The desired level for multimedia services in the mobile web environment, the next generation web environment, is expected to be of PC level quality. And great efforts have been made in the development of hadware technology, communication technology, various kinds of services and standardization to support these services, In the mobile web environment, multimedia contents adaptation services should be available through supporting various kinds of devices, network abilities and users' preferences. It means that due to the variety of both desired devices' hardware specifications, called destinations, and desired QoSes, the QoSes in the destinations are not fixed or defined. If a new user wants to stream multimedia contents in a server through a new kind of terminal device, it should be considered whether the existing transcoders are able to adapt the multimedia contents. However, the existing libraries for multimedia adaptation have heavy transcoder figures which include all adaptive functions in one library, The challenge of universal access is too complex to be solved with these all in one solutions. Therefore, in this paper we propose an application independent multimedia adaptation framework which meets the QoS of new and varied mobile devices. This framework is composed of a group of unit transcoders having only one transcoding function respectively, Instead of heavy transcoders. Also, It includes the transcoder manager supporting the dynamic connections of the unit transcoders in order to satisfy end to end QoS.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.47
no.8
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pp.74-84
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2010
In this paper, we propose a preference-based shortest path algorithm which is combined with Ant Colony Optimization (ACO) and A* heuristic algorithm. In recent years, with the development of ITS (Intelligent Transportation Systems), there has been a resurgence of interest in a shortest path search algorithm for use in car navigation systems. Most of the shortest path search algorithms such as Dijkstra and A* aim at finding the distance or time shortest paths. However, the shortest path is not always an optimum path for the drivers who prefer choosing a less short, but more reliable or flexible path. For this reason, we propose a preference-based shortest path search algorithm which uses the properties of the links of the map. The preferences of the links are specified by the user of the car navigation system. The proposed algorithm was implemented in C and experiments were performed upon the map that includes 64 nodes with 118 links. The experimental results show that the proposed algorithm is suitable to find preference-based shortest paths as well as distance shortest paths.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.8
no.3
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pp.76-84
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2003
Software agents reduce human involvement to a certain extent by automating routine tasks. However, most of agents have assisted with only a few steps in the multi-steps process of electronic transactions. In order to help users with the important steps in the electronic transactions, software agents need to persuade other parties to act in particular ways. While negotiations have many shapes and forms, this paper focuses on a particular class of negotiation, that is competitive business environment based negotiation. For negotiation with other parties in this contort, it is necessary for autonomous agents to consider environmental variables-the number of competitors, the number of negotiation parties, the maximum time by which they must finish their jobs, and user's preferences. Previous negotiation decision functions for the automated negotiation have used only time or the static numbs of negotiating parties as negotiation criteria, although competitive business environment should include potential competitors who can snatch negotiation parties away. This paper attempts to evaluate the performance of a negotiation decision function that considers the potential competitors in competitive market environment as well as that of a negotiation decision function that does not. For this evaluation, this study adopts the electronic marketplace as an application domain because many buyers and sellers compete for limited resources in the marketplace.
With the advent of multi-channel TV, IPTV and smart TV services, excessive amounts of TV program contents become available at users' sides, which makes it very difficult for TV viewers to easily find and consume their preferred TV programs. Therefore, the service of automatic TV recommendation is an important issue for TV users for future intelligent TV services, which allows to improve access to their preferred TV contents. In this paper, we present a recommendation model based on statistical machine learning using a collaborative filtering concept by taking in account both public and personal preferences on TV program contents. For this, users' preference on TV programs is modeled as a latent topic variable using LDA (Latent Dirichlet Allocation) which is recently applied in various application domains. To apply LDA for TV recommendation appropriately, TV viewers's interested topics is regarded as latent topics in LDA, and asymmetric Dirichlet distribution is applied on the LDA which can reveal the diversity of the TV viewers' interests on topics based on the analysis of the real TV usage history data. The experimental results show that the proposed LDA based TV recommendation method yields average 66.5% with top 5 ranked TV programs in weekly recommendation, average 77.9% precision in bimonthly recommendation with top 5 ranked TV programs for the TV usage history data of similar taste user groups.
With the growth of Cloud computing, it is important to consider resource management techniques to minimize the overall costs of management. In cloud environments, each host's utilization and virtual machine's request based on user preferences are dynamic in nature. To solve this problem, efficient allocation method of virtual machines to hosts where the classification of virtual machines and hosts is undetermined should be studied. In reducing the number of active hosts to reduce energy consumption, thresholds can be implemented to migrate VMs to other hosts. By using Fuzzy logic in classifying resource requests of virtual machines and resource utilization of hosts, we proposed an adaptive VM allocation and migration approach. The allocation strategy classifies the VMs according to their resource request, then assigns it to the host with the lowest resource utilization. In migrating VMs from overutilized hosts, the resource utilization of each host was used to create an upper threshold. In selecting candidate VMs for migration, virtual machines that contributed to the high resource utilization in the host were chosen to be migrated. We evaluated our work through simulations and results show that our approach was significantly better compared to other VM allocation and Migration strategies.
Objective : Recently, the demand for wearable mobile devices for the monitoring and improvement of one's health and quality of life is increasing. Therefore, the purpose of this study is to analyze the need of potential users in order to develop mobile health based and lifestyle care application for the elderly. Methods : Participants who lived in their community and used a mobile phone were recruited. Finally, a total of 84 participants completed the survey. Data were analyzed using descriptive statistics and a t-test, which was carried out with SPSS version 25.0. Results : The application functions that users deemed important for a lifestyle care app were the number of daily steps, physical activity, blood pressure, sleep, nutrition and participation in activity. Interestingly, there was a significant difference in the importance given to the app function of participation in activities between age groups. Conclusion : This study investigated the need and preferences of potential users of health and lifestyle care application for the promotion of health among the elderly. The, findings obtained from this study could be a valuable resource for the development of lifestyle care application.
In order to solve the user's information overload problem, recommender systems infer users' preferences and suggest items that match them. The collaborative filtering (CF), the most successful recommendation algorithm, has been improving performance until recently and applied to various business domains. Visual information, such as book covers, could influence consumers' purchase decision making. However, CF-based recommender systems have rarely considered for visual information. In this study, we propose VizNCS, a CF-based deep learning model that uses visual information as additional information. VizNCS consists of two phases. In the first phase, we build convolutional neural networks (CNN) to extract visual features from image data. In the second phase, we supply the visual features to the NCF model that is known to easy to extend to other information among the deep learning-based recommendation systems. As the results of the performance comparison experiments, VizNCS showed higher performance than the vanilla NCF. We also conducted an additional experiment to see if the visual information affects differently depending on the product category. The result enables us to identify which categories were affected and which were not. We expect VizNCS to improve the recommender system performance and expand the recommender system's data source to visual information.
In this paper, we propose the extension of the MPEG-2 Transport Stream (TS) header for efficient adaptation of multi-layer coded video such as scalable video coding (SVC) and multiview video coding (MVC) in the HTTP streaming. First of all, the limit of the existing TS in terms of flexible adaptation of multi-layer video is investigated, and the signaling by extending TS header is proposed to provide efficient adaptation in a TS level. The proposed extension utilizes the private data field in the adaptation field of TS header to signal scalability and/or view information, which enable us to support diverse adaptation that suits underlying constraints of client capabilities, network conditions and user preferences. In short, the extension enables adaptation of scalable video with full scalability as well as view selection of multiview video in a TS level while keeping backward compatibility with the existing TS syntax/semantics. The performance of the proposed extension is compared with the existing adaptation using PID (packet ID) in terms of efficiency and complexity of adaptation. Furthermore, the increase of TS overhead caused by proposed extension is analyzed and an extension scheme to minimized the overhead is proposed.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.14
no.3
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pp.291-300
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2010
Group-based learning is known to be an effective means to improve scholastic achievement in online learning. Therefore, there are some previous researches for the group-based learning. A lot of previous researches define factors for grouping from the characteristics of classes, teacher's decision and students' preferences and then generate a group based on the defined factors. However, many algorithms proposed by previous researches depend on a specific class and is not a general approach since there exist several differences in terms of the need of courses, learners, and teachers. Moreover it is hard to find a automatic system for group generation. This paper proposes a grouping system which automatically generate a learner group according to characteristics of various classes. the proposed system automatically generates a learner group by using basic information for a class or additional factors inputted from a user. The proposed system defines a set of rules for learner grouping which enables automatic selection of a learner grouping algorithm tailored to the characteristics of a given class. This rule based approach allows the proposed system to accommodate various learner grouping algorithms for a later use. Also we show the usability of our system by serviceability evaluation.
This paper attempts to identify motivations of the satellite DMB use and to examine the relationship between user motivations and structure of genre consumption. Firstly, this paper identified motivational dimensions for satellite DMB usage. The results of the factor analysis revealed three dimensions: information-seeking, entertainment-oriented and social communication. It accounts for 69.9% of the variances found within this data. Secondly, the results of the regression analyses suggested that both information seeking and entertainment-oriented motivations were closely related to genre preferences of satellite DMB contents. In addition, these two motivations predicted genre repertoires and similarity in genre consumption. In conclusion, motivations of the satellite DMB use were the best predictors for explaining the structure of genre consumption.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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