Since light field (LF) image has huge data volume, it requires high-performance compression technique for efficient transmission and storage of its data. Camera users may like to represent parts of image at different levels of focus at their choice anytime. To address this refocusing functionality, in this paper, we first render a focal stack consisting of multi-focus images, then compress it instead of original LF data. The proposed method has advantage of minimizing the amount of LF data to realize the targeted refocusing applications. Our experiment results show that the proposed method outperforms the state-of-the-art for LF image compression method.
In order to transmit multimedia streams over the network with a timely changing channel bandwidth such as Internet, scalable video coding schemes have been studied to represent video in flexible bitstream. Much research has been made on how to represent encoded media(such as video) bitstream in scalable ways. In this paper, rte propose an optimal selection of the objects for MPEG-4 bitstream adaptation to meet a given constraint. We adopt a multiple choice knapsack problem with multi-step selection for the MPEG-4 objects with different bit-rate scaling levels in the MPEG-4 bitstream. The bitstream adaptation based on the optimal selection result is then to fetch the necessary parts of the MPEG-4 bitstream to constitute an adapted version of the original MPEG-4 binary resource. The experiment results show that the optimal selection of MPEG-4 objects for a given constraint can promisingly be made which meets the given constraint.
This paper is concerned with a chronological analysis of the simple limb movement and the performance of a selective response for Korean adults. The cybernetical control number(C.C.No) tester is used to perform the experiment for 103 males and 96 females aged from 20s to above 60s. For the selective response ecperiment, judgement speed has decreased with age. The judgement speed was slowed down more rapidly with age for female than for male. Both the limb movement and the judgement speed showed significantly different trends according to age groups. Especially, it was shown that simple limb movement decreased beginning with 50s for male and 40s for female. It is expected that the results can be applied to the job design of aged people.
The advertisement call of anurans functions to attract potential mates. The dominant frequency of an advertisement call is generally getting lower with increased snout-vent length (SVL) of the caller Rana rugosa has an advertisement call tilth a particularly high frequency modulation. We conducted a playback experiment to verify the function of frequency modulation, and investigated the territorial behavior of the frog. The frog has five types of territory defense strategy. Strategy choice depended on the caller's SVL. Small males became satellites or lowered the dominant frequency of their advertisement call, whereas large males actively defended their territory with encounter calls. In response to high frequency (1107 Hz) playback, the frogs lowered their advertisement call frequency, and towered them further in response to the low frequency (1028 Hz) playback. In addition, the number of pulses in a call was increased in response to the playback. These results indicate that the frog avoids physical conflict with competitors by selecting a territory defense strategy suitable for the caller's size, and by lowering its call frequency to disguise its SVL.
In this paper, we show how such enhancement of Farwell-Donchin BCI enables a fresh, inexperienced user to achieve quickly an accurate BCI control with a high information transfer rate. This paper presents the results of a BCI experiment where the participant, who had no previous BCI experience, obtained, in about 20 min, a highly reliable and fast control over the BCI spelling device based on the Farwell-Donchin paradigm. Offline analysis showed that the high performance of the BCI was, to a high extent, due to the use of the ERP component N1, in addition to component P300, which has been considered the only ERP component important for the prediction of user's choice in the Farwell-Donchin paradigm in many publications.
A reliable analytic model that determines the cross sectional shape of a workpiece(material) in round-oval(or oval-round) pass sequence has been developed. the cross sectional shape of an outgoing workpiece is predicted by using the linear interpolation of the radius of curvature of an incoming workpiece and that of roll groove to the roll axis direction. The requirements we placed on the choice of the weighting function were to ensure boundary conditions specified. The validity of the analytic model has been examined by hot rod rolling experiment with the roll gap and specimen size changed. The cross sectional shape and area of a workpiece predicted by the proposed analytic model were good agreement with those obtained experimentally. It was found that the analytic model has not only simplicity and accuracy for practical usage but also save a large amount of computational time compared with finite element method.
This paper gives a description of the mode'ling and control of a single phase PWM(Pulse Width Modulation) converter for HEMU-400X(High-speed Electric Multiple Unit - 400 km/h experiment). The converter is part of a Auxiliary power unit supplied by the 25[kV], 60[Hz] overhead line. A model of the converter in a synchronously rotating reference frame of coordinates is used to develop a new type of control. The control system has separate controllers for the active and reactive current, permitting the free choice of the power factor. This paper proposes a new control method of PWM converter for Auxiliary power unit.
Bankruptcy prediction has drawn a lot of research interests in previous literature, and recent studies have shown that machine learning techniques achieved better performance than traditional statistical ones. This paper employs a relatively new machine learning technique, support vector machines (SVMs). to bankruptcy prediction problem in an attempt to suggest a new model with better explanatory power and stability. To serve this purpose, we use grid search technique using 5-fold cross-validation to find out the optimal values of the parameters of kernel function of SVM. In addition, to evaluate the prediction accuracy of SVM. we compare its performance with multiple discriminant analysis (MDA), logistic regression analysis (Logit), and three-layer fully connected back-propagation neural networks (BPNs). The experiment results show that SVM outperforms the other methods.
The objective of this study is to estimate the relative importance of food labelling on organic and country-of-origin of tofu. The relative importance of three Tofu attributes shows that the country-of-origin is the most important and an organic labelling and price are followed in order. The result is that if two attributes, an organic labelling and the country-of-origin are taken into account, organic soybeans produced in Korea gets the highest value and non-organic soybeans produced in Korea, organic soybeans produced in USA, and others are followed in order. For respondents who have children under 6 years or under 18 years, the importance of an organic labelling increased compared to those whose children do not fall into that age. The results of this study show that the country of origin, especially domestically produced products, is more importantly recognized than the organic labeling to consumers.
In this paper, four different data mining techniques, two neural networks and two statistical modeling techniques, are compared in terms of prediction accuracy in the context of bankruptcy prediction. In business setting, how to accurately detect the condition of a firm has been an important event in the literature. In neural networks, Backpropagation (BP) network and the Kohonen self-organizing feature map, are selected and compared each other while in statistical modeling techniques, discriminant analysis and logistic regression are also performed to provide performance benchmarks for the neural network experiment. The findings suggest that the BP network is a better choice among the data mining tools compared. This paper also identified some distinctive characteristics of Kohonen self-organizing feature map.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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