In this paper, we propose a novel real-time frame-layer rate control algorithm using sliding window method for low bit rate video coding. The proposed rate control method performs bit allocation at the frame level to minimize the average distortion over an entire sequence as well as variations in distortion between frames. A new frame-layer rate-distortion model is derived, and a non-iterative optimization method is used for low computational complexity. In order to reduce the quality fluctuation, we use a sliding window scheme which does not require the pre-analysis process. Therefore, the proposed algorithm does not produce time delay from encoding, and is suitable for real-time low-complexity video encoder. Experimental results indicate that the proposed control method provides better visual and PSNR performance than the existing TMN8 rate control method.
The production using U-shaped line is studied. This research presents the relationship among machining time, cycle time and production rate in a U-shaped line. The U-shaped line produces shafts by automated machines. In this paper when any production rate is given the U-shaped line always satisfies the production rate. An algorithm is developed for the determination of cycle time, the number of machines and workers of the U-shaped line in order to minimize the total machine capacity and the number of workers for any given production rate. The U-shaped line was successfully designed by applying the proposed algorithm.
Journal of information and communication convergence engineering
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제5권1호
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pp.54-58
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2007
A real-time frame-layer rate control algorithm with a token bucket traffic shaper is proposed for distortion variation minimization. The proposed rate control method uses a non-iterative optimization method for low computational complexity, and performs bit allocation at the frame level to minimize the average distortion over an entire sequence as well as variations in distortion between frames. The proposed algorithm does not produce time delay from encoding, and is suitable for real-time low-complexity video encoder. Experimental results indicate that the proposed control method provides better visual and PSNR performances than the existing rate control method.
This research presents the relationship among machining time, cycle time and demand rate in a cellular manufacturing system. The manufacturing cell produces part families by automated machines. This paper discusses the cases of increasing demand rate in an existing cell and designing cell based on the demand rate. This research developed an algorithm for decision making such as cycle time, machines and workers in order to minimize the total machine capacity and the number of workers for any given demand rate. The proposed algorithm was successfully applied for the design and operation of cell manufacturing with a good result.
A new intelligent power network (Smart Grid) that grafts some new technologies, such as the extension of the new and reproducible energy, electric motors, and electric storages, onto the regulation of green house gases according to the recent convention on climate changes has been actively promoted. As establishing such an intelligent power network, it is possible to implement a real-time rate system according to the change from the conventional single directional information transmission to the bidirectional information transmission. Such a real-time rate system can provide power during the chip rate hour by avoiding the high rate hour although customers use the same level of power through providing such real-time rate information including power generation costs. In this study, the establishment of an operating system that makes an effective use of the real-time rate system and its operation method are to be proposed.
In this paper, various time series analysis models and machine learning models are presented for long-term prediction of export growth rate, and the prediction performance is compared and reviewed by RMSE and MAE. Export growth rate is one of the major economic indicators to evaluate the economic status. And It is also used to predict economic forecast. The export growth rate may have a negative (-) value as well as a positive (+) value. Therefore, Instead of using the ReLU function, which is often used for time series prediction of deep learning models, the PReLU function, which can have a negative (-) value as an output value, was used as the activation function of deep learning models. The time series prediction performance of each model for three types of data was compared and reviewed. The forecast data of long-term prediction of export growth rate was deduced by three forecast methods such as a fixed forecast method, a recursive forecast method and a rolling forecast method. As a result of the forecast, the traditional time series analysis model, ARDL, showed excellent performance, but as the time period of learning data increases, the performance of machine learning models including LSTM was relatively improved.
This study was carried out to investigate the effects of concentration, kinds of cryoprotectants, equilibration time, optimum thawing temperature on the survival rate of rapidly frozen porcine embryos. The porcine embryos following dehydration by cryoprotectants containing sucrose were directly plunged into liquid nitrogen and thawed in 30, 35 or 37$^{\circ}C$ water bath, Survival rate was defined as development rate on in vitro culture or FDA-test. The results are summarized as follows : 1. The high survival rate of porcine frozen embryos after rapidly thawed in freezing medium was attained 2.0M DMSO, 2.0M glycerol, 2.0M propanediol, 1.5M ethyleneglycol. 2. The high survival rate of porcine frozen embryos after rapidly thawed in freezing medium was obtained using single cryoprotectant(16.6~40.0%) than mixed cryoprotectants(12.5~33.3%). 3. The eqilibration time on the survival rate of rapidly thawed porcine frozen embryos was attained after short period of time(15.0~33.3%) in the freezing medium higher than long period of time(9.10~30.0%). 4. The thawing temperature on the survival rate of rapidly thawed porcine frozen embryos was attained at 3$0^{\circ}C$ of thawing temperature(33.3~40.6%) in the freezing medium higher than 25 or 37$^{\circ}C$ of thawing temperature.
In order to understand water depth distribution in the waters of the southwestern sea offshore wind power demonstration complex, field observations were conducted using a multi-beam echosounder from before construction (2018.2) to operation (2022.8). After data processing and correction of the observed depth, cross-sectional analysis was performed to calculate the maximum water depth value, and time phase analysis was performed using the maximum water depth value. The maximum water depth change rate over time tended to gradually decrease, and there was little difference in the rate of change before the construction of the wind turbine foundation structure, and the rate of change was rapid when the foundation structure was under construction. As a result of time phase analysis, the rate of change of the first (2018.02) and the second (2018.05) showed a rate between -6.27 and -4.13, on average, as the rate of change before the construction of the offshore wind farm, and there was no difference between the first and second rates. The third (2018.11) rate of change was -4.25 to -1.82, and the fourth (2019.04) rate of change was -2.34 to -1.22, and the rate of change increased rapidly after the third time. The fifth (2019.07) rate of change was -2.11 to -1.31, the sixth (2021.05) rate of change was -2.09 to -1.28, and the seventh (2022.08) was -2.11 to -1.22 rate of change, and after the rate of change reached some extent, the change was analyzed in an insufficient graph.
The leaky bucket scheme is a promising method that regulates input traffics for preventive congestion control. In the ATM network, the input traffics are bursty and transmitted at high-speed. In order to get the low loss probability for bursty input traffics, it is known that the leaky bucket scheme with static leaky rate requires larger data buffer and token pool size. This causes the increase of the mean waiting time for an input traffic to pass the policing function, which would be inappropriate for real time traffics such as voice and video. We present the leaky bucket scheme with dynamic leaky rate in which the token generation period changes according to buffer occupancy. In the leaky bucket scheme with dynamic leaky rate, the cell loss probability and the mean waiting time are reduced in comparison with the leaky bucket scheme with static leaky rate. We analyze the performance of the proposed leaky bucket scheme in discrete-time case by assuming arrival process to be Markov-modulated Bernoulli process (MMBP).
This paper suggests a revision method for historical fault data using Proportional Aging Reduction(PAR) to consider maintenance effect in time-varying failure rate. In order to product time-varying failure rate, the historical fault data are necessary. However, the maintenance record could be left out in historical data by spot operator's mistake. In this case, the failure rate is produced less than the average failure rate for increasing equipments' life-time by maintenance effect. Hence, it is necessary for new time-varying failure rate to extract maintenance effect from the existing fault data. In this paper, the revision method to reduce equipments' life-time, adversely using PAR among three techniques to consider maintenance effect.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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