This paper describes a model and system development for support an object-based scalability to provide adaptive MPEG-4 contents. One of the problem encountered by a multimedia service in heterogeneous network environment is the variation in the client's playback capability. Therefore, we provide technique which give an adaptability to MPEG-4 encoders so that make it possible to service adaptive MPEG-4 contents to a certain end terminal.
Finite element method (FEM) provides several advantages over other numerical methods such as boundary element method, since it allows truly volumetric analysis and incorporation of realistic electrical conductivity values. Finite element mesh generation is the first requirement in such in FEM to represent the volumetric domain of interest with numerous finite elements accurately. However, conventional mesh generators and approaches offered by commercial packages do not generate meshes that are content-adaptive to the contents of given images. In this paper, we present software that has been implemented to generate content-adaptive finite element meshes (cMESHes) based on the contents of MR images. The software offers various computational tools for cMESH generation from multi-slice MR images. The software named as the Content-adaptive FE Mesh Generation Toolbox runs under the commercially available technical computation software called Matlab. The major routines in the toolbox include anisotropic filtering of MR images, feature map generation, content-adaptive node generation, Delaunay tessellation, and MRI segmentation for the head conductivity modeling. The presented tools should be useful to researchers who wish to generate efficient mesh models from a set of MR images. The toolbox is available upon request made to the Functional and Metabolic Imaging Center or Bio-imaging Laboratory at Kyung Hee University in Korea.
Image morphing deals with the metamorphosis of one image into another. The field morphing depends on the manual work for most of the process, where a user has to designate the control lines. It takes time and requires skills to have fine quality results. It is an object of this paper to propose a method capable of realizing the semi-automation of field morphing using adaptive vertex correspondence based on image segmentation. The adaptive vertex correspondence process efficiently generates a pair of control lines by adaptively selecting reference partial contours based on the number of vertices that are included in the partial contour of the source morphing object and in the partial contour of the destination morphing object, in the pair of the partial contour designated by external control points through user input. The proposed method generates visually fluid morphs and warps with an easy-to-use interface. According to the proposed method, a user can shorten the time to set control lines and even an unskilled user can obtain natural morphing results as he or she designates a small number of external control points.
This paper proposes an adaptive multimodal in-vehicle information system for safe driving. The proposed system filters input information based on both the priority assigned to the information and the given driving situation, to effectively manage input information and intelligently provide information to the driver. It then interacts with the driver using an adaptive multimodal interface by considering both the driving workload and the driver's cognitive reaction to the information it provides. It is shown experimentally that the proposed system can promote driver safety and enhance a driver's understanding of the information it provides by filtering the input information. In addition, the system can reduce a driver's workload by selecting an appropriate modality and corresponding level with which to communicate. An analysis of subjective questionnaires regarding the proposed system reveals that more than 85% of the respondents are satisfied with it. The proposed system is expected to provide prioritized information through an easily understood modality.
본 논문에서는 공평한 비밀정보교환을 위한 적응형 암호화 프로토콜을 제안한다. 이를 위해 Lein Harn등이 제안한 이산대수 문제에 기반한 검증가능 불확정전송 프로토콜을 분석하고 부가적인 기능을 가진 적응형 암호화 프로토콜을 제안한다. 기존의 방식에서 고려하지 않았던 송신자확인 및 송신사실 사후부인방지 등의 여러 기능이 부가되고 적응적 기능을 가지는 암호화 프로토콜을 제안한다. 이를 위해 의사난수생성기를 이용한 Bit Commitment 기법을 도입한 방법을 제안한다.
글로벌 네트워크 시대에는 전세계적으로 흩어져 있는 수많은 컨텐츠가 실시간으로 위한 생활의 스며들 것이며 그로 인해 많은 변화를 줄 것이다. 아울러 컨텐츠 및 다양한 모델 제공 업체들의 환경은 급속하게 변화 할 것이다. 인터넷이나 무선 인터넷으로 컨텐츠나 모델들을 적시에 활용할 수 있는 점은 기업측면에서 의사결정 프로세스를 변화시키며, 공급체인 상에서 많은 기업들이 자신들의 의사결정에 필요로 하는 정보나 모델을 짧은 시간에 탄력적으로 제공 받을 수 있어서 기업이 환경변화에 대한 높은 대응력을 갖출수 있게 한다. 이 논문은 컨텐츠와 모델을 필요로 하는 기업들에게 효과적이면서 효율적으로 제공하기 위한 메타지식의 생성 메커니즘을 제안하는 것이다. 그리고 본 논문에서 제안한 메커니즘을 통해서 실험결과를 얻었으며, 그 결과를 가지고 이 논문에서 제시한 탄력적인 컨텐츠나 모델 제공 이론이 인터넷이나 모바일 네트워크에서 요약된 모델 제공과 트래픽 감소 측면에서 매우 우수함을 보이고 있다.
디지털 기술 발달은 우리의 삶뿐만 아니라, 온라인 교육 환경에도 많은 변화를 가져오게 되었다. 개별 학습자들에게 맞춤화된 내용을 필요한 즉시 제공 받기를 원하는 학습자들의 요구에 따라 마이크로러닝이 등장하게 되었다. 마이크로러닝은 개인에게 맞춤화된 콘텐츠를 적시에 빠르게 학습이 제공된다는 의미에서 '적응형(adaptive)' 교육이라고 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 적응형 마이크로러닝의 개발원칙이 무엇인지 살펴보고자 하였다. 이를 위해 문헌 연구 및 사례 분석을 통해 적응형 마이크로러닝 개발원칙을 탐색하였다. 그 결과, 개발원칙을 적응형 학습 환경, 적응형 학습 콘텐츠, 적응형 학습 시퀀스, 적응형 학습 평가의 네 가지 측면으로 구분하고 각각에 대한 세부요소를 제시하였다. 마이크로러닝이 현 사회적 요구를 반영한 새로운 이러닝의 형태인 만큼, 본 연구는 앞으로의 후속연구를 위한 방향성을 제안하는 탐색연구로서의 의미를 찾고자 한다.
다양한 미디어 콘텐츠를 최선형 서비스에 머무르고 있는 유무선 인터넷의 네트워크 상태에 무관하게 전달하기 위해서는 네트워크 가장자리에서 동작하는 미디어 응용프로그램들이 보다 적응화되어야 한다. 즉 응용프로그램에서 전달하고자 하는 미디어 콘텐츠가 요구하는 네트워크 품질에 대한 요구와 기반 네트워크 서비스론 적응적으로 연결하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 먼저 응용프로그램에게 요구되는 혼잡제어 및 전송율 제어, 오류 제어, 그리고 동기화 및 적응형 재생 등과 같은 네트워크 적응화 기능들에 대해 의논한다. 이어서 네트워크 적응적 미디어 스트리밍을 실현하는 기반이 되는 요소들을 물리적인 네트워크, 프로토콜 지원에서 미들웨어에 걸치는 총체적인 지원의 구도하에서 설명한다. 최종적으로는 상기한 미디어 응용프로그램과 네트워크 지원 기반을 동시에 이해하면서 실현되는 동적인 네트워크 적응화의 구조를 제안한다.
The development of smart technology has brought the conversion of closed traditional e-learning contents into open flexible smart learning contents consisting of learner-centered modules, without the constraints of time and space by use of smart devices from the uniformed and passive classroom between teachers and learners. It has been demanded an open, personalized and customized teaching and learning contents of smart education and training systems according to wide supply of various smart devices. In this paper, we discuss about the status of the smart teaching and learning systems and analyze the characteristics and structure of the web contents for smart education and training systems by use of smart devices. And we propose a method how to block web contents, to extract them, and adapt personalized segments of web contents by adaptive algorithm into smart learning devices. We extract blocks from the web contents based on the smart device information and the preference information of the learners from existing web contents without the hassle of learners environment. After specifying a block priority from the extracted web contents by the adaptive segment algorithm, it can be displayed directly to the screen to fit the individual learning progress of the learners.
본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 학습자 맞춤형 학습을 지원하기 위한 사용자 모델 확장의 프레임워크를 설계 및 제시하였다. 이를 위해 기존의 모델인 도메인 모델, 사용자 모델, 적용 모델, 인터액션 모델을 LMS(Learning Management System)와 LCMS(Learning Contents Management System)에 연동하였다. 사용자 모델의 확장인 학습자 정보 관리 프로세스를 LMS와 적응적 시스템 사이에 두었으며, 이를 u-러닝에서 사용할 수 있도록 u-LMS와 연결하였다. u-LMS와 u-LCMS는 학습자의 접속 및 요구에 따라 적절한 변환을 통해 이동형 기기에 제공할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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