In order to build a news archive system. the news video stream should be first segmented into several articles, ad their contents are abstracted effectively. This abstraction helps the users to understand the contents of the article without playing the whole video stream. This paper proposes a new article boundary detection scheme for the news video streams together with a new news article abstraction scheme using the shot types of the news video data. The shots in the news video are classified into anchor person shots, interview shots, speech shots, reporting shots, graphic shots, and others. Since the news article starts with an anchor shot whose duration is relatively longer than other shots with special screen structure, the article boundary in detected by the computing the length of the shot and checking the screen structure in the proposed scheme. For the effective abstraction of the article video, the graphic image located in the right-top of the anchor shot frames is primarily used in the proposed abstraction scheme since it is the abstraction of the article made by the producer of the news according to its contents so that it contains a lot of meaningful information. The key frames of the other shots except interview and report shots are also used to abstract the contents of the articles in the proposed scheme. Upon experimental results, the precision and recall values of the proposed article boundary detection scheme could be 92% and 96%, respectively. This paper also presents a design and implementation of a prototype news archive system on WWW that consists of an indexing tool, an authoring tool, a database for meta-data of the news, and a browsing tool.
Park, Jong-Won;Sim, Ye-Chan;Jung, Hae-Sun;Lee, Yong-Woo
Journal of Internet Computing and Services
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v.19
no.4
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pp.1-6
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2018
In smart cities, data from various kinds of sensors are collected and processed to provide smart services to the citizens. Noise information services with noise maps using the collected sensor data from various kinds of ubiquitous sensor networks is one of them. This paper presents a research result which generates three dimensional (3D) noise maps in real-time for smart cities. To make a noise map, we have to converge many informal data which include big image data of geographical Information and massive sensor data. Making such a 3D noise map in real-time requires the processing of the stream data from the ubiquitous sensor networks in real-time and the convergence operation in real-time. They are very challenging works. We developed our own methodology for real-time distributed and parallel processing for it and present it in this paper. Further, we developed our own real-time 3D noise map generation system, with the methodology. The system uses open source softwares for it. Here in this paper, we do introduce one of our systems which uses Apache Storm. We did performance evaluation using the developed system. Cloud computing was used for the performance evaluation experiments. It was confirmed that our system was working properly with good performance and the system can produce the 3D noise maps in real-time. The performance evaluation results are given in this paper, as well.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.9
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pp.7-13
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2019
Unlike a typical video wall system, video wall systems used for integrated monitoring in smart city environments should be able to display various videos, images, and texts simultaneously. In this paper, we propose an Internet Protocol (IP)-based video wall system that has no limit on the number of videos that can be monitored simultaneously, and that can arrange the monitor screen layout without restrictions. The proposed system is composed of multiple display servers, a wall controller, and video source providers, and they communicate with each other through an IP network. Since the display server receives and decodes the video stream directly from the video source devices, and displays it on the attached monitor screens, more videos can be simultaneously displayed on the entire video wall. When one video is displayed over several screens attached to multiple display servers, only one display server receives the video stream and transmits it to the other display servers by using IP multicast communications, thereby reducing the network load and synchronizing the video frames. Experiments show that as the number of videos increases, a system consisting of more display servers shows better decoding and rendering performance, and there is no performance degradation, even if the display server continues to be expanded.
In this paper, an adaptive multimedia synchronization scheme for VOD (Video On Demand) services in internet environments is proposed. This scheme considers the characteristics of MPEG (Moving Picture Expert Group) system stream. Consequently, the intra-synchronization is handled at the pack layer, and the inter-synchronization is handled at the packet layer. The proposed scheme can cope adaptively with variation of packet loss, jitter and client's playback capacity. If there are variations of the packet loss or client's playback capacity, the server will change the transmission rate by selective picture skip. The client can then adjust and control the playback time according to the variation of the network jitter. Our experimental results show that the proposed scheme can quickly adapt to the network condition, and can guarantee a better quality of service than the other existing schemes.
Existing Android applications for streaming video in real time are dependent on the codec, which composes the encoding function, and the version of Android operating system. Also, for streaming video in real time, most applications should be connected with a separate desktop PC. To overcome these disadvantages, we propose a new application, which records and streams video in real time. Specifically, the proposed application uses the flash video file format, which is the common media file format supported by various versions of Android operating system. Through experiments, we show that it is possible for the proposed application to record the video screens more than 20 frames per second and to stream it in real time while using the existing video encoding methods.
GPUs are stream processors based on multi-cores, which can process large data with a high speed and a large memory bandwidth. Furthermore, GPUs are less expensive than multi-core CPUs. Recently, usage of GPUs in general purpose computing has been wide spread. The CUDA architecture from Nvidia is one of efforts to help developers use GPUs in their application domains. In this paper, we propose techniques to parallelize a skyline algorithm which uses a simple nested loop structure. In order to employ the CUDA programming model, we apply our optimization techniques to make our skyline algorithm fit into the performance restrictions of the CUDA architecture. According to our experimental results, we improve the original skyline algorithm by 80% with our optimization techniques.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.13
no.1
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pp.370-381
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2012
Multi-criteria result extraction is crucial in many scientific applications that support real-time stream processing, such as habitat research and disaster monitoring. Skyline evaluation is computational intensive especially over continuous time-interval data streams where each object has its own customized expiration time. In this work, we propose TI-Sky - a continuous skyline evaluation framework. To ensure correctness, the result space needs to be continuously maintained as new objects arrive and older objects expire. TI-Sky strikes a perfect balance between the costs of continuously maintaining the result space and the costs of computing the final skyline result from this space whenever a pull-based user query is received. Our key principle is to incrementally maintain a partially precomputed skyline result space - however doing so efficiently by working at a higher level of abstraction. TI-Sky's algorithms for insertion, deletion, purging and result retrieval exploit both layers of granularity. Our experimental study demonstrates the superiority of TI-Sky over existing techniques to handle a wide variety of data sets.
With advances in sensor technology, current researches on the pertinent techniques are actively directed toward the way which enables the USN computing service. For many applications using sensor networks, the incoming data are by nature characterized as high-speed, continuous, real-time and infinite. Due to such uniqueness of sensor data characteristics, for some instances a finite-sized buffer may not accommodate the entire incoming data, which leads to inevitable loss of data, and requirement for fast processing makes it impossible to conduct a thorough investigation of data. In addition to the potential problem of loss of data, incoming data in its raw form may exhibit high degree of complexity which evades simple query or alerting services for capturing and extracting useful information. Furthermore, as traditional mining techniques are developed to handle fixed, static historical data, they are not useful and directly applicable for analyzing the sensor data. In this paper, (1) describe how three mining techniques (sensor data outlier analysis, sensor pattern analysis, and sensor data prediction analysis) are appropriate for the USN middleware structure, with their application to the stream data in ocean environment. (2) Another proposal is a middleware structure based on USN environment adaptive to above mining techniques. This middleware structure includes sensor nodes, sensor network common interface, sensor data processor, sensor query processor, database, sensor data mining engine, user interface and so on.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.10
no.3
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pp.145-152
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2010
With the recent development of the ubiquitous computing technology, there are increasing interest and research in technologies such as sensors and RFID related to information recognition and location positioning in various ubiquitous fields. Especially, RTLS(Real-Time Locating Services) dealing with spatio-temporal data is emerging as a promising technology. For these reasons, the ISO/IEC published the RTLS standard specification for compatibility and interoperability in RTLS. Therefore, in this paper, we designed and implemented Spatio-temporal Query Processing Systems for efficiently managing and searching the incoming Spatio-temporal data stream of moving objects. Spatio-temporal Query Processing Systems's spatio-temporal middleware maintains interoperability among heterogeneous devices and guarantees data integrity in query processing through real time processing of unceasing spatio-temporal data streams and two way synchronization of spatio-temporal DBMSs. Web Server uses the SOAP(Simple Object Access Protocol) message between client and server for interoperability and translates client's SOAP message into CQL(Continuous Query Language) of the spatio-temporal middleware. Finally, this thesis proved the utility of the system by applying the spatio-temporal Query Processing Systems to a real-time Locating Services.
To transmit a video bit stream over low bandwith, such as mobile, channels, encoding algorithms for high bit rate like H.263+ are used. In transmitting video bit-streams, packet losses cause severe degradation in image quality. This paper proposes a new algorithm for the recovery of missing or erroneous motion vectors when H.263+ bit-stream is transmitted. Considering that the missing or erroneous motion vectors are closely related with those of neighboring blocks, this paper proposes a temporal-spatial error concealment algorithm. The proposed approach is that missing or erroneous Motion Vectors(MVs) are recovered by clustering the movements of neighboring blocks by their homogeneity. MVs of neighboring blocks we clustered according to ALA(Average Linkage Algorithm) clustering and a representative value for each cluster is determined to obtain the candidate MV set. By computing the distortion of the candidates, a MV with the minimum distortion is selected. Experimental results show that the proposed algorithm exhibits better performance in subjective and objective evaluation than existing methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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