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QoS-aware Fast Wakeup and Connection Mechanism on Broadcasting Convergence Network
김문,Kim, Moon The Korea Navigation Institute 2017 韓國航行學會論文誌 Vol.21 No.4
방송 기술과 통신 기술의 융합은 유비쿼터스 네트워크를 위한 핵심 기술 중 하나이다. 본 논문에서는 AT-DMB(advanced terrestrial digital multimedia broadcasting) 방송망과 통신망의 융합망을 제안하고, MIIS(media independent information server/service)를 통한 방송 시스템과 통신 시스템 간 연동을 제공하는 융합 시스템을 제안한다. 특히, 방송통신 융합망에서 QoS(Quality of Service)와 전력절감의 향상을 위한 fast wakeup and connection 기술을 제안한다. 제안하는 기술은 사용자 단말의 휴지기 인터페이스로 유입되는 서비스 지연과 해당 인터페이스의 전력소모를 최소화하는 기술이다. 끝으로, 시뮬레이션 및 성능분석을 통해 제안하는 기술이 서비스 지연을 감소시키면서 전력소모를 최소화할 수 있음을 확인하였다. The convergence of broadcasting and telecommunication technologies is a key issue of the ubiquitous networks. So this paper offers the convergence of integrated telecommunication networks and broadcasting system, Advanced Terrestrial Digital Multimedia Broadcasting (AT-DMB), and the interconnection of them via the Media Independent Information Server/Service (MIIS). Then, this paper proposes the fast wakeup and connection mechanism with concepts for improving QoS and energy efficiency simultaneously. In the proposed convergence network, our mechanism places the key on the minimization of both the incoming service delay destined to a turned-off interface by using the broadcasting network and the additional energy consumption. This paper further evaluates the performance of proposed mechanism through the numerical and experimental analysis and has confirmed the decrease of both service delay and energy consumption.
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Object Recogniton for Markerless Augmented Reality Embodiment
폴 안잔 쿠마,이형진,김영범,이슬람 모하마드 카이룰,백중환,Paul, Anjan Kumar,Lee, Hyung-Jin,Kim, Young-Bum,Islam, Mohammad Khairul,Baek, Joong-Hwan The Korea Navigation Institute 2009 韓國航行學會論文誌 Vol.13 No.1
본 논문에서는 마커 없이 증강 현실을 구현하기 위한 물체 인식 기법을 제안한다. 먼저 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)알고리즘을 사용하여 물체 영상으로부터 특징점을 찾는데, 이러한 특징점들은 비율, 회전 또는 이동시에도 그 특징이 변하지 않는 장점이 있다. 또한 조도의 변화에도 일부는 변화지 않는 특성을 갖는다. 추출된 특징점의 독립적인 특성을 이용해 화면내의 다른 이미지의 매칭 포인트를 찾을 수 있는데, 학습된 영상과 매칭이 이루어지면, 매칭된 점을 이용해 화면내의 물체를 찾는다. 본 논문에서는 장면의 첫 프레임에서 발생하는 템플릿 이미지와의 매칭을 통해 현재의 화면에서 물체를 인식하였다. 네 종류의 물체에 대해 인식 실험을 한 결과 제안한 방법이 우수한 성능을 갖는 것을 확인하였다. In this paper, we propose an object recognition technique for implementing marker less augmented reality. Scale Invariant Feature Transform (SIFT) is used for finding the local features from object images. These features are invariant to scale, rotation, translation, and partially invariant to illumination changes. Extracted Features are distinct and have matched with different image features in the scene. If the trained image is properly matched, then it is expected to find object in scene. In this paper, an object is found from a scene by matching the template images that can be generated from the first frame of the scene. Experimental results of object recognition for 4 kinds of objects showed that the proposed technique has a good performance.
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