KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.7
no.12
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pp.3200-3219
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2013
This paper proposes an adaptive combined scalable video coding (CSVC) system for video transmission over MIMO-OFDM (Multiple-Input Multiple-Output-Orthogonal Frequency Division Multiplexing) broadband wireless communication systems. The scalable combination method of CSVC adaptively combines the medium grain scalable (MGS), the coarse grain scalable (CGS) and the scalable spatial modes with the limited feedback partially from channel state information (CSI) of MIMO-OFDM systems. The objective is to improve the average of peak signal-to-noise ratio (PSNR) and bit error rate (BER) of the received video stream by exploiting partial CSI of video sources and channel condition. Experimental results show that the delivered quality using the proposed adaptive CSVC over MIMO-OFDM system performs better than those proposed previously in the literature.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.4
no.6
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pp.434-442
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2015
In this paper, we propose an integrated spatial and view scalable video codec based on high efficiency video coding (HEVC). The proposed video codec is developed based on similarity and uniqueness between the scalable extension and 3D multi-view extension of HEVC. To improve compression efficiency using the proposed scalable multi-view video codec, inter-layer and inter-view predictions are jointly employed by using high-level syntaxes that are defined to identify view and layer information. For the inter-view and inter-layer predictions, a decoded picture buffer (DPB) management algorithm is also proposed. The inter-view and inter-layer motion predictions are integrated into a consolidated prediction by harmonizing with the temporal motion prediction of HEVC. We found that the proposed scalable multi-view codec achieves bitrate reduction of 36.1%, 31.6% and 15.8% on the top of ${\times}2$, ${\times}1.5$ parallel scalable codec and parallel multi-view codec, respectively.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.8
no.1
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pp.71-76
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2010
Scalable video coding (SVC) has been standardized as an extension of the H.264/AVC standard. SVC allows straightforward adaptation of video streams by providing layered bit streams. In this paper, we propose a SVC video-based multicasting system preserving scalable security which is able to provide a SVC video service while maintaining information security. In order to maintain information security between a server and a client during all transmission time, the proposed system immediately performs a packet filtering process without decoding with respect to encrypted data received in a routing device, thereby reducing an amount of calculations and latency.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.9
no.4
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pp.313-322
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2016
This paper presents a method to improve the performance of Scalable Multicast Protocol deployed in wired and wireless network by adding retransmission function on base stations. When using Scalable Multicast Protocol over wireless and wired networks, packet drops on the wireless link produce the initiation of retransmission request packets and the implosion of retransmission packets, which deteriorate the multicast session performance. The efficient reliable multicast mechanism in wireless networks utilizing the retransmission function on the base station is addressed in this paper. We explain the design of a retransmission function which improves the performance of Scalable Multicast Protocol sessions in wireless and wirednetwork. The main idea is to cache Scalable Multicast Protocol packets at the base station and perform local retransmissions across the wireless link. ARENA has been used to simulate and to get performance for reducing signaling overhead and processing delay through the comparison of the proposed function to the Scalable Multicast Protocol.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.7
no.9
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pp.2268-2283
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2013
Scalable video coding can handle peer heterogeneity of P2P streaming applications, but there is still a lack of comprehensive studies on how to use it to improve video playback quality. In this paper we propose a capacity aware scalable video coding mechanism for P2P on demand streaming system. The proposed mechanism includes capacity based neighbor selection, adaptive data scheduling and streaming layer adjustment, and can enable each peer to select appropriate streaming layers and acquire streaming chunks with proper sequence, along with choosing specific peers to provide them. Simulation results show that the presented mechanism can decrease the system's startup and playback delay, and increase the video playback quality as well as playback continuity, and thus it provides a better quality of experience for users.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.7
no.12
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pp.3096-3117
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2013
To execute the performance driven Grid applications, an effective and scalable workflow scheduling is seen as an essential. To optimize cost & makespan, in this paper, we propose a Scalable Cost-Time Trade-off (SCTT) model for scheduling workflow tasks. We have developed a heuristic algorithm known as Scalable Cost-Time Trade-off Scheduling (SCTTS) with a lower runtime complexity based on the proposed SCTT model. We have compared the performance of our proposed approach with other heuristic and meta-heuristic based scheduling strategies using simulations. The results show that the proposed approach improves performance and scalability with different workflow sizes, task parallelism and heterogeneous resources. This method, therefore, outperforms other methods.
In this letter, we propose a new functionality to scalable video coding (SVC), that is, the support of multiple region of interests (ROIs) for heterogeneous display resolution. The main objective of SVC is to provide temporal, spatial, and quality scalability of an encoded bitstream. The ROI is an area that is semantically important to a particular user, especially users with heterogeneous display resolutions. Less transmission bandwidth is needed compared to when the entire region is transmitted/decoded and then sub-sampled or cropped. To support multiple ROIs in SVC, we adopt flexible macroblock ordering (FMO), a tool defined in H.264, and based on it, we propose a way to encode and, independently, decode ROIs. The proposed method is implemented on the joint scalable video model (JSVM) and its functionality verified.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2017.10a
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pp.247-249
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2017
NIST에서 표준으로 정의된 P-192, P-224, P-256, P-384 타원곡선 상의 스칼라 곱셈(scalar multiplication) 연산을 지원하는 Scalable 타원곡선 암호(Elliptic Curve Cryptography; ECC) 프로세서의 설계에 대해 기술한다. 투영(projective) 좌표계를 이용하여 하드웨어 자원 소모가 큰 나눗셈 연산을 제거하였으며, GF(p) 상의 덧셈, 뺄셈, 곱셈 등의 유한체 연산을 지원한다. 워드 기반 몽고메리 곱셈기를 이용하여 다양한 크기의 필드(field)에서 고정된 하드웨어 자원을 통하여 곱셈 연산을 수행하도록 하였으며, 필드의 크기에 따라 연산 사이클이 증가하거나 감소한다. 설계된 Scalable ECC 프로세서는 Verilog HDL로 모델링 되었으며, Modelsim을 이용한 기능검증을 하였다. Xilinx Virtex5 FPGA 디바이스 합성결과 5,376-비트 RAM과 970 슬라이스로 구현되었으며, 최대 55 MHz의 동작 주파수를 갖는다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.10
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pp.4108-4125
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2015
This paper presents a scalable coding method for depth images by considering the quality of synthesized images in virtual views. First, we design a new edge detection algorithm that is based on calculating the depth difference between two neighboring pixels within the depth map. By choosing different thresholds, this algorithm generates a scalable bit stream that puts larger depth differences in front, followed by smaller depth differences. A scalable scheme is also designed for coding depth pixels through a layered sampling structure. At the receiver side, the full-resolution depth image is reconstructed from the received bits by solving a partial-differential-equation (PDE). Experimental results show that the proposed method improves the rate-distortion performance of synthesized images at virtual views and achieves better visual quality.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.1
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pp.288-301
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2017
In this paper, we propose an optimized algorithm for texture classification by computing a completed modeling of the local binary pattern (CLBP) instead of the traditional LBP of a scalable block size in an image. First, we show that the CLBP descriptor is a better representative than LBP by extracting more information from an image. Second, the CLBP features of scalable block size of an image has an adaptive capability in representing both gross and detailed features of an image and thus it is suitable for image texture classification. This paper successfully implements a machine learning scheme by applying the CLBP features of a scalable size to the Support Vector Machine (SVM) classifier. The proposed scheme has been evaluated on Outex and CUReT databases, and the evaluation result shows that the proposed approach achieves an improved recognition rate compared to the previous research results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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