• 제목/요약/키워드: platform selection

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Region-based H.263 Video Codec with Effective Rate Control Algorithm for Low VBR Video

  • Song, Hwangjun
    • 한국통신학회논문지
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    • 제24권9B호
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    • pp.1755-1766
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    • 1999
  • A region-based video codec based on the H.263+ standard is examined and its associated novel rate control scheme is proposed in this work. The region-based coding scheme is a hybrid method that consists of the traditional block DCT coding and the object-based coding. Basically, we adopt H.263+ as the platform, and develop a fast macroblock-based segmentation method to implement the region-based video codec. The proposed rate control solution includes rate control in three levels: encoding frame selection, frame-layer rate control and macroblock-layer rate control. The goal is to enhance the visual quality of decoded frames at low bit rates. The efficiency of proposed rate control scheme applied to the region-based video codes is demonstrated via several typical test sequences.

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위치기반 개인화 서비스 플랫폼 (Location Based Personalized Service Platform)

  • 제현규;김지호;김형국;이상도;송오영
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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    • pp.1227-1230
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    • 2012
  • 본 논문에서는 IEEE 802.15.4(ZigBee, 지그비)통신기술과 채널 선택(Channel selection)기술을 활용하여 객체가 소지한 능동형 태그의 주기적 비컨신호로 위치를 인식, 추적하여 서버에게 트래킹 정보를 제공해주는 시스템으로써 위치기반 개인화 플랫폼을 구현하였고 효율적인 위치 인식 플랫폼을 위한 코디네이터의 위치 선정에 대한 성능을 평가하였다.

Optimised ML-based System Model for Adult-Child Actions Recognition

  • Alhammami, Muhammad;Hammami, Samir Marwan;Ooi, Chee-Pun;Tan, Wooi-Haw
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제13권2호
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    • pp.929-944
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    • 2019
  • Many critical applications require accurate real-time human action recognition. However, there are many hurdles associated with capturing and pre-processing image data, calculating features, and classification because they consume significant resources for both storage and computation. To circumvent these hurdles, this paper presents a recognition machine learning (ML) based system model which uses reduced data structure features by projecting real 3D skeleton modality on virtual 2D space. The MMU VAAC dataset is used to test the proposed ML model. The results show a high accuracy rate of 97.88% which is only slightly lower than the accuracy when using the original 3D modality-based features but with a 75% reduction ratio from using RGB modality. These results motivate implementing the proposed recognition model on an embedded system platform in the future.

CADRAM - Cooperative Agents Dynamic Resource Allocation and Monitoring in Cloud Computing

  • Abdullah, M.;Surputheen, M. Mohamed
    • International Journal of Computer Science & Network Security
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    • 제22권3호
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    • pp.95-100
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    • 2022
  • Cloud computing platform is a shared pool of resources and services with various kind of models delivered to the customers through the Internet. The methods include an on-demand dynamically-scalable form charged using a pay-per-use model. The main problem with this model is the allocation of resource in dynamic. In this paper, we have proposed a mechanism to optimize the resource provisioning task by reducing the job completion time while, minimizing the associated cost. We present the Cooperative Agents Dynamic Resource Allocation and Monitoring in Cloud Computing CADRAM system, which includes more than one agent in order to manage and observe resource provided by the service provider while considering the Clients' quality of service (QoS) requirements as defined in the service-level agreement (SLA). Moreover, CADRAM contains a new Virtual Machine (VM) selection algorithm called the Node Failure Discovery (NFD) algorithm. The performance of the CADRAM system is evaluated using the CloudSim tool. The results illustrated that CADRAM system increases resource utilization and decreases power consumption while avoiding SLA violations.

배달음식 이용고객의 만족도에 영향을 미치는 요인 분석 (Analysis of the factors influencing customer satisfaction of delivery food)

  • 박민서;배현주
    • Journal of Nutrition and Health
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    • 제53권6호
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    • pp.688-701
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    • 2020
  • 배달음식 주문 경험이 있는 20-50대의 성인남녀를 대상으로 배달음식 제품과 서비스의 품질개선방안 마련을 위한 기초자료를 제공하기 위해 설문조사를 실시한 결과는 다음과 같다. 월1회 이상 배달음식을 주문한 총 574명의 설문을 통계분석했을 때, 배달음식 선택속성에 대한 중요도 평가점수는 '위생상태' (4.72점), '음식의 맛' (4.64점), '배달의 정확성' (4.40점) 순으로 높았고, 만족도 평가점수는 '음식의 맛' (4.32점), '배달의 정확성' (4.26점), '배달 어플의 이용 편리성' (4.21점) 순으로 높았다. 또한, IPA 결과 우선적으로 개선이 필요하다고 평가된 항목은 '배달비', '할인 혜택 제공', '충분한 메뉴 설명', '불만의 신속처리' 였다. 배달음식에 대한 전체적인 만족도 (5점 척도)는 평균 4.01점이었다. 배달음식 만족도 요인에 대한 요인 분석 결과 '배달 플랫폼의 품질', '배달서비스의 품질', '편의성과 다양성', '배달음식의 품질', '건강과 안전'의 5개 요인이 추출되었고, 배달음식에 대한 전체적인 만족도와 배달음식 만족도 요인, 연령, 배달음식 이용 빈도, 1인 1회 평균 구매 가격 간의 상관관계 분석 결과 전체적인 만족도와 배달음식 이용 빈도, 배달음식 만족도 요인 간에 유의적인 정 (+)의 상관관계를 나타냈다(p < 0.01). 배달음식 이용 고객의 전체적인 만족도에 미치는 영향 요인을 살펴보고자 다중회귀분석을 실시한 결과 배달음식 만족도 요인 5개 모두 전체적인 만족도에 유의적인 영향을 주는 것으로 분석되었다 (p < 0.001). 따라서 배달음식 이용 고객의 만족도 향상을 위해서는 배달 플랫폼의 품질뿐만 아니라 배달음식의 품질, 배달서비스의 품질, 편의성과 다양성, 건강과 안전 요인에 대해서 지속적인 개선이 필요하다고 판단된다.

앙상블 모델과 SHAP Value를 활용한 국내 중고차 가격 예측 모델에 관한 연구: 차종 특성을 중심으로 (A Study on the Prediction Models of Used Car Prices Using Ensemble Model And SHAP Value: Focus on Feature of the Vehicle Type)

  • 임승준;이정호;류춘호
    • 서비스연구
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    • 제14권1호
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    • pp.27-43
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    • 2024
  • 중고차 시장에서 온라인 플랫폼 서비스의 시장 점유율은 지속적으로 증가하고 있다. 또한 중고차 온라인 플랫폼 서비스는 서비스 이용자에게 차량의 제원, 사고 이력, 점검 내역, 세부 옵션, 그리고 중고차의 가격 등을 공개하고 있다. 2023년 현재 국내 자동차 시장에서 SUV 차종의 신차 점유율은 50% 이상으로 확대되었으며, 하이브리드 차종은 신차 판매량이 지난해에 비해 두 배 이상 증가하였다. 이에 따라 이들 차종은 국내 중고차 시장에서도 인기를 끌고 있다. 기존 연구는 전체 차량 또는 브랜드별 차량을 대상으로 머신러닝 모델을 실행하여 중고차 가격 예측 모델을 제안하였다. 반면 국내 자동차 시장에서 SUV와 하이브리드 차종의 인기는 매년 상승하고 있으나, 이들 차종을 대상으로 중고차 가격 예측 모델을 제안한 연구는 찾기 어려웠다. 본 연구는 국내 시장에서 자국 브랜드가 생산한 세단, SUV, 그리고 하이브리드 차종을 대상으로 차량 제원과 옵션, 총 72개의 특성을 활용하여 이들 차종별 가장 우수한 중고차 가격 예측 모델을 선정하였다. 이를 위해 특성 선택으로 Lasso 회귀 모델을 활용하여 특성을 선별한 후 동일 샘플링으로 앙상블 모델을 실행하였다. 그 결과 모든 차종에서 최우수 모델은 CBR 모델로 선정되었으며, 차종별 최우수 모델을 대상으로 Tree SHAP Value의 시각화를 실행하여 특성의 기여도 및 방향성을 확인하였다. 본 연구의 시사점으로 온라인 플랫폼 서비스를 이용하는 매매관계자에게 차종별 중고차 가격 예측 모델을 제안하고 특성의 기여 수준과 방향성을 확인함으로써 이들 간 정보의 비대칭으로 야기된 문제 해결에 지원이 될 것으로 기대한다.

토양세균군집과 산양삼 생육특성 간의 상관관계 연구 (Study on the correlation between the soil bacterial community and growth characteristics of wild-simulated ginseng(Panax ginseng C.A. Meyer))

  • 김기윤;엄유리;정대희;김현준;김만조;전권석
    • 환경생물
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    • 제37권3호
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    • pp.380-388
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    • 2019
  • 본 연구는 전국 임의의 산양삼 재배지를 선정하여 재배지 내의 토양 특성 및 토양세균군집을 분석하고, 토양 이화학적 특성, 토양세균군집 및 산양삼 생육특성 간의 상관관계를 구명하기 위하여 수행되었다. 토양세균군집 분석은 pyrosequencing analysis (Illumina platform)를 이용하였고, 토양세균군집과 생육특성 간의 상관관계는 Spearman's rank correlation을 이용하여 분석하였다. 8개 산양삼 재배지로부터 분리한 토양세균군집은 2개의 군집으로 군집화를 이루는 것을 확인하였다. 모든 토양샘플에서 Proteobacteria와 Alphaproteobacteria가 각각 35.4%, 24.4%로 가장 높은 상대적 빈도수를 보였다. 산양삼의 생육은 토양 pH가 낮고 Acidobacteria의 상대적 빈도수가 높은 토양에서 증가하였으며, Acidobacteriia (class)와 Koribacteraceae (family)의 상대적 빈도수는 산양삼의 생육과 유의적인 정의 상관관계를 보이는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 토양세균군집과 산양삼 생육 간의 상관관계를 구명하는 중요한 자료가 될 것으로 생각되고, 나아가 산양삼 재배 이전에 산양삼의 생육에 유용한 토양세균군집을 확인할 수 있다면 산양삼 재배적지를 선정하는데 도움을 줄 수 있을 것이다. 또한 토양이화학성과 더불어 임상 및 주변식생에 따른 토양세균군집과 산양삼 생육특성에 대한 상관관계 연구를 추가로 수행한다면 보다 명확한 정보를 대한 제공할 수 있을 것으로 사료된다.

뉴트라비딘 검출용 간이 진단키트의 성능향상을 위한 기본 플랫폼 선정 (The selection of basic platform for improving the sensitivity of neutravidin rapid detection kit)

  • 최선미;김기영;엄애선;문지혜;박샛별;이상대;김혁주
    • 농업과학연구
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    • 제39권4호
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    • pp.613-618
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    • 2012
  • This study was performed to optimize the basic platform of a lateral flow immunoassay. Improvement of the limit of detection (LOD) was evaluated according to the width of a nitrocellulose membrane with varying concentrations of analyte. The analyte, neutravidin was detected based on the avidin-biotin interaction. The antibody-Au nanoparticle conjugation was mostly stabled in a PBS buffer of pH 7.3. The optimal widths of a nitrocellulose membrane were 4 and 6 mm considering the sample flow rate and signal strength of the test line on the membrane. The LOD of neutravidin was 0.001 mg/ml in the optimum conditions.

한국 영화의 산업의 흥행 극대화를 위한 AutoML 기반의 박스오피스 유형 분류 및 예측 모델 (A Box Office Type Classification and Prediction Model Based on Automated Machine Learning for Maximizing the Commercial Success of the Korean Film Industry)

  • 임수빈;문지훈;노승민
    • Journal of Platform Technology
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    • 제11권3호
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    • pp.45-55
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    • 2023
  • 본 논문은 한국 영화 산업의 의사 결정자들이 온라인상에서의 영화의 흥행을 극대화할 수 있도록 지원하는 데 도움을 주고자 역대 박스오피스 영화를 수집하여 영화를 유형별로 군집화하고, 유형별 온라인 박스오피스를 예측하는 모델을 제시한다. 이를 위해 먼저 다양한 특성을 고려하여 영화의 흥행 요인을 식별하고, 계산 효율성을 고려하여 특성 차원을 줄인다. 다음으로 영화의 유형을 체계적으로 분류하고, 유형별 온라인 박스오피스를 예측하며 흥행에 이바지한 요소를 분석한다. 이때, AutoML (Automated Machine Learning) 기법을 활용함으로써 다양한 기계학습 알고리즘을 자동으로 구성하고, 문제에 최적화된 알고리즘을 선택함으로써 여러 알고리즘을 쉽게 시도 및 선택한다. 이를 통해 정보화된 판단을 내릴 수 있는 기반을 제공하고, 영화 산업의 더 나은 성과를 도모하는 데 이바지할 것으로 기대할 수 있다.

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뉴미디어 플랫폼 확산이 콘텐츠 창작 및 유통시장에 미치는 영향 분석 (The Influence of Diffusion of New Media Platform in Production and Distribution of Contents Industry)

  • 서병문;박우람
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제14권1호
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    • pp.43-55
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    • 2009
  • 본 연구는 뉴미디어 플랫폼이 콘텐츠산업의 창작과 유통에 미치는 영향을 시장상황 분석 및 전문가 진단을 통해 실제적으로 규명 해내는데 목표를 두었다. 콘텐츠산업의 현실진단을 위해서 시장분석과 업계 종사자 및 관련 전문가를 대상으로 한 심층면접 방법을 활용하였다. 진단결과, 다양한 뉴미디어 플랫폼의 상용화가 국내 콘텐츠산업의 창작 활성화 및 유통구조 합리화를 충분히 견인하지 못하고 있는 것으로 나타났다. 국내의 콘텐츠창작 분야는 유통채널의 증가에도 불구하고 새로운 포맷의 다양한 콘텐츠 생산이 활성화되지 못하고 있다. 또한 기존의 인기콘텐츠를 생산하는 소수의 거대 창작업체에 플랫폼 다양화의 혜택이 집중되고 있고, 창작업체의 영세성이 극복되지 못한 가운데 양극화가 심화되고 있는 것으로 분석된다. 콘텐츠유통 분야의 경우 유통되는 콘텐츠는 기존의 인기콘텐츠가 대부분이며, 불공정한 콘텐츠거래관행이 지속되고 있는 것으로 나타났다 이러한 현실적 문제들을 개선하기 위한 혁신적 정책이 요구되는데, 문화콘텐츠산업 생태계가 선순환구소를 형성하도록 조정 역할을 수행해야 한다는 것이다.