The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.5C
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pp.464-471
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2010
The demand for high quality of multimedia applications, which far surpasses the rapid evolution of transmission and storage technologies, makes better compression coding capabilities ever increasingly more important. In order to provide enhanced video coding performance, this paper proposes an efficient competition-based motion vector coding scheme. The proposed algorithm adaptively forms the motion vector predictors based on the contexts of scene characteristics such as camera motion and nearby motion vectors, providing more efficient candidate predictors than the previous competition-based motion vector coding schemes which resort to the fixed candidates optimized by extensive simulations. Up to 200% of compression gain was observed in the experimental results for the proposed scheme applied to the motion vector selection for skip mode processing.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.53
no.5
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pp.388-399
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2016
A motion analysis of an underwater towed cable is a complex task due to its nonlinear nature of the problem. The major source of the nonlinearity of the underwater cable analysis is that the motion of the cable involves large rigid-body motion. This large rigid-body motion makes difficult to use standard displacement-based finite element method. In this paper, the authors apply recently developed nodal position-based finite element method which can deal with the geometric nonlinearity due to the large rigid-body motion. In order to enhance the stability of the large-scale nonlinear cable motion simulation, an efficient time-integration scheme is proposed, namely predictor/multi-corrector Newmark scheme. Three different predictors are introduced, and the best predictor in terms of stability and robustness for impulsive cable motion analysis is proposed. As a result, the nonlinear motion of underwater cable is predicted in a very efficient manner compared to the classical finite element of finite difference methods. The efficacy of the method is demonstrated with several test cases, involving static and dynamic motion of a single cable element, and also under water towed cable composed of multiple cable elements.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.30
no.6
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pp.551-560
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2023
Recently, there has been significant research into the recognition of human activities using three-dimensional sequential skeleton data captured by the Kinect depth sensor. Many of these studies employ deep learning models. This study introduces a novel feature selection method for this data and analyzes it using machine learning models. Due to the high-dimensional nature of the original Kinect data, effective feature extraction methods are required to address the classification challenge. In this research, we propose using the first four moments as predictors to represent the distribution of joint sequences and evaluate their effectiveness using two datasets: The exergame dataset, consisting of three activities, and the MSR daily activity dataset, composed of ten activities. The results show that the accuracy of our approach outperforms existing methods on average across different classifiers.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.45
no.6
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pp.37-42
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2008
In H.264/AVC decoder, intra predictor, motion compensator, and deblocking filter need to read reference images in external frame memory in decoding process. They read external frame memory very frequently, which lowers system operation speed and increases power consumption. This paper proposes a intra predictor integrated with motion compensator without external frame memory. It achieves power reduction and memory bandwidth minimization by exploiting data reuse of common and repetitive pixels. The proposed infra predictor achieves more than $45%\;{\sim}\;75%$ cycle time reduction compared with conventional intra predictors.
Journal of the military operations research society of Korea
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v.13
no.1
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pp.1-18
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1987
This paper presents several adaptive linear predictive coding techniques based upon extension of recursive ladder filters. A 2-D recursive ladder filter is extended to a 3-D case which can adaptively track the variation of both spatial and temporal changes of moving images. Using the 2-D/3-D ladder filter and a previous farme predictor, two types of adaptive predictor-control schemes are proposed in which the prediction error at each pel can be obtained at or close to a minimum level. We also investigate several modifications of the basic encoding methods. Performance of the 2-D/3-D ladder filters, their adaptive control schemes, and variations in coding methods are evaluated by computer simulations on a real sequence and compared to the results of motion compensation and frame differential coders. As a validity test of the ladder filters developed, the error signals for the different predictors are compared and evaluated.
In performance-based seismic design procedures Peak Ground Acceleration (PGA) and pseudo-Spectral acceleration ($S_a$) are commonly used to predict the response of structures to earthquake. Recently, research has been carried out to evaluate the predictive capability of these standard Intensity Measures (IMs) with respect to different types of structures and Engineering Demand Parameter (EDP) commonly used to measure damage. Efforts have been also spent to propose alternative IMs that are able to improve the results of the response predictions. However, most of these IMs are not usually employed in probabilistic seismic demand analyses because of the lack of reliable Ground Motion Prediction Equations (GMPEs). In order to define seismic hazard and thus to calculate demand hazard curves it is essential, in fact, to establish a GMPE for the earthquake intensity. In the light of this need, new GMPEs are proposed here for the elastic input energy spectra, energy-based intensity measures that have been shown to be good predictors of both structural and non-structural damage for many types of structures. The proposed GMPEs are developed using mixed-effects models by empirical regressions on a large number of strong-motions selected from the NGA database. Parametric analyses are carried out to show the effect of some properties variation, such as fault mechanism, type of soil, earthquake magnitude and distance, on the considered IMs. Results of comparisons between the proposed GMPEs and other from the literature are finally shown.
Purpose: Using rest T1-201/dipyridamole stress gated Tc-99m-MIBI/ 24 hour delay T1-201 SPECT, we investigated the predictive values of the markers of the stress-rest reversibility (Rev), T1-201 rest perfusion (Rest), T1-201 24 hour redistribution (Del) and Tc-99m-MIBI gated systolic thickening (Thk) for wall motion improvement after coronary artery bypass surgery. Materials and Methods: In 39 patients (M;F= 34:5, age $58{\pm}8$), preoperative and postoperative (3 months) SPECT were compared. 24 hour delayed SPECT was done in 16 patients having perfusion defects at rest. Perfusion or wall motion was scored from 0 to 3 (0: normal to 3: defect or dyskinesia). Wall motion was abnormal in 142 segments among 585 segments of 99 artery territories which were surgically revascularized. Results: After bypass surgery, ejection fraction increased from $37.8{\pm}9.0%$ to $45.5{\pm}12.3%$ in 22 patients who had decreased ejection fraction preoperatively. Wall motion improved in 103 (72.5%) segments among 142 dysfunctional segments. Positive predictive values (PPV) of Rev, Rest, Del, and Thk were 83%, 76%, 43%, and 69% respectively. Negative predictive values (NPV) of Rev, Rest, Del, and Thk were 48%, 44%, 58%, and 21%, respectively. Rest/gated stress/delay SPECT had PPV of 74% and NPV of 46%. Though univariate logistic regression analysis revealed Rev (p=0.0008) and Rest (p=0.024) as significant predictors, stepwise multivariate test found Rev as the only good predictor (p=0.0008). Conclusion: Among independent predictors obtained by rest T1-201/ stress gated Tc-99m-MIBI/ delayed T1-201 myocardial SPECT for wall motion improvement after bypass surgery, stress-rest reversibility was the single most useful predictor.
Purpose: This study aims to find the factors that affect the degree of self-care performance in Parkinson's disease (PD) patients. Method: This study used a descriptive correlational design. The data were collected using a sample of 80 PD patients, from the university affiliated Parkinson Center in Busan. Pearson's correlations and multiple regression analyses were conducted using the SPSS 18.0. Results: The mean score of the self-care performance was 3.61 (${\pm}0.40$). The highest score observed of self-care performance subscale was medication subscale ($4.55{\pm}0.50$) and the lowest score was observed in the exercise subscale ($3.03{\pm}0.64$). The self-care performance had significant correlations with depression (r=-.32, p<.01), self-care knowledge (r=.28, p<.05), function of motion (r=.25, p<.05), ability of daily activity (r=.22, p<.05), self-efficacy (r=.24, p<.05), and support from medical staff (r=.24, p<.05). The significant predictors of self-care performance included depression (${\beta}=-.28$), status of employment (${\beta}=-.27$), self-care knowledge (${\beta}=-.21$), support from medical staff (${\beta}=-.28$), and educational level (${\beta}=-.28$), accounting for 34% of the variance in the self-care performance. Conclusion: Depression, self-care knowledge, medical support are significant predictors which affect the self-care performance with PD patients.
Lee, Su Hun;Lee, Jun Seok;Sung, Soon Ki;Son, Dong Wuk;Lee, Sang Weon;Song, Geun Sung
Journal of Korean Neurosurgical Society
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v.60
no.5
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pp.567-576
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2017
Objective : Preoperative parameters including the T1 slope (T1S) and C2-C7 sagittal vertical axis (SVA) have been recognized as predictors of kyphosis after laminoplasty, which is accompanied by posterior neck muscle damage. The importance of preoperative parameters has been under-estimated in anterior cervical discectomy and fusion (ACDF) because there is no posterior neck muscle damage. We aimed to determine whether postoperative subsidence and pseudarthrosis could be predicted according to specific parameters on preoperative plain radiographs. Methods : We retrospectively analyzed 41 consecutive patients (male : female, 22 : 19; mean age, $51.15{\pm}9.25years$) who underwent ACDF with a stand-alone polyether-ether-ketone (PEEK) cage (>1 year follow-up). Parameters including SVA, T1S, segmental angle and range of motion (ROM), C2-C7 cervical angle and ROM, and segmental inter-spinous distance were measured on preoperative plain radiographs. Risk factors of subsidence and pseudarthrosis were determined using multivariate logistic regression. Results : Fifty-five segments (27 single-segment and 14 two-segment fusions) were included. The subsidence and pseudarthrosis rates based on the number of segments were 36.4% and 29.1%, respectively. Demographic data and fusion level were unrelated to subsidence. A greater T1S was associated with a lower risk of subsidence (p=0.017, odds ratio=0.206). A cutoff value of T1S<$28^{\circ}$ significantly predicted subsidence (sensitivity : 70%, specificity : 68.6%). There were no preoperative predictors of pseudarthrosis except old age. Conclusion : A lower T1S (T1S<$28^{\circ}$) could be a risk factor of subsidence following ACDF. Surgeons need to be aware of this risk factor and should consider various supportive procedures to reduce the subsidence rates for such cases.
Background: Postoperative nausea and vomiting (PONV) is one of the most common postoperative complications. Despite this, few papers have reported the incidence and independent risk factors associated with PONV in the context of oral and maxillofacial surgery (OMFS). Therefore, we sought to determine the incidence of PONV, as well as to identify risk factors for the condition in patients who had undergone OMFS under general anesthesia. Methods: A total of 372 patients' charts were reviewed, and the following potential risk factors for PONV were analyzed: age, sex, body mass index, smoking status, history of PONV and/or motion sickness, duration of anesthesia, amount of blood loss, nasogastric tube insertion and retention and postoperative opioid used. Univariate analysis was performed, and variables with a P-value less than 0.1 were entered into a multiple logistic regression analysis, wherein P-values < 0.05 were considered significant. Results: The overall incidence of PONV was 25.26%. In the multiple logistic regression analysis, the following variables were independent predictors of PONV: age < 30 years, history of PONV and/or motion sickness, and anesthesia duration > 4 h. Furthermore, the number of risk factors was proportional to the incidence of PONV. Conclusions: The incidence of PONV in patients who have undergone OMFS varies from center to center depending on patient characteristics, as well as on anesthetic and surgical practice. Identifying the independent risk factors for PONV will allow physicians to optimize prophylactic, antiemetic regimens.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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