최근 네트워크대역 및 수신단말기의 해상도의 다양화에 의해 One Source-Multi use의 영상 전송을 구현하기 위한 기술로서 영상 확장적응성 기능이 주목받고 있다. 현재 MPEG에서는 H.264/MPEG-4 AVC를 기본으로 하는 SVC(Scalable Video Coding)의 표준화가 진행되고 있으며 SVC에서는 공간 시간 SNR 확장적응성을 제공할 수가 있다. 그러나 일반적으로 확장적응한 부호화는 비 확장적응한 부호화에 비해 부호화 효율이 떨어진다고 알려져 있다. 그래서 본 논문에서는 시간, SNR 확장적응성에 착안하여 SVC에 의한 확장적응성의 입자크기의 정도와 부호화 효율 관계를 기초로 하는 SNR 스케일러빌러티를 제공하는 FGS(Fine Granular Scalability) 기능을 전환함으로서 주관 품질의 향상을 꾀하는 수법을 검토한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권4호
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pp.1961-1974
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2019
In this letter, a harmonic-mean-based dual-antenna selection scheme at relay node is proposed in two-way relaying networks (TWRNs). With well-designed distributed orthogonal concatenated Alamouti space-time block code (STBC), a dual-antenna selection problem based on the instantaneous achievable sum-rate criterion is formulated. We propose a low-complexity selection algorithm based on the harmonic-mean criterion with linearly complexity $O(N_R)$ rather than the directly exhaustive search with complexity $O(N^2_R)$. From the analysis of network outage performance, we show that the asymptotic diversity gain function of the proposed scheme achieves as $1/{\rho}{^{N_R-1}}$, which demonstrates one degree loss of diversity order compared with the full diversity. This slight performance gap is mainly caused by sacrificing some dual-antenna selection freedom to reduce the algorithm complexity. In addition, our proposed scheme can obtain an extra coding gain because of the combination of the well-designed orthogonal concatenated Alamouti STBC and the corresponding dual-antenna selection algorithm. Compared with the common-used selection algorithms in the state of the art, the proposed scheme can achieve the best performance, which is validated by numerical simulations.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권11호
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pp.4372-4394
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2020
The distribution of popular videos incurs a large amount of traffic at the base stations (BS) of networks. Device-to-multi-device (D2MD) communication has emerged an efficient radio access technology for offloading BS traffic in recent years. However, traditional studies have focused on synchronous user requests whereas asynchronous user requests are more common. Hence, offloading BS traffic in case of asynchronous user requests while considering their time-varying characteristics and the quality of experience (QoE) of video request users (VRUs) is a pressing problem. This paper uses social stability (SS) and video loading duration (VLD)-tolerant property to group VRUs and seed users (SUs) to offload BS traffic. We define the average amount of data transmission (AADT) to measure the network's capacity for offloading BS traffic. Based on this, we formulate a time-varying bipartite graph matching optimization problem. We decouple the problem into two subproblems which can be solved separately in terms of time and space. Then, we propose the socially aware D2MD user selection (SA-D2MD-S) algorithm based on finite horizon optimal stopping theory, and propose the SA-D2MD user matching (SA-D2MD-M) algorithm to solve the two subproblems. The results of simulations show that our algorithms outperform prevalent algorithms.
Even though several deep learning-based methods have been applied in the field of acoustic source localization, the previous works have only been conducted using the two-dimensional representation of the beamforming maps, particularly with the planar array system. While the acoustic sources are more required to be localized in a spherical microphone array system considering that we live and hear in the 3D world, the conventional 2D equirectangular map of the spherical beamforming map is highly vulnerable to the distortion that occurs when the 3D map is projected to the 2D space. In this study, a 3D deep learning approach is proposed to fulfill accurate source localization via distortion-free 3D representation. A target function is first proposed to obtain 3D source distribution maps that can represent multiple sources' positional and strength information. While the proposed target map expands the source localization task into a point-wise prediction task, a PointNet-based deep neural network is developed to precisely estimate the multiple sources' positions and strength information. While the proposed model's localization performance is evaluated, it is shown that the proposed method can achieve improved localization results from both quantitative and qualitative perspectives.
본 연구는 제한된 인력과 비용을 활용하여 습지 지대에서의 일관되고 적절한 수위자료를 획득하기 위한 방안 수립을 목표로 하였다. 이를 위해 기존의 수위관측소 설치 기준에 입각한 상 하류간의 유기적인 상관관계를 파악하여 관측소간의 최적의 수위관측망의 선정 기술을 개발함으로서 유역을 대표할 수 있는 일관된 수위자료 획득에 중점을 두었다. 우선 기존에 습지 유역을 포함한 충주댐 유역을 대상으로 하천을 중심으로 설치되어 있는 수위관측소 현황을 파악한 후, 유출 특성을 나타내는 대표단위도를 산정한 후 확률밀도함수로 변환하였으며, 대상 유역내에서 엔트로피 이론에 의한 정보 전달량을 산정하였다. 마지막으로 각 관측소 간의 공간적인 상관관계를 분석하고, 정보 전달량과 각 관측소의 상관관계를 고려해 수위관측망을 최적화하였다. 즉, 정보 전달량으로 수위관측소의 개수에 따른 조합을 고려하되, 수위관측소간의 상관분석을 적용하여 수위관측소 설치위치와 개수에 대하여 최적화된 수위관측망을 제시할 수 있었다.
본 연구의 목적은 시간이 경과하면서 통행속도와 같은 교통환경에 나타나는 변화가 대중교통이용자의 시간거리 접근성에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 이를 위하여 서울대도시권 대중교통체계의 3개년(2011년, 2013년, 2015년)의 각각 1주일치 통행기록을 담은 교통카드 데이터를 활용한다. 교통카드빅데이터에는 대중교통이용자들의 통행궤적에 대한 시 공간 정보가 담겨 있다. 본 연구에서는 교통카드 자료의 통행시간을 토대로 각 시점의 대중교통체계를 구성하고 있는 지하철 역 및 버스 정류장들 사이의 링크들의 시간거리를 산출한다. 실험 결과로 얻어진 통합 교통망에서 접근도 변화는 두 가지 관점으로 요약할 수 있다. 첫째, 해가 지날수록 접근도는 떨어지는 경향이 있다. 교통망이 더 복잡해짐으로 차량의 이동 속도가 저하되기 때문이다. 둘째, 요일별 접근도 변화 분석에서 주말에 접근도가 높아지는 경향이 있다. 이것은 버스노선들 상의 버스 속도가 주말에 빨라지기 때문이다. 접근도 변화의 분석을 위해 연도별과 요일별 차량속도와 승객수를 그래프로 설명한다.
얼굴 인식은 얼굴 영상에서 특징을 추출하고, 이를 다양한 알고리즘을 통해 학습하여 학습된 데이터와 새로운 얼굴 영상에서의 특징과 비교하여 사람을 인식하는 기술로 인식률을 향상시키기 위해서 다양한 방법들이 요구되는 기술이다. 얼굴 인식을 위해 학습 단계에서는 얼굴 영상들로 부터 특징 성분을 추출해야하며, 이를 위한 기존 얼굴 특징 성분 추출 방법에는 선형판별분석(Linear Discriminant Analysis, LDA)이 있다. 이 방법은 얼굴 영상들을 고차원의 공간에서 점들로 표현하고, 클래스 정보와 점의 분포를 분석하여 사람을 판별하기 위한 특징들을 추출하는데, 점의 위치가 얼굴 영상의 화소값에 의해 결정되므로 얼굴 영상에서 불필요한 영역 또는 변화가 자주 발생하는 영역이 포함되는 경우 잘못된 얼굴 특징이 추출될 수 있으며, 특히 일반 카메라 영상을 사용하여 얼굴인식을 수행하는 경우 얼굴과 카메라간의 거리에 따라 얼굴 크기가 다르게 나타나 최종적으로 얼굴 인식률이 저하된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 일반 카메라를 이용하여 얼굴 영역을 검출하고, 검출된 얼굴 영역에서 Gabor Filter를 이용하여 계산된 얼굴 외곽선을 통해 불필요한 영역을 제거한 후 일정 크기로 얼굴 영역 크기를 정규화하였다. 정규화된 얼굴 영상을 선형 판별 분석을 통해 얼굴 특징 성분을 추출하고, 인공 신경망을 통해 학습하여 얼굴 인식을 수행한 결과 기존의 불필요 영역이 포함된 얼굴 인식 방법보다 약 13% 정도의 인식률 향상이 가능하였다.
유비쿼터스 기술이 본격화됨에 따라 민간주도적 u-서비스 개발이 활발히 추진되고 있다. 본 논문에서는 복합단지 공간에서 활동하는 모든 참여자들을 위한 인터액티브(Interactive) u-서비스 모델 개발방법을 제시하고자 한다. 웹 2.0트렌드는 단지 내 서비스 제공자의 일방적인 정보 또는 컨텐츠 푸쉬(Push)뿐만 아니라 사용자의 참여에 의한 정보 창출과 공유를 전제로 하고 있다. 여기서 사용자 주도적 u-서비스는 다른 사용자뿐만 아니라 서비스 제공자에게 맞춤형 서비스를 창출하는데 매우 유용한 정보를 제공할 것이다. 이와 같은 인터액티브 u-복합단지에서는 정보 제공자가 사용자가 되고 정보 사용자가 정보 제공자가 되어 네트웍의 효과가 극대화되는 정보밀집형 공간이 될 것이다. 또한, 복합단지라는 제한된 장소적 특성을 고려해 볼 때 인터액티브 u-서비스가 제공하는 정보 또는 컨텐츠의 공유 및 활용의 효과가 매우 클 것으로 기대할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 모든 발생 가능한 철도 사고시나리오를 기반으로 비상대응절차를 정의하여 철도사고 별 비상대응 절차를 구축하였으며 이를 유비쿼터스 센서 네트워크 시스템과 연동하여 u-철도 방재시스템을 제안하였다. u-철도 방재 시스템은 u-예방 시스템, u-대비시스템, u-대응 시스템, u-복구 시스템 4개의 단위 시스템들로 구성되어 있으며 각각의 데이터베이스별로 분리되어 있다. 수집된 정보는 각 시스템별로 분석되고 각종 매체를 통해 정보를 제공하며, 연계된 타 시스템과 유기적으로 정보를 교환하는 구조로 설계되었다. 특히 u-철도 방재 시스템은 오감인지기능을 바탕으로 한 센서 네트워크와 모니터링 시스템을 통하여 비상사고 발생 시 적절한 초기 대응이 가능하도록 설계되었다. 또한 2차원, 3차원 공간 정보 인터페이스에 유비쿼너스 센서 네트워크와 예상 시나리오를 함께 연동시키므로 서 종합적 의사 결정이 가능하도록 구축하였다.
현대사회에서 정보는 중요한 역할을 한다. 대부분의 정보는 디지털 공간에서 처리되고, 이동된다. 사이버 공간에서 저항성과 보안성에 기반한 비밀 통신은 기본적인 사항이다. 네트워크를 통해 송신 및 수신되는 디지털 정보를 보호하는 것이 필수적이다. 그러나 권한이 없는 이용자에 의해 정보가 유출되고, 위변조 될 수 있다. 제3자에 의해 통신 내용을 파악하기 위한 혁신적인 기법이 적용됨에 따라 기존 보호 시스템의 효율성이 떨어진다. 스테가노그래피는 매개체의 특정 영역에 비밀정보를 삽입하는 기술이다. 스테가노그래피와 스테간 분석 기술은 상충관계에 있다. 고도화되어가는 스테간 분석에 대응하기 위해 새롭고, 정교한 구현 시스템이 필요하다. 단계별 확산 및 불규칙성을 강화하기 위해, 계층 암호화 및 가변 ShiftRows를 기반으로 하는 한글 메시지에 대한 이미지 스테가노그래피의 하이브리드 구현 기술을 제안한다. 제안된 스테가노그래피 효율성과 성능을 측정하기 위해 PSNR을 계산하였다. 기본 LSB 기법과 비교할 때 PSNR은 1.45% 감소하였으나 확산과 임의성을 증가시킬 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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