• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10d
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• pp.581-585
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• 2006

무선랜 환경에서의 효율적인 비디오 스트리밍을 하기위해서는 불안정한 네트워크 대역폭과 패킷지연, 패킷손실 등의 문제가 해결 되어야 한다. 본 논문에서는 서비스 품질의 보장을 위해 기존의 Best-effort에 기반한 IEEE 802.11 MAC 프로토콜을 향상시킨 IEEE 802.11e MAC 프로토콜을 이용하여 Cross-layer 기반의 프레임 우선순위화 기법을 제안 하였다. 멀티미디어 트래픽의 프레임 중요도에 따라 다르게 부여한 Priority를 이용해 IEEE 802.11e MAC 프로토콜의 차별화된 데이터 전송을 하였으며, 네트워크 상태 모니터링을 통해 중요도가 낮은 프레임을 우선적으로 폐기하는 적응적 전송율 조절 기법을 제안하였다. 실험 결과는 제안하는 Cross-layer기반의 프레임 우선순위화 기법이 멀티미디어 스트리밍의 종단간 QoS를 향상 시킬 수 있음을 보여준다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.1631-1634
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• 2002

멀티미디어 서버는 클라이언트가 요청한 멀티미디어 데이터 스트림을 효율적으로 제공하기 위해 사용된다. 현재, 정보통신 기술의 발달로 인해 멀티미디어 서버는 멀티미디어 정보를 온라인으로 서비스 할 수 있게 되었다. 하지만 네트워크 상에서 발생하는 Packet Delay 에 때문에 서버에서 사용자에게 연속적이고 엄격한 실시간 제약이 있는 비디오 전송과 같은 멀티미디어 서비스를 제공하는 것은 매우 힘들다. 따라서, 본 논문에서는 서버에서 필요한 Packet 를 먼저 전송하여 Packet Delay 를 줄이는 방법을 제안하였다. MPEG-4 에서 오브젝트의 AU(Access Unit)들의 디코딩 시간을 표시하는 DTS(Decoding Time Stamp)를 참조하여 생성된 Deadline threshold 를 기준으로 Deadline 이 가장 빠른 AU부터 전송하는 스케줄링 알고리즘을 이용하여 MPEC-4 미디어 오브젝트를 스트리밍한다.

• Information and Communications Magazine
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• v.31 no.9
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• pp.24-31
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• 2014

P2P기술은 사용자간 콘텐츠 데이터를 공유하기 위해 개발되었다. 그러나, P2P 기술이 저작물의 불법 공유에 주로 사용되고, ISP의 inter-domain 트래픽을 증가시키는 등의 문제로 인해 많은 지탄을 받아왔다. 그러나, P2P 기술이 가지는 높은 확장성(Scalability)과 동시 사용자 수에 비례한 전달 성능 등에 주목하여 P2P의 개념을 다양한 서비스에 접목함과 동시에 inter-domain traffic문제를 해결할 수 있는 방법들이 제시되었다. 이 노력의 일환으로 IETF ALTO WG[1]에서는 ALTO 프로토콜[2]을 2014년 3월에 RFC6708로 제정하였으며, IETF PPSP WG[3]에서는 P2P를 이용한 멀티미디어 스트리밍 프로토콜을 개발하고 있다. 본 고에서는 P2P기반 콘텐츠 전달 기술에 대한 소개와 더불어 IETF PPSP WG에서 진행중인 P2P기반 스트리밍 프로토콜 표준 기술을 분석하고, IETF 표준화 동향에 대해 알아본다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.385-388
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• 2006

유비쿼터스 홈 네트워크 환경에서 사용자는 한 장소에서 다른 장소로 이동하면서도 연속적인 서비스를 제공받길 원한다. 기존의 멀티미디어 스트리밍 서비스는 사용자를 인식하지 못하고 항상 새 세션 생성됨에 따라 사용자가 제공받던 멀티미디어를 이어서 보고자 할 때 프레임위치를 기억해 놓고 재설정 해주어야한다. 이에 본 연구에서는 위치인식시스템을 사용하여 사용자의 위치를 추적하고 사용자의 이동성을 지원하며 개인의 상황(기존에 제공받던 미디어를 이어 전송받기를 원하는지, 사용자의 위치, 사용자와 가까운 단말기 등)을 고려한 위치기반의 개인화된 멀티미디어 스트리밍 시스템을 제안하고 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.305-308
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• 2019

최근 네트워크 기술이 발달함에 따라 실시간 스트리밍 서비스의 사용이 증가하고 있다. 이에 따라, 스트리밍에 있어 복잡성 및 대기시간 등의 문제점을 해결하고자 공통 미디어 포맷에 관한 연구가 진행되고 있다. 또한, 통신망을 활용한 고품질 AV(Audio-Video) 콘텐츠 전송이 가능해짐에 따라, 국내 UHD(Ultra High Definition) 방송 전송 표준은 방송망과 통신망을 활용한 하이브리드 서비스 규격을 제정하였다. 하이브리드 서비스는 통신망을 활용함에 따라, 방송망 관련 부가 데이터 및 사용자 맞춤형 콘텐츠 제공과 같은 다양한 서비스가 가능하게 되었다. 본 논문에서는 국내 지상파 UHD 전송 표준인 MMT(MPEG Media Transport)와 모바일 망에 특화된 기능을 제공하기 위해 제안된 Mobile MMT의 시그널링 메시지를 활용한 콘텐츠 삽입 기술을 제안한다. 또한, 이종망 환경에서 콘텐츠 삽입 기술 시스템 모델 및 서비스 시나리오를 제안하고, 제안한 시스템 모델 기반의 검증플랫폼을 통해 제안 기술의 타당성을 확인한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.435-438
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• 2012

본 논문에서는 최근 모바일 디바이스에서 제공되고 있는 증강현실 서비스를 방송환경에 접목할 수 있는 서비스 시나리오에 대한 소개와 이를 실현하기 위한 증강방송 메타데이터에 대하여 소개한다. 방송환경이 모바일 환경과 다르기 때문에 완벽한 증강 서비스를 제공하는데 있어서 한계가 있다. 한편 TV 의 대 화면과 양질의 TV 프로그램, 스마트 TV 로의 발전에 따른 웹 환경 지원과 모션/음성 인식 인터페이스, 그리고 스마트 TV 애플리케이션의 등장은 증강방송의 가능성을 한층 높이고 있다. 이를 가능하게 하기 위하여 증강방송 메타데이터를 설계하였으며, 증강방송 메타데이터는 증강영역 및 시간, 증강 콘텐츠, 정합 정보 등을 포함한다. 증강방송 메타데이터를 방송환경에 적합하게 전송하기 위하여 스트리밍 서비스에 적합하도록 메타데이터 구조를 정의하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.154-156
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• 2005

XML은 데이터 교환을 위한 표준으로서 데이터를 효과적으로 조직하고 표현 할 수 있다. 본 논문에서는 XML 데이터를 무선방송하기위한 스트림을 생성하는 시뮬레이션 시스템을 설계하고 구현한다. 구현한 시스템은 서버 모듈과 클라이언트 모듈로 구성되는데 서버 모듈은 XML 데이터에 대하여 스트림을 생성하는 역할을 하고 클라이언트 모듈은 생성된 스트링에 대해서 질의를 수행하고 생성된 스트림으로부터 XML 데이터를 복구하는 역할을 한다. 질의 수행에 대한 결과로 결과 XML 데이터가 출력되고 성능 평가요소로 질의를 수행하는 동안 걸린 수행시간을 측정할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.156-159
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• 2012

최근 모바일 기기의 발달로 모바일 환경에서도 예약 서비스를 이용할 수 있다. 모바일 예약 시스템은 서버와 사용자간에 예약 정보 데이터를 일관성 있게 유지하여 사용자에게 실시간 예약 현황을 제공해야 한다. 현재 모바일 예약 시스템은 어플리케이션을 기반으로 서비스를 제공하고 있고, 웹 서비스와 같이 요청 대 응답 방식으로만 데이터를 처리하기 때문에 사용자가 요청하지 않으면 변화된 데이터를 알 수 없다는 문제점이 있다. 이는 데이터 일관성의 문제로 연결되어 사용자에게 실시간으로 예약 현황을 제공하지 못하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 모바일 예약 시스템에서 스트리밍 방식을 개선한 Push를 통해 데이터 일관성을 유지하는 동기화 메커니즘을 제안한다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.33 no.6
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• pp.600-619
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• 2006

According to recent technical advances on sensors and mobile devices, processing of data streams generated by the devices is becoming an important research issue. The data stream of real values obtained at continuous time points is called streaming time-series. Due to the unique features of streaming time-series that are different from those of traditional time-series, similarity matching problem on the streaming time-series should be solved in a new way. In this paper, we propose an efficient algorithm for streaming time- series matching problem that supports normalization transform. While the existing algorithms compare streaming time-series without any transform, the algorithm proposed in the paper compares them after they are normalization-transformed. The normalization transform is useful for finding time-series that have similar fluctuation trends even though they consist of distant element values. The major contributions of this paper are as follows. (1) By using a theorem presented in the context of subsequence matching that supports normalization transform[4], we propose a simple algorithm for solving the problem. (2) For improving search performance, we extend the simple algorithm to use $k\;({\geq}\;1)$ indexes. (3) For a given k, for achieving optimal search performance of the extended algorithm, we present an approximation method for choosing k window sizes to construct k indexes. (4) Based on the notion of continuity[8] on streaming time-series, we further extend our algorithm so that it can simultaneously obtain the search results for $m\;({\geq}\;1)$ time points from present $t_0$ to a time point $(t_0+m-1)$ in the near future by retrieving the index only once. (5) Through a series of experiments, we compare search performances of the algorithms proposed in this paper, and show their performance trends according to k and m values. To the best of our knowledge, since there has been no algorithm that solves the same problem presented in this paper, we compare search performances of our algorithms with the sequential scan algorithm. The experiment result showed that our algorithms outperformed the sequential scan algorithm by up to 13.2 times. The performances of our algorithms should be more improved, as k is increased.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.7 no.11
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• pp.435-442
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• 2018

Outlier detection means to detect data samples that deviate significantly from the distribution of normal data. Most outlier detection methods calculate an outlier score that indicates the extent to which a data sample is out of normal state and determine it to be an outlier when its outlier score is above a given threshold. However, since the range of an outlier score is different for each data and the outliers exist at a smaller ratio than the normal data, it is very difficult to determine the threshold value for an outlier score. Further, in an actual situation, it is not easy to acquire data including a sufficient amount of outliers available for learning. In this paper, we propose a clustering-based outlier detection method by constructing a model representing a normal data region using only normal data and performing binary classification of outliers and normal data for new data samples. Then, by dividing the given normal data into chunks, and constructing a clustering model for each chunk, we expand it to the ensemble method combining the decision by the models and apply it to the streaming data with dynamic changes. Experimental results using real data and artificial data show high performance of the proposed method.