압축된 정지 영상이나 비디오 비트열들은 무선채널에서 채널 에러의 보호가 요구된다. Embedded Zero Coding(EZW)와 SPIHT는 낮은 복합도의 영상압축에서 매우 우수한 성능을 제공하여준다. 무선 채널의 전송상의 문제로 인해 비트 에러가 발생하게 되면 부호화와 복호화 사이의 동기를 잃어버리게 되어 심각한 성능의 저하를 일으키게 된다. 그러나 웨이브렛 제로코딩 알고리즘은 에러에 매우 민감한 가변 길이 코드워드가 생성된다. 이 논문의 아이디어는 리프팅 계수들을 분할하는 것이다. 리프팅 변환들의 많은 분할이 무선채널의 채널 에러를 각 분할로 분배된다. 그래서 정지 영상이나 비디오 스트림에서 영상 왜곡을 야기 시키는 동기화 문제가 개선되었다.
Internet of Things(IoT) has become a key available technology for efficiently implementing device to device(D2D) services in various domains such as smart home, healthcare, smart city, agriculture, energy, logistics, and transportation. A lightweight publish/subscribe(Pub/Sub) messaging protocol not only establishes data dissemination pattern but also supports connectivity between IoT devices and their applications. Also, a Pub/Sub broker is deployed to facilitate data exchange among IoT devices. A scalable edge-based publish/subscribe (Pub/Sub) broker overlay networks support latency-sensitive IoT applications. In this paper, we design a hypercube grid quorum(HGQ) for distributed Pub/Sub systems based IoT applications. In designing HGQ, the network of hypercube structures suitable for the publish/subscribe model is built in the edge layer, and the proposed HGQ is designed by embedding a mesh overlay network in the hypercube. As their applications, we propose an HGQ-based mechansim for dissemination of the data of sensors or the message/event of IoT devices in IoT environments. The performance of HGQ is evaluated by analytical models. As the results, the latency and load balancing of applications based on the distributed Pub/Sub system using HGQ are improved.
The 1th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.569-574
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2005
This paper presents the core technology of Construction Business Process Automation to model and automate construction business processes. Business Process Reengineering (BPR) and Automation (BPA) have been recognized as one of the important aspects in construction business management. However, BPR requires a lot of efforts to identify, document, implement, execute, maintain, and keep track thousands of business processes to deliver a project. Moreover, existing BPA technologies used in existing Enterprise Resource Planning (ERP) systems do not lend themselves to effective scalability for construction business process management. Application of Workflow and Object Technologies would be quite effective in implementing a scalable enterprise application for construction community. This paper present the technologies and methodologies for automating construction business processes by addressing how: 1) Automated construction management tasks are developed as software components, 2) The process modeling is facilitated by dragging-and dropping task components in a network, 3) Raising business requests and instantiating corresponding process instances are delivered, and 4) Business process instances are executed by using workflow technology based on real-time simulation engine. This paper presents how the construction business process automation is achieved by using equipment reservation and cancellation processes simplified intentionally.
MQTT 프로토콜은 IoT 정보 전송을 위한 오픈 Publish / Subscribe 시스템 중 하나이다. 본 논문에서는 MQTT 클러스터링 시스템에 동적으로 참여하는 가입자를 적절한 브로커에 배정하는 알고리즘을 제안한다. 중앙 집중식 브로커가 있는 MQTT 시스템에서는 가입자와 중개자 간의 연결 및 메시지 손실이 발생한다. 이 논문에서는 확장 가능한 개방형 IoT 시스템을 개발하고 SDN 인프라에서 MQTT 브로커 클러스터링을 고려하여 이 문제를 해결한다. 특히 이 논문은 SDN 기반 MQTT 클러스터에서 브로커의 부하 및 통신비용을 줄이기 위해 브로커의 주제 공유에 따라 브로커에 가입자를 할당하는 문제에 중점을 둔다. 실험 결과는 제안 된 알고리즘이 기존의 방법에 비해 부하 및 비용을 감소시킴을 보여준다.
본 논문에서는 동적 메쉬 부/복호화 시 스케일러빌리티 기능을 지원하기 위해 SHVC의 계층적 부호화 방식을 기반으로 텍스처 맵을 압축하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 고해상도 텍스처 맵을 다운샘플링하여 다해상도의 텍스처 맵을 생성하고 이를 SHVC로 부호화함으로써 효과적으로 다해상도 텍스처 맵들의 중복성을 제거한다. 동적 메쉬 복호화기에서는 수신기 성능, 네트워크 환경 등에 따라 적합한 해상도의 텍스처 맵을 복호화하여 메쉬 데이터의 스케일러빌리티를 지원할 수 있도록 한다. 제안하는 방법의 성능을 검증하기 위해 V-DMC (Video-based Dynamic Mesh Coding) 참조 소프트웨어인 TMMv1.0에 제안하는 방법을 적용하고 본 논문에서 제안하는 스케일러블 부/복호화기와 TMMv1.0 기반의 시뮬캐스트 방식의 성능을 비교하였다. 제안하는 방법은 시뮬캐스트 방법 대비 AI, LD 환경에서 Luma BD-rate (Luma PSNR)가 각각 평균 -7.7%, -5.7%의 향상된 결과를 얻어 제안하는 방법을 통해 효과적으로 동적 메쉬 데이터의 텍스처 맵 스케일러빌리티 지원이 가능함을 확인하였다.
대부분의 빈발 패턴은 패턴이 트랜잭션 데이터베이스에 나타나는 support를 패턴 interestingness의 핵심 척도로 다루어 왔으나 패턴의 횟수는 패턴의 completeness가 가지는 정보를 최대치로 가정하고 있다. 그러나 실제적으로는 임의의 패턴 X의 completeness는 트랜잭션에서 서로 다르게 나타나기 마련이다. 따라서 패턴이 가지는 정보의 손실을 줄이기 위해서는 가중치에 의한 support와 completeness에 의한 유용한 패턴 마이닝을 고려하여야 한다. 즉, 높은 completeness율을 갖는 패턴은 더 높은 recall로 이어질 수 있고 높은 빈도수를 갖는 패턴은 보다 높은 정밀도로 이어진다. 본 논문에서는 동적인 항목들의 가중치에 따른 적응된 support와 completeness를 고려하는 WSCFPM 패턴 마이닝 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 모노톤 또는 반 모노톤 속성이 가중치에 의한 support와 completeness에 영향을 미치지 않기 때문에 탐색과정을 줄일 수 있다. 실험결과를 통하여 제안된 알고리즘이 효과적이며 확장성이 좋은 것임을 보인다.
최근 몇 년 동안 네트워크 인프라의 설계, 관리, 그리고 운영하는 방식은 새로운 기술들과 구성 방식들의 등장으로 끊임없이 진화하고 있다. 이러한 거대한 추세를 반영하고 이러한 신기술들이 제공하는 막대한 경제적인 이득과 유연성을 기반으로 소프트웨어 정의 네트워킹 (SDN)과 네트워크 기능 가상화 (NFV)가 핵심요소로 등장하였다. SDN/NFV는 네트워크 인프라의 민첩성을 대폭 향상시켜 네트워크 운영자나 서비스 제공자로 하여금 게이트웨이, 라우터, 그리고 로드 밸런서와 같은 자신만의 네트워크 기능들을 일반적인 하드웨어 상에서 구현 가능하게 하였다. SDN/NFV를 통하여 네트워크 서비스의 설계, 제공 및 운용이 동적으로 지원 가능하게 되었다. NFV에서 MANO는 이러한 가상 인프라 관리자 (VIM)나 가상 네트워크 기능 관리자 (VNFM)와 같은 소프트웨어 관리자들의 오케스트레이션을 지원한다. 본 논문에서는 이러한 NFV MANO의 내용을 체계적으로 살펴보고 가상화 환경에서의 보안체계를 제안하고 있다.
본 논문에서는 깊이 영상의 부호화 효율을 높이기 위한 기법을 제안한다. 깊이 영상의 부호화 과정에서 색상 영상과의 연관성을 이용하기 위해 SVC 부호화 구조를 기반으로 계층적으로 부호화한다. 깊이 영상을 향상 계층으로 부호화하여 기본 계층으로 부호화된 색상 영상의 움직임 정보를 이용한다. SVC 부호화 구조를 이용함으로써 다양한 네트워크에 적응적이면서 깊이 영상의 부호화 효율을 높일 수 있다. 또한, 깊이 영상은 다른 시점의 영상을 합성하는 데 이용되기 때문에 부호화 과정에서 객체의 윤곽 부분이 손상되었을 때 전체 영상의 화질을 크게 떨어뜨린다. 윤곽 부분의 이러한 특징을 이용하여 비 윤곽 부분인 평편한 부분과 구분한 후, 부호화 과정의 비트량을 조절하여 깊이 영상 전체의 화질을 개선하는 기술을 제안한다. 실험 결과 제안한 기법은 PSNR 값이 0.06-0.5dB 증가하고 비트량을 0.1-1.15% 감소하여 깊이 영상의 화질이 개선됨을 알 수 있었다.
첨단 응용 프로그램이 (예: 고에너지 물리학 대용량 파일전송, 비압축 HDTV 스트리밍) 안정적인 고 대역폭을 요구함에 따라 사용자에게 동적으로 대역폭을 전용으로 할당해줄 수 있는 람다 네트워킹이 대두되었다. User Controlled LightPath(UCLP) 는 람다 네트워킹을 용이하게 하는 소프트웨어로써 네트워크 자원을 Web Service로 정의 및 관리하여 확장성이 뛰어나다. 본 논문에서는 UCLP를 어떻게 KREONet2 와 GLORIAD-KR 환경에 맞게 구축하였는지를 보인다. 더불어 기존의 UCLP 가 옵티컬 스위치의 SONET 기술을 기반으로 하여 링크 레벨의 Articulated Private Network(APN) 만을 생성하는 한계점을 분석하고 Layer2 VLAN 기술을 도입하여 효율적인 네트워크 레벨의 APN을 생성할 수 있게 제안한다.
비디오 데이타베이스에서 유사도 정합은 비디오 클러스터링과 비디오 라이브러리 등과 같은 많은 새로운 응용분야에서 중요성이 증가하고 있다. 대용량 데이타베이스에서 효과적인 접근을 제공하기 위하여 다양한 공간과 시간에 대한 특징치를 이용한 비디오 인덱싱 분야의 많은 연구노력이 있어왔다. 그러나 대부분의 기존 방법들은 순차적인 정합방법 또는 메모리 기반의 역 파일 기법 등에 의존하므로 대용량 데이타베이스에는 적합하지 않다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 효과적이고 스케일 조정가능한 인덱싱 기법을 제안하기 위하여, 문자열 정합을 위해 제안된 trio를 인덱스 구조로 이용하였다. 인덱스 구성을 위하여 윈도우 순서 휴리스틱을 이용하여 각 프레임을 기호 시퀀스로 변환하고, 기호 시퀀스의 집합으로부터 디스크 상주 trio를 구성하였다 질의 처리를 위하여 trio 상에서 깊이-우선 검색과 시간 축분할을 실시하였으며, 제안한 방법의 성능을 검증하기 위하여 실제와 합성 데이터 집합에 대한 실험을 수행하였다. 제안한 방법은 지속적으로 순차적 스캔 방법보다 우수한 성능을 보였고, 성능이득은 대용량 비디오 데이타베이스에서도 유지되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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