일반적인 비 공유 저장장치를 가진 시스템에서는 특정 컨텐츠에 대한 편향된(skewed) 요청 문제를 피할 수 없다. 본 논문에서는 비 공유 저장장치 모델로 설계/구현된 클러스터 기반의 스트리밍 서버에서 사용자의 편향된 컨텐츠 요청에 대처할 수 있고 스트리밍 서비스 중인 서버 또는 NS 카드에 문제가 생기더라도 스트리밍 서비스가 중단되지 않도록 다중 스트리밍 방법인 MDC(Multiple Description Coding)를 적용한 스트리밍 전송방법을 제안한다. 제안하는 방법은 클러스터 시스템에서 단일 세션으로 스트리밍 서비스를 제공하는 것이 아니라 MDC를 활용하여 다중 세션을 통한 스트리밍 서비스를 제공함으로써 모든 서버의 부하가 같아지고, 특정 서버에 문제가 발생하더라도 스트리밍 서비스가 끊어지지 않으면서 MDC의 특성인 적응형 서비스도 가능하게 되는 장점이 있다.
시간에 따라 순차적으로 들어오는 스트리밍 데이터에서는 전체 데이터 셋을 한꺼번에 모두 이용하는 배치 학습에 기반한 차원축소 기법을 적용하기 어렵다. 따라서 스트리밍 데이터에 적용하기 위한 점층적 차원 감소 방법이 연구되어왔다. 이 논문에서는 최소제곱오차해를 통한 점층적 선형 판별 분석법을 제안한다. 제안 방법은 분산행렬을 직접 구하지 않고 새로 들어오는 샘플의 정보를 이용하여 차원 축소를 위한 사영 방향을 점층적으로 업데이트한다. 실험 결과는 이전에 제안된 점층적 차원축소 알고리즘과 비교하여 이 논문에서 제안한 방법이 더 효과적인 방법임을 입증한다.
네트워크 스트리밍 기술은 네트워크에서 스트리밍을 통하여 여러 가지의 애플리케이션 소프트웨어를 지원할 수 있는 서비스 방법이다. 멀티미디어 스트리밍 기술이 개발되어 광범위하게 사용되고 있지만, 소프트웨어 스트리밍 기술에 대한 연구는 활발하게 진행되지 않고 있다. 본 논문에서는, 개선된 성능을 가진 자바 언어 기반 소프트웨어 스트리밍 기술을 설계 및 구현하고, 기존 관련 시스템과 비교하고 여러 가지의 특성을 분석하고 성능 평가를 수행한다. 구현된 시스템은 윈도우 체제 이외에 다중 운영체제에서 사용될 플랫폼을 가지고 있다. 또한 클라이언트의 컴퓨터에 소프트웨어를 설치하지 않고 사용할 수 있으며, 사용자의 편리성이 극대화되는 이상적인 특징이 있다.
Purpose Live streaming commerce refers to the fact that people receive live audio and live video directly over the net. While some e-retailers use Live Streaming as a marketing strategy, the impact of live streaming commerce on customers' reuse intentions is unknown. The purpose of this study is to discuss the impact of live streaming commerce by external environmental factors based on S-O-R theory. Design/methodology/approach In this study, we developed a research model based on the S-O-R theory. Using the questionnaire survey method, consumers who used live streaming commerce on Taobao.com were taken as research subjects. Our research model aims to find out how content attributes, real-time interactions, media characteristics, and situational characteristics as stimulus factors influence consumers' perceptions and thus reuse intentions. Findings The results of the analysis show that external environmental factors have a significant impact on consumer perceptions and that perceived risks and flows can influence consumers' reuse intentions. In addition, we also examined the impact of reuse intentions on consumers' active participation. These results show that live streaming commerce can influence consumer perceptions and behavior in several ways.
무선 모바일 네트워크 환경에서 스트리밍 서비스는 불확실한 동적 채널 속성으로 인하여 매우 중요한 이슈가 되고 있다. 특히 혼잡, 지연, 지터 등과 같은 오버헤드는 적응형 멀티-레벨 스트리밍 서비스의 성능 저하를 가져오고 있다. 본 논문에서는 무선 모바일 네트워크상에서의 가변 대역폭, 이동성 자원 제약 등으로 인한 성능 저하를 줄이기 위하여 AMSS 메카니즘을 제안한다. 제안된 AMSS는 다음과 같은 목적을 두고서 스트리밍 서비스를 최적화하는데 있다. 1) 퍼지 유사도 척도 이용, 2) 버퍼 오버플로우와 자원 소모로 인한 패킷 손실 최소화, 3) 혼잡과 지연으로 인한 패킷 손실 최소화. 시뮬레이션 결과 제안된 기법이 기존의 TCP-기반 기법, UDP-기반 기법, 그리고 VBM-기반 기법에 비해서 혼잡 제어와 패킷 손실율의 성능이 더 우수함을 보인다. 제안된 기법은 성능이 우수한 VBM-기반 기법과 비교해 볼 때 혼잡 제어율은 10%, 그리고 패킷 손실율은 8%의 성능 향상을 보였다.
Detection of an anomaly pattern deviating normal data distribution in streaming data is an important technique in many application areas. In this paper, a method for detection of an newly emerging pattern in text streaming data which is an ordered sequence of texts is proposed based on text embedding and anomaly pattern detection. Using text embedding methods such as BOW(Bag Of Words), Word2Vec, and BERT, the detection performance of the proposed method is compared. Experimental results show that anomaly pattern detection using BERT embedding gave an average F1 value of 0.85 and the F1 value of 1 in three cases among five test cases.
고차원데이터에 대한 차원 감소 기법들은 많이 연구되어져 온 반면, 개념 변동을 가진 고차원 스트리밍 데이터에서 적용할 수 있는 차원 감소 기법에 대한 연구는 제한적이다. 이 논문에서는 스트리밍 데이터에서 적용할 수 있는 점층적 차원 감소 기법들을 살펴보고, 개념 변동 고차원 스트리밍 데이터에 대해 분류 성능을 향상시킬 수 있도록 차원 감소를 효과적으로 적용하는 방법을 제안한다.
최근에 효율적이고 시/공간적인 분산 멀티미디어 스트리밍 서비스를 제공하기 위한 많은 연구가 시도되고 있다. 본 논문에서는 이러한 분산 멀티미디어 스트리밍 서비스를 위한 시/공간적 객체 그룹화 방법을 제안하였다. 제안된 기법은 응용도메인에서 수집된 프레임 객체를 필터링과 사상을 통하여 그룹화를 수행하며, 사상된 프레임객체들에 대해서 JM관계성을 수행한다. 그 결과 제안된 기법의 성능이 효율적임을 보였다.
With the recent advancement of surveying and technology, the spatial data acquisition rates and precision have been improved continually. As the updates of spatial data are rapid, and the size of data increases in line with the advancing technology, the LOD (Level of Detail) algorithm has been adopted to process data expressions in real time in a streaming format with spatial data divided precisely into separate steps. The existing GRID analysis utilizes the single DEM, as it is, in examining and analyzing all data outside the analysis area as well, which results in extending the analysis time in proportion to the quantity of data. Hence, this study suggests a method to reduce analysis time and data throughput by acquiring and analyzing DEM data necessary for GRID analysis in real time based on the area of analysis and the level of precision, specifically for streaming DEM data, which is utilized mostly for 3D geographic information service.
30 ㎑의 초음파 (ultrasonic wave)의 미세 진동에 의해서 유도된 음향유동 (acoustic streaming)에 의한 공기대류를 이용한 새로운 냉각방법을 소개한다. 초음파 진동은 압전소자 (piezoelectric device)에 의해서 얻어지며 50 m 정도의 진동진폭을 얻기 위해 기계적 진동 증폭자인 혼 (horn)을 추가하여 전체 진동 시스템이 공진하도록 구성된다. 음향유동에 의한 열전달 효과의 상승을 측정하기 위해 열원 (heat source) 및 열원 주위의 대기의 온도변화를 실시간으로 측정하였다. 초음파 진동 시작 후 시간지연 없이 음향유동이 유도되어 진동자 주위의 대량의 공기유동으로 인한 급격한 온도감소가 관찰되었다. 또한 열원과 진동자와의 거리가 방사 (radiation)되는 음파 (sound wave)의 반파장 (half wave length)의 정배수가 될 때 열원의 냉각효과가 극대화됨을 실험적으로 관찰하였다. 이는 음파의 공진현상에 기인한 것으로 이론적 고찰을 통한 검증 또한 수행되었다. 음향유동을 이용한 냉각법의 장점은 초음파 진동을 이용하기 때문에 무소음이며 이동 형태의 부품이 없기 때문에 반영구적으로 사용할 수 있다. 또한 기존의 전기모터를 이용한 냉각팬 (cooling fan)으로는 냉각이 어려운 초소형 기전시스템 (MEMS)의 냉각법으로 사용될 수 있는 첨단 냉각방법이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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