Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.11
no.3
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pp.69-81
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2006
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.
Headwaters initiate material export to downstream environments. A nested headwater study examined the flux of dissolved constituents and water from a perennial stream and four ephemeral/intermittent streams in the Upper Gulf Coastal Plain of Mississippi. Water was collected during storm and baseflow conditions. Multiple linear regression was used to model constituent concentration and calculate flux. Event was the major source of water discharged from the ephemeral and intermittent streams however, baseflow was the major source for water discharged by the perennial stream during events. The perennial stream had an area weighted average yields of 10.1, 0.01, 1.03, 0.65 kg/ha/yr of DON (dissolved organic nitrogen), $NO_3^-$-N, $NH_4^+$-N and $PO_4^{-3}$, respectively while large variabilities existed between the ephemeral and intermittent streams. These findings highlight the importance of headwaters in protecting the low order drainage basins as a key to water quality within perennial streams.
A video analysis system used to detect events in video streams generally has several processes, including object detection, object trajectories analysis, and recognition of the trajectories by comparison with an a priori trained model. However, these processes do not work well in a complex environment that has many occlusions, mirror effects, and/or shadow effects. We propose a new approach to a context-aware video surveillance system to detect predefined contexts in video streams. The proposed system consists of two modules: a feature extractor and a context recognizer. The feature extractor calculates the moving energy that represents the amount of moving objects in a video stream and the stationary energy that represents the amount of still objects in a video stream. We represent situations and events as motion changes and stationary energy in video streams. The context recognizer determines whether predefined contexts are included in video streams using the extracted moving and stationary energies from a feature extractor. To train each context model and recognize predefined contexts in video streams, we propose and use a new ensemble classifier based on the AdaBoost algorithm, DAdaBoost, which is one of the most famous ensemble classifier algorithms. Our proposed approach is expected to be a robust method in more complex environments that have a mirror effect and/or a shadow effect.
Park, K. S.;M. Yamaguma;T. Kodama;J. H. Joung;Kim, T. Y.;M. Nifuku;M. Takeuchi
KIEE International Transactions on Electrophysics and Applications
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v.3C
no.3
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pp.99-105
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2003
The influence of discharge conditions, including the resistance of the sparking circuit, the shape of the electrodes and the width of the falling dust on the ignitability of lycopodium streams were investigated. Discharge characteristics and the ignition phenomena were also explored. When a 100 ㏀ resistor was connected in series with the sparking circuit, the lowest level of minimum ignition energy (MIE) was attained for lycopodium streams. Simultaneously, the area where flammable gas generated increased and the duration of flammable gas generation decreased. That is, the ignita-bility of lycopodium streams depended strongly on the discharge power and discharge duration. Electrodes with sharp tips gave smaller MIEs than those with round tips in a capacitive-inductive sparking circuit, while shape made no difference in a capacitive-resistive circuit. Streams that were too narrow required a considerable amount of energy for ignition.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2010.10a
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pp.407-410
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2010
This paper is to implement a RTSP based streaming server in order to provide streaming service. When a client requests a stream from a server, transmission speed is measured on a regular basis through communications between the client and the server. Server will send different encoded movie clip streams based on measured transmission speeds. Different streams are sent to a server depending on the transmission speed and their locations are saved when streams are sent. Even though different streams are sent, the streams will be sent without any interruptions because they are sent from their original locations.
The purpose of this study was to evaluate the method of estimating the areal precipitation reflecting the altitude of the mountainous terrain on Jeju Island by comparing and analyzing the areal precipitation using the Thiessen polygon method and the isohyetal method in mountainous streams. In terms of constructing the Thiessen polygon network, rainfall errors occurred in 94.5% and 45.8% of the Thiessen area ratio of the Jeju and Ara stations, respectively. This resulted in large areal precipitation and errors using the isohyetal method at altitudes below 600 m in the target watershed. In contrast, there were small errors in the highlands. Rainfall errors occurred in 18.91% of the Thiessen area ratio of Eorimok, 2.41% of Witseoreum, and 2.84% of Azalea Field because of the altitudinal influence of stations located in the highlands at altitudes above 600 m. Based on the areal precipitation estimation using the Thiessen polygon method, it was considered to be partially applicable to streams on Jeju Island depending on the altitude. However, the method is not suitable for mountainous streams such as the streams on Jeju Island because errors occur with altitude. Therefore, the isohyetal method is considered to be more suitable as it considers the locations of the rainfall stations and the orographic effect and because there are no errors with altitude.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.3
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pp.1385-1402
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2019
Quickly picking up some valuable information from massive manufacturing event stream usually faces with the problem of long detection time, high memory consumption and low detection efficiency due to its stream characteristics of large volume, high velocity, many variety and small value. Aiming to solve the problem above for the current complex event processing methods because of not sharing detection during the detecting process for massive manufacturing event streams, an efficient complex event processing method based on multipattern sharing is presented in this paper. The achievement of this paper lies that a multipattern sharing technology is successfully used to realize the quick detection of complex event for massive manufacturing event streams. Specially, in our scheme, we firstly use pattern sharing technology to merge all the same prefix, suffix, or subpattern that existed in single pattern complex event detection models into a multiple pattern complex event detection model, then we use the new detection model to realize the quick detection for complex events from massive manufacturing event streams, as a result, our scheme can effectively solve the problems above by reducing lots of redundant building, storing, searching and calculating operations with pattern sharing technology. At the end of this paper, we use some simulation experiments to prove that our proposed multiple pattern processing scheme outperforms some general processing methods in current as a whole.
This study developed an efficient management plan to improve the water quality by analyzing fluctuations in the ratio and amount of various organic substances in streams considering watershed characteristics and rainfall patterns. Monitoring was conducted on three streams and one lake over seven sessions during wet and dry seasons. Water quality indicators including total organic (TOC), refractory dissolved organic (RDOC), and particulate organic (POC) carbons were analyzed using high-temperature combustion oxidation. The three streams (Cheongmi, Yanghwa, and Bokha) displayed high TOC concentrations during the rainy season because the accumulated organic substances from the dry season were washed away by rainfall. By contrast, Paldang Lake exhibited a substantial decrease in TOC concentration due to dilution, which was influenced by watershed and rainfall characteristics. Across all streams and lakes, dissolved organic carbon (DOC) accounted for the highest proportion, at 77.5% of TOC, with RDOC making up 91% of DOC and 71% of TOC. Although POC contributed a small annual proportion to annual TOC, the concentration rapidly increased during late spring and early summer, with increases of 40.403%, 25.99%, and 27.388% in Cheongmi, Yanghwa, and Bokha, respectively. Continuous monitoring of RDOC is essential to identify seasonal fluctuations and changes due to rainfall events. Furthermore, intensive POC management during the rainy season, particularly in May and June, is potentially economical and efficient for water quality management.
The objectives of the study were to analyze chemical water quality and physical habitat characteristics in the urban streams (Miho and Gap streams) along with evaluations of fish community structures and ecosystem health, throughout fish composition and guild analyses during 2006$\sim$2007. Concentrations of BOD and COD averaged 3.5 and 5.7 mg L$^{-1}$, in the urban streams, while TN and TP averaged 5.1 mg L$^{-1}$ and 274 ${\mu}g$ L$^{-1}$, indicating an eutrophic state. Especially, organic pollution and eutrophication were most intense in the downstream reach of both streams. Total number of fish was 34 species in the both streams, and the most abundant species was Zacco platypus (32$\sim$42% of the total). In both streams, the relative abundance of sensitive species was low (23%) and tolerant and omnivores were high (45%, 52%), indicating an typical tolerance and trophic guilds of urban streams in Korea. According to multi-metric models of Stream Ecosystem Health Assessments (SEHA), model values were 19 and 24 in Miho Stream and Gap Stream, respectively. Habitat analysis showed that QHEI (Qulatitative Habitat Evaluation Index) values were 123 and 135 in the two streams, respectively. The minimum values in the SEHA and QHEI were observed in the both downstreams, and this was mainly attributed to chemical pollutions, as shown in the water quality parameters. The model values of SEHA were strongly correlated with conductivity (r=-0.530, p=0.016), BOD (r=-0.578, p< 0.01), COD (r=-0.603, p< 0.01), and nutrients (TN, TP: r>0.40, p<0.05). This model applied in this study seems to be a useful tool, which could reflect the chemical water quality in the urban streams. Overall, this study suggests that consistent ecological monitoring is required in the urban streams for the conservations along with ecological restorations in the degradated downstrems.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.7
no.2
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pp.199-202
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2009
Adaptive memory management is a serious issue in data stream management. Data stream differ from the traditional stored relational model in several aspect such as the stream arrives online, high volume in size, skewed data distributions. Data skew is a common property of massive data streams. We propose the predicted allocation strategy, which uses predictive processing to cope with time varying data skew. This processing includes memory usage estimation and indexing with timestamp. Our experimental study shows that the predictive strategy reduces both required memory space and latency time for skewed data over varying time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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