The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.31
no.4C
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pp.391-399
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2006
We propose a novel low complexity video encoder, at the expense of a complex decoder, where video frames are intra-coded periodically and frames in between successive intra-coded frames are coded efficiently using a proposed irregular binning technique. We investigate a method of forming an irregular binning which is capable of quantizing any value effectively with only small number of bins, by exploiting the correlation between successive frames. This correlation is additionally exploited at the decoder, where the quality of reconstructed frames is enhanced gradually by applying POCS(projection on the convex sets). After an image frame is reconstructed with the irregular binning information at the proposed decoder, we can further improve the resulting quality by modifying the reconstructed image with motion-compensated image components from the neighboring frames which are considered to contain image details. In the proposed decoder, several iterations of these modification and re-projection steps can be invoked. Experimental results show that the performance of the proposed coding scheme is comparable to that of H.264/AVC coding in m mode. Since the proposed video coding does not require motion estimation at the encoder, it can be considered as an alternative for some versions of H.264/AVC in applications requiring a simple encoder.
Time synchronization algorithm in wireless sensor networks is essential to various applications such as object tracking, data encryption, duplicate detection, and precise TDMA scheduling. This paper describes CDRS that is a time synchronization algorithm using the Clock Drift rate and Reference Signals between two sensor nodes. CDRS is composed of two steps. At first step, the time correction is calculated using offset and the clock drift rate between the two nodes based on the LTS method. Two nodes become a synchronized state and the time variance can be compensated by the clock drift rate. At second step, the synchronization node transmits reference signals periodically. This reference signals are used to calculate the time difference between nodes. When this value exceeds the maximum error tolerance, the first step is performed again for resynchronization. The simulation results on the performance analysis show that the time accuracy of the proposed algorithm is improved, and the energy consumption is reduced 2.5 times compared to the time synchronization algorithm with only LTS, because CDRS reduces the number of message about 50% compared to LTS and reference signals do not use the data space for timestamp.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.40
no.1
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pp.152-164
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2015
A rapid development of semiconductors, sensors and mobile network technologies has enable that the embedded device includes high sensitivity sensors, wireless communication modules and a video processing module for vehicular environment, and many researchers have been actively studying the smart car technology combined on the high performance embedded devices. The vehicle is increased as the development of society, and the risk of accidents is increasing gradually. Thus, the advanced driver assistance system providing the vehicular status and the surrounding environment of the vehicle to the driver using various sensor data is actively studied. In this paper, we design and implement the smart vehicular camera device providing the V2X communication and gathering environment information. And we studied the method to create the metadata from a received video data and sensor data using video analysis algorithm. In addition, we invent S-ROI, D-ROI methods that set a region of interest in a video frame to improve calculation performance. We performed the performance evaluation for two ROI methods. As the result, we confirmed the video processing speed that S-ROI is 3.0 times and D-ROI is 4.8 times better than a full frame analysis.
This paper presents the implementation and performance of the HVIA-GE card, which is a hardware implementation of the Virtual Interface Architecture (VIA) based on Gigabit Ethernet. The HVIA-GE card is a 32-bit/33MHz PCI adapter containing an FPGA for the VIA protocol engine and a Gigabit Ethernet chip set to construct a high performance physical network. HVIA-GE performs virtual-to-physical address translation, Doorbell, and send/receive completion operations in hardware without kernel intervention. In particular, the Address Translation Table (ATT) is stored on the local memory of the HVIA-GE card, and the VIA protocol engine efficiently controls the address translation process by directly accessing the ATT. As a result, the communication overhead during send/receive transactions is greatly reduced. Our experimental results show the maximum bandwidth of 93.7MB/s and the minimum latency of 11.9${\mu}\textrm{s}$. In terms of minimum latency HVIA-GE performs 4.8 times and 9.9 times faster than M-VIA and TCP/IP, respectively, over Gigabit Ethernet. In addition, the maximum bandwidth of HVIA-GE is 50.4% and 65% higher than M-VIA and TCP/IP respectively.
In this paper, we propose a practical TCP friendly rate control scheme that considers the minimum channel bandwidth of the network when transporting SVC (scalable video coding) video over IP netowrks such as Internet. RTP and RTCP is mainly designed for use with UDP (User Datagram Protocol) for real-time video transport over the Internet. TCP-friendly rate control was proposed to satisfy the demands of multimedia applications while being reasonably fair when competing for bandwidth with conventional TCP applications. However the rate control model of the conventional TCP-friendly rate control scheme does not consider the minimum channel bandwidth of the network. Thus the estimated channel bandwidth by the conventional rate control model might be quite different from the real channel bandwidth when the packet loss ratio of the network is very large. In this paper, we propose a modified TCP-friendly rate control scheme that considers the minimum channel bandwidth of the network. Based on the modified TCP-friendly rate control, we assign the minimum channel bandwidth to the base layer bitstream of SVC video, and remaining available bandwidth is allocated to the enhancement layer of SVC video for the TCP friendly scalable video transmission. It is shown by simulations that the modified TCP-friendly rate control scheme can be effectively used for a wider range of controlled bit rates depending on the packet loss ratio than the conventional TCP-friendly control scheme. Furthermore, the effectiveness of the proposed scheme in terms of objective video quality is proved by comparing PSNR performance with the conventional scheme.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.11
no.2
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pp.293-300
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2007
As the development of the various IP-based services, it is expected that Internet telephony service will gradually replace the traditional PSTN-based telephony service. But there are many issues resolved to spread the Internet telephony service. One of them is to support the emergency services in the Internet telephony. In the case of USA, it has been regulated that 911 services should be supported in the Internet telephony services using VoIP on the similar performance level to PSTN 911 service. According to the regulation, basic VoIP 911 calls should be routed to the general access line of LEA without the location information or the callback number, but the enhanced VoIP 911 calls with the location information and callback number should be routed on the dedicated 911 network and destined to the local 911 distribution center such as PSAP. But, in the current VoIP-based Internet telephony network, the emergency call service has not been handled as one of the special services as well at has a worse performance in comparison to it on PSTN. Moreover, the service has a critical problem that it can not be destined to the nearest PSAP because of the insufficient information about the location information and the call back number. In this paper, we suggest the SIP-based emergency call service mechanism in order to resolve the problems above mentioned. This suggested mechanism is implemented to show its effectiveness and efficiency.
Single image Super-Resolution (SISR) aims to generate a visually pleasing high-resolution image from its degraded low-resolution measurement. In recent years, deep learning - based super - resolution methods have been actively researched and have shown more reliable and high performance. A typical method is WaveletSRNet, which restores high-resolution images through wavelet coefficient learning based on feature maps of images. However, there are two disadvantages in WaveletSRNet. One is a big processing time due to the complexity of the algorithm. The other is not to utilize feature maps efficiently when extracting input image's features. To improve this problems, we propose an efficient single image super resolution method, named RDB-WaveletSRNet. The proposed method uses the residual dense block to effectively extract low-resolution feature maps to improve single image super-resolution performance. We also adjust appropriated growth rates to solve complex computational problems. In addition, wavelet packet decomposition is used to obtain the wavelet coefficients according to the possibility of large scale ratio. In the experimental result on various images, we have proven that the proposed method has faster processing time and better image quality than the conventional methods. Experimental results have shown that the proposed method has better image quality by increasing 0.1813dB of PSNR and 1.17 times faster than the conventional method.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.13
no.4
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pp.63-70
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2003
In the modern electronic world, the authentication of a person is an important task in many areas of online-transactions. Using biometrics to authenticate a person's identity has several advantages over the present practices of Personal Identification Numbers(PINs) and passwords. To gain maximum security in the verification system using biometrics, the computation of the verification as well as the store of the biometric pattern has to be taken place in the security token(smart card, USB token). However, there is an open issue of integrating biometrics into the security token because of its limited resources(memory space, processing power). In this paper, we describe our implementation of the USB security token system having 206MHz StrongARM CPU, 16MBytes flash memory, and 1MBytes RAM. Also, we evaluate the performance of a light-weighted In-gerprint verification algorithm that can be executed in the restricted environments. Based on experimental results, we confirmed that the RAM requirement of the proposed algorithm was about 6.8 KBytes and the Equal Error Rate(EER) was 1.7%.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.40
no.5
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pp.449-456
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2022
This study proposes a deep learning algorithm to predict crop yield using GIS (Geographic Information System) to extract soil properties from Soilgrids and soil suitability class maps. The proposed model modified the structure of a published CNN-RNN (Convolutional Neural Network-Recurrent Neural Network) based crop yield prediction model suitable for the domestic crop environment. The existing model has two characteristics. The first is that it replaces the original yield with the average yield of the year, and the second is that it trains the data of the predicted year. The new model uses the original field value to ensure accuracy, and the network structure has been improved so that it can train only with data prior to the year to be predicted. The proposed model predicted the yield per unit area of autumn cabbage for kimchi by region based on weather, soil, soil suitability classes, and yield data from 1980 to 2020. As a result of computing and predicting data for each of the four years from 2018 to 2021, the error amount for the test data set was about 10%, enabling accurate yield prediction, especially in regions with a large proportion of total yield. In addition, both the proposed model and the existing model show that the error gradually decreases as the number of years of training data increases, resulting in improved general-purpose performance as the number of training data increases.
Smart factories represent production facilities where cutting-edge information and communication technologies are fused with manufacturing processes, reflecting rapid advancements and changes in the global manufacturing sector. They capitalize on the integration of robotics and automation, the Internet of Things (IoT), and the convergence of artificial intelligence technologies to maximize production efficiency in various manufacturing environments. However, the smart factory environment is prone to security threats and vulnerabilities due to various attack techniques. When security threats occur in smart factories, they can lead to financial losses, damage to corporate reputation, and even human casualties, necessitating an appropriate security response. Therefore, this paper proposes a security authentication mechanism for safe communication in the smart factory environment. The components of the proposed authentication mechanism include smart devices, an internal operation management system, an authentication system, and a cloud storage server. The smart device registration process, authentication procedure, and the detailed design of anomaly detection and update procedures were meticulously developed. And the safety of the proposed authentication mechanism was analyzed, and through performance analysis with existing authentication mechanisms, we confirmed an efficiency improvement of approximately 8%. Additionally, this paper presents directions for future research on lightweight protocols and security strategies for the application of the proposed technology, aiming to enhance security.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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