The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.8
no.3
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pp.537-541
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2022
As technology advances, various applications linked to the music industry are becoming popular through new media. There have been many changes in the music market. Beyond the existing music market, where music copyright and performance rights were the center of the music business, we are unifying and operating communication channels that connect artists and fans, such as investment products derived from music copyrights. The technology that connects the fandom with additional business digital content has transformed into global platforms such as HYBE Entertainment's and YG Entertainment's Weverse, as well as SM Entertainment's Bubble. In addition, various national support projects to build a 5G MEC (MobileEdge Computing) environment to quickly respond to the rapidly changing 5G industry ecosystem are supporting for the immersive content demonstration, immersive content testing, and technical analysis, we are laying the groundwork to efficiently respond to the ever-expanding metaverse content market. Technology is changing dramatically. Therefore, we would like to study to changes in the music market brought about by technology and suggest strategies for a new era in the music business.
Recently, there are two important research trends in the literature the red-time collaborative computing end electronic business process automation. This paper is one of those efforts that would establish an effective business office working and computing environment hough the integration of those two cutting-edge technologies. That is, we try to develop a workflow modeling tool that is semantically based upon the information control net(ICN), which is a typical workflow model for specifying office work procedures(business processes), and that is systemically based upon the real-time collaborative operations by a set of actors, which is called group, We name it "group ICN editor". This paper describes the design and implementation of the group ICN editor that is operable under the real-time collaborative computing environment. We use the Flexible rJAMM toolkit that enables the ICN editor to operate among multiple actors(group) through the event-driven collaboration platform, Consequently, a set of workflow and business processes defined through this editor is not only stored onto database but also transformed into the format of the workflow process definition language(WPDL) that is a standardized workflow description and specification language proposed by the workflow management coalition(WfMC).ion(WfMC).
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.6
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pp.2022-2042
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2014
The term "big data" has recently gained widespread attention in the field of information technology (IT). One of the key challenges in making use of big data lies in finding ways to uncover relevant and valuable information. The high volume, velocity, and variety of big data hinder the use of solutions that are available for smaller datasets, which involve the manual interpretation of data. Semantic computing technologies have been proposed as a means of dealing with these issues, and with the advent of linked data in recent years, have become central to mainstream semantic computing. This paper attempts to uncover the state-of-the-art semantics-based approaches and tools that can be leveraged to enrich and enhance today's big data. It presents research on the latest literature, including 61 studies from 2011 to 2014. In addition, it highlights the key challenges that semantic approaches need to address in the near future. For instance, this paper presents cutting-edge approaches to ontology engineering, ontology evolution, searching and filtering relevant information, extracting and reasoning, distributed (web-scale) reasoning, and representing big data. It also makes recommendations that may encourage researchers to more deeply explore the applications of semantic technology, which could improve the processing of big data. The findings of this study contribute to the existing body of basic knowledge on semantics and computational issues related to big data, and may trigger further research on the field. Our analysis shows that there is a need to put more effort into proposing new approaches, and that tools must be created that support researchers and practitioners in realizing the true power of semantic computing and solving the crucial issues of big data.
The combination of blockchain (BC), artificial Intelligence (AI), quantum computing (QC), and the Internet of Things (IoT) can potentially transform various industries and domains, including healthcare, logistics, and finance. In this paper, we look at the trends and developments in integrating these emerging technologies and the potential benefits and challenges that come with them. We present a conceptual framework for integrating BC, AI, QC, and IoT and discuss the framework's key characteristics and challenges. We also look at the most recent cutting-edge research and developments in integrating these technologies, as well as the key challenges and opportunities that come with them. Our analysis highlights the potential benefits of integrating the technologies and looks to increased security, privacy, and efficiency to provide insights into the future of these technologies.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.1
no.3
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pp.125-132
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2012
This paper proposes an automatic object segmentation and background composition method for video communication over consumer mobile phones. The object regions were extracted based on the motion and color variance of the first two frames. To combine the motion and variance information, the Euclidean distance between the motion boundary pixel and the neighboring color variance edge pixels was calculated, and the nearest edge pixel was labeled to the object boundary. The labeling results were refined using the morphology for a more accurate and natural-looking boundary. The grow-cut segmentation algorithm begins in the expanded label map, where the inner and outer boundary belongs to the foreground and background, respectively. The segmented object region and a new background image stored a priori in the mobile phone was then composed. In the background composition process, the background motion was measured using the optical-flow, and the final result was synthesized by accurately locating the object region according to the motion information. This study can be considered an extended, improved version of the existing background composition algorithm by considering motion information in a video. The proposed segmentation algorithm reduces the computational complexity significantly by choosing the minimum resolution at each segmentation step. The experimental results showed that the proposed algorithm can generate a fast, accurate and natural-looking background composition.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.9
no.3
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pp.149-155
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2004
This paper describes the self-adaptive Content Service Network (CSN) on Application Level Active Network (ALAN). Web caching technology comprises Content Delivery Network (CDN) for content distribution as well as Content Service Network (CSN) for service distribution. The IETF working group on Open Pluggalble Edge Service (OPES) is the works closely related to CSN. But it can be expected that the self-adaptation in ubiquitous computing environment will be deployed. The existing content service on CSN lacks in considering self-adaptation. This results in inability of existing network to support the additional services. Therefore, in order to address the limitations of the existing networks, this paper suggests Self-adaptive Content Service Network (CSN) using the GME and the extended ALAN to insert intelligence into the existing network.
A computer program for computing the edge response function(ERF) from the optical transfer function( 0TF) was developed. The ERFs of un-aberrated optical system and aberrated optical system were studied by the use of that program. We calculated the ERFs of the optical systems with a single aberration and with a combined aberration. In sagittal case, the ERE of the optical system with defocus or spherical aberration was worse than that with coma. In tagential case, the ERF of the optical system with coma was worse than that with defocusing or spherical aberraion. Both the shape and the position of ERF were varied with coma, but only the position of ERF was varied with distortion, in tangential case.
Automatic facial expression recognition has many potential applications in different areas of human computer interaction. However, they are not yet fully realized due to the lack of an effective facial feature descriptor. In this paper, we present a new appearance-based feature descriptor, the local directional pattern (LDP), to represent facial geometry and analyze its performance in expression recognition. An LDP feature is obtained by computing the edge response values in 8 directions at each pixel and encoding them into an 8 bit binary number using the relative strength of these edge responses. The LDP descriptor, a distribution of LDP codes within an image or image patch, is used to describe each expression image. The effectiveness of dimensionality reduction techniques, such as principal component analysis and AdaBoost, is also analyzed in terms of computational cost saving and classification accuracy. Two well-known machine learning methods, template matching and support vector machine, are used for classification using the Cohn-Kanade and Japanese female facial expression databases. Better classification accuracy shows the superiority of LDP descriptor against other appearance-based feature descriptors.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.27
no.5C
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pp.422-434
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2002
We propose 3-layered hierarchical fiber-optic backbone transmission network composed of B-DCS, Backbone ring, Edge ring for efficient transmission of high capacity traffic and consider design method to ensure network survivability of each layer at affordable cost. Mathematical ring-construction cost minimization using MIP(Mixed Integer Programming) models results in NP-complete problem. So, it is hard to solve it within reasonable computing time. on a large-scale network. Therefore we develop heuristic algorithms solving WSCAP(Working and Spared Channel Assignment Problem) for B-DCS, MRLB(Multi-Ring Load Balancing) problem for Backbone ring, and ORLB(Overlayed Ring Load Balancing) problem for Edge ring and show their usefulness through case study.
커넥티드카는 네트워크에 연결된 자동차가 다른 자동차 및 도로 인프라뿐만 아니라 스마트 디바이스와 통신하고 여러 소스로부터 실시간 데이터를 수집하여 다양한 서비스를 제공하는 것이다. 커넥티드카의 등장으로 인해서 자동차와 클라우드 서비스의 결합이 빠르게 진행되고 있으나 자동차 데이터 중 실시간 처리가 필수인 데이터가 많다는 특성이 있다. 그러므로 멀리 떨어진 중앙 집중식 서버에서 컴퓨팅을 하는 클라우드 컴퓨팅보다 최근 이슈가 되고 있는 디바이스와 가까운 가장자리에 위치한 서버에서 컴퓨팅을 하는 엣지 컴퓨팅이 커넥티드카의 실시간성을 보장하는 기술로 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 기존의 엣지 컴퓨팅과는 달리, 이동성이 있는 모바일 엣지 컴퓨팅(MEC) 환경에서 실시간 처리를 저해하는 요소를 찾아 원인을 분석하고 평가해 문제점을 해결하고자 한다. 먼저, MEC 환경을 구축한 후 오픈 소스 시뮬레이터인 Edge Cloudsim 에 적용시켜 시뮬레이션을 한다. 실험 결과 MEC 환경에서 실시간 처리를 저해하는 원인은 모바일 디바이스의 태스크가 오프로딩 되거나 응답을 받기 전 WLAN 의 범위를 벗어났을 때 Task Failure가 발생하기 때문임이 증명되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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