• Journal of Information Processing Systems
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• 제11권3호
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• pp.389-405
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• 2015

Most traditional database systems exploit a record-oriented model where the attributes of a record are placed contiguously in a hard disk to achieve high performance writes. However, for read-mostly data warehouse systems, the column-oriented database has become a proper model because of its superior read performance. Today, flash memory is largely recognized as the preferred storage media for high-speed database systems. In this paper, we introduce a column-oriented database model based on flash memory and then propose a new column-aware flash indexing scheme for the high-speed column-oriented data warehouse systems. Our index management scheme, which uses an enhanced $B^+$-Tree, achieves superior search performance by indexing an embedded segment and packing an unused space in internal and leaf nodes. Based on the performance results of two test databases, we concluded that the column-aware flash index management outperforms the traditional scheme in the respect of the mixed operation throughput and its response time.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2000년도 춘계 학술대회 및 국제 감성공학 심포지움 논문집 Proceeding of the 2000 Spring Conference of KOSES and International Sensibility Ergonomics Symposium
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• pp.179-183
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• 2000

By spread of Internet, we become to use several of communication such as email, ICQ, VoIP etc. But as become convenient to use, user must be aware of variety of information regarding the media and partner user. The forecast is that this problem grows larger and larger as new media are brought in the expanding communications network. In this research, we suggest an agent MIA (Media Integration Agent) that manages the information instead of user. The MIA is an agent that obtains situation of user, and dynamically exchanged addresses and tendency of using medias in form of vCard. By use of this, user can choose better communication media. Accordingly seamless communication environment that user doesn't have to be aware of various information is formed.

• 한국디자인학회:학술대회논문집
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• 한국디자인학회 2004년도 추계 학술발표대회 논문집
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• pp.178-179
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• 2004

• 한국디자인학회:학술대회논문집
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• 한국디자인학회 2005년도 추계 학술발표대회 논문집
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• pp.116-117
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• 2005

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.265-273
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• 2014

본 논문에서는 제4의 스크린 미디어로 불리며 급성장 중인 디지털 사이니지에 적용할 수 있는 키넥트 센서기반의 상황인지기술을 연구하였다. 디지털 사이니지에 필요한 상황인지기능을 분류하고, 디지털 사이니지 제어를 위한 비접촉 인터페이스를 제공하고, 상황에 맞는 콘텐츠를 능동적으로 제공할 수 있는 상황인지형 디지털 사이니지 플랫폼을 개발하였다. 기본적인 상황인지기능으로는 사용자 인원수, 제스처, 음성, 소리방향 등이 연구되었고, 향후 고급 상황인지기능을 연구할 계획이다. 본 연구에서 개발된 플랫폼은 일반적인 상황인지형 디지털 사이니지 개발시 참고 모델이 될 수 있을 것이다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.26-35
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• 2018

최근의 오버레이 네트워크 기술은 다양한 유형의 콘텐츠 분산 공유를 가능하게 하고 있다. 비록 오버레이 네트워크가 분산 공유의 거대한 콘텐츠 저장소로서 훌륭한 장점을 가지고 있지만, 스트리밍과 같은 인터넷 서비스는 현실적으로 용이하지 않다. 반면에 콘텐츠 서비스에 특화되어 있는 미디어 서버는 훌륭한 서비스 능력은 보유하고 있지만, 끊임없이 생성되며 지속적으로 서버와 스토리지의 성능 개선과 증설을 요구하는 콘텐츠들에 대해서 효율적 관리를 크게 필요로 하고 있다. 그러므로 오버레이 네트워크는 미디어 서버를 위한 대규모 콘텐츠 관리를 지원하고, 미디어 서버는 오버레이 네트워크를 위해 고성능 콘텐츠 서비스를 제공한다면, 두 시스템의 효율적 연관은 훌륭한 시너지 효과를 낼 수 있을 것이다. 본 논문에서는 위치-인지 개념을 기반으로 한 오버레이 네트워크의 구성 방법과 미디어 서버와의 연계를 위한 서비스 정책 및 캐시 기반의 콘텐츠 관리 기법, 그리고 그들을 기반으로 하는 효율적인 콘텐츠 서비스 방법이 제안된다. 그리고 스트리밍 서비스에 대해 제안된 시스템의 성능 분석이 이루어진다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.130-135
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• 2006

본 논문에서는 상황 인지(Context Aware)를 이용한 제스처 인식 방법에 대하여 기술한다. 기존의 인식 방법들은 대부분 제스처의 개별적인 의미를 중심으로 제스처를 분류하는 방법을 사용한다. 그러나 이러한 방법들은 인식 알고리즘을 일반화하는데 있어서 다음과 같은 문제점들을 가지고 있다. 첫째, 인간의 모든 제스처를 제한된 특징으로 모호하지 않게 구별하기 어렵다. 둘째, 같은 제스처라 할지라도 상황에 따라 다른 의미를 내포할 수 있다. 이러한 문제점들을 해결하고자 본 논문에서는 확률 기반의 상황 인지 모델을 이용한 제스처 인식 방법을 제안한다. 이 방법은 제스처의 개별적인 의미를 인식하기 전에 대상의 상황을 추상적으로 분류함으로써 행위자의 의도를 정확히 파악할 수 있다. 본 방법은 시스템의 상태를 [NULL], [OBJECT], [POSTURE], [GLOBAL], [LOCAL]의 5 가지 상태로 정의한 뒤, 각 상태의 천이를 바탕으로 대상의 상황을 판단한다. 이러한 상황 정보에 따라 각 상태에 최적화된 인식 알고리즘을 적용함으로써 지능적인 제스처 인식을 수행할 수 있으며, 기존 방법들이 갖는 제스처 인식의 제약을 완화 시키는 효과가 있다. 따라서, 제안하는 제스처 인터페이스는 자연스러운 상호 작용이 필요한 지능형 정보 가전 혹은 지능형 로봇의 HCI 로 활용될 수 있을 것이다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권5호
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• pp.82-90
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• 2022

Along with the growing popularity of 5G technology, providing flexible and personalized network services suitable for requirements of customers has also become a lucrative venture and business key for network service providers. Therefore, dynamic network provisioning is needed to help network service providers. Moreover, increasing user demand for network services meets specific requirements of users, including location, usage duration, and QoS. In this paper, a routing algorithm, which makes routing decisions using Reinforcement Learning (RL) based on the information about link stability, is proposed and called Link Stability aware Reinforcement Learning (LSRL) routing. To evaluate this algorithm, several mininet-based experiments with various network settings were conducted. As a result, it was observed that the proposed method accepts more requests through the evaluation than the past link annotated shorted path algorithm and it was demonstrated that the proposed approach is an appealing solution for dynamic network provisioning routing.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제34권5호
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• pp.379-388
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• 2007

최근 컴퓨터 기술과 네트워크 기술의 급속한 발전과 보급으로 유선환경에서뿐만 아니라 무선환경에서도 이동단말기를 이용하여 네트워크에 접속하여 다양한 작업을 수행할 수 있게 되었다. 사용자들이 네트워크를 통해 이용하는 다양한 어플리케이션들 중에 스트리밍 미디어를 이용하는 어플리케이션의 비중이 높아지고 있으며 이는 유선환경뿐만 아니라 무선환경에서도 마찬가지이다. 스트리밍 미디어는 다른 데이타들에 비해 크기가 매우 크고 높은 네트워크 대역폭과 많은 컴퓨팅 자원을 필요로 한다. 스트리밍 미디어 서비스를 낮은 대역폭과 적은 컴퓨팅 자원을 가지는 이동단말기를 통해 이용할 경우 사용자 환경에 맞게 특화된 서비스가 아니라면 안정적인 서비스를 제공받지 못할 것이다. 특히 이동단말기에서는 배터리를 통한 제한된 에너지 환경을 가지고 있으므로 스트리밍 미디어의 재생을 끝까지 보장하기 위해서는 실시간으로 변화되는 에너지에 대하여 적응적으로 스트리밍을 조절하여야 한다. 본 논문에서는 이동단말기를 위하여 스트리밍 미디어 서비스시에 이동단말기의 에너지 상태에 따라 전송되는 프레임의 수를 동적으로 조절하는 DFRC기법을 연구하였다. 제안하는 기법은 적은 컴퓨팅 자원을 사용하면서 동적으로 스트리밍을 조절하므로 사용자들에게 완전한 재생시간을 보장한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.709-713
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• 2009

Recently, a lot of research that applies data acquired from devices such as cameras and RFIDs to context aware services is being performed in the field on Life-Log and the sensor network. A variety of analytical techniques has been proposed to recognize various information from the raw data because video and audio data include a larger volume of information than other sensor data. However, manually watching a huge amount of media data again has been necessary to create supervised data for the update of a class or the addition of a new class because these techniques generally use supervised learning. Therefore, the problem was that applications were able to use only recognition function based on fixed supervised data in most cases. Then, we proposed a method of acquiring supervised data from a video sharing site where users give comments on any video scene because those sites are remarkably popular and, therefore, many comments are generated. In the first step of this method, words with a high utility value are extracted by filtering the comment about the video. Second, the set of feature data in the time series is calculated by applying functions, which extract various feature data, to media data. Finally, our learning system calculates the correlation coefficient by using the above-mentioned two kinds of data, and the correlation coefficient is stored in the DB of the system. Various other applications contain a recognition function that is used to generate collective intelligence based on Web comments, by applying this correlation coefficient to new media data. In addition, flexible recognition that adjusts to a new object becomes possible by regularly acquiring and learning both media data and comments from a video sharing site while reducing work by manual operation. As a result, recognition of not only the name of the seen object but also indirect information, e.g. the impression or the action toward the object, was enabled.