본 논문에서는 내용 기반 영상 검색 시스템(Content Based Image Retrieval System)의 특징 추출(feature extraction)과 분석(analysis)을 위한 방법으로 적응적 컴포넌트 분석(ACA: Adaptive Component Analysis)을 제안하고 있다. 검색을 위해서 영상에서 추출된 특징들은 영상의 도메인(domain)에 따라 적절하게 적용해야만 좋은 검색 결과를 얻을 수 있다. 이러한 조건을 만족시키기 위한 방법으로 본 논문에서는 검색 측정도(retrieval measurement)를 제안하고 있다. ACA는 알고리즘과 시스템적인 관점에서 볼 때, 기존의 내용 기반 영상 검색을 위한 중간 단계라고 할 수 있으며, 검색 속도향상 및 성능 개선에 목표를 두고 있다
본 논문에서는 내용 기반 영상 검색 시스템(Content Based Image Retrieval System)의 특징 추출(feature extraction)과 분석(analysis)을 위한 방법으로 적응적 컴포넌트 분석(ACA: Adaptive Component Analysis)을 제안하고 있다. 검색을 위해서 영상에서 추출된 특징들은 영상의 도메인(domain)에 따라 적절하게 적용해야만 좋은 검색 결과를 얻을 수 있다. 이러한 조건을 만족시키기 위한 방법으로 본 논문에서는 검색 측정도(retrieval measurement)를 제안하고 있다. ACA는 알고리즘과 시스템적인 관점에서 볼 때, 기존의 내용 기반 영상 검색을 위한 중간 단계라고 할 수 있으며, 검색 속도 향상 및 성능 개선에 목표를 두고 있다.
This paper introduces an event modeling and simulation system using behavior trees. The system aims to overcome the limitations of existing fixed, simple scenario-based training content, and to extend the behavior of objects to enable various experience deployments. To achieve this goal, we made specific tasks of behavior trees can change according to users' reaction and developed an adaptive simulation module that can analyze and execute behavior trees that changes at runtime. In order to validate our approach, we applied the adaptive behavior tree simulation to the scenarios in our virtual reality simulation-based fire training system we have been developing and demonstrated the implementation results.
In this paper, an adaptive algorithm is proposed in streaming MPEG-4 contents with fluctuating resource amount such as throughput of network conditions. In the area of adaptive streaming issue, a lot of researches have been made on how to represent encoded media(such as video) bitstream in scalable way. By contrast, MPEG-4 supports object-based multimedia content which is composed of various types of media streams such as audio, video, image and other graphical elements. Thus, it can be more effective to provide individual media streams in scalable way for streaming object-based content to heterogeneous environment. The proposed method provides the multiple media streams corresponding to an object with different qualities and bit rate in order to support object based scalability to the MPEG-4 content. In addition, an optimal selection of the multiple streams for each object to meet a given constraint is proposed. The selection process is adopted a multiple choice knapsack problem with multi-step selection for the MPEG-4 objects with different scalability levels. The proposed algorithm enforces the optimal selection process to maintain the perceptual qualities of more important objects at the best effort. The experimental results show that the set of selected media stream for presenting objects meets a current transmission condition with more high perceptual quality.
본 연구에서는 시멘틱 웹과 온톨로지 기술의 특징을 살펴보고 이러닝 분야에서 온톨로지를 적용한 연구들을 분석하였다. 또한, 적응형 학습에서 고려해야 될 모델들을 살펴보고, 그동안 연구되어 왔던 적응형 시스템들에 대해서 분석하였다. 이를 토대로 이러닝 분야에서 효과적으로 적응형 학습을 지원하기 위해 온톨로지 기술을 적용하기 위한 방안을 모색하고 실제 온톨로지에 기반한 적응형 시스템을 설계하였다. 본 연구에서 설계된 시스템은 기존의 온톨로지에 기반한 적응형 시스템에서의 대두된 문제점들을 보완하여 설계되었다. 즉, 학습자의 학습 수준과 상태를 적절하게 진단하고, 학습 스타일에 대한 세부적인 분류와 그에 따른 구체적이니 학습 지원 방법을 제공함으로써 보다 효율적인 적응형 학습을 지원하고자 하였다.
디지털 기술 발달은 우리의 삶뿐만 아니라, 온라인 교육 환경에도 많은 변화를 가져오게 되었다. 개별 학습자들에게 맞춤화된 내용을 필요한 즉시 제공 받기를 원하는 학습자들의 요구에 따라 마이크로러닝이 등장하게 되었다. 마이크로러닝은 개인에게 맞춤화된 콘텐츠를 적시에 빠르게 학습이 제공된다는 의미에서 '적응형(adaptive)' 교육이라고 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 적응형 마이크로러닝의 개발원칙이 무엇인지 살펴보고자 하였다. 이를 위해 문헌 연구 및 사례 분석을 통해 적응형 마이크로러닝 개발원칙을 탐색하였다. 그 결과, 개발원칙을 적응형 학습 환경, 적응형 학습 콘텐츠, 적응형 학습 시퀀스, 적응형 학습 평가의 네 가지 측면으로 구분하고 각각에 대한 세부요소를 제시하였다. 마이크로러닝이 현 사회적 요구를 반영한 새로운 이러닝의 형태인 만큼, 본 연구는 앞으로의 후속연구를 위한 방향성을 제안하는 탐색연구로서의 의미를 찾고자 한다.
To solve the increasing popularity of video streaming services over the Internet, recent research activities have addressed the locality of content delivery from a network edge by introducing a storage module into a router. To employ in-network caching and persistent request routing, this paper introduces a hybrid content delivery network (CDN) system combining novel content routers in an underlay together with a traditional CDN server in an overlay. This system first selects the most suitable delivery scheme (that is, multicast or broadcast) for the content in question and then allocates an appropriate number of channels based on a consideration of the content's popularity. The proposed scheme aims to minimize traffic volume and achieve optimal delivery cost, since the most popular content is delivered through broadcast channels and the least popular through multicast channels. The performance of the adaptive scheme is clearly evaluated and compared against both the multicast and broadcast schemes in terms of the optimal in-network caching size and number of unicast channels in a content router to observe the significant impact of our proposed scheme.
Recent research on mobile Internet protocol television and digital right management (DRM) interconnections has focused on multimedia technologies designed to enhance content scalability and adaptive content distribution. However, due to the architectural and scalable limitations, recent systems are not flexible and securable with respect to their adaptive content distribution and protective policy management. Therefore, we propose a content protective multi-agent platform that provides secure multimedia services, correlation management, pattern-based management, and multi-source multi-use (MsMu)-based services. Our architecture, supported by DRM, lets us create a rich set of MsMu-based content protection and seamless multimedia services through the extension of one source multi-use (OsMu)-based content services. We have verified our platform, which provides scalable and securable services with a 17% lower service response time by using a testbed.
본 논문에서는 JPEG 압축 이외의 블러링(blumng) 및 샤프닝(sharpening) 등의 허용 가능한 이미지 조작에도 정보가 유지될 수 있는 내용 적응(content adaptive) 서명(signature) 기법을 제안하였다. 제안한 방법은 블록의 이미지 내용의 특성을 사용하여, 기존의 이미지 블록 사이의 DCT 계수 차이가 유지되는 DCT를 기반으로 한 Chang의 서명 방법의 단점을 개선하였다. 즉, 허용 가능한 이미지 조작에 대하여 에러 발생 확률이 높은 블록을 피하여 서명을 생성하였다 Lenna를 포함한 여러 표준 영상을 사용하여 실험한 결과, 제안한 랑법은 Chang의 방법에서 발생하는 서명의 비트 스트림 에러보다 에러 발생 빈도가 블러링 이미지에서는 평균 약 55%, 사프닝 이미지에서는 평균 약 51% 더 낮았다.
지식기반 환경의 변화와 더불어 이-러닝은 매우 보편화된 교수.학습 방법의 하나가 되었으며, 이와 관련한 여러 연구들이 진행되고 있다. 이-러닝의 주요 연구 분야 중의 하나는 학습자의 다양한 상황들을 반영하여 학습자 개개인의 특징에 맞게 학습내용을 지원하기 위한 적응형 학습 시스템에 관한 연구이다. 이와 관련하여 최근에는 적응적 학습내용을 보다 효과적으로 지원하기 위하여 온톨로지를 기반으로 한 적응형 학습 시스템에 대한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 FCA의 개념 망을 기반으로 온톨로지의 접근 방법과 목적은 같이하지만, 특정 영역의 학습에 적합한 사용자가 보다 자유롭고 쉽게 자신의 적응형 학습 시스템을 구축하여 사용할 수 있는 적응형 학습 시스템을 설계하여 제안한다. 제안된 시스템은 학습영역에 존재하는 학습객체와 학습개념들 사이의 연관 관계에 따라 이들을 개념 망 구조 안에 자동으로 계층화한다. 또한 학습자의 지식수준, 학습선호도, 학습스타일 및 학습개념의 학습상태에 따라 개념 망 학습구조를 적응적으로 구성하여 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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