• 제목/요약/키워드: 멀티미디어공학

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QoS 보장을 위한 멀티미디어 데이터 스케줄링 연구 (A Study on Multimedia Data Scheduling for QoS Enhancement)

  • 김지원;신광식;윤완오;최상방
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제46권5호
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    • pp.44-56
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    • 2009
  • 음성, 영상, 데이터와 같은 다양한 멀티미디어 서비스는 많은 대역폭과 실시간 처리가 필요하기 때문에 데이터의 지연과 손실에 민감한 특성을 가지고 있다. 따라서 네트워크의 흔잡 상황과 무선채널의 에러로 인한 데이터의 손실이 발생하여 사용자에게 QoS를 보장해주지 못하게 된다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 멀티미디어 스트리밍 흐름에 속한 데이터 패킷의 중요도에 따른 차등적인 서비스로 멀티미디어의 품질을 개선하는 알고리즘의 연구가 필요하다. 본 논문에서는 무선손실이 발생했을 경우 IWFQ 알고리즘과 같이 동작하다가 멀티미디어 플로의 재생시간이 촉박할 때 우선적으로 채널을 할당하는 WMS-1(Wireless Multimedia Scheduling-1) 알고리즘과, 멀티미디어 플로에 우선권을 부여하고 프레임 유형에 따라 우선순위가 높은 프레임을 갖는 플로를 먼저 서비스하는 WMS-2(Wireless Multimedia Scheduling-2) 알고리즘을 제안한다. 기존의 알고리즘과의 비교를 통해 제안한 알고리즘의 멀티미디어 서비스 품질이 개선되었고 기지국의 큐 사이즈가 클수록 전체 서비스의 품질과 fairness가 향상된 것을 확인할 수 있었다.

건축정보모델링을 위한 한옥부재의 개발 (A Development of Korean Traditional Building Components for BIM Systems)

  • 김상훈;안은영
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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    • pp.261-264
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    • 2009
  • 본 논문은 한옥에 대해 건축정보모델링 기반의 설계를 지원하기 위한 부재 생성방식을 제안한다. 한옥 건축 산업화를 위한 노력은 관련 법령 개정에서부터 시공에 이루기까지 전반적으로 확대되어 시행되고 있다. 이에 따라 디지털 설계방식에서도 근본적인 한옥건축 목구조 방식에 적합한 설계방식이 지원될 필요성이 있다. 이러한 시장의 변화와 요구분석을 기반으로 건축정보모델링에 적합한 한옥부재를 개발한다. 이를 위해 한옥건축물의 구성요소를 체계적으로 파악하고 건축정보모델링 기반 설계방식을 고려한 한옥 부재의 새로운 설계 방식을 제안한다. 최종적으로 구현한 부재를 활용하여 한옥을 설계함으로써 활용도와 실효성을 검증한다.

텍스트 기반 교통사고 특징 추출 및 분류 방법 (Text-based Feature Extraction and Classification Method of Traffic Accidents)

  • 왕지강;성연식
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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    • pp.436-437
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    • 2022
  • 차량에 부착된 블랙박스의 교통사고 동영상은 사고 발생시 사고를 분석하기 위한 핵심 자료로 다양하게 활용되고 있다. 교통사고 동영상을 자동으로 분류할 수 있다면, 해당 동영상의 활용도를 더욱 높일 것으로 판단된다. 본 논문에서는 텍스트 기반 교통사고 특징 추출 및 분류 방법을 제안한다. 교통사고 동영상을 변환한 JSON 파일에서 불변 특징, 정적 특징 그리고 동적 특징을 추출하고 결합하여 합성 특징을 생성한다. 마지막으로 합성 특징을 사용하여 교통사고 동영상을 분류한다.

농구 게임에서 상태 정규화 및 Dense 보상 기반 강화 학습 기법 (State Normalization and Dense Reward Based Reinforcement Learning Method in Basketball Game.)

  • 최태혁;조경은
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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    • pp.475-477
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    • 2022
  • 최근 강화 학습을 적용한 게임 AI 에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 대부분 상용게임은 유한 상태 머신(Finite State Machine, FSM)을 이용한 스크립트 기반 AI 를 사용하기 때문에 복잡한 환경의 게임에서 불안정한 상태로 인해 적절한 강화 학습의 수행이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 상용 게임 강화 학습 적용을 위하여 상태 정규화 및 Dense 보상 기반 강화 학습 기법을 제안한다. 제안한 기법을 상용 농구 게임에 적용하고 학습된 모델의 성능을 기존 FSM 기반 AI 와 비교를 통해 성능이 약 80% 증가한 결과를 확인하였다.