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논문 기본 정보

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저널정보
한국전자통신학회 한국전자통신학회 논문지 한국전자통신학회 논문지 제11권 제11호
발행연도
2016.1
수록면
1,069 - 1,076 (8page)

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최근 비쥬얼 센서 기술의 발달로 센서 네트워크에 영상을 추가하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 비쥬얼 센서는 다른 센서 정보에 비해 데이터가 크기 때문에 데이터의 크기를 효율적으로 관리하는 것이 무엇보다 중요하다. 본 논문에서는 효과적인 데이터 관리에 필요한 비디오 트래픽 예측 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 비디어 센서에서 획득되는 영상의 특성을 반영하여 1차 AR 모델로 비디오 트래픽을 모델링하고 칼만필터 알고리즘을 적용하여 트래픽을 예측한다. 제안하는 방법은 계산량이 많지 않아 센서 노드에 적용되기 적합하다. 실험 결과는 제안하는 방법이 비교적 간단한 형태이지만 전체 평균 트래픽의 1% 이내로 오차로 정확하게 트래픽을 예측하는 것을 보여준다.
#비쥬얼 센서 네트워크 #트래픽 모델링 #트래픽 예측 #비디오 트래픽 관리 #Visual sensor network #traffic Modeling #traffic Estimation #video traffic management

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B. Tavli / 2012 / A survey of visual sensor network platforms / Multimededia Tools and Applications 60 (3) : 689 ~ 726 google schola D. Simon / 2006 / Optimal state estimation: Kalman, H infinity, and nonlinear approaches / John Wiley & Sons google schola G. Kirchgassner / 2012 / Introduction to modern time series analysis / Springer Science & Business Media google schola J. Zhang / 2016 / Adaptive compressed sensing for wireless image sensor networks / Multimedia Tools and Applications 64 : 1 ~ 16 google schola M. Chen / 2013 / Enabling low bit-rate and reliable video surveillance over practical wireless sensor network / The J. of Supercomputing 65 (1) : 287 ~ 300 google schola

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