The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.23
no.9A
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pp.2372-2382
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1998
In this paper, we propose a new edge based finite state vector quantization method having better performance than conventional side-match finite state vector quantization. In our proposed scheme, each dCT transformed block is classified to 17 classes according to edge types. Each class has a different codebook based on its characteristis. Encoder classified each block to motion block or stationary block and constructed a merging map by using edge and motion information, and sent to decoder. We controled amoutn of bing bits transmitted with selecting modes accoridng to bandwidth of transmitting channel. Compared with conventional algorithms, H.263 and H.261 at low bit rate, our proposed algorithm shows better picture quality and good performance.
To investigate edge vegetation structure in the Mt. Sokri National Park, field survey was executed in August. 1990 and the result are as follows. Dominant edge species by crown-layer and smilarity of species composition seemed to be affected by existing upper layer vegetation, altitude aspect and physiographical location. and the edge vegetation at summit was severely different with one of the other environmental types. Species diversity of edge vegetation was highest at Northern midslope, lowest at Southern mid-slope. and Acer pseudo-sieboldiamun var. koreanum was appeared as a dominant species at all environmental types. Frequency classes of edge species were different by altitude, aspect, physiographicallocation. Acer pseudo-sieboldiamun var, koreanum, Quercus mongolica, Fraxinus rhynchophylla, Lespedeza maximowiczii, Weigela subsessilis showed high frequency class at all environmental condition.
Forest ecosystem is considered as an important stepping stone to minimize the impact of climate change. However, the rapid urbanization has caused fragmentation of forest ecosystem. The fragmentation of forest patch results in edge effect which brings about adverse impacts on forest function and structure. Degradation of forest ecosystem decreases carbon sequestration because edge effect reduces productivity. Therefore, we analyzed the impact of forest edge effect on forest ecosystem carbon stock change in Seongnam-si, Gyeonggi-do. We used connectivity analysis to determine forest edge and core area. The field study sites were selected with considering forest age, density, class and soil type. Secondly, forest carbon stock was calculated with allometric equation. The soil carbon stock was derived from Walkely-Black method. Lastly, Mann-Whitney test was conducted to validate differences between carbon stock in edge and core area. As a result of study, the connectivity analysis was effective to determine forest edge and core. The core and edge of forest patch showed different composition of tree species and soil properties. Carbon stock per tree in the edge area was lower than that in the core area. However, the difference of soil organic carbon content between the edge and core were relatively small. This assessment can be applied for the conservation of forest patch as well as quantitative assessment on the forest carbon stock change caused by fragmentation.
Journal of the korean academy of Pediatric Dentistry
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v.28
no.4
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pp.643-648
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2001
Class III malocclusion usually becomes manifested at a very early age, most typically evidenced clinically by the appearance of either an edge-to-edge incisor relationship or an anterior crossbite. Anterior crossbite, by it-self, retards growth of maxilla, and accelerates growth of mandible. So, treatment should be started as early as the patient cooperates, removing any factors or forces that inhibit growth and development in the same physiologic maxillary displacement direction. The facial mask is effective in most developing Class III patients, because the appliance system affects virtually all areas contributing to a Class III malocclusion. Thus, the facial mask can be applied to most developing Class If cases regardless of the specific etiology. In these cases, the results were followed. Anterior crossbite was corrected by anterior movement of maxilla and downward backward rotation of mandible and simultaneously, lower facial height was increased. So, it can be concluded that the facial mask is effective in treating growing patients with a deficient maxilla.
Best practices are the best ways to perform a business process. Benchmarking, the search for those best practices that will lead to superior performance of a company, is indispensible to gain and maintain a competitive edge. Best practices of quality management in the world-class companies are examined. Customer-centered strategy, employee selection and training, employee satisfaction, customer satisfaction, performance measurement are considered in this paper.
To investigate edge vegetation structure and edge species in Kaya Mountain National Park, field survey was executed from July to August, 1989 and the result are as follows. Cantilevered and advancing types of edge vegetation were observed on site, The relative importance values of major species were changed along distance from edge to forest interior and were seemed to be affected by aspect, soil moisture and present tree layer vegetation. Especially, light-oriented species were observed as a codominant species under pine tree canopy due to selective allelopathy effect and thin canopy. Ecological indices according to the distance from edge to forest interior did not show regular pattern, but edge depth was estimated as 15-20m, approximately, Dominant species of edge seemed to be affected by soil moisture rather than altitude and aspect, but floristic similarities seemed to be affected by altitude. Frequency classes of edge species were different by aspect, altitude and physiogra-phical location. Lespedeza maximowiczii, Weigela subsessilis and Fraxinus rhynchophylla showed high frequency class in all environment conditions.
Odd network was introduced as one model of graph theory. In [1], it was introduced as a class of fault-tolerant multiprocessor networks and analyzed so many useful properties such as simple routing algorithms, maximal fault tolerance, node axsjoint path, etc. In this paper, we sauw a construction algorithm of edge-axsjoint spanning trees in Odd network $O_d$. Also, we prove that edge-disjoint spanning tree generated by our algorithm is optimal edge-disjoint spanning tree.
For the conventional power MOSFET (metal-oxide semiconductor field-effect transistor) device structure, there exists a tradeoff relationship between specific on-state resistance (Ron,sp) and breakdown voltage (BV). In order to overcome this tradeoff, a super-junction (SJ) trench MOSFET (TMOSFET) structure with uniform or non-uniform doping concentration, which decreases linearly in the vertical direction from the N drift region at the bottom to the channel at the top, for an optimal design is suggested in this paper. The on-state resistance of $0.96m{\Omega}-cm2$ at the SJ TMOSFET is much less than that at the conventional power MOSFET under the same breakdown voltage of 100V. A design methodology for the edge termination is proposed to achieve the same breakdown voltage and on-state resistance as the main body of the super-junction TMOSFET by using of the SILVACO TCAD 2D device simulator, Atlas.
Image classification is one of the fundamental applications of computer vision. It enables a system to identify an object in an image. Recently, image classification applications have broadened their scope from computer applications to edge devices. The convolutional neural network (CNN) is the main class of deep learning neural networks that are widely used in computer tasks, and it delivers high accuracy. However, CNN algorithms use a large number of parameters and incur high computational costs, which hinder their implementation in edge hardware devices. To address this issue, this paper proposes a lightweight image classifier that provides good accuracy while using fewer parameters. The proposed image classifier diverts the input into three paths and utilizes different scales of receptive fields to extract more feature maps while using fewer parameters at the time of training. This results in the development of a model of small size. This model is tested on the CIFAR-10 dataset and achieves an accuracy of 90% using .26M parameters. This is better than the state-of-the-art models, and it can be implemented on edge devices.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.40
no.12
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pp.136-144
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2003
In this paper, we propose a scheme that can control the loss probability of low priority class bursts by dynamically adjusting the assembly threshold of low priority class. The key ideas is that the loss Probability of the longer burst increases as the load increases, thus reduced low priority class burst length decreases the loss priority at high traffic load. To achieve this aim, we first derive the relation among the loss probability, the assembly threshold, and the traffic load. In this paper we derive the relation by curve fitting on the simulation results. The ingress edge routers periodically or by event-driven receives the proper corresponding assembly threshold information from the core routers. This assembly threshold is calculated from the derived relation so that the required loss probability of the low priority class bursts in the network is satisfied. The simulation results show that the proposed scheme performs well to meet the loss probability target as expected.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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