The purpose of this study is to identify patterns of learner behaviors, conflicting and facilitating factors during collaborative work in an online learning community(OLC). This study further seeks to investigate the difference of learner behaviors between high- and low-performing groups, and conflicting and facilitating factors. The online postings from four groups(19 students) in the spring semester(study 1) and six groups(24 students) in the fall semester(study 2) were analyzed. A coding scheme was generated based on constant comparison using the qualitative data analysis tool, NVivo. The analysis identified 7 categories of learner behaviors in both studies. Among the seven categories, information seeking and co-construction were most frequently observed in both studies. One evident difference between the high- and low-performing groups was that the high-performing groups revealed more incidents of learner behaviors in both studies. In addition, six categories of conflicting factors and five categories of facilitating factors were emerged in both studies. The inefficiency of work category was one of the most frequently observed categories in both studies. Interestingly, the high-performing groups showed more incidents of conflicting factors than the low-performing groups. This study revealed two different types of conflicting factors and there is a need for different moderating strategies depending on its type. Based on the results of the study, effective design strategies for an OLC to facilitate active learning were suggested.
미래의 무선과 휴대용 계산 응용에서 DCT 대체할 수 있는 가역적인 블록 변환의 구현을 제시하였다. 이것을 binDCT라 불린다. BinDCT에서 정방향과 역방향 변환들은 이진 천이와 더하기 연산으로 구현될 수 있다. 그리고 binDCT는 바람직한 DCT 특징인(고코딩이득, DC손실 없음, 대칭적인 기저함수, 재귀적 구성)을 유지한다. 또한 binDCT는 lifting 특징인(빠른 구현, 가역적인 정수대정수 매핑, 내부 계산)을 유지한다. 따라서 복잡한 DCT 연산을 보다 빠르게 실행할 수 있는 장점을 가진다. 이 논문에서는 DCT와 binDCT의 계산비용과 성능분석을 Shapiro의 EZW을 사용하여 제시하였다.
Jin-xiu Zhu;Christian Esposito;Ai-min Jiang;Ning Cao;Pankoo Kim
Journal of Internet Technology
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제21권1호
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pp.203-219
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2020
Compressed video sensing (CVS) is one of the 5G application of compressed sensing (CS) to video coding. Block-based residual reconstruction is used in CVS to explore temporal redundancy in videos. However, most current studies on CVS focus on random measurements without quantization, and thus they are not suitable for practical applications. In this study, an efficient ratecontrol scheme combining measurement rate and quantization for residual reconstruction in CVS is proposed. The quantization effects on CS measurements and recovery for video signals are first analyzed. Based on this, a mathematical relationship between quantitative distortion (QD), sampling rate (SR), and the quantization parameter (QP) is derived. Moreover, a novel distortion model that exhibits the relationship between QD, SR, and QP is presented, if statistical independency between the QD and the CS reconstruction distortion is assumed. Then, using this model, a rate-distortion (RD) optimized rate allocation algorithm is proposed, whereby it is possible to derive the values of SR and QP that maximize visual quality according to the available channel bandwidth.
본 논문에서는 ETSI와 3GPP에서 차세대 이동통신 IMT-2000 서비스의 음성부호화기의 표준으로 채택한 AMR을 인터넷을 통한 멀티미디어 서비스에서 사용하기 위해 부가 정보를 이용한 손실 패킷 복구 방법이 첨가된 전송방법을 제시한다. 인터넷과 같은 패킷 교환 망에서의 음성 통신에서 과도한 패킷 손실은 급격한 음질 저하를 유발한다. 본 논문에서는 음성 패킷 데이터를 순방향 오류정정(FEC)의 부가 정보로 사용하고 연속 패킷 손실이 발생하였을 경우 오류 은닉방법을 사용하여 패킷 손실에 의한 음질 저하를 개선하는 방법을 제안한다. 순방향 오류정정방법 중 부가 음성 정보를 원래의 음성정보와 함께 보냄으로써 손실된 음성은 부가 음성 정보를 이용해 복구할 수 있다. 본 연구에서 사용한 AMR 음성 부호화기는 CELP기반의 음성 부호화기 이므로 음성 부호화기의 특징을 이용해 2개 이상의 군집오류가 발생했을 경우 패킷 손실이 일어나기 전후의 데이터를 이용해서 손실된 패킷으로 인한 영향을 최소로 하는 오류은닉 방법을 사용하였다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 AMR 부호화기의 고음질 압축 방법인 12.2 kbit/s 모드로 전송하는 방법과 ITU-T 표준안인 CS-ACELP로 전송하는 방법을 SNR과 MOS 측정을 통해 비교하였다. 제안된 방법이 10%의 평균 패킷 손실률에서 부호화기 자체의 오류은닉 기술을 적용한 AMR - 12.2 kbit/s 모드보다 MOS값에서는 1.1, SNR값은 5.61 dB 높았으며, 제안된 방법은 20%의 손실률에서도 통신 가능한 음질을 유지하였다.
본 논문에서는 V-BLAST (Vertical-Bell-lab Layered Space Time) 복호 알고리즘의 ordering과 slicing 과정에 사전 확률로서 사용되는 MAP 디코더의 외부 정보를 이용한 최적의 터보 부호화된 V-BLAST 적응 변조 시스템을 제안 후 성능을 관찰한다. 채널 상태에 따라 변조 방식을 달리하는 적응 변조 시스템을 기존의 터보 부호화된 V-BLAST 시스템과 최적의 터보 부호화된 V-BLAST시스템에 각각 적용하고 전송률 및 SNR을 비교하여 제안된 시스템을 적용할 경우 어느 정도의 성능 개선이 있는가를 살펴본다. 또한, 제안된 시스템에 선택적 전송 다이버시티 (STD : Selection Transmit Diversity) 기법을 적용한 후 성능의 향상을 관찰한다. 모의 실험결과, 적응 변조 시스템에서 최적의 터보 부호화된 V-BLAST 기법을 적용한 경우가 기존의 터보 부호화된 V-BLAST 기법을 적용한 경우에 비하여 전체적인 SNR 영역에서 SNR 이득이 나타났고 11dB의 SNR에서 최대 약 350Kbps의 전송률 향상이 나타났다. 또한 제안된 시스템에 선택적 전송 다이버시티가 적용된 경우에는 기존 시스템과 비교하여 같은 SNR영역에서 최대 약 1.77Mbps의 전송률이 개선됐으며, 특히 4Mbps의 전송률 성능을 만족시키기 위한 SNR 성능에서는 약 5.88dB의 이득을 보였다.
본 논문에서는 V-BLAST (Vertical-Bell-lab Layered Space Time) 복호 알고리즘의 ordering과 slicing 과정에 MAP(Maximum A Posteriori) 디코더의 외부 정보 (extrinsic information)를 이용한 최적의 터보 부호화된 (Optimal Turbo Coded) V-BLAST 적응 변조 시스템을 제안 후 성능을 관찰한다. 또한, 적응 변조 시스템에서 간단하게 V-BLAST 시스템과 터보 부호화 (Turbo Coding) 기법이 결합된 기존의 터보 부호화된 V-BLAST 기법을 적용한 경우와 기존의 터보 부호화된 V-BLAST 기법에서 V-BLAST 디코딩 알고리즘 대신 ML (Maximum Likelihood) 디코딩 알고리즘을 적용한 경우에 비교하여 전송률 (throughput) 성능과 복잡도를 살펴본다. 게다가, MIMO (Multiput-Input-Multiple-Output) 기법을 적용하여 제안된 시스템의 성능 개선을 확인한다. 모의 실험 결과, 제안된 디코딩 알고리즘은 ML 디코딩 알고리즘에 비해 복잡도가 낮으나, 기존의 시스템에 비해 복잡도가 높다. 하지만, 성능 개선 측면에서 제안된 시스템의 전송률 성능은 기존의 시스템에 비하여 전신호 대 잡음 비(SNR: Signal to Noise Ratio) 구간에서 우수하고, ML 디코딩 알고리즘을 적용한 기존 시스템의 전송률 성능에 거의 근접함을 보인다. 특히, 실험 결과는 각 MIMO 기법에서 제안된 시스템이 기존의 시스템에 비하여 각각 최대 350kbps, 460 kbps, 740 kbps의 전송률 성능 개선을 보여주고, 이것은 제안된 디코딩 알고리즘의 효과가 송 수신안테나의 수가 증가할수록 커진다는 것을 의미한다.
본 논문에서는 개선된 AF(Amplify-and-Forward)와 DF(Decode-and-Forward) Relay 프로토콜을 결합한 다중 사용자 MIMO (Multiple Input Multiple Output) Relay 네트워크에서 간섭 제거 기술을 논의 한다. 간섭 제거 기술은 Relay 노드가 적용된 전체 전송 시스템의 오류 성능을 향상시키기 위해 eNB(evolved NodeB), Relay 노드(RN: Relay Node)와 UE(User Equipment)에 의해 이루어진다. 간섭 제거를 수행하기 위해 ZF(Zero Forcing), MMSE(Minimum Mean Square Error), SIC(Successive Interference Cancellation)와 OSIC(Ordered Successive Interference Cancellation)가 적용된 DPC(Dirty Paper Coding)와 THP(Thomilson Harashima Precoding)를 사용하였다. 이러한 기본적인 기술이 적용된 Relay 노드 기능들이 연구되고 개선된다. 협력 Relay 노드에서 두 계층 간의 간섭 제거를 강화한 DF는 성능을 향상시킨다. eNB와 RN간의 가중치 벡터를 사용하여 간섭 제거가 수행된다. 연구 최종 결과, 기존의 알고리즘과 비교하여 제안된 알고리즘이 낮은 SNR에서 더 좋은 성능을 나타냈다. 모의실험 결과 LTE-Advanced 시스템에서 제안된 기법이 오류 성능 면에서 상당한 향상을 나타냈다.
압축센싱은 신호의 성긴 (Sparse) 성질을 활용하여 Nyquist 표본화율 보다 낮은 측정 율만으로도 신호의 완벽 복원이 가능하다는 측면에서 새로운 샘플링 기술로 주목 받고 있다. 블록기반의 압축센싱 기술을 사용하여 영상을 샘플링 하는 경우, 측정신호 영역에서도 공간 영역의 유사도가 보존되므로, 본 논문에서는 블록기반 압축센싱 기술을 사용하여 획득한 자연영상의 측정 신호에 대한 새로운 부호화 기술을 제안한다. 측정신호 간 유사성을 제거하기 위해 이산 웨이블릿 변환(DWT)을 적용한 후, 각 DWT 계수에 적절한 양자화를 수행한다. 이를 통해, 측정 신호 내의 중복성을 제거하고, 측정 신호의 비트 율 또한 절약할 수 있었다. 실험 결과, 기존의 블록기반 평활 Projected Landweber 알고리즘에 스칼라 양자화를 적용한 방법, DPCM 방법을 적용한 방법, 그리고 Multihypothesis 기반 블록기반 평활알고리즘에 DPCM을 적용한 방법과 비교할 때, 제안방법의 PSNR이 각각 최대 4dB, 0.9dB, 그리고 2.5dB 더 높은 성능을 보이는 것을 확인 할 수 있었다.
본 논문은 High Efficiency Video Coding (HEVC)의 인-루프 필터 기술인 Sample Adaptive Offset (SAO)에 대하여 복잡도 분석기반의 병렬화 방법을 제안한다. HEVC의 SAO는 쿼드트리 기반으로 영상을 다수의 SAO영역으로 분할하고, 각 영역 단위로 에러 보정을 위한 오프셋 값을 전송함으로써 복호화된 화소의 에러를 보정한다. HEVC의 SAO는 데이터 레벨의 병렬화를 통하여 고속화할 수 있는데, SAO영역 단위의 데이터 레벨 병렬화는 영역의 크기가 일정하지 않아 멀티 코어를 사용한 병렬화시 작업량 불균형(Workload imbalance)이 발생한다. 또한, SAO는 영역 단위로 필터링 적용 여부가 결정되므로 균둥하게 SAO영역을 각 코어에 할당하더라도, 작업량 불균형이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 SAO영역의 최소 단위인 Largest Coding Unit (LCU)를 SAO 수행의 기본단위로 하여, 각 단위에서의 SAO 파라미터 정보를 이용하여 복잡도를 미리 예측 하였다. 예측된 복잡도를 기반으로 각 코어에 균일하게 작업량이 할당될 수 있도록 영역을 코어에 적응적으로 할당하여 병렬화를 수행한 결과 순차 수행 기반 SAO에 비하여 2.38배, 영역 균등 SAO 병렬화 대비 21% 속도 향상되었다.
최근 광 대역 통합 네트워크에서 고품질의 멀티미디어 서비스에 대한 사용자 요구가 증가하고 있다. 또한, 사용자 단말기기의 다양화 및 대화면 디스플레이 장치의 보급으로 다양한 형태의 서비스 품질(QoS)에 대한 요구도 증가하고 있다. 이를 위해 네트워크 관점에서 동적 큐 관리 알고리즘과 같은 인터넷 성능을 개선하여 서비스 품질을 보장하는 연구와 종단 관점에서 미디어의 품질을 보장하기 위한 SVC(Scalable Video Coding) 부호화 기법에 대한 연구가 활발히 진행 중에 있다. 그러나, 기존 동적 큐 관리 알고리즘은 비디오 부호화 기술의 본질적인 특성에 대하여 고려하지 못하여 서비스 품질을 보장하는 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 현재 혼잡제어 알고리즘의 문제점을 개선하기 위해 NAL (Network Abstract Layer)의 헤더 내 TID (Temporal_ID)를 통해 SVC 부호화 기술의 특성을 파악하여 프레임간 의존성이 낮은 프레임의 패킷에 대하여 차등적으로 패킷을 폐기하는 75-AQM (Temporal Scalability - Active Queue Management) 알고리즘을 제안하였다. 제안한 75-AQM 알고리즘은 혼잡상황 시 차등적인 패킷 폐기를 통해 SVC 부호화 기법을 이용하는 스트리밍 서비스에 대하여 안정적인 비디오 복호화를 통해 멀티미디어 서비스 품질을 보장하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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