Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2001.11a
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pp.182-186
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2001
효율적인 스트리밍을 지원하기 위하여 JNI(Java Native Interface)를 이용한 플레이어를 구현한다. 미디어 플레이어는 전달 관리기, A/V 디코더, 렌더링 모듈, 자바 그래픽 라이브러리로 구성하고, 렌더링 모듈은 JNI Export Manager, Java Scene Manager, Drawing Manager,NJI API로 구성한다. 디코딩 된 스트림은 자바가 읽어들일 수 있는 객체 타입으로 변환하는 JNI Export Manager와 장면 구성하는 Java Scene Manager, 자바 그래픽 라이브러리를 이용하여 실제 화면에 드로잉하는 Drawing Manager를 통하여 재생한다. 본 논문은 Java Scene Manager를 Native 영역에서 처리하여 디코딩 된 스트림 객체를 전달받아 RGB변환하고, 장면 구성정보를 이용하여 장면을 구성하여 최종적으로 JNI Export Manager에게 전달한다. 따라서 장면을 구성하기 위한 정보를 JNI API를 통하여 전달할 필요가 없으므로 그 만큼의 성능 향상을 보이고, Native 영역에서 처리하므로 자바 언어에서 처리하는 것보다 효율적이다. 이는 성능 비교표를 통하여 재생시간 향상을 보인다.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.26
no.2
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pp.23-28
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2003
This research explains visualization of diagnostic system of 3D CAD data, IGES (Initial Graphics Exchange Specification), by using JNI(Java Native Interface) to connect between C++ and Java programming. The diagnostic system is to analyze IGES clearly by identifying errors and anomalies with respect to the diagnosis of geometry and topology of entities. The output of the system is IGES file including . error information which can be visualized with different colors by several commercial visualization systems. The paper focuses on the visualization of the result IGES which can be extended to web based application over internet.
As a result of a growing demand for various mobile devices, the demand for application programs on the devices is on the rise. The Java language that is platform-independent rapidly rose as the best programming language for mobile devices. However, the Java has a problem that does not support platform-dependent features needed by the application. To solve this problem, the JNI technology was introduced by Sun Microsystems. Programmers using the JNI to write native methods need to have a lot of knowledge about the JNI and the internal structure of the JVM. Also, the increased load by using a number of JNI functions may decrease software productivity and quality. Demands for tools writing native method without understanding of JNI are progressively increasing. To develop these tools, it is necessary to translate automatically the differences between Java and C/C++. In this study, I suggested a way to overcome differences between both languages and developed JNI editor that is an integrated develope environment on the basis of this.
Java native method is proposed for the efficient execution of time-critical code, running of platform dependent job, and reuse of established libraries. If the writing of the Java native method is the speedup of execution time, you must use a compiled language not java language to write native method. Also, you must know the usage of the Java native interface to use native method. To reduce these difficulties, we proposed java native method generator that changes java method into native method automatically. Also, NMG helps programmer to write C implementation for the native method because there Is no need for the concept of JNI.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.1
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pp.135-145
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2000
Manufacturing Message Specification (MMS) is designed as a communication standard protocol, ISO/IEC 9506, on factory automation for messaging between heterogeneous programmable unit controller, PLC, NC, Robot, of different vendors on the networks. MMS is also a standard protocol of OSI reference model application layer, In this paper, we show an implementation of MMS over TCP/IP using ANSI-C programming language on the unix environment, and make java classification using java native interface (NJI) with MMS library. The use of java classification provides a basic environment ot overcome a difficult programming with different MMS application programming interface (MMS-I) which requires a siklled programming technique of graphic user interface (GUI). In this paper, we implement a MMS application program of the automated assembly model for printed circuit board based on WWW which shows the operation, control and monitoring of real manufacturing device (RMD) with web browser providing users for consistent user interface.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2012.07a
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pp.345-346
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2012
다양한 모바일 디바이스에서는 스피커와 마이크로폰의 자체에서 발생하는 반향(Echo)에 대한 문제점이 제시되어 녹음할 때 생기는 에코를 제거하기 위한 알고리즘 연구의 필요성이 증대되고 있다. 따라서 본 논문은 적응 신호 처리에 기반한 음향 반향 제어 알고리즘을 안드로이드 플랫폼 기반의 JNI를 이용한 설계 방법을 제안한다. 적응 반향 제거 애플리케이션은 일반적인 LMS 적응 필터를 적용하여 사운드에서 반향을 제거하고 FIR 필터를 사용하여 사운드의 웨이브폼에 FIR 필터를 적용한다. 안드로이드 플랫폼 기반의 JNI(Java Native Interface)를 이용한 설계는 기존에 사용되는 소스 코드를 재활용하고 프로그래밍을 쉽게하도록 도와준다.
The well-known tradeoff of Java's portability is the inefficiency of its basic execution model, which relies on the interpretation of an virtual machine. Many solutions have been proposed to overcome this problem, such as just-in-time(JIT) and offline bytecode compilers. However, JIT compiler can not avoid the overhead of runtime. since it translate bytecode into native code at runtime. And, pure offline bytecode compiler limits the ability of dynamic class loading. In this paper, we present an approach which preserves the ability to dynamically load bytecode, and is more efficient than JIT. In contrast to existing bytecode-to-C translator using the old NMI, our translator maintain complete compatibility and portability through using the Java Native Interface(JNI) standard. We have designed and implemented an translator for converting bytecode to C code with JNI.. named MyJNItool.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.8
no.3
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pp.137-143
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2013
This paper describes an implementation of face detection technology for a real-time application on the Android platform. Java class of Face-Detection for detection of human face is provided by the Android API. However, this function is not suitable to apply for the real-time applications due to inadequate detection speed and accuracy. In this paper, the AdaBoost based classification method which utilizes Local Binary Pattern (LBP) histogram is employed for face detection. The face detection module has been developed by C/C++ language for high-speed image processing, and this module is included to the Android platform using the Java Native Interface (JNI). The experiments were carried out in the Java-based environment and JNI-based environment. The experimental results have shown that the performance of JNI-based is faster than Java-based method and our system is well enough to apply for real-time applications.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2008.05a
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pp.551-554
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2008
JVM(Java Virtual Machine) has GUI(Graphical User Interface) facility and Platform Independance and is used on the embedded device such as set-top box and smart phone. This needs JVM to execute Java application in the embedded device. CVM(Classic Virtual Machine) which is the kind of JVM is designed for embedded device to have limited resources. To support GUI facility of JAVA uses PBP(Personal Basis Profile) which is included on CVM. The PBP defines the GUI Stardard API to support GUI facility. When the GUI Stardard API is implemented, JNI(Java Native Interface) is used to connect between Java Native Method and Native function in Operating System. In this pater, PBP which is defined by CVM has designed and implemented on the Real-Time Operating System, iRTOS.
As mobiles devices with high-spec camera built in are used widely, the visual quality enhancement of the high-resolution images turns out to be one of the key capabilities of the mobile devices. Due to the limited computational resources of the mobile devices and the size of the high-resolution images, we should choose an image processing algorithm not too complex and use an efficient implementation technology. One of the simple and widely used image quality enhancement algorithms is contrast stretching. Java libraries running on a virtual machine, JNI (Java Native Interface) based native C/C++, and NEONTM SIMD (Single Instruction Multiple Data) are common implementation technologies in the case of Android smartphones. Using these three implementation technologies, we have implemented two image contrast stretching algorithms - linear and equalized, and compared the computation times. The native C/C++ and the NEONTM SIMD outperformed the native C/C++ implementation by 56-78 and 50-76 time faster respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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