지진, 홍수, 태풍 등의 자연 재해 및 화재, 테러 등 재난 발생시 현장 상황의 영상을 촬영하여 지휘본부에 위치한 서버에 전송하여 현장상황을 한 눈에 파악할 수 있게 하는 영상관리시스템이 요구된다. 본 논문에서는 영상관리시스템 구축에 필요한 성능 요소 정보를 파악하기 위해 와이파이 다이렉트 통신 기반의 애드혹 망 구성 방법을 제시하고 영상관리시스템에 대한 환경 구축을 통해 성능을 평가하였다. 평가한 성능 시험항목은 '영상 압축률 및 영상 크기에 따른 패킷 흐름 시험', '거리에 따른 패킷 흐름 및 트래픽 시험', 'LOS(Line of Sight) 여부에 따른 패킷 흐름 시험', '시나리오 성능 시험'이다.
차세대 광대역 무선 네트워크의 성능이 급격히 증가함에 따라 스마트 모바일 플랫폼 기반으로 다양한 서비스 (교육, 실시간 비디오 스트리밍 서비스, 실시간 비디오 컨퍼런싱, 온라인 게임 등)가 사용자에게 제공되고 있다. 하지만, 대부분의 이러한 서비스들은 중앙 집중식 구조로 서비스가 제공되고 있기 때문에, 트래픽 관리에 대한 확장성 있는 통신 서비스를 제공하는데 어려움이 있다. 본 논문의 목적은 P2P 네트워크 기반으로 확장성 있는 실시간 비디오 멀티미디어 스트리밍 서비스를 그룹 스마트 단말 사용자에게 제공하는 것이다. 이를 위해, 본 논문에서는 스마트 이동 단말을 이용한 확장성 있는 P2P 기반 그룹 통신 관리 서비스 구조 및 서비스 관리 프로토콜을 설계하였다. 제안된 서비스 구조에 대한 성능 분석을 위해, 평균 전송 지연시간(Average Transmission Delay) 및 대역폭 이용률 (Bandwidth Utilization) 에 대한 수학적인 분석을 수행하였다.
To date, research on data mining has focused primarily on individual techniques to su, pp.rt knowledge discovery. However, the integration of elementary learning techniques offers a promising strategy for challenging a, pp.ications such as forecasting nonlinear processes. This paper explores the utility of an integrated a, pp.oach which utilizes a second-order learning process. The a, pp.oach is compared against individual techniques relating to a neural network, case based reasoning, and induction. In the interest of concreteness, the concepts are presented through a case study involving the prediction of network traffic for video-on-demand.
비디오 프록시 서버의 저장장치는 원격지의 주 서버의 저장 공간에 비해 비교적 제한된 비디오 저장 공간을 가진다. 따라서 오랜 시간동안 사용자에 의해 요청되지 않은 데이터를 저장장치로부터 제거하고 새롭게 요청된 비디오를 해당 공간에 저장하는 비디오 데이터 교환은 빈번하게 발생된다. 이를 위해 본 논문에서는 비디오 프록시 서버의 저장장치 저장 공간에서 요청될 가능성이 가장 낮은 비디오를 선정하고 제거하는 효율적인 데이터 교환 방법과 데이터교환 빈도수를 효과적으로 감소시키기 위한 요청 패턴 기반 비디오 프록시 서버 관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법을 위해 비디오프록시 서버의 메모리가 활용된다. 기존의사용자에 의해 요청되어 메모리에 적재된 비디오의 세그먼트를 새로운 사용자가 요청하여 소비할 경우 해당 세그먼트는 메모리에 지속적으로 상주하게 된다. 메모리에 상주하는 비디오는 사용자들의 요청 패턴에 따라 비디오 프록시 서버의 저장 공간에 저장된다. 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 기존의 알고리즘 보다 높은 패킷 적중률과 보다 적은 패킷 교환 횟수를 보인다는 것을 확인한다.
ATM 트래픽 관리의 목적은 호 설정시 요구하는 QoS를 충족시키는 것과 최소한의 망 자원을 이용하면서 망을 보호하는 것이다 또한, 서로 다른 채널간 QoS을 공정하게 보장하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 채널들간에 공정한 QoS 제공과 링크 이용률을 높이기 위하여 입력 버퍼에 문턱값을 기반으로 출력 셀율을 동적으로 조정하는 새로운 TBBM(threshold based buffer management) 알고리즘을 제안하였다. TBBM 알고리즘은 이론적인 등가용량에 비해 오디오 트래픽인 경우 14.3%, 비디오 트래픽인 경우 41.8% 대역폭 이용율이 향상되었다. 또한, 문턱값을 사용하지 않은 경우에 비해 TBBM 알고리즘을 사용한 경우에 채널간에 공평성이 크게 향상되었음을 보여주고 있다.
낮은 대역폭을 가지는 네트웍을 통해 비디오를 전송하기 위해 개발된 H.263과 같은 낮은 비트율 비디오는 대역폭에 맞게 출력 데이터를 조절하여야 한다. 본 논문에서는 토큰 버킷 알고리즘을 사용하여 입력 트래픽을 관리하는 네트웍에 적합한 비트율 제어 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 계산의 복잡도를 줄이기 위해 반복 연산을 수행하지 않는 최 적화 방법을 사용하였고, 전체 시퀀스의 평균 왜곡을 최소화하면서도 인접 프레임 사이의 왜곡 차이를 최소화하도록 알고리즘을 설계하였다. 비디오 품질의 변동을 감소시키기 위하여 제안된 방법은 슬라이딩 윈도우 개념을 도입하였으며, 이 방법은 선분석(pre-analysis) 처리를 요구하지 않는 특징이 있다. 따라서, 제안된 알고리즘은 비디오를 압축할 때 추가적 인 지연을 필요로 하지 않게 되어 실시간 처리와 낮은 복잡도를 요구하는 비디오 압축기에 적용될 수 있다. 실험 결과에서 제안된 방법은 기존의 비트율 제어 알고리즘에 비해 영상의 품질이 우수한 것을 보여준다.
본 연구는 최근 활용도가 급속히 확대되고 있는 드론을 활용한 ITS 검지기 성능평가 방안을 부산광역시의 사례를 중심으로 제시하고. 드론을 활용하여 센터 자체적으로 성능평가를 시행할 경우의 경제성에 대해 분석하고자 하였다. 부산시에서 운영중인 DSRC, 영상검지기, 레이더검지기 설치지점 중 분석대상 지점을 선정하여 드론촬영을 실시하고, 영상분석을 통해 통행속도, 대기행렬, 지체시간 등의 데이터를 확보하여 검지기수집 데이터와 비교하였다. 비교분석 결과, DSRC, 영상검지기 등 대다수의 주요 검지기 성능평가에 드론활용이 가능하다는 것을 충분히 확인하였으며, 실제로 현장의 상당수 검지기의 성능개선이 필요하다 사실도 손쉽게 파악할 수 있었다. 또한, 센터 자체인력으로 성능평가 수행시 외부기관 위탁시와 비교하여 절반 이하의 비용이 소요되어 비용과 시간 측면에서 매우 경제성이 높은 것으로 분석되었다.
본 논문에서는 IPTV 멀티캐스팅 서비스에서 네트워크 부하증가에 따른 영상품질을 평가하기 위해 유럽형 디지털 영상품질 표준 측정규격인 ETSI(European Telecommunication Standard Institute) TR 101 290을 이용하여 실험 측정한 결과를 제출하였다. 실험결과를 통해 IPTV에서의 영상품질과 ETSI TR 101 290 측정방식과는 밀접한 상관관계가 있음을 증명하였고 기존의 영상품질 평가방식에서 알 수 없었던 요소를 정확하게 평가할 수 있음을 증명하였다.
In this paper, we propose an efficient forecasting methodology of the mid and long-term frequency demand in Korea. The methodology consists of the following three steps: classification of basic service group, calculation of effective traffic, and frequency forecasting. Based on the previous studies, we classify the services into wide area mobile, short range radio, fixed wireless access and digital video broadcasting in the step of the classification of basic service group. For the calculation of effective traffic, we use the measures of erlang and bps. The step of the calculation of effective traffic classifies the user and basic application, and evaluates the effective traffic. Finally, in the step of frequency forecasting, different methodology will be proposed for each service group and its applications are presented.
최근 도로상의 비디오 영상에서 다양한 저차원 정보를 바탕으로 자동 차량 흐름 파악과 사고 탐지에 관해 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 CCTV 동영상 교통관리시스템을 이용하여 자동으로 차량의 흐름을 파악하고 이를 이용하여 교통체증과 더 나아가 사고탐지를 위한 알고리즘과 그 응용에 대해 연구하였다. 이를 위하여 우선 움직임 객체를 시공간 관계 모델링을 통해 차량의 실제 궤적과 매핑하고 이를 통해 차량의 흐름 파악에 사용하였다. 또한 시공간 관계 모델링과 차량의 실제 궤적간 매핑을 위해 TSR (Tangent Space Representation) 알고리즘을 사용하였다. 또한, 객체의 움직임 추출을 위해 먼저 차(Differece)영상을 이용하여 움직임 객체 추출을 하였고, 이를 통하여 객체의 움직임 트래킹(Tracking)을 하고 각 객체에 번호를 부여하여 동시에 여러 객체를 인식시키고 이를 저장하였다. 이를 통하여 의미적 움직임 객체를 인식하고, 차량 흐름을 파악하는 어플리케이션을 구현하였다. 본 연구를 통해 기본적인 움직임 객체에 대한 의미적인 결과를 얻을 수 있었고, 나아가 CCTV를 이용한 자동 사고 탐지에 관한 연구로 확장시킬 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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