higher than EDM. The reason is that while the EDM is based on capacity observations only, the PLM and SM are based on free-flow high volumes and capacity observations. CONCLUSIONS : The PLM and SM using both free-flow and capacity observations would be improved to enhance the reliability of the capacity estimation.
Data hiding is one of protective methods that can authenticate the completeness of digital information and protect intelligent property rights and copyright through secret communications. In this paper, we propose a data hiding method using pixel-value modular operation that has a high capacity while maintaining a good visual quality. The proposed method can embed secret data on the every pixel of a cover image by modular operation. The experiment results demonstrate that the proposed method has a high capacity and good visual quality where the embedding capacity is 91,138 bytes, the PSNR is 47.94dB, and the Q index is 0.968.
Kim, Sang-Hoon;Kim, Jang-Hyun;Yang, Hyun-Seok;Park, Young-Pil
Proceedings of the KIEE Conference
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2004.11c
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pp.617-619
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2004
Data storage related with writing and retrieving requires high storage capacity, fast transfer rate and less access time in. Today any data storage system can not satisfy these conditions, but holographic data storage system can perform faster data transfer rate because it is a page oriented memory system using volume hologram in writing and retrieving data. System architecture without mechanical actuating part is possible, so fast data transfer rate and high storage capacity about $1Tb/cm^3$ can be realized. In this paper, to correct errors of binary data stored in holographic digital data storage system, find cluster centers using subtractive clustering and reduce intensities of pixels around centers, so the intensify profile of data rare will be uniform and the better data storage system can be realized.
Transactions of the Society of Information Storage Systems
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v.6
no.1
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pp.31-36
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2010
Data storage related with writing and retrieving requires high storage capacity, fast transfer rate and less access time. Today any data storage system cannot satisfy these conditions, however holographic data storage system can perform faster data transfer rate because it is a page oriented memory system using volume hologram in writing and retrieving data. System can be constructed without mechanical actuating part so fast data transfer rate and high storage capacity about 1Tb/cm3 can be realized. In this research, to correct errors of binary data stored in holographic data storage system, a new method for reduction errors is suggested. First, find cluster centers using subtractive clustering algorithm then reduce intensities of pixels around cluster centers. By using this error reduction method following results are obtained ; the effect of Inter Pixel Interference noise in the holographic data storage system is decreased and the intensity profile of data page becomes uniform therefore the better data storage system can be constructed.
Kim, Sang-Hoon;Kim, Jang-Hyun;Yang, Hyun-Seok;Park, Young-Pil
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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2005.06a
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pp.1076-1079
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2005
Data storage related with writing and retrieving requires high storage capacity, fast transfer rate and less access time in. Today any data storage system can not satisfy these conditions, but holographic data storage system can perform faster data transfer rate because it is a page oriented memory system using volume hologram in writing and retrieving data. System architecture without mechanical actuating part is possible, so fast data transfer rate and high storage capacity about 1Tb/cm3 can be realized. In this paper, to correct errors of binary data stored in holographic digital data storage system, find cluster centers using clustering algorithm and reduce intensities of pixels around centers. We archive the procedure by two algorithms of C-mean and subtractive clustering, and compare the results of the two algorithms. By using proper clustering algorithm, the intensity profile of data page will be uniform and the better data storage system can be realized.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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