• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
• /
• v.15 no.4
• /
• pp.231-243
• /
• 2009

Many DSP systems are streaming applications in which streams of data constantly flow through a set of filters. Dataflow programming paradigm is one of effective methods for representing these streaming applications. Dataflow programming model explicitly exposes parallelisms within an application, which helps compiling of the application onto a multicore platform. We propose SPEX(Signal Processing Extension), a language extension to a standard imperative language based on the parameterized dataflow model. Parameterized dataflow model is a kind of dataflow model that can express a modest fashion of dynamism contrary to the synchronous dataflow that can represent only static dataflow. SPEX facilitates characterizing an application written in conventional imperative languages such C/C++ as a streaming application. SPEX is comprised of a few keywords augmented to the conventional C++ syntax for representing dataflow paradigm. SPEX also restricts the syntax and semantics of C++ in order to fit the program within a certain streaming programming category. In this paper, we focus on the capability of SPEX in representing streaming computations within filters and streaming communications among filters.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
• /
• 2015.05a
• /
• pp.73-74
• /
• 2015

본 논문에서는 스트리밍 데이터에 대한 점진적 연산을 지원하는 실시간 분산 인메모리 데이터 처리 기법을 제안한다. 제안하는 데이터 처리 기법은 기존에 처리된 데이터를 인메모리에 유지하고 새로운 스트리밍 데이터가 입력되었을 때 기존에 처리된 데이터를 재사용한다. 성능평가를 통해 제안하는 기법이 하둡에 비해 대용량 스트리밍 데이터를 빠르게 처리할 수 있음을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2002.04a
• /
• pp.409-411
• /
• 2002

본 논문에서는 MPEG-4 컨텐츠 스트리밍을 목적으로 MPEG-4 시스템 사양을 기반으로한 컨텐츠 저작 시스템을 설계하고 구현하였다. 구현된 컨텐츠 저작 시스템은 사용자가 쉽고 편리하게 컨텐츠를 저작할수 있는 인터페이스를 제공하고 파일 재생을 위해 MPEG-4 파일을 생성한다. 또한 스트리밍을 위해서 각각의 미디어 데이터를 싱크레이어 페킷화된 미디어 데이터, BIFS, OD, IOD 파일로 생성하여 스트리밍 시에 사용하여 스트리밍이 가능하도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2004.10c
• /
• pp.358-360
• /
• 2004

컴퓨터와 네트워크 환경의 발달에 힘입어 고화질의 미디어 데이터를 실시간으로 전송하는 미디어 스트리밍 서비스에 대한 요구가 증가하고 있다. 스트리밍 서비스는 서버의 많은 자원을 필요로 한다. 서버의 자원 중에서 메인 메모리는 대용량의 미디어 데이터를 다루는 미디어 스트리밍 서버 성능에 중요한 역할을 한다. 그러므로 제한된 메인 메모리를 효과적으로 이용할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 효과적인 미디어 스트리밍 서비스를 위한 동적 버퍼 관리 기법과 버퍼 히트율을 높일 수 있는 대체 정책을 제안하고 평가한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2011.07a
• /
• pp.212-215
• /
• 2011

최근의 스마트 폰 및 스마트 TV 열풍은 사용자의 가정 내 무선 멀티미디어 네트워킹 서비스에 대한 욕구를 증가시켰고, 2004년 출범한 DLNA 기술의 보급을 촉진시켰다. 그러나 무선 네트워크 환경의 불안정성과 기존 TCP/UDP 데이터 전송 기술이 가진 한계로 인해 DLNA를 통한 고화질의 멀티미디어 데이터 서비스에는 제한이 존재했던 것이 사실이다. 이에 본 논문은 이러한 문제의 해결 방안을 모색하고자 DLNA 디바이스인 DMR과 DMS 간 SCTP 멀티 스트리밍 기술을 이용한 미디어 데이터 스트리밍 방법에 관해 연구하고, 이를 구현하였다. 전송된 스트림은 여러 조각으로 나뉘어 동일한 양의 버퍼에 복사되고, 버퍼 각각에 스트림 번호를 부여하여 SCTP 멀티 스트리밍 기법을 이용해 전송함으로써 더욱 신뢰성 있는 미디어 데이터의 스트리밍이 가능하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.04a
• /
• pp.229-231
• /
• 2003

최근 몇 년 동안 컴퓨터 사용자들의 멀티미디어 데이터에 대한 요구가 빠르게 증가하고 있다. 멀티미디어 데이터를 서비스하기 위해서는 대용량의 저장장치가 필요하며 연속재생이 가능하여야 한다. 이와 관련하여 데이터 압축기술과 스트리밍 기슬과 고성능 PC를 고속의 네트웍으로 연결하는 클러스터 기술에 대한 연구가 진행되고 있다. 클러스터 시스템은 비교적 저렴한 가격의 고성능 시스템으로 고가의 단일서버에 비해 확장성과 가격대 성능면에서 유리하다. 이에 본 연구에서는 리눅스 클러스터 기반의 오디오/비디오 실시간 및 VOD 스트리밍 서버와 일반적인 사용자에게 친숙한 윈도우 환경의 플레이어를 구현하였다. 또한 본 연구에서 구현한 시스템에서는 기존에 윈도우 NT계열에서만 스트리밍이 가능했던 ASF포맷의 멀티미디어 데이터를 리눅스 서버에서도 스트리밍 서비스가 가능하도록 하였다.

• Journal of KIISE
• /
• v.41 no.9
• /
• pp.686-698
• /
• 2014

Recently, large-scale streaming sensor data have emerged due to explosive supply of smart phones, diffusion of IoT and Cloud computing technology, and generalization of IoT devices. Also, researches on combination of semantic web technology are being actively pushed forward by increasing of requirements for creating new value of data through data sharing and mash-up in large-scale environments. However, we are faced with big issues due to large-scale and streaming data in the inference field for creating a new knowledge. For this reason, we propose the RDFS rule based parallel reasoning scheme to service by processing large-scale streaming sensor data with the semantic web technology. In the proposed scheme, we run in parallel each job of Rete network algorithm, the existing rule inference algorithm and sharing data using the HBase, a hadoop database, as a public storage. To achieve this, we implement our system and evaluate performance through the AWS data of the weather center as large-scale streaming sensor data.

• Journal of KIISE
• /
• v.43 no.6
• /
• pp.718-723
• /
• 2016

In streaming data analysis, detecting concept drift accurately is important to maintain the performance of classification model. Error rates are usually used for concept drift detection. However, by describing prediction results with only binary values of 0 or 1, useful information about a behavior pattern of a classifier can be lost. In this paper, we propose an effective concept drift detection method which describes performance pattern of a classifier by utilizing probability estimates for class prediction and detects a significant change in a classifier behavior. Experimental results on synthetic and real streaming data show the efficiency of the proposed method for detecting the occurrence of concept drift.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2014.01a
• /
• pp.373-376
• /
• 2014

최근 모바일 기기 및 무선기기의 발달로 인하여 센서 네트워크가 다양한 분야에서 응용되고 있다. 따라서 센서에서 실시간으로 발생하는 스트리밍 데이터에서 이벤트를 감지하고 분석하는 것은 중요한 연구 분야로 부각되고 있다. 단순 이벤트의 발생 조건을 빠르게 판별하기 위해 비트맵 인덱스 기반 복합 이벤트 검출 기법 등 여러 가지 방법들이 사용되고 있지만, 아직까지 이기종 센서에서 발생하는 각기 다른 형태의 데이터를 융합하여 이벤트를 검출하는 복합 이벤트 처리에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 논문에서는 각기 다른 형태를 가지는 스트리밍 데이터에 멤버쉽 함수를 적용하여 퍼지화 함으로서 이기종 센서에서 발생하는 데이터를 융합 처리가능하며, Quine-Mccluskey 감축기법을 통하여 규칙의 신뢰도 및 속도가 향상된 의사결정을 하는 고속 이벤트 탐지기법을 제안한다.

• The KIPS Transactions:PartA
• /
• v.11A no.3
• /
• pp.163-172
• /
• 2004

Multimedia applications tend to access their data as a streaming pattern with regular intervals. This characteristic can be utilized in prefetching the multimedia data into cache memory so as to reduce their execution speeds. The reference-prediction prefetch algorithm predicts the memory address that seems to be used in the next time based on the previous history of memory references stored in the prediction reference table. This paper proposes a strategy to manipulate the reference prediction table which contains all of the data reference instructions to scalar and streaming data. We have recognized that the scalar reference instructions do not contribute to the data prefetching algorithm. Therefore, when replacing an element in the reference prediction table, the proposed algorithm preferentially selects the scalar reference instruction before the stream reference instruction. It makes the stream reference instruction to stay for a long time compared to the FIFO replacement policy, and eventually improves the performance of data prefetching.