본 논문에서는 패킷 오류가 발생하는 IP 망을 통해 비디오 전송 서비스를 제공하기 위한 조건적 ARQ 기반의 오류 제어기법을 제안한다. IP 망에서 패킷 손실이 발생하면 수신 단말은 서버에게 손실된 패킷의 재전송을 요청할 수 있다. 그러나 망 상황과 접속 단말 개수를 고려하지 않고 무조건적인 재전송을 요청 할 경우 손실된 패킷이 복호화에 필요한 시점까지 도착 할 것인지가 보장되지 않을 뿐더러, 오히려 불필요한 재전송 요청에 의해 망에서의 트래픽 량을 가중시킬 수 있다. 따라서 망 상황을 고려하여 손실된 패킷이 재전송에 의해 적절한 시간 내에 도착이 가능한지를 판단하여 조건적으로 ARQ를 요청하는 기술이 요구된다. 본 논문에서는 기존의 RFC 문서에서 권고하는 재전송 관련 메카니즘들을 효과적으로 활용하여 표준기술 기반의 조건적 ARQ 오류제어 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 단말에서 추정된 망 상황을 기반으로 조건적으로 재전송 요청 여부를 결정하고, 더 나아가서 유효한 재전송 요청 시점을 결정하여 보다 효율적인 ARQ 가 적용될 수 있도록 한다. 제안된 조건적 ARQ 기반의 오류 제어 기법의 성능을 검증하기 위하여 패킷 손실 네트워크 환경을 NIST-Net을 활용하여 구축하며 실험 결과를 통해 제안된 기법의 우수한 오류 강인 성능을 확인한다.
멀티미디어 정보를 상호 교환하고, 작성자가 의도한 대로 프리젠테이션하기 위해 서는 정보의 상호 교환 포멧과 미디어들간의 동기화가 필요하며, 사용자와의 빈번한 상호 동작을 통해 프리젠테이션해야 하는 멀티미디어 응용을 지원하기 위해 서는 이를 지원할 수 있는 기법이 필수적으로 제공되어야 한다. 이를 위해서 본 논 문에서는 국제표준으로 정의된 기능을 수행할 수 있도록 개발된 MHEG엔진에서 조건적, 시간 및 공간적 동기화의 제어와 그리고 멀티미디어 정보를 프티젠테이션하는데 필요한 미디어 데이타들을 결합하여 동기화된 프리젠테이션을 수행할 수 있고, 프리젠테이션 도중에 사용자의 입력을 받아 들여 사용자와 MHEG엔진과의 대화형 처리를 가능하도록 개선된 MHEG엔진에서의 멀티미디어 정보 동기 제어기 및 제어 방법을 제시하였다.
본 논문에서는, 기존 시스템과 호환성을 유지하면서 ATSC-M/H 방송시스템을 이용하여 공개 방송콘텐츠 서비스와 제한된 유료 방송 콘텐츠 제공을 위한 신규 방송 서비스를 송출이 가능한 시스템을 구성하고, CAS 등 복잡한 수신제한 기술을 사용하지 않고, 북미 지역에서 많이 사용되고 있는 DVR를 포함한 셋탑박스를 디지털 미디어 서버로 많이 사용하고 있는 DLNA 시스템에서 ATSC-M/H 시스템을 통해 전송된 공개 방송 콘텐츠 서비스와 제한된 유료 방송 콘텐츠 서비스를 지원하도록 하기 위한 DLNA 시스템과 그 DLNA 시스템에서의 데이터 서비스 처리 방법을 제안하였다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제13권3호
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pp.186-199
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2013
We pose pattern classification as a density estimation problem where we consider mixtures of generative models under partially labeled data setups. Unlike traditional approaches that estimate density everywhere in data space, we focus on the density along the decision boundary that can yield more discriminative models with superior classification performance. We extend our earlier work on the recursive estimation method for discriminative mixture models to semi-supervised learning setups where some of the data points lack class labels. Our model exploits the mixture structure in the functional gradient framework: it searches for the base mixture component model in a greedy fashion, maximizing the conditional class likelihoods for the labeled data and at the same time minimizing the uncertainty of class label prediction for unlabeled data points. The objective can be effectively imposed as individual mixture component learning on weighted data, hence our mixture learning typically becomes highly efficient for popular base generative models like Gaussians or hidden Markov models. Moreover, apart from the expectation-maximization algorithm, the proposed recursive estimation has several advantages including the lack of need for a pre-determined mixture order and robustness to the choice of initial parameters. We demonstrate the benefits of the proposed approach on a comprehensive set of evaluations consisting of diverse time-series classification problems in semi-supervised scenarios.
무궁화 위성을 이용한 디지털 위성방송(DBS) 서비스가 한국통신 용인 송신소에서 실시된다. 위성방송 시스템은 방송국, 송신소, 위성 중계기 및 수신기로 구성된다. 송신소에는 6개의 위성중계기 수만큼의 송신기가 필요하며, 각 송신기는 MPEG-2 압축기술을 이용하여 4개의 TV프로그램을 압축하고 데이터 서비스와 다중화한 후 RF 신호로 변환하여 송출한다. 위성중계기의 수신된 신호를 주파수 변환 및 증폭하여 지상으로 재 송출하고, 수신기는 45cm 안테나를 이용하여 수신한 후 역 다중화를 통해 원하는 프로그램을 선택한 후 디코딩을 하여 원 신호를 복원한다. FEC 부호화와 QPSK 변조를 사용하여 전송 BER 10E-11을 구현하였다. 유료 채널 관리를 위해 한정 수신 시스템, 스마트카드와 모델을 사용하였다.
좌우 해상도가 차이나는 융합형 3DTV의 화질을 개선하기 위한 기법으로써 두 영상간의 양안시차 정보를 활용하는 조건부 대체 알고리즘이 제안된 바 있다. 본 논문에서는 양안시차 벡터의 정밀도가 조건부 대체 알고리즘에 미치는 영향을 살펴보기 위해 양안시차 벡터 추정에 사용되는 좌영상의 해상도에 따른 알고리즘의 성능을 비교한 실험결과를 제시하였다. 높은 해상도의 좌영상을 사용하여 양안시차 벡터의 정밀도가 높아질수록 확장된 우영상의 객관적 화질 및 합성된 3D영상의 자연스러운 입체감이 향상됨을 확인하였다.
In this paper, a novel gray-scale lossless image coder combining context-based minimum mean squared error (MMSE) prediction and entropy coding is proposed. To obtain context of prediction, this paper first defines directional difference according to sharpness of edge and gradients of localities of image data. Classification of 4 directional differences forms“geometry context”model which characterizes two-dimensional general image behaviors such as directional edge region, smooth region or texture. Based on this context model, adaptive DPCM prediction coefficients are calculated in MMSE sense and the prediction is performed. The MMSE method on context-by-context basis is more in accord with minimum entropy condition, which is one of the major objectives of the predictive coding. In entropy coding stage, context modeling method also gives useful performance. To reduce the statistical redundancy of the residual image, many contexts are preset to take full advantage of conditional probability in entropy coding and merged into small number of context in efficient way for complexity reduction. The proposed lossless coding scheme slightly outperforms the CALIC, which is the state-of-the-art, in compression ratio.
본 논문에서는, 기본계층과 향상계층의 최적 모드 사이의 높은 상관성을 이용하여 기본계층의 모드에 기초하여 향상계층의 부호화 모드를 효율적으로 제한할 때, 생존하는 탐색 모드의 집합은 모드 제한에 의해서 발생할 추가 RD-비용을 최소화하도록 결정되어져야 함을 제시한다. 이 집합에 의거하여 H.264 스케일러블 확장 규격(H.264 SE)을 위한 고속 모드 결정 알고리즘을 구현하였다. 시뮬레이션 결과는 제안하는 알고리즘이 모드들의 조건부 확률에 기초한 기존의 모드 제한 기법에 비해서 RD-성능 면에서 우수함을 입증하고 있다.
의료분야에서 질환별 유병률 차이로 인한 데이터 수적 불균형은 흔하게 발생되는 문제로 인공지능 학습 성능을 저하시켜 개발의 어려움을 초래한다. 최근 이러한 데이터 수적 불균형문제를 해결하기 위한 한 방법으로 적대적 생성 신경망(GAN) 기술이 도입되었고 다양한 분야에 성공적으로 적용되어왔다. 그러나 수적 불균형에 의해 저하된 성능 문제를 해결하는데 있어서 기존 연구들의 영상 해상도가 아직 충분하지 않고 영상 내 구조가 전역적으로 일관성 있게 모델링 되지 않아 좋은 결과를 얻기 어렵다. 본 논문에서는, 흉부 X선 영상 데이터의 수적 불균형문제를 해결하기 위하여 고해상도 영상을 생성할 수 있는 주목 메커니즘 기반 멀티 스케일 조건부 적대적 생성 네트워크를 제안한다. 해당 네트워크는 질환제어 조건변수에 의해 하나의 네트워크만으로 다양한 질환 영상을 생성할 수 있어 각 클래스별로 학습을 하는 비효율성을 줄였고, 자기 주목 메커니즘을 통해 영상 내 장거리 종속성 문제를 해결하였다.
브로드캐스트 서비스의 사용자가 많아질수록 확장성 있는 접근 제어는 효율적인 진한 부여에 필수적인 요구사항이라고 할 수 있다. 접근 제어는 합법적인 사용자들에게만 비밀키를 안전하게 전달함으로써 이루어지게 된다. 그러나 브로드캐스트 환경에서는 채널의 안정성이 보장되지 않기 때문에 비밀키를 전달하는 과정에서 키 전달 메시지가 사라지거나, 사용자의 단말이 네트워크에 접속되어 있지 않은 경우 메시지가 사용자에게 제대로 전달되지 못하는 경우가 빈번하게 발생할 수 있다. 본 연구에서는 합법적인 사용자가 서버로부터 다수의 세션동안 키 전달 메시지를 수신하지 못한 경우라도 자신의 이전키와 현재 세션에 전송되는 힌트 메시지를 이용해서 현재 세션의 그룹키를 복구할 수 있는 효율적인 그룹키 자가복구 기법을 제안한다. 성능 분석 결과 제안한 기법은 기존의 신뢰성 있는 키 분배 기법에 비해 확장성 및 효율성 측면에서 더 향상되었다는 것을 알 수 있다. 제안한 기법은 사용자로부터 서버로의 역방향 채널이 존재하지 않는 브로드캐스트 네트워크 환경에서 제한수신시스템 등에 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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