The adaptive coding schemes in H.264 standardization provide a significant ceding efficiency and some additional features like error resilience and network friendliness. The variable block size motion compensation using multiple reference frames is one of the key H.264 coding elements to provide main performance gain, but also the main culprit that increases the overall computational complexity. For this reason, this paper proposes a selective motion estimation algorithm based on variable block size for fast motion estimation in H.264. After we find the SAD(Sum of Absolute Difference) at initial points using diamond search, we decide whether to perform additional motion search in each block. Simulation results show that the proposed method is five times faster than the conventional full search in case of search range $\pm$32.
In this paper, we propose a new motion estimation algorithm for frame rate up-conversion. The proposed algorithm uses the variance of errors in addition to SAD in motion estimation to find more accurate motion vectors. Then, it decides which motion vectors are wrong using the variance of neighbor motion vectors and the variance between current motion vector and neighbor's average motion vector. Next, incorrect motion vectors are corrected by weighted sum of eight neighbor motion vectors. Additionally, we propose adaptive search range algorithm, so we can find more accurate motion vectors and reduce computational complexity at the same time. As a result, proposed algorithm improves the average peak signal-to-noise ratio and structural similarity up to 1.44 dB and 0.129, respectively, compared with previous algorithms.
As the appearances of various new mobile devices and the explosive growth of mobile device users, many researches related to mobile P2P systems have been proceeded actively. In this paper, we propose a new search algorithm for the double-layered super peer system in the mobile environment. For the proposed search algorithm, we divide the entire experiment region into a grid of cells, each of which has the same size. The grid is configured properly by considering the communication range of a mobile device and the number of peers in the system. The proposed search algorithm is a partial flooding search method based on the directions of cells involved with the search. It reduces successfully the network traffic, but shows a low search hit ratio. To enhance the search hit ratio, we introduce a bridge-peer table for a super peer and utilize an n-way search. The experimental results show that the proposed algorithm made an average of 20~30% reduction in the number of message packets over the double-layered system. The success ratio was also improved about 2~5% over the double-layered system.
Kim, Tae-Kyung;Oh, Jeong-Su;Ko, Gun-Hwan;Cho, Wan-Sup;Hou, Bo-Kyeng;Lee, Sang-Hyuk
Interdisciplinary Bio Central
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v.3
no.2
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pp.7.1-7.6
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2011
Background: Published manuscripts are the main source of biological knowledge. Since the manual examination is almost impossible due to the huge volume of literature data (approximately 19 million abstracts in PubMed), intelligent text mining systems are of great utility for knowledge discovery. However, most of current text mining tools have limited applicability because of i) providing abstract-based search rather than sentence-based search, ii) improper use or lack of ontology terms, iii) the design to be used for specific subjects, or iv) slow response time that hampers web services and real time applications. Results: We introduce an advanced text mining system called PubMine that supports intelligent knowledge discovery based on diverse bio-ontologies. PubMine improves query accuracy and flexibility with advanced search capabilities of fuzzy search, wildcard search, proximity search, range search, and the Boolean combinations. Furthermore, PubMine allows users to extract multi-dimensional relationships between genes, diseases, and chemical compounds by using OLAP (On-Line Analytical Processing) techniques. The HUGO gene symbols and the MeSH ontology for diseases, chemical compounds, and anatomy have been included in the current version of PubMine, which is freely available at http://pubmine.kobic.re.kr. Conclusions: PubMine is a unique bio-text mining system that provides flexible searches and analysis of biological entity relationships. We believe that PubMine would serve as a key bioinformatics utility due to its rapid response to enable web services for community and to the flexibility to accommodate general ontology.
Shin, Jehyuck;Kim, Khan-Hyuk;Jin, Ho;Kim, Hyomin;Kwon, Jong-Woo;Lee, Seungah;Lee, Jung-Kyu;Lee, Seongwhan;Jee, Geonhwa;Lessard, Marc R.
Journal of Magnetics
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v.21
no.4
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pp.509-515
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2016
We report on development of a ground-based bi-axial Search-Coil Magnetometer (SCM) designed to measure time-varying magnetic fields associated with magnetosphere-ionosphere coupling processes. The instrument provides two-axis magnetic field wave vector data in the Ultra Low Frequency or ULF (1 mHz to 5 Hz) range. ULF waves are well known to play an important role in energy transport and loss in geospace. The SCM will primarily be used to observe generation and propagation of the subclass of ULF waves. The analog signals produced by the search-coil magnetic sensors are amplified and filtered over a specified frequency range via electronics. Data acquisition system digitizes data at 10 samples/s rate with 16-bit resolution. Test results show that the resolution of the magnetometer reaches $0.1pT/{\sqrt{Hz}}$ at 1 Hz, and demonstrate its satisfactory performance, detecting geomagnetic pulsations. This instrument is scheduled to be installed at the Korean Antarctic station, Jang Bogo, in the austral summer 2016-2017.
Finding a valid timing constraint is one of the most important issues in the real-time monitoring area. To get the valid timing constraint, a developer executes a real-time process and changes the constraint on a regular basis. This is an exhaustive and time-consuming process. To improve this approach, we propose a timing constraint search technique. This technique uses two load models and one condition proposed in this paper to support the developer in determining the valid timing constraint range in an easy and systematic manner.
Growth curves including Bass, Logistic and Gompertz functions are widely used in forecasting the market demand. Nonlinear least square method is often adopted for estimating the model parameters but it is difficult to set up the starting value for each parameter. If a wrong starting point is selected, the result may lead to erroneous forecasts. This paper proposes a method of selecting starting values for model parameters in estimating some growth curves by nonlinear least square method through grid search and transformation into linear regression model. Resealing the market data using the national economic index makes it possible to figure out the range of parameters and to utilize the grid search method. Application to some real data is also included, where the performance of our method is demonstrated.
Detecting a small threat object either fast moving or floating on shallow water presents a formidable challenge to shipboard sensor systems, which must determine whether or not to launch defensive weapons in a timely manner. An integrated multisensor concept is envisioned wherein the combined use of active and passive sensor is employed for the detection of short duration targets in dense ocean surface clutter to maximize detection range. The objective is to develop multisensor integration techniques that operate on detection data prior to track formation while simultaneously fusing contacts to tracks. In the system concept, detections from a low grazing angle search radar render designations to a sensor-search infrared sensor for target classification which in turn designates an active electro-optical sensor for sector search and target verification.
We present a novel GPU accelerated search algorithm for broadband extended gravitational-wave emission (BEGE) with better than real-time analyis of H1-L1 LIGO S6 data. It performs matched filtering with over 8 million one-second duration chirps. Parseval's Theorem is used to predict the standard deviation ${\sigma}$ of filter output, taking advantage of near-Gaussian LIGO (H1,L1)-data in the high frequency range of 350-2000 Hz. A multiple of ${\sigma}$ serves as a threshold to filter output back to the central processing unit. This algorithm attains 80% efficiency, normalized to the Fast Fourier Transform (FFT). We apply it to a blind, all-sky search for BEGE in LIGO data, such as may be produced by long gamma-ray bursts and superluminous supernovae. We report on mysterious features, that are excluded by exact simultaneous occurrance. Our results are consistent with no events within a radius of about 20 Mpc.
Langendoen, John;Fleishman, Caren;Kim, Soon Hee;An, Ho Jung
Journal of International Academy of Physical Therapy Research
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v.7
no.1
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pp.979-988
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2016
The purpose of this systematic review is to investigate the effects of tape application on improving body conditions. The search strategy for this review included a literature search by members of the International Kinematic Academy in 12 countries between January 2014 and February 2015 using PubMed, CINAHL, Cochrane, Google Scholar, websites and national journals. The search words included "Kinesiotape, Kinesio tape, kinesiotaping, elastic taping, taping, functional taping, myofascial taping, sensomotor taping". The review included all articles, even those published in different languages. These searches resulted in 821 publications. There are several effects of tape application were revealed such as improving blood circulation, lymphatic circulation, body range of motion, activation of mechanoreceptor and joint stability, and decreasing pain. No one negative about the positive effects of taping, however the more effort is required to find evidence of effects of tape application.
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