The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.14
no.2
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pp.115-121
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2021
This paper used big data and artificial intelligence technology to predict the rapidly increasing internet traffic. There have been various studies on traffic prediction in the past, but they have not been able to reflect the increasing factors that induce huge Internet traffic such as smartphones and streaming in recent years. In addition, event-like factors such as the release of large-capacity popular games or the provision of new contents by OTT (Over the Top) operators are more difficult to predict in advance. Due to these characteristics, it was impossible for an ISP (Internet Service Provider) to reflect real-time service quality management or traffic forecasts in the network business environment with the existing method. Therefore, in this study, in order to solve this problem, an Internet traffic collection system was constructed that searches, discriminates and collects traffic data in real time, separate from the existing NMS. Through this, the flexibility and elasticity to automatically register the data of the collection target are secured, and real-time network quality monitoring is possible. In addition, a large amount of traffic data collected from the system was analyzed by machine learning (AI) to predict future traffic of OTT operators. Through this, more scientific and systematic prediction was possible, and in addition, it was possible to optimize the interworking between ISP operators and to secure the quality of large-scale OTT services.
Recently, video surveillance is becoming more and more common as many camera are installed due to crime, terrorism, traffic and security. And systems that control cameras are becoming increasingly general. Video input from the installed camera is monitored by the multiscreen at the central control center, it is essential to simultaneously monitor multiscreen in real-time to quickly respond to situations or dangers. However, monitoring of multiscreen in a mobile environment such as a smart phone is not applied to hardware specifications or network bandwidth problems. For resolving these problems, in this paper, we propose a system that can monitor multiscreen in real-time in mobile-phone environment. We reconstruct the desired multiscreen through transcoding, it is possible to monitor continuously video streaming of multiple cameras, and to have the advantage of being mobile in mobile-phone environment.
When sharing real-time media in the ubiquitous computing environments, due to heterogeneous performance of devices, conflict to users' media service requirements might be occurred. To address the problems, there are extensive researches about media streaming QoS control schemes in the aspects of network or application. However, their deployment has met with difficulty because of critical reasons such as high development cost and system complexity. In this paper, in the level of media services, we propose a negotiation approach to offer improved quality of media services. The proposed approach Constructs video distribution group between producer and consumer services, which target to globally minimize the concession of users' quality requirements Consequently, users can be provided video services in the level of conformation to the users' expectation.
Kabir, Muhammad Ashad;Ryu, Woo-Seok;Hong, Bong-Hee
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.45
no.3
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pp.113-122
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2008
In RFID system, Middleware collects and filters streaming data gathered continuously from readers to process applications requests. The enormous amount of data makes middleware in highly overloaded. Hence, we propose reader level filtering in order to reduce overall middleware load. In this paper, we consider reader filtering capability and define query plan to minimize number of queries for processing into middleware and reader level. We design and implement middleware system based on proposed query plan. We perform several experiments on implemented system. Our experiments show that the proposed query plan considerably improves the performance of middleware by diminishing processing time and network traffic between reader and middleware.
With widespread use of the Internet and improvements in streaming media and compression technology, digital music, video, and image can be distributed instantaneously across the Internet to end-users. However, most conventional Digital Right Management are often not secure and not fast enough to process the vast amount of data generated by the multimedia applications to meet the real-time constraints. The SVC offers temporal, spatial, and SNR scalability to varying network bandwidth and different application needs. Meanwhile, for many multimedia services, security is an important component to restrict unauthorized content access and distribution. This suggests the need for new cryptography system implementations that can operate at SVC. In this paper, we propose a new scrambling encryption for reserving the characteristic of scalability in MPEG4-SVC. In the base layer, the proposed algorithm is applied and performed the selective scambling. And it encrypts various MVS and intra-mode scrambling in the enhancement layer. In the decryption, it decrypts each encrypted layers by using another encrypted keys. Throughout the experimental results, the proposed algorithms have low complexity in encryption and the robustness of communication errors.
Gaming on demand(GOD) makes people enjoy games by encoding and transmitting game screen at a server side, and decoding the video at a client side. In this paper, we propose a fast game video encoder for multiple users over network with low-powered devices. In the proposed system, the computational complexity of game encoders is reduced by using scene descriptors, which consists of an object motion vector, global motion, and scene change. With additional information from game engines, the proposed encoder does not need to perform various complexity processes such as motion estimation and ratedistortion optimization. The motion estimation and rate-distortion optimization skipped by scene descriptors. We found that the proposed method improved 192 % in terms of FPS, compared with x264 software. With partial assembly code, we also improved coding speed by 86 % in terms of FPS. We found that the proposed fast encoder could encode over 60 FPS for real-time GOD applications.
Journal of Information Technology and Architecture
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v.11
no.4
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pp.449-462
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2014
In big data era, there are a number of considerable parts in processing systems for capturing, storing, and analyzing stored or streaming data. Unlike traditional data handling systems, a big data processing system needs to concern the characteristics (format, velocity, and volume) of being handled data in the system. In this situation, virtualized computing platform is an emerging platform for handling big data effectively, since virtualization technology enables to manage computing resources dynamically and elastically with minimum efforts. In this paper, we analyze resource utilization of virtualized computing resources to discover suitable deployment models in Apache Hadoop and HBase-based big data processing environment. Consequently, Task Tracker service shows high CPU utilization and high Disk I/O overhead during MapReduce phases. Moreover, HRegion service indicates high network resource consumption for transfer the traffic data from DataNode to Task Tracker. DataNode shows high memory resource utilization and Disk I/O overhead for reading stored data.
The Linux-based embedded systems such as mobile telephones. PDAs and MP3 players are widely in use. USB(Universal Serial Bus) is the interface for data communication between the computers and these peripheral devices. Some embedded systems like intelligent home networking and multimedia streaming require guaranteed QoS(Quality of Service), which is needed for real time transmission of UDP/IP messages through USB. Although USB Ethernet driver is supported by USB Gadget API in Linux, it is unable to provide the desirable QoS required by each type or small embedded systems due to the unpredictability or TCP/IP Stack in Linux. This paper proposes IP-Over-USB to improve QoS of UDP/IP message transmission in the embedded systems using USB in Linux system.
Kim, Yo-Han;Sung, Duk-Gu;Han, Jung-Hyun;Shin, Ji-Tae
Journal of Broadcast Engineering
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v.14
no.2
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pp.127-133
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2009
With advances in video technology, many researchers are interested in video quality assessment to prove better performance of proposed algorithms. Since human visual system is too complex to be formulated exactly, many researches about video quality assessment are in progressing. No-reference video-quality assessment is suitable for various video streaming services, because of no requested additional data and network capacity to perform quality assessment. In this paper, we propose a novel no-reference video-quality assessment method with the estimation of dynamic range distortion. To measure the performance, we obtain mean opinion score (MOS) data by subject video quality test with the ITU-T P.910 Absolute Category Rating (ACR) method. And, we compare it with proposed algorithm using 363 video sequences. Experimental results show that the proposed algorithm has a higher correlation with obtained MOS.
In this paper, we develop the model based prediction algorithm for Variable-Bit-Rate(VBR) video traffic with regular Group of Picture(GOP) pattern. We use multiplicative ARIMA process called GOP ARIMA (ARIMA for Group Of Pictures) as a base stochastic model. Kalman Filter based prediction algorithm consists of two process: GOP ARIMA modeling and prediction. In performance study, we produce three video traces (news, drama, sports) and we compare the accuracy of three different prediction schemes: Kalman Filter based prediction, linear prediction, and double exponential smoothing. The proposed prediction algorithm yields superior prediction accuracy than the other two. We also show that confidence interval analysis can effectively detect scene changes of the sample video sequence. The Kalman filter based prediction algorithm proposed in this work makes significant contributions to various aspects of network traffic engineering and resource allocation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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