본 고에서는 MPEG에서 현재까지 진행되어 온 MPEG-1, MPEG-2, MPEG-4, MPEG-7 표준에 대해 간단히 소개하고, 새롭게 표준화가 진행되고 있는 MPEG-21에 대하여 자세히 살펴보기로 하겠다. 현재 MPEG-21의 표준화를 위하여 기술보고서 초안이 작성되고 있으며 전체적인 요구사항과 그와 관련된 기술들이 조사되고 있다. 따라서 본 고에서는 MPEG-21의 요구사항을 중심으로 MPEG-21의 표준화 동향에 대하여 살펴보기로 하겠다.
This paper presents CARMA (Cycle-Accurate Retargetable Micro-Architecture) as efficient framework for SoC-centric pipelined instruction-set architectures. It is based on ADL (Architecture Description Language) and provides more concise and manifest semantics to describe behavior of instruction set by mixing efficiency of instruction-set simulators and flexibility of RTL simulators. It exploits new timing model method based on process scheduling so it can support general timing model with cycle accuracy for large-scaled architectures usually used in SoC multimedia chip-set. According to experiments, the proposed framework was shown to be 5.5 times faster than HDL and 2.5 times faster than System-C in simulation speed so it is applicable for complex instruction-set pipelined architectures.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제4권2호
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pp.12-16
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2012
This paper presents a learning framework that fits the digital age - an e-Friendly PLE. The learning framework is based on the theory of connectivism which asserts that knowledge and the learning of knowledge is distributive and is not located in any given place but rather consists of the network of connections formed from experiences and interactions with a knowing community, thus, the newly empowered learner is thinking and interacting in new ways. The framework's approach to learning is based on conversation and interaction, on sharing, creation and participation, on learning not as a separate activity, but rather as embedded in meaningful activities such as games or workflows. It sees learning as an active, personal inquiry, interpretation, and construction of meaning from prior knowledge and experience with one's actual environment.
Multi-Instance Learning(MIL) performs well to deal with inherently ambiguity of images in multimedia retrieval. In this paper, an effective framework for Contented-Based Image Retrieval(CBIR) with MIL techniques is proposed, the effective mechanism is based on the image segmentation employing improved Mean Shift algorithm, and processes the segmentation results utilizing mathematical morphology, where the goal is to detect the semantic concepts contained in the query. Every sub-image detected is represented as a multiple features vector which is regarded as an instance. Each image is produced to a bag comprised of a flexible number of instances. And we apply a few number of MIL algorithms in this framework to perform the retrieval. Extensive experimental results illustrate the excellent performance in comparison with the existing methods of CBIR with MIL.
In this work we propose a universal pricing machine, which incorporates a universal pricing framework for the future IEEE802.16 WiMAX service with multiple classes of service. A multimedia service is provided by a QoS provisioning scheme in the WiMAX network and universal pricing means that it can compute the price for any type of service in a unified framework. In the proposed pricing framework we incorporate multiple types of services such as the real time and nonreal time services that are supposed to be provided in the WiMAX network. To that purpose, let us first carry out an analysis on the current pricing scheme of Korean WiMAX service which incorporates only the data size. From that analysis we propose a new pricing scheme for the future WiMAX service that provides different service classes in the network. Via numerical experiment, we verify the implication of the work.
The damage of natural disasters has occurred on huge scale more frequently than before. The damage caused by the disasters are summarized and are analyzed, and are managed as a very general type of documentation, not showing the position of previous damage records and related information such as weather, facilities of CCTV, hospitals, and gas station on the maps. Therefore, it needs to provide map-based searching systems considering damaged area as well as search key-words. This paper focuses on the development of a search system based on the map to manage previous disaster records and related information each disaster using spatial databases. This system consists of three modules, which are databases to store disaster data, the SQL procedure-based search module to extract needed information from the constructed databases, and the map module to express the search results on the map. This paper will contribute to provide framework of a system development for managing the disaster information according to each year and disaster based on the maps and to be utilized as the basic framework in developing damage prediction and prevention systems for disasters in future.
This paper propose a framework for human body parts in RGB-D image. We conduct tasks of obtaining person area, finding candidate areas and local detection in order to detect hand, foot and head which have features of long accumulative geodesic distance. A person area is obtained with background subtraction and noise removal by using depth image which is robust to illumination change. Finding candidate areas performs construction of graph model which allows us to measure accumulative geodesic distance for the candidates. Instead of raw depth map, our approach constructs graph model with segmented regions by quadtree structure to improve searching time for the candidates. Local detection uses HOG based SVM for each parts, and head is detected for the first time. To minimize false detections for hand and foot parts, the candidates are classified with upper or lower body using the head position and properties of geodesic distance. Then, detect hand and foot with the local detectors. We evaluate our algorithm with datasets collected Kinect v2 sensor, and our approach shows good performance for head, hand and foot detection.
In this paper, we propose a security framework for a cluster drones network using the MAVLink (Micro Air Vehicle Link) application protocol based on FANET (Flying Ad-hoc Network), which is composed of ad-hoc networks with multiple drones for IoT services such as remote sensing or disaster monitoring. Here, the drones belonging to the cluster construct a FANET network acting as WTRP (Wireless Token Ring Protocol) MAC protocol. Under this network environment, we propose an efficient algorithm applying the Lightweight Encryption Algorithm (LEA) to the CTR (Counter) operation mode of WPA2 (WiFi Protected Access 2) to encrypt the transmitted data through the MAVLink application. And we study how to apply LEA based on CBC (Cipher Block Chaining) operation mode used in WPA2 for message security tag generation. In addition, a modified Diffie-Hellman key exchange method is approached to generate a new key used for encryption and security tag generation. The proposed method and similar methods are compared and analyzed in terms of efficiency.
Image topic and emotion analysis is an important component of online image retrieval, which nowadays has become very popular in the widely growing social media community. However, due to the gaps between images and texts, there is very limited work in literature to detect one image's Topics and Emotions in a unified framework, although topics and emotions are two levels of semantics that often work together to comprehensively describe one image. In this work, a unified model, Joint Topic/Emotion Multi-Modal Hierarchical Latent Dirichlet Allocation (JTE-MMHLDA) model, which extends previous LDA, mmLDA, and JST model to capture topic and emotion information at the same time from heterogeneous data, is proposed. Specifically, a two level graphical structured model is built to realize sharing topics and emotions among the whole document collection. The experimental results on a Flickr dataset indicate that the proposed model efficiently discovers images' topics and emotions, and significantly outperform the text-only system by 4.4%, vision-only system by 18.1% in topic detection, and outperforms the text-only system by 7.1%, vision-only system by 39.7% in emotion detection.
Recently there is a growing Interest In mobile cellula r network providing multimedia service. However, the link bandwidth of mobile cellular network is not sufficient enough to provide satisfactory services to use rs. To overcome this problem, an adaptive framework has been proposed in this study, we propose a new method of estimating DPR(degradation period ratio) in an adaptive multimedia network where the bandwidth of ongoing call can be dynamically adjusted during its lifetime. DPR is a QoS(quality of service) parameter which represents the ratio of allocated bandwidth below a pre-defined target to the whole service time of a call. We improve estimation method of DPR using DTMC(discrete time Markov chain) model. We also calculate mean degradation period and degradation probability more precisely than in existing studies. Under Threshold CAC(call admission control) algorithm, we present analytically how to guarantee QoS to users and illustrate the method by numerical examples. The proposed method is expected to be used as one of CAC schemes in guaranteeing predefined QoS level of DPR
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[게시일 2004년 10월 1일]
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