무선 멀티미디어 센서 네트워크(Wireless Multimedia Sensor Network : WMSN)는 기존 스칼라 데이터 뿐만 아니라 음성, 이미지, 동영상 등 다양한 멀티미디어 정보를 전달해야 하므로 다양한 특성을 가진 트래픽을 효율적으로 처리하기 위한 서비스 품질(Quality of Service : QoS)를 지원할 수 있는 메커니즘이 필요하다. 본 논문은 WMSN 에서의 트래픽 유형을 주기적 모니터링 트래픽, 이벤트 트래픽, 멀티미디어 트래픽, 쿼리 기반 트래픽으로 분류하고, 각 트래픽 유형에 따라 지연, 에너지 효율성 및 신뢰성에 대해 차별화된 QoS를 제공할 수 있는 마킹 알고리즘과 큐 관리 메커니즘을 제안한고, 시뮬레이션을 통해 성능을 분석한다.
NAND 플래쉬메모리는 전원이 꺼져도 데이터를 유지할 수 있고 저비용, 고용량의 특징을 가지기 때문에 휴대용 기기에서 많이 활용되고 있다. 플래쉬메모리에서 대용량의 데이터를 효과적으로 처리하기 위하여 색인을 필수적으로 사용해야 한다. 그러나 플래쉬메모리는 쓰기 연산의 비용이 크고 덮어쓰기 연산을 지원하지 않기 때문에 기존의 디스크기반 색인을 사용하면 성능이 저하되는 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 플래쉬메모리에서 고정그리드화일 색인을 구현하고 다양한 조건에서 성능 평가를 수행한다. 이를 위하여 질의연산과 변경 연산의 비율에 따른 평균 수행 시간을 측정한다. 그리고 디스크에서의 수행 시간과 비교한다.
SGML이나 XML언어를 사용하여 작성된구조적 문서들에 대한 정보검색 시스템들은 문서의 부분검색을 지원한다. 문서의 구조에 바탕을 둔 질의를 효율적으로 처리하기 위해서는 색인에 관련된 메모리 오버헤드를 줄여야 하고, 질의에 대한 응답시간이 빨라야 하고, 문서 구조에 바탕를 둔 다양한 유형의 사용자 질의를 지원해야 하며, 문서 구조에 대한 변경이 발생했을 때 색인 구조에 대한 변경사항을 최소화하여야 한다. 본 논문에서는 전체문서인스턴스트리 구조를 제안하고, 이를 기반으로 텍스트 레벨 엘리먼트만을 색인하여, 색인과 검색의 효율성을 유지하면서 자료의 추가나 삭제등의 갱신이 발생할 때, 갱신의 파장을 최소화시킬 수 있는 색인구조와 질의처리 알고리즘을 제시하고 그 성능을 분석한다.
본 논문에서는 MPEG 비디오 스트림을 분석하여 DCT DC 계수를 추출하고 이들로 구성된 DC 이미지로부터 제안하는 robust feature를 이용하여 shot 검출을 수행한 후 각 feature들의 통계적 특성을 이용하여 스트림의 특징에 따라 weight를 부가하여 구해진 characterizing value의 시간 변화량을 구한다. 추해진 변화량의 local maxima와 local minima는 비디오 스트림에서 각각 가장 특징적인 frame과 평균적인 frame을 나타낸다. 이 순간의 shot을 구함으로서 효과적이고 빠른 시간 내에 key frame을 추출한다. 추출되어진 key frame에 대하여 원영상을 복원한 후, 색인을 위하여 다수의 parameter를 구하고, 사용자가 질의한 영상에 대해서 이들 파라메터를 구하여 key frame들과 가장 유사한 대표영상들을 검색한다. 실험결과 일반적인 방법보다 더 나은 결과를 보였고, 높은 검색율을 보였다.
센서 네트워크는 온도, 습도 등 서로 연관된 여러 종류의 스칼라 데이타를 감지하기 때문에, 다차원 영역 질의가 유용하게 사용된다. 그리고 데이타 기반 센서 네트워크에서는 데이타가 센서에 직접 저장되기 때문에, 다차원 데이타를 효율적으로 관리하기 위해서는 데이타 주소 지정이 매우 중요하다. 이전의 다차원 영역 질의 처리 기법들은 데이타를 효율적으로 관리하는데 집중하여, 네트워크의 동작 시간(수명)을 고려하지 않았다. 본 논문은 Hilbert 곡선을 이용하여 센서 노드들을 선형화하고, 각 센서에게 데이타 공간을 균일하게 배분시키는, 동적인 데이타 분산 기법을 사용함으로써 네트워크 동작 시간을 연장시키는 방법을 제안한다.
Speech recognition is one of the fascinating fields in the area of Computer science. Accuracy of speech recognition system may reduce due to the presence of noise present in speech signal. Therefore noise removal is an essential step in Automatic Speech Recognition (ASR) system and this paper proposes a new technique called combined thresholding for noise removal. Feature extraction is process of converting acoustic signal into most valuable set of parameters. This paper also concentrates on improving Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) features by introducing Discrete Wavelet Packet Transform (DWPT) in the place of Discrete Fourier Transformation (DFT) block to provide an efficient signal analysis. The feature vector is varied in size, for choosing the correct length of feature vector Self Organizing Map (SOM) is used. As a single classifier does not provide enough accuracy, so this research proposes an Ensemble Support Vector Machine (ESVM) classifier where the fixed length feature vector from SOM is given as input, termed as ESVM_SOM. The experimental results showed that the proposed methods provide better results than the existing methods.
본 논문은 망 상태 정보를 효율적으로 집단화하는 방법을 제시하였다. 이것은 비대칭 망에서 링크의 QoS(Quality of Service) 파라미터가 두개 이상일 때 기존 집단화 방법들이 갖는 정보의 부정확성을 줄이기 위한 방법이다. 제안 방법은 공간 복잡도를 줄이기 위해 다단계 토폴로지 변형 시 토폴로지를 구성하는 논리 링크들의 유사성을 측정, 유사한 링크들의 그룹화 후 통합 과정을 통해 논리 링크들의 정보 왜곡을 줄인다. 이 방법은 서비스경계라인을 논리 링크로 갖는 풀 메쉬 토폴로지를 스패닝 트리 토폴로지로 변형 시 적용한다. 또한 실험을 통하여 기존 방법 보다 집단화된 정보의 정확도와 질의 응답 정확도에서 나은 성능을 가짐을 증명하였다.
Damages of ships and naval vessels due to accidents and attacks would arouse enormous loss of lives and properties. To prevent maritime accidents is the best, and many researches have been achieved. But maritime accidents occurs continuously and to minimize casualties is considered as the second best. This paper has focused on the method and implementation of survival time estimation system for ships(STES system). The developed STES system provides plain and easy operations to get the survival time of damaged ship and naval vessel. The officers feed damaged conditions simply and quickly, and grasp instantly the survival time for damages. It would be attained by query and retrieval of survival time DB collected in a design process. We also check an effectivity of the system by practical applications.
This paper presents an algorithm for effective retrieval of score information to an input score image. The originality of the proposed algorithm is that it is designed to be robust to recognition errors by an OMR (Optical Music Recognition), while existing methods such as pitch histogram requires error induced OMR result be corrected before retrieval process. This approach helps people to retrieve score without training on music score for error correction. OMR takes a score image as input, recognizes musical symbols, and produces structural symbolic notation of the score as output, for example, in MusicXML format. Among the musical symbols on a score, it is observed that filled noteheads are rarely detected with errors with its simple black filled round shape for OMR processing. Barlines that separate measures also strong to OMR errors with its long uniform length vertical line characteristic. The proposed algorithm consists of a descriptor for a score and a similarity measure between a query score and a reference score. The descriptor is based on note-count, the number of filled noteheads in a measure. Each part of a score is represented by a sequence of note-count numbers. The descriptor is an n-gram sequence of the note-count sequence. Simulation results show that the proposed algorithm works successfully to a certain degree in score image-based retrieval for an erroneous OMR output.
최근 인터넷과 SNS의 발전으로 미디어 데이터가 늘어나고 있으며, 사진이나 동영상은 공간 태그를 가지고 있는 경우가 많으므로 이를 분석하기 위한 많은 기술이 발전하고 있다. SNS와 같은 자유도가 높은 데이터를 처리하기 위해서 NoSQL이 각곽을 받고 있으나 대부분의 NoSQL은 공간 데이터에 대한 연산 및 질의가 미비하다. 따라서 본 논문에서는 대표적인 NoSQL 중 MongoDB를 이용하여 공간 연산자를 추가하기 위한 시스템을 설계 및 구현하였다. 본 연구를 통해 다양한 연산자를 사용할 수 있음을 확인하였으며 연산자를 이용하여 다양한 서비스를 할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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