KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권2호
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pp.154-173
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2010
Database outsourcing is unavoidable in the near future. In the scenario of data stream outsourcing, the data owner continuously publishes the latest data and associated authentication information through a service provider. Clients may register queries to the service provider and verify the result's correctness, utilizing the additional authentication information. Research on On-line Stream Analytics (OLSA) is motivated by extending the data cube technology for higher multi-level abstraction on the low-level-abstracted data streams. Existing work on OLSA fails to consider the issue of database outsourcing, while previous work on stream authentication does not support OLSA. To close this gap and solve the problem of OLSA query authentication while outsourcing data streams, we propose MDAHRB and MDAHB, two multi-dimensional authentication approaches. They are based on the general data model for OLSA, the stream cube. First, we improve the data structure of the H-tree, which is used to store the stream cube. Then, we design and implement two authentication schemes based on the improved H-trees, the HRB- and HB-trees, in accordance with the main stream query authentication framework for database outsourcing. Along with a cost models analysis, consistent with state-of-the-art cost metrics, an experimental evaluation is performed on a real data set. It exhibits that both MDAHRB and MDAHB are feasible for authenticating OLSA queries, while MDAHRB is more scalable.
The regression models for the water temperatures of Ban Byeon Stream and Yong Jeon stream were developed using multi-regression method. It was also investigated that the applicability of the stream temperature prediction to two-dimensional numerical simulation to predict the vertical water temperature in Imha Reservoir. Air temperature and dew point as independent variables were selected to be applicable to cases with the different variation of flow rates. The data division of water temperature using a cutoff flow rate of $20m^3/s$ was found to reduce the prediction error of the stream temperature. The mean absolute percent error of the numerical simulation results of the vertical water temperature in Imha Reservoir using the regression models was 11%, which was only 4.3% lager than the simulation result using the measured stream temperature. Therefore, the regression models of the stream temperatures using multi-regression method applied in this study could be applied to predict the vertical water temperature in Imha Reservoir with a good accuracy.
본 논문에서는 뮤직 콘텐츠의 무분별한 사용의 피해를 줄이고 대형 매장과 임의의 공간과 공간사이 다른 콘텐츠를 서비스 할 수 있는 Multi-Channel Internet Radio Platform 에 대해 설계 방안을 제공하고 구현 연구를 진행한다. 본 플랫폼은 Multi-Channel Connection을 위한 Application 설계방법과 그에 따른 Multi Stream을 위한 Hardware Path를 구현하는 방법 제안 및 구현 결과를 제공한다.
본 논문에서는 QoS가 안정적으로 보장되지 않는 현재의 인터넷 환경 하에서 최상의 서비스를 제공하기 위해 SPIHT 기반 비디오 신호에 대한 적응적 멀티스트림 전송기법을 제안한다. 이러한 방식은 비동기적인 패킷망에서 비디오 스트림의 신뢰성 있는 전송과 연속재생을 위해 TCP 상에서 적응적 프레일 패턴 제어와 멀티스트림을 이용하여 전송한다. 적응적 프레임 패턴 제어는 네트워크 상태에 따른 클라이언트의 버퍼링 상태에 따라 전송할 정보를 스케일러블하게 조절하는 방식이며, 멀티스트림 전송은 TCP상에서 스트림의 전송 성능 향상과 네트워크의 지터에 강하며, 클라이언트가 가진 대역폭을 최대로 활용할 수 있는 고품질의 서비스를 제공한다. 실험결과 기존의 단일 스트림 전송인 경우보다 제안한 적응적 멀티스트림 전송의 경우 DR(delay ratio)이 0에 근접하게 나타나 최상의 서비스가 가능함을 알 수 있었다.
Over the last few years, streaming audio and video content on Internet sites has increased at unprecedented rates. The predominant method of delivering video over the current Internet is video streaming such as SureStream or Intelligent Stream. Since each method provides the client with only one data stream from one server, it often suffers from poor qualify of pictures in the case of network link congestion. In this paper, we propose a novel method of delivering video stream based on wavelet to a client by utilizing multi-threaded parallel connections from the client to multiple servers and to provides a better way to address the scalability functionalities. The experimental results show that the video quality delivered by the proposed multithreaded stream could significantly be improved over the conventional single video stream methods.
Object detection techniques based on deep learning such as YOLO have high detection performance and precision in a single channel video stream. In order to expand to multiple channel object detection in real-time, however, high-performance hardware is required. In this paper, we propose a novel back-end server framework, a real-time AI vision platform (RAVIP), which can extend the object detection function from single channel to simultaneous multi-channels, which can work well even in low-end server hardware. RAVIP assembles appropriate component modules from the RODEM (real-time object detection module) Base to create per-channel instances for each channel, enabling efficient parallelization of object detection instances on limited hardware resources through continuous monitoring with respect to resource utilization. Through practical experiments, RAVIP shows that it is possible to optimize CPU, GPU, and memory utilization while performing object detection service in a multi-channel situation. In addition, it has been proven that RAVIP can provide object detection services with 25 FPS for all 16 channels at the same time.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제7권2호
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pp.168-172
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2015
In this paper, a balanced bitrate control in transcoding process based on video complexity measure for multi-view system which simultaneously shows multiple channels or video contents in single screen, is proposed. In order to consider the total quality of multiple video streams, the proposed algorithm reduces the complexity of multiple video stream and video quality differences at the same time by controlling bitrates of each stream by weighting when they are stitched for single screen. For the measure of complexity and quality differences between video streams, two different data: histogram of macroblock type and bitrate for each stream are used. The experimental result indicates that proposed algorithm decreases fluctuation of quality difference between videos in the multi-view system.
The objective of this study is to evaluate the spatial restoration of Hampyeong Stream and to analyze the determinants of demand for the multi-functionalities of the stream. A Contingent Valuation Method (CVM) was used to estimate the multi-functional public benefits of restored stream area, and major determinants were scrutinized by establishing a demand model. The research data was collected by conducting a survey intended for Hampyeong's local residents, resulting in 284 valid samples. In terms of determinants that affect willingness to pay (WTP), 'physical factor of waterfront area' and 'experience factor of stream space' showed a significantly positive influence on WTP. As a result of applying a double-bounded CVM, the willingness to pay for the restored Hampyeong Stream area indicated a potential contribution of 22,523 won (17,362~27,459 won, 95% confidence interval). When multiplying the number of households in Hampyeong-gun, the total annual value of Hampyeong Stream spatial restoration is approximately 302million won.
본 논문에서는 현재의 인터넷 환경하에서 클라이언트가 가진 대역폭을 최대한 활용하여 최선의 서비스를 제공할 수 있는 웨이브릿 기반에서 SPIHT(set partitioning in hierarchical trees)를 이용한 비디오 데이터의 압축과 멀티스트림을 이용한 전송 기법을 제안한다. 실험 결과, 제안한 방법은 웨이브릿 기반 비디오 부호화기를 이용하였기 때문에 동일한 비트율에서 기존의 DCT(discrete consine transform) 기반 비디오 부호화보다 블록킹 현상이 없이 화질이 약 1.5dB가 상승하였으며, 점진적 전송이 가능하였다. 그리고, 고압축시 발생하는 에러 전파를 막기 위해 TCP(transmission control protocol)상에서 효율적인 전송과 네트워크의 지터에 강하며 클라이언트가 가진 대역폭을 최대한 활용할 수 있는 멀티스트림 전송을 통해 그 효용성을 확인하였다.
본 논문에서는 대형 매장 혹은 임의의 공간과 공간사이에 다른 뮤직콘텐츠를 필요로 할 때 이를 해결해 줄 수 있는 멀티 스트리밍 플랫폼에 대해 연구한다. 사용자의 인터넷 사용을 겸하기 위해 NAT를 구성하고, Multi-Channel Connection을 위한 Application 설계방법과 그에 따른 Multi Stream을 위한 Hardware Path를 구현하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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