Kim Jae-Heon;Lee Suk-Ho;Lee Jung-Tae;Hwang Won-Joo
Journal of Korea Multimedia Society
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v.9
no.4
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pp.460-469
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2006
Recently, a demand of adaptive multimedia service, which supports multimedia service migration according to user's location and characteristics of user device, is increased. In this paper, we propose a service migration system, which becomes aware of user device using intelligent agent. And we design and implement the ontology-based intelligent agent, which is aware of the context in its environment. Moreover, we implement a context reasoning system using location information.
Interest in companion screen services and high-definition television broadcasting services are rising along with the advanced of digital broadcasting communication technology. Not only providing good-quality broadcasting services in the main screen, but also creating added values of companion services in the secondary screen are important. In this paper we suggest a platform and a related authoring tool generating adaptive companion screen services according to user contexts. The Platform providing adaptive companion screen services based on user environment is designed and implemented for real service market. Proposed platform organizes a higher quality content service considering both user contexts and demands of service providers in real time, and the related authoring tool enables a novice user interface designer and service director to make adaptive user interfaces quickly and easily. We developed and simulated this platform in accordance with Korean UHD IBB standard which provides interactive service applications.
In a distributed system environment based on a service-oriented architecture, separate systems collaborate to achieve the goals of the entire system by using services provided other systems. A service quality violation from using one service can cause runtime system failure in the environment. The existing self-adaptation methods follow fault tolerance mechanism that responds to a failure after a service quality violation. In other words, these methods are limited to responsive action. Therefore, a service-dependability-case based self-adaptation mechanism is necessary to preserve the dependability of the self-adaptive system. This paper demonstrates that the service-dependability-case based self-adaptation mechanism is better than QoS(quality of service)-based self-adaptation with fault tolerance to preserve the dependability of the self-adaptive system. Additionally, this paper suggests a method to present and analyze service dependability by using GSN(Goal Structuring Notation) which is the existing modeling method for the presentation of assurance cases, an action mechanism adapted using an analysis result of service-dependability-cases, a methods of leveraging the service-dependability-case based self-adaptation mechanism by following the service's life cycle, and the framework architecture including the major components and the interactions between the components in the control loop of the self-adaptation process.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.7
no.4
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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.
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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v.12
no.1
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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.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.16
no.1
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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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v.13
no.1
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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.
Current researches in the Cloud focus on the appropriate interactions of cloud components in a large-scale system implementation. However, the current designs do not include intelligent methods like grouping the similar service providers based on their properties and integrating adaptive schemes for load distribution which can promote effective sharing of resource. This paper proposes an efficient virtualization of services by grouping the cloud providers to improve the service provisioning. The grouping of cloud service providers based on a cluster analysis collects the similar and related services in one group. The adaptive load balancing supports the service provisioning of the cloud system where it manages the load distribution within the group using an adaptive scheme. The proposed virtualization mechanism (GRALB) showed good results in minimizing message overhead and throughput performance compared to other methods.
Mobile WiMAX does not guarantee the media qualities because it does not consider the characteristics of video coding techniques. In this paper, PC-MCA(Priority-based Combining adaptive Modulation and Coding with ARQ), a priority based channel-adaptive streaming scheme, is proposed to guarantee media qualities. PC-MCA uses QoS scheduler by scheduling priority of the media and differentially controls modulation and coding schemes according to wireless channel condition and frame priorities. It also guarantees multimedia service quality through video decoding reliability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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