• 방송공학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.261-273
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• 2008

최근 급격하게 사용이 증가되고 있는 멀티미디어 서비스는 QoS를 만족하기 위하여 네트워크의 속도, 잡음 환경, 단말의 계산 능력, 컨텐츠 종류 등을 기반으로 멀티미디어 데이터를 변환, 전송한다. 멀티미디어 서비스에서 정보 보호를 위해 중간 수준의 단일한 보안 서비스만을 제공하거나 단말의 계산 능력 및 컨텐츠 종류에 따라 서비스 제공자 정책에 기반한 보안 메커니즘을 제공한다. 안전한 멀티미디어 서비스를 지원하기 위해 응용 계층의 보안과 네트워크 보안 메커니즘을 연구하여 보다 효과적인 멀티미디어 서비스를 위한 보안 메커니즘을 지원할 수 있다. 본 논문은 확장성과 경제성을 향상시킨 무선랜 메쉬 네트워크에서의 보안 수준, 침해 수준에 대한 효용 함수와 누적 보정 모델을 기반으로 멀티미디어 서비스 제공자가 단말의 계산 능력 및 컨텐츠의 종류 이외의 무선랜 메쉬 네트워크에서의 정량화된 보안 수준을 고려하여 멀티미디어 서비스의 보안 메커니즘을 결정하는 프레임워크를 정의 한다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2003년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.101-106
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• 2003

This paper introduces the basic concept of computational modeling of perception processes for multimedia data. Such processes are modeled as hierarchical inter-and relationships amongst information in physical, physiological, psychological and cognitive layers in perception. Based on our framework, this paper gives the , algorithms for content-based retrieval for multimedia database systems.

• 한국통신학회:학술대회논문집
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• 한국통신학회 2004년도 추계종합학술대회 논문 초록집
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• pp.294-294
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• 2004

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.733-736
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• 2003

최근 소프트웨어 프로세스 개선을 통하여 개발되는 소프트웨어의 품질을 향상시키기 위하여 개발 조직의 ?f발 능력과 생산성을 향상시키기 위하여 많은 회사들이 관심을 보이고 있다. 본 논문에서는 다양한 프로세스 심사 모델의 장점을 흡수하면서 조직 유형 및 프로젝트 규모에 제약 없이 프로세스 심사를 위한 개념을 제공하는 ISO/IEC 15504(SPICE)를 설명하고 최근의 심사사례를 바탕으로 전반적인 심사과정을 소개한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.863-866
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• 2004

초고속 인터넷의 보급과 확산으로 더 이상 문자위주의 단편적인 교육이 아니라 영상과 음향, 각종 놀이 문화가 접목된 에듀테인먼트가 본격적으로 시도되고 있다. 본 논문에서는 에듀테인먼트의 내용분석과 사례분석을 통하여 에듀테인먼트 산업의 분류 체계를 구축하는 것을 제안한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권5호
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• pp.549-554
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• 2002

본 논문에서는 인터넷 기반 멀티미디어 응용 서비스가 요구하는 상호운용성과 사용자에게 높은 품질의 서비스를 지원할 수 있는 UQoS 관리 (UQoSM : User Quality of Service Management) 미들웨어 프레임워크를 제안한다. UQoS 관리 미들웨어 시스템은 멀티미디어 응용 시스템들의 사용자 요구사항들을 지원하기 위해 기존의 이벤트 서비스 모델에 리플렉션(reflection) 기법을 적용하여 이벤트 모니터, 리플렉티브 이벤트 필터링, 실시간 관리 등의 컴포넌트를 포함하는 구조를 가진다. 특히, 본 논문에서는 인터넷 기반 멀티미디어 응용 서비스 사용자의 다양한 요구 사항을 지원할 수 있는 리플렉티브 이벤트 필터링을 제공하는 것에 중점을 두었다. 이로써 사용자는 보다 높은 서비스를 제공받게 되고 이 과정을 통해 전체적인 네트워크 트래픽이 감소되는 효과를 얻을 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.1909-1918
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• 2016

This paper presents a unified framework for joint Convolutional Neural Network (CNN) based vehicle detection by leveraging multi-spectral image pairs. With the observation that under challenging environments such as night vision and limited light source, vehicle detection in a single color image can be more tractable by using additional far-infrared (FIR) image, we design joint CNN architecture for both RGB and FIR image pairs. We assume that a score map from joint CNN applied to overall image can be considered as confidence of vehicle existence. To deal with various scale ratios of vehicle candidates, multi-scale images are first generated scaling an image according to possible scale ratio of vehicles. The vehicle candidates are then detected on local maximal on each score maps. The generation of overlapped candidates is prevented with non-maximal suppression on multi-scale score maps. The experimental results show that our framework have superior performance than conventional methods with a joint framework of multi-spectral image pairs reducing false positive generated by conventional vehicle detection framework using only single color image.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.734-741
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• 2015

Coating is a type of paint. It protects a product forming a film layer on the product and assigns various properties to the product. Coating is one of the fields which is being studied actively in the polymer industry. Importance of coating in various industries is more increased. However, mixing process has been performing in dependence on operator's experience. In this paper, we found the relationship between each data from coating formulation process. We propose a framework to analyze the coating formulation process as well. It can improve the coating formulation process. In particular, the suggested framework may reduce degradation and loss costs due to absence of standard data which is accurate formulation criteria. Also it suggests responses to errors which can be occurred in the future through the analysis of the error data generated in mixing step.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제6권2호
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• pp.81-86
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• 2019

Deep learning is emerging as one of the best tool in processing data related to medical imaging. In our research work, we have proposed a deep learning based framework CNN (Convolutional Neural Network) for the classification of dysplastic tissue images. The CNN has classified the given images into 4 different classes namely normal tissue, mild dysplastic tissue, moderate dysplastic tissue and severe dysplastic tissue. The dataset under taken for the study consists of 672 tissue images of epithelial squamous layer of oral cavity captured out of the biopsy samples of 52 patients. After applying the data pre-processing and augmentation on the given dataset, 2688 images were created. Further, these 2688 images were classified into 4 categories with the help of expert Oral Pathologist. The classified data was supplied to the convolutional neural network for training and testing of the proposed framework. It has been observed that training data shows 91.65% accuracy whereas the testing data achieves 89.3% accuracy. The results produced by our proposed framework are also tested and validated by comparing the manual results produced by the medical experts working in this area.

• 한국HCI학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.59-64
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• 2006

홈 네트워크 내에서는 다양한 기기와 플랫폼 그리고 네트워크 기술로 인해 다양한 멀티미디어 서비스를 받기 어렵다. 본 논문에서는 다양한 멀티미디어 장치를 통합한 홈 네트워크 환경에서 멀티미디어 서비스를 제공하기 위해 UPnP AV 미들웨어 기반의 UPnP AV 시스템을 제안한다. 또한 UPnP AV 아키텍처의 미디어 서버, 미디어 렌더러, 컨트롤 포인트 모듈을 분석하여 현재 사용되고 있는 시스템에서의 불필요한 점을 제거하고 문제점을 해결하고 가정에 분산되어 있는 오디오, 비디오, 사진 등의 컨텐츠를 종류별로 분류하여 보여주는 효율적인 GUI를 제공함으로써, 사용자가 멀티미디어 서비스를 가정 내에서 공간적 제약 없이 편리하게 이용할 수 있도록 한다. 논문에서 제안하는 UPnP AV 시스템은 미디어 컨텐츠를 제공하는 미디어 서버와 컨텐츠 재생하는 미디어 렌더러와 사용자 인터페이스를 제공하는 컨트롤 포인트가 하나의 셋탑에서 동작하도록 통합된 UPnP AV 미디어 플레이어로 이뤄진다.