In recent years, the need of high accuracy navigation for vehicles has increased due to the development of autonomous driving vehicles and increase in land transportation convenience. This study is performed for vehicle users to achieve a performance of centimeter-level positioning accuracy by utilizing Compact Network Real-time Kinematic (RTK) that is applicable as a national-level infrastructure. To this end, medium-baseline RTK was implemented in real time to estimate accurate integer ambiguities between reference stations for reliable generation of Network RTK correction using the linear combination of carrier-phase observations and L1/L2 pseudo-range measurements. The residual tropospheric error was estimated in real time to improve the accuracy of double-differenced integer ambiguity resolution between network configuration reference stations that have at least 30 km or longer baseline distance. In addition, C++ based software was developed to enable real-time generation and broadcasting of Compact Network RTK correction information by utilizing an accurately estimated double-differenced integer ambiguity values. As a result, the horizontal and vertical 95% accuracy was 2.5cm and 5.2cm, respectively, without performance degradation due to user's position change within the network.
Thanks to the great possibilities of providing different types of telecommunication traffic to a large geographical area, satellite networks are expected to be an essential component of the next-generation internet. As a result, issues concerning the designing and testing of efficient connection-admission-control (CAC) strategies in order to increase the quality of service (QoS) for multimedia traffic sources, are attractive and at the cutting edge of research. This paper investigates the potential strengths of a generic digital-video-broadcasting return-channel-via-satellite (DVB-RCS) system architecture, proposing a new CAC algorithm with the aim of efficiently managing real-time multimedia video sources, both with constant and high variable data rate transmission; moreover, the proposed admission strategy is compared with a well-known iterative CAC mainly designed for the managing of real-time bursty traffic sources in order to demonstrate that the new algorithm is also well suited for those traffic sources. Performance analysis shows that, both algorithms guarantee the agreed QoS to real-time bursty connections that are more sensitive to delay jitter; however, our proposed algorithm can also manage interactive real-time multimedia traffic sources in high load and mixed traffic conditions.
본 논문은 비디오 스트림을 실시간에 전송하는데 그룹 전송을 위한 전송 제어기법에 관한 연구이다. 멀티미디어의 발달과 고속 통신망의 확산으로 다양한 멀티미디어 통신 서비스가 보편화되면서 회의서비스, 원격서비스, 방송서비스, 교육서비스 등 다수의 사용자를 위한 응용 서비스 요구에 따라 다양한 기술이 연구되고 있다. 이에 따라 통신망 기술과 멀티미디어 처리 기술을 제외하고 멀티미디어 그룹 전송 기술에 초점을 맞추었으며, 비디오 스트림을 그룹 참가자들에게 연속적인 전송을 위하여 효과적인 그룹관리 기법과 각 그룹별 네트워크 특성을 분석하고 RTP(Real-Time Protocol)/RTCP(Real-Time Control protocol)을 이용 한 그룹 관리, 지연 제어 관리에 대한 알고리즘을 제시한다.
Kim, Jaeseung;Choi, Seyun;Lee, Seunghyun;Kwon, Soonchul
International journal of advanced smart convergence
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제10권4호
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pp.110-116
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2021
This paper proposed a real-time earlobe detection system using deep learning on the web. Existing deep learning-based detection methods often find independent objects such as cars, mugs, cats, and people. We proposed a way to receive an image through the camera of the user device in a web environment and detect the earlobe on the server. First, we took a picture of the user's face with the user's device camera on the web so that the user's ears were visible. After that, we sent the photographed user's face to the server to find the earlobe. Based on the detected results, we printed an earring model on the user's earlobe on the web. We trained an existing YOLO v5 model using a dataset of about 200 that created a bounding box on the earlobe. We estimated the position of the earlobe through a trained deep learning model. Through this process, we proposed a real-time earlobe detection system on the web. The proposed method showed the performance of detecting earlobes in real-time and loading 3D models from the web in real-time.
International journal of advanced smart convergence
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제11권2호
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pp.22-29
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2022
In this paper, for the purpose of designing an real-time unmanned monitoring system, the YOLOv5s (small) object detection model was applied on the NVIDIA TX2TM AI (Artificial Intelligence) edge computing platform in order to design the fundamental function of an unmanned monitoring system that can detect objects in real time. YOLOv5s was applied to the our real-time unmanned monitoring system based on the performance evaluation of object detection algorithms (for example, R-CNN, SSD, RetinaNet, and YOLOv5). In addition, the performance of the four YOLOv5 models (small, medium, large, and xlarge) was compared and evaluated. Furthermore, based on these results, the YOLOv5s model suitable for the design purpose of this paper was ported to the NVIDIA TX2TM AI edge computing system and it was confirmed that it operates normally. The real-time unmanned monitoring system designed as a result of the research can be applied to various application fields such as an security or monitoring system. Future research is to apply NMS (Non-Maximum Suppression) modification, model reconstruction, and parallel processing programming techniques using CUDA (Compute Unified Device Architecture) for the improvement of object detection speed and performance.
동심원 모자이크는 공통의 공간적인 기준을 사용하여 비디오 분할의 프레임들을 정렬시키거나 합쳐서 형성된다. 과거의 3차원 웨이브렛 변환 코딩의 연구와 비교하여 유연한 부분적 부호화와 비트 스트림의 임의 검색을 가능하게 하여주는 중요한 구성을 고려하여 압축된 동심 모자이크의 just-in-tim(JIT) 표현 알고리즘을 제안하였다. 이 동심 모자이크의 JIT 표현이 실시간 표현을 수행하기 위해서는 많은 계산량이 요구된다. 압축된 형태로 데이터가 유지되어 특정 장면을 표현하기 위해 사용되는 내용만이 복호 되어야 한다. 그래서 제안된 알고리즘은 웨이브렛을 리프팅 계산식의 구조를 사용하여 동심 모자이크의 실시간 표현을 가능하게 해준다.
모바일 마케팅의 효과를 극대화하기 위해서는 타겟팅을 통한 개인 맞춤형 메시지 전달이 중요하다. 본 논문에서는 타켓 조건에 부합하는 고객을 실시간으로 결정하는 알고리즘을 제시한다. 중간 매개체인 프록시 서버는 데이터 베이스에 고객 프로파일(성별, 연령, 지역 등)과 이를 요약한 정수 값을 저장하고 있다. 기업이 메시지 신디케이션할 경우, 프록시 서버는 부울식으로 표현된 타켓 조건을 정수 값으로 매핑한 후 고객 프로파일 요약 값과 비교함으로써 효율적으로 고객을 결정한다. 따라서 고객이 수백만 명이상인 대규모 시스템에서 "타겟 조건" 검사가 실시간으로 이루어질 수 있고 기존의 데이터 베이스와 쉽게 연동이 가능하기 때문에 효율적으로 개인화된 메시지 전달이 가능하다.
USN/RFID는 유비쿼터스 컴퓨팅을 위한 핵심기술로서 다양한 센서기술과 프로세서 집적기술 그리고 무선네트워크 기술을 이용해서 실제 물리적 환경 정보를 원격에서 손쉽게 수집하고 모니터링 하는 것이 가능하다. USN/RFID는 실시간 객체의 식별과 정보의 수집을 위한 기술로 짧은 시간에 많은 양의 데이터를 발생시킨다. 이러한 많은 양의 데이터를 효과적으로 처리하기 위해서는 데이터의 패턴을 정의하여 의미 있는 데이터를 필터링 할 수 있는 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 전시물 주변에서 발생하는 데이터를 효과적으로 처리하기 위해 ECA 규칙을 사용하여 의미 있는 데이터를 구성하고 관리자가 전시물 관련 보안 정보를 실시간으로 관리할 수 있는 모니터링 시스템을 제안한다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제10권3호
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pp.136-145
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2018
The disaster monitoring technique by combination of the measurement method and the fine precision of the sensor collecting the satellite-based information that can determine the displacement space is available in a variety of diagnostic information and the GIS/GNSS by first sensor it is being requested from them. Be large and that the facility is operated nationally distributed torsional displacement of the terrain and facilities caused by such natural disasters progress of various environmental factors and the surroundings. To diagnose this spatial information, which contains the various sensors and instruments tracks the precise fine displacement of the main construction structures and the first reference in the Geospatial or more three-dimensional detailed available map and location information using the installed or the like bridges and tunnels produced to a USN/IoT change at any time, by combining the various positioning analysis of mm-class for the facility main area observed is required to constantly in the real time information of the USN/IoT environment sensor, and to utilize this as a precise fine positioning information by UAV/Drone to the precise fine displacement of the semi-permanent infrastructures. It managed to be efficient management by use of new technologies, analyzing the results presented to a method capable of real-time monitoring for a large structure or facility to construction disaster prevention.
Moving image sharing technology has developed various servers and programs for personal broadcasting. In this paper, we propose the method of transmitting the multiple moving image, including the output channel of external streaming server. It also implements and tests multiple real-time broadcast channel automatic transmission systems that assign multiple output channels to automatic output channels. As a result of the experiment, it is easy to allocate moving image to broadcast channels that are output through the external streaming server's output channels regardless of the size of the streaming server, enabling the management of efficient output channels at the time of transmission of multiple moving image. The moving image can be provided through streaming method regardless of the type of moving image from the moving image provider terminal, and the moving image transmission can be controlled in various ways, including adding and changing channels for which the moving image is sent, and sending delayed to the moving image.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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