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- 저자 : Akm Ashiquzzaman (검색결과 7 건)
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Faster Deep-learning CNN based QoE Assessment Software Development with Keras and Tensorflow
ASHIQUZZAMAN AKM,Oh SeungMin(오승민),Lee DongSu(이동수),Kim JinSul(김진술) 한국정보기술학회 2019 Proceedings of KIIT Conference Vol.2019 No.6
현대의 고해상도 스트리밍 서비스는 사용자들로부터 높은 품질의 경험(QoE)을 필요로 한다. 높은 계산의 오버헤드를 위해 4K 스트리밍에서 비디오 품질에 대한 평가는 처리하기가 쉽지 않다. 본 논문에서는 기준 영상없이 영상 화질을 정확하게 예측하는 심층 학습 기반의 CNN(Convolutional Neural Network)을 논의한다. CNN은 이미지 패치를 입력으로 삼아 기존 방식에서 채용한 수공예 기능을 사용하지 않고 공간 영역에서 작업하고 제안된 모델은 MOS(Mean Opinion Score) 범주의 모든 이미지를 분류하는 데 활용된다. 이 접근 방식은 KoniQ-10k 데이터 세트에서 적절한 성과를 달성하고 적절한 이미지를 적절한 범주로 분류하는 데 탁월한 일반화 능력을 보여준다. Modern high resolution streaming services requires high Quality of Experience (QoE) from users. No Reference video quality assesment in 4K streaming is difficult to process for high computation overhead. In this work we describe a deep-learning based Convolutional Neural Network (CNN) to accurately predict image quality without a reference image. Taking image patches as input, the CNN works in the spatial domain without using hand-crafted features that are employed by most previous methods. proposed model is utilized to classify all images in a MOS (Mean Opinion Score) category. This approach achieves state of the art performance on the KonIQ-10k dataset and shows excellent generalization ability in classifying proper images into proper category.
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Machine Learning-based QoE Performance Analysis for DASH Streaming in NFV
Linh Van Ma,Akm Ashiquzzaman,Sang Woo Kim(김상우),Dongsu Lee(이동수),Jinsul Kim(김진술) 한국정보기술학회 2018 Proceedings of KIIT Conference Vol.2018 No.11
In this research, we present a machine learning-based research for QoE evaluation method which mainly focuses on DASH streaming in NFV. In detail, we virtualize each component of a QoE assessment system in NFV environment. All streaming session information is employed at a video optimizer and a QoE assessment component. We implement a machine learning method in the video optimizer, and QoE assessment critics the video optimizer to improve its mechanism of retrieving DASH segments.
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I.o.T 장치를 이용한 Redis, Fabric 상호 협력 기반 기술 연구
오승민(Oh SeungMin),ASHIQUZZAMAN AKM,이동수(Lee DongSu),엄태원(Um TaeWon),김진술(Kim JinSul) 한국정보기술학회 2019 Proceedings of KIIT Conference Vol.2019 No.6
우리의 생활에 점점 IoT와 빅데이터, 머신러닝을 통한 인공지능 기술들이 접목되어 지고 있다. 이런 IT기술이 발전할 수 있었던 것은 하드웨어적인 발전이 크다. 개발되어진 하드웨어 중 하나인 라즈베리파이는 우리가 효율적으로 교육하고 개발할 수 있게 만들어진 싱글 보드 컴퓨터이다. 우리는 이 라즈베리파이를 이용하여 성능을 끌어올리기위해 클러스터링과 병렬처리에 대한 기술에 대해 알아본다. 이 기술을 통한 구현을 해보며 각 기술에 대한 장단점에 대해 설명한다. 각 기술에 대한 문제점과 문제점을 해결할 시 우리의 생활과 교육에 있을 발전에 대해 이야기한다. Nowadays, our lives have become increasingly integrated with artificial intelligence technologies through IoT, big data and machine learning. One of the these developed hardware, the single-board computer RaspberryPi, has enabled us to develop several application based in the mobility and sparsity. We use this Raspberrypi to learn about the technology of clustering and parallelism to boost performance. Also, we focused in implementation of this technology and explain the pros and cons of each technology. later we discussed the disadvantages of each technology and the progress that will be made in our both out daily lives and industrial sector.
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Machine Learning Approach for Detecting and Classifying Network Intrusions from Unauthorized Users
Linh Van Ma,Akm Ashiquzzaman,Sang Woo Kim(김상우),Dongsu Lee(이동수),Jinsul Kim(김진술) 한국정보기술학회 2018 Proceedings of KIIT Conference Vol.2018 No.11
In this article, we present a research on detecting and classifying network intrusions from network connection information which is gotten from users. We apply three machine learning algorithms which are multiperceptron layer, decision tree, and vector support machine. We perform the three algorithms and compare result to find the most appropriate algorithm for a network connection. As a result, we can apply the research outcome to secure a network, such as protecting information of a video streaming/conferencing session. The result can be used to protect information for communication between users and a system if they are at risk region such as disaster area where it is usually abandoned.
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Mobile Application and Its Universal Impact
Abdul Kawsar Tushar,Anwar Hossain,Akm Ashiquzzaman,Jihoon Lee,Jinsul Kim 한국디지털콘텐츠학회 2019 The Journal of Contents Computing Vol.1 No.1
The current market of mobile application market is expanding with variety and diversity. The rise of Android and iOS based mobile operating system providing similar playing field for all the applications. In this article, some credible evidence from the modern market and the new figures clarified the current situation of mobile applications and their position on the global market. In fact, we expect this paper to assist with issues relating to mobile applications in general and mobile phone in general in the fields of study.
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사회적 약자 케어를 위한 스마트 센서 기반 전동휠체어 기능 개선 연구
최근창(Choi Geun-Chang),조영빈(Cho Young-Bin),이동수(Lee Dong-Su),Akm Ashiquzzaman,김진술(Kim Jin-Sul) 한국정보기술학회 2018 Proceedings of KIIT Conference Vol.2018 No.11
본 논문에서는 1인용 스마트 전동휠체어의 보다 안전한 주행을 위한 지능형 통합 제어보드의 기능 개선 솔루션을 제안한다. 기존 국내 · 외의 전동휠체어 제품의 경우 안전 관련 기능 또는 장치가 포함되지 않은 경우가 많기 때문에 노약자 및 장애인이 지속적으로 증가하는 추세를 보이는 현 상황에서 전동휠체어가 관련된 사고의 발생 빈도 또한 지속적인 증가추이를 보이고 있다. 하지만 현재 상용되는 제품들에는 중고가형 이상의 전동휠체어에만 기본적인 완충작용 장치가 설치되어 있는 한계로 저가형의 제품에도 안전관련 기능이 필요한 실정이다. 따라서, 스마트 제어 플랫폼의 개발을 통해 전동휠체어 이동 중 사용자가 감지하지 못하는 장애물 또는 지형변화를 자동으로 감지 및 전동휠체어의 모터를 자동으로 제어함으로써 사용자가 안정적인 주행을 할 수 있도록 다양한 전동휠체어에 적용 가능한 스마트 전동휠체어 통합제어보드를 제시한다.
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Full Dynamic Transmission Model and Threat Analysis of COVID-19
Abu Quwsar Ohi,M. F. Mridha,Md. Abdul Hamid,Muhammad Mostafa Monowar,Md. Ferdous Mridha,AKM Ashiquzzaman 한국디지털콘텐츠학회 2020 The Journal of Contents Computing Vol.2 No.1
No doubt, the COVID-19 outbreak exemplifies ongoing biothreats to humanity as a whole. This necessitates an emergency response towards its remedy because it is heightened in importance and compressed in the time frame. Consequently, significant research efforts have been noticed to tackle this pressing crisis. In this paper, we endeavor to formulate a mathematical model of the transmission of COVID-19. The dynamics of the disease are illustrated by a compartmental model that involves differential equations. The paper also exhibits a mathematical estimation of the future threats induced by COVID-19 universally, which is computed based on the immediate statistical data. We compute the current transmission rate of COVID-19 to be 0.0462, considering the current fertility and mortality of the world population. From the threat estimation, it is expected that the COVID-19 may eliminate around 30% of the current population by the next three years, and it may obliterate nearly 43% of the current population by the next five years.
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