Transmission of continuous media streams has been a challenging problem of multimedia service. Lots of works have been done trying to figure out the best solution for this problem, and some works presented the optimal solution for transmitting the stored video using smoothing schemes applied to each individual stream. But those smoothing schemes considered only one stream, not the whole streams being serviced, to apply themselves, which could only achieve local optimum not the global optimum. Most of all, they did not exploit statistical multiplexing gain that can be obtained before smoothing. In this paper, we propose a new smoothing scheme that deals with not an individual stream but the whole streams being serviced simultaneously to achieve the optimal network bandwidth utilization and maximize the number of streams that can be serviced simultaneously. We formally proved that the proposed scheme not only provides deterministic QoS for each client but also maximizes number of clients that can be serviced simultaneously and hence achieves maximum utilization of transmission bandwidth.
Object detection techniques based on deep learning such as YOLO have high detection performance and precision in a single channel video stream. In order to expand to multiple channel object detection in real-time, however, high-performance hardware is required. In this paper, we propose a novel back-end server framework, a real-time AI vision platform (RAVIP), which can extend the object detection function from single channel to simultaneous multi-channels, which can work well even in low-end server hardware. RAVIP assembles appropriate component modules from the RODEM (real-time object detection module) Base to create per-channel instances for each channel, enabling efficient parallelization of object detection instances on limited hardware resources through continuous monitoring with respect to resource utilization. Through practical experiments, RAVIP shows that it is possible to optimize CPU, GPU, and memory utilization while performing object detection service in a multi-channel situation. In addition, it has been proven that RAVIP can provide object detection services with 25 FPS for all 16 channels at the same time.
본 논문에서는 촉각기반 비디오 및 오디오 스트리밍 기술 개발을 설명한다. 제안하는 스트리밍 기술은 촉각정보를 포함한 비디오 프레임과 함께 진동정보를 가진 오디오를 실시간으로 전송해주는 방법에 대한 구현을 설명한다. 촉각정보 전송을 위하여 비디오 화면을 일정한 크기의 셀로 나누어 각 셀에 비디오 화면의 콘텐츠에 대응하는 촉각정보를 적용시켜 주었다. 이 정보들은 특정 형식으로 파일로 저장되게 되고 촉각정보 전송에 사용되게 된다. 촉각정보 전송은 비디오 프레임과 교차하며 전송된다. 이렇게 전송된 비디오와 촉각정보는 클라이언트 컴퓨터에서 병렬적으로 처리되어 화면에 출력시켜준다. 진동정보를 가진 오디오를 전송하기 위해서는 사운드를 분석하여 특정 사운드에 적합한 진동을 적용시켜 주었다. 이런 방법으로 저장된 진동정보는 사운드 스트리밍과 동기화되어 사용자에게 전송되며 이를 통해 사용자는 관람하고 있는 비디오 화면을 만짐으로써 화면 콘텐츠의 재질을 느낄 수 있고 음향에 따라 다양한 패턴의 진동을 느낄 수 있다.
Park, Jong-Euk;Kong, Jong-Pil;Heo, Haeng-Pal;Kim, Young-Sun;Chang, Young-Jun
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.791-793
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2006
In the satellite camera, the incoming light source is converted to electronic analog signals by the electronic component for example CCD (Charge Coupled Device) detectors. The analog signals are amplified, biased and converted into digital signals (pixel data stream) in the video processor (A/Ds). The outputs of the A/Ds are digitally multiplexed and driven out using differential line drivers (two pairs of wires) for cross strap requirement. The MSC (Multi-Spectral Camera) in the KOMPSAT-2 which is a LEO spacecraft will be used to generate observation imagery data in two main channels. The MSC is to obtain data for high-resolution images by converting incoming light from the earth into digital stream of pixel data. The video data outputs are then MUXd, converted to 8 bit bytes, serialized and transmitted to the NUC (Non-Uniformity Correction) module by the Hotlink data transmitter. In this paper, the video data streams, the video data format, and the image data processing routine for satellite camera are described in terms of satellite camera control hardware. The advanced satellite with very high resolution requires faster and more complex image data chain than this algorithm. So, the effective change of the used image data chain and the fast video data transmission method are discussed in this paper
To create urban landscapes that take human emotion into consideration, the present study verified the psychological effects of artificial waterscape facilities on users, as these facilities significantly impact their psychological comfort. Data was collected using the SD scales and POMS of 60 male and 60 female participants after they watched a video of four waterscape facilities. Participants deemed the video clip of a fountain waterscape to be artificial and linked it with changeable images that increased their vigor. The video clip of waterfall stimulated various impressions (e.g., vital, liked, active, etc.) and changed participant' mood states by increasing their vigor and decreasing fatigue. The video clip of the pond yielded familiar impressions, produced less free images, and decreased tension among participants. Finally, the video clip of the stream stimulated quiet and comfortable images as well as reduced negative feelings of anger, confusion, and depression among participants. Furthermore, males experienced more positive effects than females, regardless of the type of waterscape facility. The study findings indicate that the four different waterscape facilities influenced participants' mood states. Additionally, the psychological effects differed by gender. The data suggest that landscape planners need to carefully consider their choice of waterscape facility when designing green spaces to ensure that the space is psychologically comforting to users.
높은 비트율로 부호화 되어있는 비디오 스트림을 낮은 비트율로 다시 부호화할 때 입력 비트 스트림으로부터 뽑아낸 움직임 벡터를 그대로 재 사용한다면 양자화 에러에 의해 심각한 화질의 열화가 발생하게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 트랜스 부호화 시에 계산량을 줄이면서 화질의 열화를 방지하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 입력 비트 스트림으로부터 뽑아낼 수 있는 중간 정보들을 이용해서 움직임 벡터를 정재해서 사용할 것인지 아니면 그대로 재 사용할 것인지를 판단한다. 제안한 방법은 영상의 움직임 특성에 따른 임계값을 결정할 수 있어서 움직임 벡터를 단순히 재 사용하는 방법보다 계산량을 줄이면서 화질의 열화를 방지할 수 있다.
Internet became the most popular network in spite of its weakness in realtime multimedia service. Many experts believe that the Internet has the potential to become the main multimedia distribution network of the near future. Currently, it does not provide any (BoS guarantees and, even when it does, guaranteed quality delivery of video may turn out to be too expensive. Unavoidable packet losses and delay jitter caused by congestion in a best effort delivery environment require use of intelligent transport techniques for effective video delivery. According to market needs of better quality of service (QoS) fur realtime multimedia services over Internet, they have been standardizing RSVP, IntServ, and DiffServ This paper combines the benefits of QoS mechanisms such as RSVP/IntServ with scalable video encoding. We propose that more important bit stream is given more priority such that limited network resources are guaranteed far the stream. Various prioritizing approaches are proposed and compared to normal approach by using Network Simulator. The calculated QoS parameters such as packet loss rate are used to calculate degree of degradation in video quality. In this Paper, proposed methods can be implemented adaptively to Von protocol, such as H.323, SIP.
네트워크에 의해서 필요한 비트율로 줄이거나 터미널의 제한된 한계를 만족하기 위해서, 비디오 비트 스트림의 시간적 해상도를 줄이는 것이 사용된다. 본 논문에서는 압축된 비디오 스트림의 감소된 해상도 트랜스코딩의 문제점에 대해서 논의하고, 시간적 해상도 변환을 위한 트랜스코딩 기법을 논의한다. 트랜스코딩의 속도를 증가시키기 위해서, 비디오 트랜스코더는 보통 입력된 비디오 스트림으로부터의 움직임 벡터를 재사용한다. 본 논문에서는 코딩된 프레임의 높은 화질을 유지하기 위해서 강화된 움직인 재추정 기법을 제안한다. 실험결과는 감소된 프레임율을 가진 비디오 트랜스코더를 위한 저 복잡도를 가지면서도 성능이 개선된 것을 보여준다.
이 연구에서는 대용량 비디오 데이터 스트림에 대한 유사성 검색 알고리즘을 제시한다. 수많은 프레임으로 이루어진 비디오 스트림은 각 프레임을 다차원 벡터(multidimensional vector)로 나타냄으로써 다차원 데이터 공간 상에서 시퀸스로 나타낼 수 있다. 이 시퀸스의 특성을 분석 함으로써 각 시퀸스를 비디오 세그먼트(video segment)와 이 세그먼트의 집합인 비디오 클러스터(video cluster)로 표현한다. 본 연구에서는 이러한 비디오 세그먼트와 클러스터를 사용하여 두 비디오 스트림 사이의 유사성 함수(similarity function)를 제시하고, 이 함수에 근거하여 비디오 세그먼트의 하이퍼 사각형과 대표 프레임에 기초한 두 가지의 유사성 검색 알고리즘을 제안한다. 전자는 정해성(correctness)을 보장하는 알고리즘이며, 후자는 정해성을 약간 희생하는 대신 상당한 효율성을 얻을 수 있는 알고리즘이다. 다양한 유형의 비디오 스트림 및 가상으로 생성된 스트림 데이터에 대한 실험을 통하여 제시한 알고리즘의 성능을 분석한다.
최근에 사용자 스스로가 네트워크를 구축하여 자신이 소유한 AP의 일부 대역폭을 다른 사람과 공유하는 방법이 대두되었는데 이러한 네트워크를 공유 네트워크라 한다. 응용 애플리케이션으로 공유 네트워크에서 SVC 기술을 사용하는 비디오 스트리밍 전송 시스템을 구축하는 방안이 제안되었는데, 서버로부터 클라이언트에게 비디오 스트림을 보내기 위해서는 루트는 서버이고 내부노드는 공유 AP이며 리프는 클라이언트인 트리 구조를 만들게 된다. 기존의 연구들은 공유 AP의 공유대역폭의 합을 최소로 사용해서 모든 클라이언트를 서비스하는 최소 공유대역폭 트리를 구축하는데 주안점을 두고 있다. 본 논문에서는 공유 AP들의 집합이 주어졌을 때 클라이언트의 비디오 스트림 요구를 최대로 만족시키는 최대 요구대역폭 트리를 구축하는 문제가 NP-하드임을 증명하였다. 또 이 문제를 해결하기 위한 효율적인 휴리스틱 알고리즘을 개발하고, 실험을 통해 성능을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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