• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.460-469
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• 2006

최근 홈 네트워크의 주요 서비스 중 하나인 멀티미디어 서비스를 위치인지 기술과 연계하여, 사용자의 위치에 따른 멀티미디어 서비스 이동을 지원하고, 사용자 단말의 특성에 따른 적용형 멀티미디어 서비스(Adaptive Multimedia Service)의 요구가 증대되고 있다. 본 논문에서는 지능형 에이전트를 이용하여, 단말에 적합한 서비스 이동을 제공하는 시스템을 제안하였다. 지능형 에이전트는 환경 내의 상황(Context)를 인지하고 각 상황을 추론하기 위하여 온톨로지(Ontology) 기반으로 설계 및 구현하였으며, 위치 정보를 이용하여 상황을 추론하는 시스템을 구현하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.95-106
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• 2017

디지털 방송 통신 기술의 발전에 따라 고화질 방송 서비스와 함께 컴패니언 스크린 서비스에 대한 관심이 높아지고 있다. 개인 모바일 디바이스 사용이 확산됨에 따라 주 스크린에서 양질의 방송을 제공 하는 것 뿐 아니라 세컨드 스크린에서 부가적인 가치를 창출하는 것도 중요하다. 본 논문에서는 사용자의 컨텍스트에 의거하여 적응적인 컴패니언 서비스를 만드는 플랫폼과 관련 저작 도구를 제안한다. 이를 위해 사용자의 상황에 기반하여 원격으로 리소스를 모으고 조합하여 적응적인 컴패니언 스크린 서비스를 공급하는 플랫폼을 설계하였고 실제 서비스 환경에 맞게 구현하였다. 제안하는 플랫폼은 사용자의 다양한 컨텍스트와 사업자의 요구를 고려하여 양질의 컨텐츠를 실시간 구성하고 사용자에게 제공할 수 있으며 플랫폼 기반 저작 도구는 숙련되지 않은 디자이너와 서비스 기획자도 적응적 컴패니언 스크린 서비스를 쉽고 빠르게 만들 수 있도록 한다. 설계한 플랫폼을 이용하여 인터랙티브 서비스 제공이 가능한 한국 UHD IBB 표준을 준수하는 컴패니언 스크린 서비스 컨텐츠를 만들고 시뮬레이션 하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권11호
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• pp.1339-1348
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• 2015

서비스 지향 시스템 환경에서는 하나의 독립된 시스템이 다른 시스템에서 제공하는 서비스를 사용함으로써 시스템의 목표를 달성한다. 이러한 시스템 환경에서는 사용중인 서비스의 품질 저하가 실시간으로 시스템 장애를 유발할 수 있다. 기존 자가 적응 방법들은 서비스의 품질 저하 발생 후 대처하는 fault tolerance 방식을 따르고 있기 때문에 서비스 품질 저하로 인한 피해 발생을 예방하지 못한다. 따라서, 자가 적응 시스템의 신뢰도를 보존하기 위해서는 사용 중인 서비스를 fault tolerance 방식의 품질 기반 적응이 아닌 서비스 안정성 케이스를 기반으로 자가 적응해야 한다. 본 논문에서는 기존의 보증 속성 표현 방법인 Goal Structuring Notation 모델링을 활용하여 서비스 안정성 케이스를 표현 및 분석하기 위한 방법과, 서비스 안정성 케이스 분석 결과에 따른 적응 조치 방법, 서비스 생명주기에 따른 서비스 안정성 케이스 기반 자가 적응 메커니즘 적용 방법, 서비스 안정성 케이스 기반 자가 적응을 위한 프레임워크 아키텍처를 제안한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권4호
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• pp.784-799
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• 2013

This paper presents an adaptive rate control scheme for streaming-based content sharing service. This scheme delivers multimedia contents from a user device to another device or seamlessly redirects streaming service across heterogeneous user devices. In the proposed scheme, a streaming server adjusts video quality level according to the network and client status. Our scheme is different from other rate control schemes, because the video quality at the server is decided not only based on the available bandwidth, but also based on the device characteristics and bandwidth requirement at the access network. We also propose a bandwidth estimation method to achieve more equitable bandwidth allocations among streaming flows competing for the same narrow link with different Round Trip Times (RTTs). Through the simulation, we prove that our scheme improves the network stability and the quality of streaming service by appropriately adjusting the quality of the video stream. The simulation results also demonstrate the ability of the proposed scheme in ensuring RTT-fairness while remaining throughput efficient.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.1622-1631
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• 2007

To realize the wireless packet scheduler which efficiently considers both the effect of adaptive modulation and coding (AMC) scheme due to variable wireless communication channel information from physical layer and the QoS differentiation of multimedia services from internet protocol (IP) layer, this paper proposes a new downlink AMC-based priority queuing (APQ) scheduler which combines AMC scheme and service priority method in multimedia services at the same time. The result of numerical analysis shows that the proposed APQ algorithm plays a role in increasing the number of services satisfying the mean waiting time requirements per each service in multimedia services because the APQ scheme allows the mean waiting time of each service to be reduced much more than existing packet scheduler having only user selection processor.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제12권1호
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• pp.55-60
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• 2020

Adaptive recommendation systems have been developed with big data processing as a system that provides services tailored to users based on user information and usage patterns. Deep learning can be used in these adaptive recommendation systems to handle big data, providing more efficient user-friendly recommendation services. In this paper, we propose a system that uses deep learning to categorize and recommend tourism types to suit the user's personality. The system was divided into three layers according to its core role to increase efficiency and facilitate maintenance. Each layer consists of the Service Provisioning Layer that real users encounter, the Recommendation Service Layer, which provides recommended services based on user information entered, and the Adaptive Definition Layer, which learns the types of tourism suitable for personality types. The proposed system is highly scalable because it provides services using deep learning, and the adaptive recommendation system connects the user's personality type and tourism type to deliver the data to the user in a flexible manner.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.83-89
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• 2010

If an appliance perceives the location or health condition of a resident in the smart home, it can provide more intelligent service actively. That is, while the conventional appliance is operated by manual input of a resident, the location-based human adaptive appliance detects the resident's information such as location, activity pattern, or health condition by itself and provides the most suitable living condition for the resident autonomously. This paper presents the real-time location-based metabolic rate estimation method that measures the amount of physical activity (metabolic rate) for location-based human adaptive air-conditioner. And, the feasibility of the algorithm is evaluated experimentally on a test bed using the pyroelectric infrared sensor-based indoor location aware system (PILAS) that is a non-terminal-based location-aware system.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권1호
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• pp.327-346
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• 2019

The goal of hyperspectral pansharpening is to combine a hyperspectral image (HSI) with a panchromatic image (PANI) derived from the same scene to obtain a single fused image. In this paper, a new hyperspectral pansharpening approach using adaptive weighted regression and guided filter is proposed. First, the intensity information (INT) of the HSI is obtained by the adaptive weighted regression algorithm. Especially, the optimization formula is solved to obtain the closed solution to reduce the calculation amount. Then, the proposed method proposes a new way to obtain the sufficient spatial information from the PANI and INT by guided filtering. Finally, the fused HSI is obtained by adding the extracted spatial information to the interpolated HSI. Experimental results demonstrate that the proposed approach achieves better property in preserving the spectral information as well as enhancing the spatial detail compared with other excellent approaches in visual interpretation and objective fusion metrics.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.37-47
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• 2011

클라우드 시스템에 대한 현재의 연구들은 대규모 시스템 구현에 있어서 클라우드 구성요소들 간의 적절한 상호작용에 집중되어 있다. 그러나 이러한 시스템들은 속성을 기반으로 한 유사한 서비스 제공자들을 그룹화 하거나 효율적인 자원공유를 향상시키기 위한 지능적인 부하분산과 같은 지능적 기법을 제공하지 않는다. 본 논문은 클라우드 제공자를 그룹화하여 효율적인 서비스 가상화를 제공하여 서비스 프로비저닝을 향상시킨다. 클러스터 분석에 기반한 클라우드 서비스 제공자의 그룹화는 유사하거나 관련된 서비스를 하나의 그룹으로 만든다. 동적인 부하 균형화는 클라우드 시스템의 서비스 프로비저닝을 지원하며 동적인 기법을 사용하여 그룹내에서 부하분산을 담당한다. 제안한 가상화 기법(GRALB)은 다른 기법에 비해 메시지 오버헤드나 성능 면에서 좋은 결과를 보였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권10호
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• pp.990-994
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• 2010

모바일 와이맥스(Mobile WiMAX)는 계층적인 인코딩 기법을 사용하는 비디오 부호화 기술의 본질적인 특성을 고려하지 못하여 미디어의 품질을 보장하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 미디어 우선순위 기반의 채널 적응적인 스트리밍 기법인 PC-MCA(Priority-based Combining adaptive Modulation and Coding with ARQ)를 제안하였다 PC-MCA는 미디어 프레임의 우선순위에 따라 스케줄링을 하며, 무선 채널 상태와 미디어 프레임의 우선순위를 고려하여 변조 방식 및 부호화율, 그리고 ARQ 재전송 시간을 차등적으로 조절한다. 이를 통해 안정된 프레임 복호화를 제공함으로써, 멀티미디어 서비스 품질을 보장하였다.