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.
In this paper, we explain a haptic based video and audio streaming method. The proposed method is to stream tactile and vibration information along with video and audio information. The video screen is divided into a grid, and each cell has tactile information which is corresponding to the content. At the same time, the sound stream is also analyzed and vibration information is applied. These data are streamed to clients and displayed through a haptic device and a vibration interface. So, a client will be more immersed into the video and audio by touching and getting vibrations.
Park, Jong-Euk;Kong, Jong-Pil;Heo, Haeng-Pal;Kim, Young-Sun;Chang, Young-Jun
Proceedings of the KSRS Conference
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v.2
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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.
Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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2001.05a
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pp.288-299
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2001
In transcoding, simply reusing the motion vectors extracted from an incoming video bit stream may not result in the best quality because the incoming motion vectors become non-optimal due to the reconstruction errors. To achieve the best video quality possible, a new motion estimation should be performed in the transcoder. An adaptive motion vector refinement is proposed that refines the base motion vector according to the activity of macroblock using intermediate data extracted from an incoming video bit stream. Experimental results shows that the proposed method can improve the video quality to the level achieved by using the full-scale motion estimation with minimal computational complexity.
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.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.33
no.7C
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pp.548-553
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2008
To reduce the bit-rate requirements imposed by a network or satisfy processing limitations imposed by a terminal, Conversion the temporal resolution of a video bit stream is a technique that may be used. This paper discusses the problem of reduced resolution transcoding of compressed video bit streams, and discussed the technique for temporal transcoding. To speed up this operation, a video transcoder usually reuses the coded motion vectors from the input video bit stream. In this paper we propose an enhanced motion re-estimation technique to maintain higher quality of coded frames. The performance of experimental results can be improved while maintaining low computational complexity for a reduced frame rate video transcoder.
In this research, the similarity search algorithms are provided for large video data streams. A video stream that consists of a number of frames can be expressed by a sequence in the multidimensional data space, by representing each frame with a multidimensional vector By analyzing various characteristics of the sequence, it is partitioned into multiple video segments and clusters which are represented by hyper-rectangles. Using the hyper-rectangles of video segments and clusters, similarity functions between two video streams are defined, and two similarity search algorithms are proposed based on the similarity functions algorithms by hyper-rectangles and by representative frames. The former is an algorithm that guarantees the correctness while the latter focuses on the efficiency with a slight sacrifice of the correctness Experiments on different types of video streams and synthetically generated stream data show the strength of our proposed algorithms.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.20
no.4
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pp.87-93
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2015
Recently, an idea has been suggested in which members construct the network by sharing their surplus bandwidth of their own access point. This kind of network is called public-shared network. As an application, SVC video streaming delivery system on public-shared network has been proposed. To send video stream from the stream server to clients, a tree structure is constructed where the root is a stream server, internal nodes are sharable access points, and leafs are clients. The previous researches have focused on constructing the minimal sharable-bandwidth tree which can serve all video streaming requests using the minimal sharable bandwidth. In this paper, we have shown that the problem of constructing a tree structure with given sharable access points to serve maximal video streaming requests is NP-hard. We also have developed an efficient heuristic algorithm for this problem and evaluated experimentally our algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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