최근 멀티미디어 산업의 빠른 성장 및 기술의 발전으로 VOD, Teleshopping 등 멀티미디어 서비스를 지원하는 DAVIC 시스템을 개발하려는 노력이 폭넓게 이루어지고 있는 상황이다. 따라서 DAVIC 시스템에 대한 적합성 시험 기술의 확보는 국내 멀티미디어 관련 제품의 국제화에 필수적인 요소가 될 것이다. DAVIC의 핵심이라 할 수 있는 DSM-CC는 시스템의 세션 및 전달계층의 연결설정 및 해제를 담당하는 S3 정보흐름을 위해 DSM-CC U-N을 채택하고 있으며 사용자 어플리케이션 제어를 담당하는 S2 정보흐름을 위해 DSM-CC U-U를 채택하고 있다. 이 논문에서는 메시지 시퀀스가 없는 DSM-CC U_U의 적합성 시험을 위해 시나리오 기반의 적합성 시험 구조와 방법을 제안한다.
IP 주소 공간의 부족 문제를 해결하기 위해 NAT(Network Address Translation) 기술을 활용할 수 있다. NAT의 주소 변환 테이블에 없는 바인딩과 관련된 패킷을 제거하는 필터링 특성 때문에 NAT Traversal 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 부가적인 장비를 활용한 여러 가지 방법들이 제시되었다. 최근의 네트워크 시장은 유선과 무선이 통합되는 형태로 발전하고 있으며, 이를 효과적으로 제어하기 위하여 IMS(IP Multimedia Subsystem)라는 유무선 통합 제어 망이 등장하였다. IMS에서 IBCF(Interconnection Border Control Function)와 IBGF(Interconnection Border Gateway Function)라는 부가적인 장비를 이용하여 NAT Traversal 문제를 해결하고 있다. 본 논문에서는 P-CSCF(Proxy-Call Session Control Function)를 활용하여 부가적인 장비를 사용하지 않고 NAT Traversal 문제를 해결하는 방안을 제안한다.
멀티미디어 프리젠테이션에서 미디어의 함축된 의미를 효과적으로 전달하기 위해서는 미디어 데이터간에 존재하는 시간 및 공간적인 정보를 효과적으로 표현하고 처리할 수 있는 기법이 필요하다. 특히 이들 시간 및 공간 정보는 상호간 긴밀히 연결되어 있기 때문에 종합적인 표현 방법이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 시공간의 동기화 정보를 종합적으로 표현하는 프리젠테이션 동기화 트리(PST)를 제안하고 있으며, 이 프리젠테이션 동기화 트리를 이용하여 효과적으로 프리젠테이션을 하는 수행 모델을 제안하고 있다. 특히, 본 모델에서는 사용자가 프리젠테이션을 위한 시나리오를 작성하기 위하여 특정한 사용자 인터페이스나 스크립트 언어를 익힐 필요 없이 Allen의 시간 모델에 기초하여 시간 관계를 간단하게 작성하기만 하면 되며, 실제 프리젠테이션을 위한 나머지 작업들로써 시간 관계의 일관성 검증 단계, PST 수행 단계 등을 거쳐 k동적으로 프리젠테이션 되도록 하였다.
본 논문에서는 하이브리드 망 환경에서 부가데이터 서비스를 제공하기 위해 Mobile MMT를 기반으로 하는 송수신 구조를 설계한다. Mobile MMT는 차세대 멀티미디어 전송 프로토콜인 MMT의 확장된 표준이다. MMT는 IP를 기반으로 방송 통신이 융합된 방송시스템에서 멀티미디어를 효율적으로 전송하며, 다양한 형태의 데이터 전송 및 양방향 서비스를 지원하기 위한 기술들을 정의한다. Mobile MMT는 기존 MMT 기술을 기반으로 모바일 망에 특화된 기능을 제공하기 위해 확장된 기능을 추가로 정의한다. 이를 이용하여 본 논문에서는 방송망을 통해 전달받은 콘텐츠와 관련된 부가데이터와 단말정보와 관련된 교통, 날씨, 여행자정보 등의 부가데이터를 수신받을 수 있는 부가데이터 서비스 시나리오와 부가데이터의 송수신 구조를 설계하고 제안한다.
A successful deployment of multimedia applications over wireless environments entails improving the quality of service (QoS), not only from a technical point of view, but also considering the quality of experience (QoE) from the final user's perception. Although objective QoE measure models avoid the difficulties of subjective surveys, subjective QoE assessments are essential to understand the way users evaluate the QoS. In this work, we study the effect of a wide range of parameters on the QoE of VVoIP applications in a real wireless scenario. Through a complete statistical analysis of users' ratings, we identify the following facts. Although the use of VVoIP in wireless networks does not yet represent an advantage for users, there are great expectations for all applications under study, and with greater popularity comes higher expectations. It is easier for respondents to identify good behavior than poor behavior. Whereas the respondents' frequency of Internet use does not impact on the scores, respondents' gender does. Finally, the most determining parameters of quality from a user's perspective were instability, video quality, voice distortion, usefulness, and graphical interface.
Every year, lives are lost due to electrical safety accidents that could have been prevented with proper education and awareness of electrical safety. To prevent such accidents, experiential education is more effective than indoctrination education. This paper describes the electrical safety education system based on virtual reality (VR) and evaluates effect of the proposed system. Users operated the experiential electrical safety education system, and they were provided electrical stimulation in an electric shock experience using a haptic device. Appropriate stimulation values were calculated according to age (children vs. adults) and gender through experiment. The scenario in which participants experience electrical safety in the home environment was structured, and related educational contents was produced. A total of 68 healthy elementary students evaluated the educational effect of the system. The results showed that the educational effect and the sustainability of effect of the proposed system are superior to those of existing multimedia learning methods. By implementing electrical safety education stimulating the senses of human, the learning effect was promoted and this experiential education would be able to prevent electrical accidents.
정보통신 기술의 급속한 발달은 군의 전장 환경에도 커다란 변화를 가져오고 있다. 특히, 멀티미디어 정보를 이용하여 다양한 대용량의 정보유통 서비스 수요가 급증할 것으로 예상된다. 이와 같은 사용자의 요구사항을 충족하기 위해서는 국방정보통신망의 업그레이드는 불가피하다. 네트워크의 용량을 증가시키기 위해서는 예산 투자가 당연하다. 하지만 데이터 트래픽의 양을 과학적인 방법으로 측정하는 기법이 없는 것이 현실이다. 본 논문은 미래 군 전술종합정보통신 체계에서 요구되는 정보유통소요량에 대하여 네트워크 시뮬레이션 기법을 적용한 툴(Tool) 기반의 과학적이고 신뢰성 있는 정보유통소요량을 분석 및 예측 할 수 있는 기법을 제시하고자 한다.
Geographic forwarding algorithms을 사용하는 Georouting protocol에서는 route maintenance을 위해서 고정된 주기마다 beacon message을 이웃노드에 전송하는 fixed periodical beacon based route algorithm을 사용하여 mobile node 정보를 습득한다. Fixed periodical beacon scheme에서의 기존 연구 이슈는 이웃노드 정보의 신뢰성을 유지하기 위해서 다양한 mobility environment 환경에 맞도록 beacon 전송주기를 적절히 결정하는 연구가 진행되어 왔다. 이와 같은 연구에서는 long periodical interval 사용 시 이웃노드의 위치정보 error을 발생시킬 확률이 높으며 또한 short periodical interval 의 경우 네트워크 내에 high route overhead 을 유발시키는 단점을 가지고 있다. 따라서 고정된 주기 방법은 다양한 mobility environment에 잘 적용되지 못하며 또한 mobility environment 에서 발생하는 route maintenance 내에 이웃노드 정보에 대한 불확실성 문제가 빈번이 발생하여 경로 설정에 잘못된 정보를 제공하여 경로 신뢰성(path reliability)과 낮은 전송률 (transmission rate)을 야기한다. 본 논문에서는 이런 이웃노드 정보의 불확실성 문제를 극복하기 위해서 mobile node가 스스로 자신의 위치를 체크하여 routing table을 능동적으로 갱신하는 방법을 이용하여 이 문제를 극복할 수 있도록 하였다. 모의 실험은 ns2를 이용하여 실시하였으며 결과는 low/high mobility scenario에서는 기존 방법 보다 routing overhead 을 줄이면서 높은 전송률 (transmission rate)을 보인다.
본 논문에서는 조선해양 작업장에서 발생하는 중대재해를 줄이고 체계적인 안전관리를 위하여 ETA(event tree analysis)기반 시나리오 도출 및 ICT 기술접목을 통한 안전관리 구축방안을 제안한다. 안전보건공단과 (구)국민안전처의 통계결과 조선해양 관련 중대재해 중 가장 많이 발생하는 사고유형은 떨어짐이고, 주요사고원인은 안전대 미착용 및 안전대 고리 미체결이다. 이 문제를 해결하기 위해 ETA기반의 시나리오를 작성하여 안전사항에 따른 결과를 도출하고 이 결과를 바탕으로 사고예방을 위한 ICT 기술접목으로 해결방안을 제시한다. ETA 기반 시나리오 도출 및 ICT 기술접목을 통해 제안한 해결방안으로는 안전대 및 안전모 착용여부 감지시스템, 안전대 고리 체결여부 감지시스템, 안전거리 측정을 위한 걸이설비 측정시스템이다. 안전사항별 시스템을 통해 작업자의 떨어짐 위험을 줄여 사망확률을 낮출 수 있다. 제안한 방안을 통해 사고를 예방함으로써 조선해양 분야의 중대재해를 줄이고 체계적인 안전관리를 도모한다.
Natural language processing (NLP) is an emerging research area in which we study how machines can be used to perceive and alter the text written in natural languages. We can perform different tasks on natural languages by analyzing them through various annotational tasks like parsing, chunking, part-of-speech tagging and lexical analysis etc. These annotational tasks depend on morphological structure of a particular natural language. The focus of this work is part-of-speech tagging (POS tagging) on Hindi language. Part-of-speech tagging also known as grammatical tagging is a process of assigning different grammatical categories to each word of a given text. These grammatical categories can be noun, verb, time, date, number etc. Hindi is the most widely used and official language of India. It is also among the top five most spoken languages of the world. For English and other languages, a diverse range of POS taggers are available, but these POS taggers can not be applied on the Hindi language as Hindi is one of the most morphologically rich language. Furthermore there is a significant difference between the morphological structures of these languages. Thus in this work, a POS tagger system is presented for the Hindi language. For Hindi POS tagging a hybrid approach is presented in this paper which combines "Probability-based and Rule-based" approaches. For known word tagging a Unigram model of probability class is used, whereas for tagging unknown words various lexical and contextual features are used. Various finite state machine automata are constructed for demonstrating different rules and then regular expressions are used to implement these rules. A tagset is also prepared for this task, which contains 29 standard part-of-speech tags. The tagset also includes two unique tags, i.e., date tag and time tag. These date and time tags support all possible formats. Regular expressions are used to implement all pattern based tags like time, date, number and special symbols. The aim of the presented approach is to increase the correctness of an automatic Hindi POS tagging while bounding the requirement of a large human-made corpus. This hybrid approach uses a probability-based model to increase automatic tagging and a rule-based model to bound the requirement of an already trained corpus. This approach is based on very small labeled training set (around 9,000 words) and yields 96.54% of best precision and 95.08% of average precision. The approach also yields best accuracy of 91.39% and an average accuracy of 88.15%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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