Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.9
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pp.133-141
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2021
The development and demand for the system that provides users with traffic information and efficient road use have continued. also, this system provides the basic technology of the Intelligent Transport System (ITS). The most used traffic information collection tools are Vehicle detectors (VDS) and short-range wireless communication (DSRC) on express way. In order to generate reliable traffic information, it is necessary to efficiently manage and utilize the collected data as well as high-quality traffic data collection and processing technology. In this study, traffic information collection·processing·provision systems were investigated, and analyze the current status and problems of traffic information collected through VDS. Based on this, we would like to present an improved collection algorithm that utilizes the Kalman filter for vehicle information measurement of VDS data. By using the algorithm of this study, it is possible to minimize the time delay of the estimated value as well as the noise removal that inevitably occurs during measurement.
As RFID tag prices have rapidly been declining because of the advance of RFID technology, each tag is attached to an individual item, not a packing box only, for managing the item much more precisely. However, some mechanisms are essential to handle a very large amount of tag data quickly because readers and middlewares processing RFID data have limited hardware resources. In this paper, we design and implement a new mobile agent-based distributed software tools to satisfy this requirement efficiently. These tools provide a convenient environment enabling required data to be pre-processed repeatedly in transit by transferring a mobile agent including its specified data collection policy to numerous mobile readers. This behavior can significantly reduce the elapsed time required for processing huge volumes of tag data at the readers and middlewares with their very high recognition rates compared with the existing one to process the data by fixed readers after having arrived at the destination
Obaidat, Mohammad S.;Dhurandher, Sanjay K.;Diwakar, Khushboo
Journal of Information Processing Systems
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v.7
no.2
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pp.241-260
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2011
In earlier days, most of the data carried on communication networks was textual data requiring limited bandwidth. With the rise of multimedia and network technologies, the bandwidth requirements of data have increased considerably. If a network link at any time is not able to meet the minimum bandwidth requirement of data, data transmission at that path becomes difficult, which leads to network congestion. This causes delay in data transmission and might also lead to packet drops in the network. The retransmission of these lost packets would aggravate the situation and jam the network. In this paper, we aim at providing a solution to the problem of network congestion in mobile ad hoc networks [1, 2] by designing a protocol that performs routing intelligently and minimizes the delay in data transmission. Our Objective is to move the traffic away from the shortest path obtained by a suitable shortest path calculation algorithm to a less congested path so as to minimize the number of packet drops during data transmission and to avoid unnecessary delay. For this we have proposed a protocol named as Congestion Aware Selection Of Path With Efficient Routing (CASPER). Here, a router runs the shortest path algorithm after pruning those links that violate a given set of constraints. The proposed protocol has been compared with two link state protocols namely, OSPF [3, 4] and OLSR [5, 6, 7, 8].The results achieved show that our protocol performs better in terms of network throughput and transmission delay in case of bulky data transmission.
Artificial neural network is widely used for its excellent performance and implementability. However, traditional neural network needs to learn the system from scratch, with the addition of new input data, the variation of the observation environment, or the change in the form of input/output data. To resolve such a problem, the technique of transfer learning has been proposed. Transfer learning constructs a newly developed target system partially updating existing system and hence provides much more efficient learning process. Until now, transfer learning is mainly studied in the field of image processing and is not yet widely employed in acoustic data processing. In this paper, focusing on the scalability of transfer learning, we apply the concept of transfer learning to the problem of guitar chord classification and evaluate its performance. For this purpose, we build a target system of convolutional neutral network (CNN) based 48 guitar chords classification system by applying the concept of transfer learning to a source system of CNN based 24 guitar chords classification system. We show that the system with transfer learning has performance similar to that of conventional system, but it requires only half the learning time.
This paper introduces the world's first programmable video-processing platform for the enhancement of the video quality of the 8K(7680x4320) UHD(Ultra High Definition) TV operating up to 60 frames per second. In order to support required computing capacity and memory bandwidth, the proposed platform implemented several key features such as symmetric multi-cluster architecture for parallel data processing, a ring-data path between the clusters for data pipelining and hardware accelerators for computing filter operations. The proposed platform based on RP(Reconfigurable Processor) processes video quality enhancement algorithms and handles effectively new UHD broadcasting standards and display panels.
Recently, bit data is difficult to easily collect the desired data because big data is collected via the Internet. Big data is higher than the rate at which the data type and the period of time for which data is collected depending on the size of data increases. In particular, since the data of all different by the intended use and the type of data processing accuracy and computational cost is one of the important items. In this paper, we propose data processing method using a dual-chain in a manner to minimize the computational cost of the data when data is correctly extracted at the same time a multi-layered process through the desired number of the user and different kinds of data on the Internet. The proposed scheme is classified into a hierarchical data in accordance with the intended use and method to extract various kinds of data. At this time, multi-processing and tie the data hash with the double chain to enhance the accuracy of the reading. In addition, the proposed method is to organize the data in the hash chain for easy access to the hierarchically classified data and reduced the cost of processing the data. Experimental results, the proposed method is the accuracy of the data on average 7.8% higher than conventional techniques, processing costs were reduced by 4.9% of the data.
Due to the evolution of wired and wireless communication technologies and the Internet, multimedia services such as Internet broadcast and VOD have been prevalent recently. RTP is designed to be suitable for transmission of real-time multimedia data on the Internet by IETF While a variety of applications have utilized different RTPs implemented as a library, embeddedRTP is RTP-based kernel-level protocol that resolved performance issues of this kind of RTPs. This paper proposes the ExtendedERTP protocol based on existing embeddedRTP. This new protocol resolves a couple of issues such as packet processing overhead and buffer requirement and combines its APIs with BSD socket APIs which have been widely utilized in network applications. This paper demonstrates that this integration makes it possible to transmit real-time multimedia data through the accustomed interface of BSD socket APIs with nominal extra overhead. This paper also proposes a scheme for improving packet processing time by 15$\sim$20% and another scheme for reducing memory requirement for packet processing to about 3.5%, comparing with those of embeddedRTP.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.7
no.4
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pp.779-787
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2003
Recently, a study on the development of remote monitoring and automation control system based on Web is spread widely. In this paper, we have expended the remote control method on the existing automation. And we proposed method to do real-time monitoring and remote control considering multimedia data processing, the expansion of TCP/IP using LabView graphical language. Also we applied the method in greenhouse environment control system. The application result was evaluated by very efficient thing to remotely monitor and control situation of greenhouse.
The coordinate system conversion of weather radar data is a basic and important process because it can be a factor to measure the accuracy of radar precipitation rate by comparison with the ground rain gauge. We proposed a real-time coordinate system conversion method that combines the advantages of the interpolation masks of SPRINT and REORDER to use tables of predetermined radar samples for each interpolated object coordinate and also distance weights for each precomputed sample. Experimental results show that the proposed method improves the computation speed more than 20~30 times compared with the conventional method and shows that the deterioration of image quality is hardly ignored.
최근 고속 통신망과 멀티미디어 기술의 급속한 발전으로 다양한 멀티미디어 서비스에 대한 연구와 그에 대한 응용 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 그러나, 멀티미디어 응용 서비스는 기존의 단일미디어 서비스와는 달리 다양한 미디어의 통합된 전송을 필요로 하며, 개별 미디어의 정확한 연속성 및 관련된 미디어들 간의 적절한 시간적 동기화가 확보된 실시간 재생이 요구되는 고도화된 처리 기술을 필요로 하기 때문에 멀티미디어 동기화 알고리즘에 대한 연구는 필수적이고 매우 중요하다고 볼 수 있다. 본 논문은 Multimedia Data Streaming 을 위한 미디어 동기 방식 제어 알고리즘 고안 및 Lip Sync 방식 설계에 그 연구 목적이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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