In recent days, Internet advertising effects are expanded by the steep increase of the Internet users and the extension of the advertising market will be accelerated through Internet. This paper indicates the importance of Internet advertising and suggests the solution of a network advertising service. The system is divided into an Advertise Server, an Advertiser and a Web Publisher. This study proposes both the collection and the analysis of traffic data in real time. Also, the banner advertising frames not for sale purpose are levelled for the impression using the solution for the banner exchange engine. In addition, with developing the advertising service system by using Active Server Pages, the newest language of server side script will be able to lead the additional supplement of more various profitable functions when it is considered the rapid increment of Active Server Pages.
As internet streaming data increase, transport protocol such as TCP, TGP-Friendly is important to study control transmission rate and share of Internet bandwidth. In this paper, we propose a TCP-Friendly protocol using Neural Network for media delivery over wired Internet which has various traffic size(PTFRC). PTFRC can effectively send streaming data when occur congestion and predict one-step ahead round trip time and packet loss rate. A multi-layer perceptron structure is used as the prediction model, and the Levenberg-Marquardt algorithm is used as a traning algorithm. The performance of the PTFRC was evaluated by the share of Bandwidth and packet loss rate with various protocols.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권12호
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pp.5948-5971
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2019
Estimating loss rates with the packet traces captured from some point in the middle of the network has received much attention within the research community. Meanwhile, existing intermediate-point methods like [1] require the capturing system to capture all the TCP traffic that crosses the border of an access network (typically Gigabit network) destined to or coming from the Internet. However, limited to the performance of current hardware and software, capturing network traffic in a Gigabit environment is still a challenging task. The uncaptured packets will affect the total number of captured packets and the estimated number of packet losses, which eventually affects the accuracy of the estimated loss rate. Therefore, to obtain more accurate loss rate, a method of strengthening packet loss measurement from the network intermediate point is proposed in this paper. Through constructing a series of heuristic rules and leveraging the binomial distribution principle, the proposed method realizes the compensation for the estimated loss rate. Also, experiment results show that although there is no increase in the proportion of accurate estimates, the compensation makes the majority of estimates closer to the accurate ones.
다양한 모바일 디바이스의 보급 확대는 폭발적인 데이터 트래픽의 증가로 이어졌으며, 이는 다시 다양한 형태의 서비스에 대한 수요로 이어졌다. 트래픽의 증가와 다양한 서비스 요구사항을 만족시키기 위해서, 하나의 광섬유만으로도 수십 테라비트를 운반할 수 있는 광 인터넷 기술이 활발하게 연구되고 있다. 넓은 대역폭 때문에 하나의 광 링크는 다양한 서비스를 수용할 수 있다. 이에 따라 각 서비스별 요구사항을 만족하면서 광 인터넷의 생존성을 보장할 수 있는 기술이 요구되고 있다. 그래서 본 논문에서는 GMPLS를 기반으로 IP over WDM 네트워크에서 다양한 서비스 요구사항과 생존성 문제를 다룰 수 있는 새로운 기법을 제안한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권4호
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pp.938-958
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2024
Unsupervised Video Object Segmentation (UVOS) is a highly challenging problem in computer vision as the annotation of the target object in the testing video is unknown at all. The main difficulty is to effectively handle the complicated and changeable motion state of the target object and the confusion of similar background objects in video sequence. In this paper, we propose a novel deep Dual-stream Co-enhanced Network (DC-Net) for UVOS via bidirectional motion cues refinement and multi-level feature aggregation, which can fully take advantage of motion cues and effectively integrate different level features to produce high-quality segmentation mask. DC-Net is a dual-stream architecture where the two streams are co-enhanced by each other. One is a motion stream with a Motion-cues Refine Module (MRM), which learns from bidirectional optical flow images and produces fine-grained and complete distinctive motion saliency map, and the other is an appearance stream with a Multi-level Feature Aggregation Module (MFAM) and a Context Attention Module (CAM) which are designed to integrate the different level features effectively. Specifically, the motion saliency map obtained by the motion stream is fused with each stage of the decoder in the appearance stream to improve the segmentation, and in turn the segmentation loss in the appearance stream feeds back into the motion stream to enhance the motion refinement. Experimental results on three datasets (Davis2016, VideoSD, SegTrack-v2) demonstrate that DC-Net has achieved comparable results with some state-of-the-art methods.
IMT-2000이동시스템에서는 빠른 전송속도의 지원으로 무선인터넷, 전자상거래 등 많은 응용서비스의 제공이 예상된다. 이들 서비스는 인증, 데이터 무결성, 데이터 암호화 등 높은 수준의 보안기능을 요구한다. 본 논문에서는 IMT-2000에서 암호화, 인증 등 망접속 보안 기능 제공에 따른 무선링크의 성능 분석을 수행하였다. 보안 기능의 추가에 따라 모든 구성 시스템간의 링크에서 관련 메시지 전송에 따른 부하가 증가하나 추가되는 용량의 처리가 쉽게 해결 가능한 유선구간에서의 성능분석은 제시하고 메시지 증가에 가장 민감한 구간인 무선링크에 대만 성능에 미치는 영향을 분석하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권9호
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pp.3357-3376
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2015
Wireless sensor network is an important research topic that has attracted a lot of attention in recent years. However, most of the interest has focused on wireless sensor network to gather scalar data such as temperature, humidity and vibration. Scalar data are insufficient for diverse applications such as video surveillance, target recognition and traffic monitoring. However, if we use camera sensors in wireless sensor network to collect video data which are vast in information, they can provide important visual information. Video sensor networks continue to gain interest due to their ability to collect video information for a wide range of applications in the past few years. However, how to efficiently store the massive data that reflect environmental state of different times in video sensor network and how to quickly search interested information from them are challenging issues in current research, especially when the sensor network environment is complicated. Therefore, in this paper, we propose a fast algorithm for extracting key frames from video and describe the design and implementation of key frame extraction and sharing in Android for wireless video sensor network.
In recent years, technology is rapidly changing to support new service consumption and distribution models in multimedia service systems and hybrid delivery of media services is a key factor for enabling next generation multimedia services. This phenomenon can lead to rapidly increasing network traffic and ultimately has a direct and aggravating effect on the user's quality of service (QOS). To address the issue, we propose a novel system architecture to provide smart hybrid media services efficiently. The architecture is designed to apply the software-defined networking (SDN) method, detect changes in traffic, and combine the data, including user data, service features, and computation node status, to provide a service schedule that is suitable for the current state. To this end, the proposed architecture is based on 2-level scheduling, where Level-1 scheduling is responsible for the best network path and a computation node for processing the user request, whereas Level-2 scheduling deals with individual service requests that arrived at the computation node. This paper describes the overall concept of the architecture, as well as the functions of each component. In addition, this paper describes potential scenarios that demonstrate how this architecture could provide services more efficiently than current media-service architectures.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권12호
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pp.5286-5306
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2016
Emerging applications in automation, medical imaging, traffic monitoring and surveillance need real-time data transmission over Wireless Sensor Networks (WSNs). Guaranteeing Quality of Service (QoS) for real-time traffic over WSNs creates new challenges. Rapid penetration of smart devices, standardization of Machine Type Communications (MTC) in next generation 5G wireless networks have added new dimensions in these challenges. In order to satisfy such precise QoS constraints, in this paper, we propose a new cross-layer QoS-provisioning strategy in Wireless Multimedia Sensor Networks (WMSNs). The network layer performs statistical estimation of sensory QoS parameters. Identifying QoS-routing problem with multiple objectives as NP-complete, it discovers near-optimal QoS-routes by using evolutionary genetic algorithms. Subsequently, the Medium Access Control (MAC) layer classifies the packets, automatically adapts the contention window, based on QoS requirements and transmits the data by using routing information obtained by the network layer. Performance analysis is carried out to get an estimate of the overall system. Through the simulation results, it is manifested that the proposed strategy is able to achieve better throughput and significant lower delay, at the expense of negligible energy consumption, in comparison to existing WMSN QoS protocols.
A Mobile Ad hoc network(MANET) is a network consisting of a set of wireless mobile nodes, which communicate with each other without centralized control or established infrastructure. In this paper, to obtain a better understanding of AODV(Ad hoc On-Demand Distance Vector Routing Protocol)and OLSR(Optimized Link State Routing Protocol) routing protocols, different performances are simulated and analyzed using OPNET modeler 14.5 with the various performance metrics, such as packet delivery ratio, end-to-end delay and routing overhead. As a conclusion, in static analysis, the routing overhead of OLSR is affected by the number of nodes, but not data traffic. In AODV case, it is affected by both data traffic and number of nodes. In mobility analysis, routing overhead is not greatly affected by mobility speed in AODV and OLSR, and the PDR(Packet Delivery Ration) of OLSR is decreased as the node speed increased, while AODV is not changed. AS to delay, AODV is always higher than OLSR in both static and nobility cases.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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