The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.21
no.11
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pp.2789-2800
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1996
Real time fractal coding for successive QCIF 144*176 luminance images has been implemented on a 50MHz IBM 486 personal computer. To satisfy the frame encoding speed and data compression ratio, following algorithms are adopted. In order to minimize encoding time, extension SAS being not searching of domain blocks is used. for reducing the bits per pixel, conventioal 4*4 range block is extended to 8*8 range block. and range block extension decrease quality of decoded image. For improvement quality of decoded image, the paper apply quad-tree partition mothod. In order to divide **8 range block, self-simiarity is compared 8*8 range block with spatial contractive transformed 8*8 domain block. According to self-simiarity, the block is partitioned and owing to block partition, increased encoding time is minimized. According to self-simiarity of 8*8 range block and spatial contractive transformed 8*8 domain block, number of fractal factor is varied. Simultaneously with minimizing the decrement of decoded image's quality, transmittion rate and encoding time is shorted. The results enable us to process the real-time fractal coding. For the claire test image, the average PSNR was 32.4dB, 0.12 bit rates and 33ms coding time per frame.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.6
no.2
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pp.101-110
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2001
The maximum intersection of spherical convex polygons are to find spherical regions owned by the maximum number of the polygons, which is applicable for determining the feasibility in manufacturing problems such mould design and numerical controlled machining. In this paper, an efficient method for partitioning a sphere with the polygons into faces is presented for the maximum intersection. The maximum intersection is determined by examining the ownerships of partitioned faces, which represent how many polygons contain the faces. We take the approach of edge-based partition, in which, rather than the ownerships of faces, those of their edges are manipulated as the sphere is partitioned incrementally by each of the polygons. Finally, gathering the split edges with the maximum number of ownerships as the form of discrete data, we approximately obtain the centroids of all solution faces without constructing their boundaries. Our approach is analyzed to have an efficient time complexity Ο(nv), where n and v, respectively, are the numbers of polygons and all vertices. Futhermore, it is practical from the view of implementation since it can compute numerical values robustly and deal with all degenerate cases.
Park, Keon-jun;Jang, Tae-Su;Kim, Sung-Hun;Kim, Yong-kab
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2012.10a
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pp.35-36
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2012
The generation of fuzzy rules is inevitable in order to construct fuzzy modeling and in general, has the problem that the number of rules increases exponentially with increasing dimension. To solve this problem, we introduce the system that generate the fuzzy rules and make a inference based on FCM clustering algorithm that partition the input space in the scatter form. The parameters in the premise part of the fuzzy rules is determined as membership matrix by the FCM clustering algorithm and the consequence part of the fuzzy rules is are expressed as a polynomial function. Proposed model evaluated using the numerical data.
Lee Hyong-Euk;Kim Yong-Hwi;Park Kwang-Hyun;Kim Yong-Su;June Jin-Woo;Cho Joonmyun;Kim MinGyoung;Bien Z. Zenn
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.15
no.7
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pp.805-812
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2005
Smart home is one of the ubiquitous environment platforms with various complex sensor-and-control network. In this paper, a now learning methodology for learning user's behavior preference pattern is proposed in the sense of reductive user's cognitive load to access complex interfaces and providing personalized services. We propose a fuzzy inductive learning methodology based on life-long learning paradigm for knowledge discovery, which tries to construct efficient fuzzy partition for each input space and to extract fuzzy association rules from the numerical data pattern.
Park, Jeong-Pil;Bae, Kyeong-Won;Jeong, Weui-Bong;Ahn, Se-Jin
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.25
no.2
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pp.116-123
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2015
This paper proposed a new formula for predicting acoustic power transmission loss of simple expansion chamber with two internal partitions. Seventeen cases of computational results were performed and the database was constructed for the TL according to the various positions of internal partitions. Using this database, firstly, the formula for the peak values of TL at certain frequencies was developed using the least square estimation. Secondly, the formula for the TL curve could be obtained automatically with the input data of the positions of two internal partitions. The formula of TL developed in this paper showed good agreement with computational results. This formula will be helpful for the positioning of internal partitions to improve TL at target frequencies.
The significant liquid structure theory is extended to binary mixture, benzene-ethylenechloride system. The partition function, applicable throughout the temperature range in which Raoult's law is satisfied is derived. The thermodynamic quantities such as total and partial pressures, molar volumes and mixing entropies are calculated from the partition function at the temperatures $293.15^{\circ},\;323.14^{\circ}\;and\;357.15^{\circ}K.$ The theoretical values, thus calculated, are found to agree with the experimental data in the literatures.
Park, Byoung-Jun;Yoon, Ki-Chan;Oh, Sung-Kwun;Jang, Seong-Whan
Proceedings of the KIEE Conference
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1998.11b
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pp.657-659
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1998
In order to optimize fuzzy modeling of nonlinear system, we proposed a optimal fuzzy model according to the characteristic of I/O relationship, HCM method, the genetic algorithm, and the objective function with weighting factor. A conventional fuzzy model has difficulty in definition of membership function. In order to solve its problem, the premise structure of the proposed fuzzy model is selected by both the partition of input space and the analysis of input-output relationship using the clustering algorithm. The premise parameters of the fuzzy model are optimized respectively by the genetic algorithm and the consequence parameters of the fuzzy model are identified by the standard least square method. Also, the objective function with weighting factor is proposed to achieve a balance between the performance results for the training and testing data.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.29
no.2
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pp.75-82
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2006
본 연구에서 조합 최적화(Combinatorial Optimization) 이론에 바탕을 두고 있는 네스티드 분할(Nested Partition, 이하 NP) 방법을 이용한 최적화 기탄 요소선택 방법(Feature Selection)을 제안한다. 이 새로운 방법은 좋은 요소 부분집합을 찾는 휴리스틱 탐색 절차를 채용하고 있으며 데이터의 인스턴스(Instances 또는 Records)의 무작위 추출(Random Sampling)을 이용하여 이 요소선택 방법의 처리시간 관점에서의 성능을 항상 시키고자 한다. 이 새로운 접근 방법은 처리시간 향상을 위해 2단계 샘플링 방법을 채용하여 근접 최적해로의 수렴(Convergence)을 보장하는 샘플 사이즈를 결정한다. 이는 앨고리듬이 유한한 시간내에 끝이날 때 최종 요소 부분집합 해의 질(Qualtiy)에 관한 정확한 설명을 할 수 있는 이론적인 배경을 제시한다. 중요 결과를 예시하기 위해서 다양한 형태의 다섯 개의 데이터 셋을 이용하였으며 다섯 번의 반복 실험을 통한 실험 결과가 제시되며, 이 새로운 접근 방법이 기존의 단순 네스티드 분할 방법 기반의 요소선택 방법보다 처리시간 관점에서 더욱 효율적임을 보여준다.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.21
no.46
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pp.33-49
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1998
In order to improve the performance of relational databases, one has to reduce the number of disk accesses necessary to transfer data from disk to main memory. The paper proposes to reduce the number of disk I/O accesses by vertically partitioning relation into fragments and allowing attribute replication to fragments if necessary. When zero-one integer programming model is solved by the branch-and-bound method, it requires much computing time to solve a large sized problem. Therefore, heuristic solutions using genetic algorithm(GA) are presented. GA in this paper adapts a few ideas which are different from traditional genetic algorithms, for examples, a rank-based sharing fitness function, elitism and so on. In order to improve performance of GA, a set of optimal parameter levels is determined by the experiment and makes use of it. As relations are vertically partitioned allowing attribute replications and saved in disk, an attribute replicating vertical partition method by GA can attain less access cost than non-attribute-replication one and require less computing time than the branch-and-bound method in large-sized problems. Also, it can acquire a good solution similar to the optimum solution in small-sized problem.
Spatiotemporal data mining represents the confluence of several fields including spatiotemporal databases, machine loaming, statistics, geographic visualization, and information theory. Exploration of spatial data mining and temporal data mining has received much attention independently in knowledge discovery in databases and data mining research community. In this paper, we introduce an algorithm Max_MOP for discovering moving sequences in mobile environment. Max_MOP mines only maximal frequent moving patterns. We exploit the characteristic of the problem domain, which is the spatiotemporal proximity between activities, to partition the spatiotemporal space. The task of finding moving sequences is to consider all temporally ordered combination of associations, which requires an intensive computation. However, exploiting the spatiotemporal proximity characteristic makes this task more cornputationally feasible. Our proposed technique is applicable to location-based services such as traffic service, tourist service, and location-aware advertising service.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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