• 제목/요약/키워드: 과학과 미디어

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에듀테인먼트 제품이 기업이미지에 미치는 효과 연구 (A Study about the Effect of Edutainment Product on Corporate Image)

  • 김은정;최인규
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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    • pp.817-820
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    • 2003
  • 멀티미디어 기술 발전으로 인하여 최근 에듀테인먼트에 관하여 많은 연구가 이루어지고 있다. 에듀테인먼트(edutainment)는 교육(education)과 놀이(entertainment)의 합성어로 교육용 소프트웨어에 놀이를 가미하여 게임 하듯이 즐기면서 학습하는 방법이나 프로그램을 말한다. 본 연구에서는 교육과 놀이의 관계를 통한 에듀테인먼트에 대한 문헌연구와 그 제품에 대한 소비자의 기업이미지 파악을 위한 실증연구를 하여 에듀테인먼트의 과학적 개발과정의 이론적 토대를 마련하는 것을 제안한다.

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개선된 그래프 컷 알고리즘을 이용한 비디오 정합 알고리즘 (Video Stitching Algorithm Using Improved Graphcut Algorithm)

  • 윤여경;이광진;이훈민;이윤구
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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    • pp.112-115
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    • 2018
  • 본 논문에서는 공간적 일관성과 시간적 일관성을 모두 고려하는 그래프 컷(graph cuts, GC) 알고리즘을 적용한 새로운 비디오 정합(video stitching) 방법을 제안한다. 먼저 입력 비디오로부터 취득한 전체 프레임에 대해서 정렬(frame alignment) 작업이 완료된 후, 프레임 합성(frame composition)을 위한 정합선 찾기(seam finding) 과정을 진행한다. 정합선을 찾는 과정에서 개선된 그래프 컷 알고리즘을 이용해 정렬된 프레임들을 자연스럽게 합성할 수 있는 최적의 정합선을 찾는다. 우선, 첫번째 입력 프레임에서 찾은 최적 정합선을 참조 정합선으로 설정한다. 그 다음, 연속된 프레임들의 정합선 찾기 과정을 수행할 때, 참조 정합선과의 거리 값을 가중치로 이용하는 새로운 비용 함수를 적용한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘으로 찾은 최적 정합선은 입력 프레임의 중첩 영역에 움직이는 물체가 존재할 때, 물체의 모양을 손상시키지 않으면서 동시에 연속된 프레임의 정합선을 유사한 형태로 유지시킨다. 결과적으로 공간적, 시간적 자연스러움이 보장되는 고품질의 비디오 정합 결과를 얻을 수 있다.

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멀티미디어 서비스를 위한 인터넷 QoS 기술

  • 김영한
    • 지식정보인프라
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    • 통권4호
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    • pp.80-93
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    • 2001
  • 본 고에서는 멀티미디어 서비스를 위한 인터넷 QoS(Quality of Service) 기술요소를 살펴보았다. 즉 Intserv/RSVP 기반의 플로우 단위의 품질보장기술, Diffserv에 의한 CoS(class of service) 기술, SBM과 같은 대역폭관리기술 등을 살펴보고 이들 요소기술이 조합된 예를 살펴보았다. 또한 차세대 인터넷에서의 SLS(Service Level Specification)를 고찰했다.

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XML 기반 멀티미디어 기술(SMIL)

  • 류은숙
    • 지식정보인프라
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    • 통권6호
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    • pp.58-67
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    • 2001
  • 네트워크에서 파일이나 전자우편을 전송할 때는 데이터를 오류없이 보낸 것이 중요한 반면, 동영상이나 오디오 같은 멀티미디어 데이터를 전송하기 위해서는 실시간성(real-time)이 중요하게 요구된다. 일부 데이터 패킷이 손실되더라도 이를 다시 받기위해 지연이 있어서는 안되기 때문이다.

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최대 지연지터의 허용이 서비스 품질에 미치는 영향에 대한 분석 (An Analysis of Service Quality affected by Allowing Maximum Delay Jitter)

  • 이근왕
    • 한국정보과학회논문지:정보통신
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    • 제27권2호
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    • pp.123-130
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    • 2000
  • 멀티미디어 동기화의 주요 관심은 미디어내 동기화에서의 지터와 미디어간 동기화에서의 스큐를 어떻게 해결하는 것인가이다. 멀티미디어 응용 소프트웨어를 효과적으로 개발하기 위해서 시간적 미디어와 공간적 미디어를 혼합하여 표현할 수 있는 멀티미디어 동기화 모델을 제안한다. 제안한 논문은 미디어간 동기화에 대한 QoS 처리를 위하여 네가지 파라미터를 이용하였고, 상대적인 지속시간 알고리즘과 지터 보상시간 알고리즘을 제시하였다. 그리고 키 매체가 손상이 되었을 때 키 매체의 최대 지연 지터 값만큼 기다림으로써 키 매체 이외의 매체에 최대 지연 지터 값만큼 추가적으로 재생할 수 있도록 하였다. 최대 지연 지터 값의 적용은 서비스 품질을 향상시키는 결과를 가져왔다.

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딸림자료의 멀티미디어 데이터베이스 구축을 통한 이용 효율 제고에 관한 연구 (Elevating Utilization Efficiency through the Multimedia Database Construction of Accompanying Materials)

  • 이주현;이응봉
    • 정보관리연구
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    • 제35권2호
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    • pp.41-55
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    • 2004
  • 본 연구에서는 딸림자료 중 특히, 오디오 테이프 형태의 자료를 디지털화하여 멀티미디어 데이터베이스를 구축함으로써 이용자의 이용편의와 자료관리의 효율성을 제고하는 것에 대한 방안에 대해 논의하고자 한다. 이를 위해 본고에서는 딸림자료의 관리현황, 오디오 데이터 포맷의 종류, 데이터 포맷변환, 관리 및 이용방안 등을 살펴보았다. 또한, 딸림자료의 멀티미디어 데이터베이스 구축을 통한 기대효과 및 문제점을 제시하였다.

디지털도서관의 소셜미디어 마케팅 전략에 관한 연구 (A Study on Social Media Marketing Strategies for Digital Libraries)

  • 황재영;구찬미
    • 정보관리연구
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    • 제42권4호
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    • pp.225-242
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    • 2011
  • 인터넷과 정보통신기술의 발달로 최근 기업에서는 블로그, 트위터, 페이스북, 스마트폰 등을 통해 다양한 마케팅을 수행하고 있으며 더 나아가 이를 고객관계관리에까지 응용하고 있다. 이른바 소셜미디어 마케팅을 통해 새로운 가치 창출을 하고 있다. 마케팅과 PR의 불모지라 할 수 있는 국내 도서관계에서도 마케팅에 대한 관심과 활용이 증가하는 가운데 소셜 네트워크 서비스를 도서관 마케팅에 응용하려는 사례가 늘고 있다. 본 연구에서는 최근 국내외 도서관 분야에서 시도되는 다양한 소셜 네트워크 서비스의 현황과 사례를 살펴보고 이를 마케팅 관점에서 비교 분석하였다. 마지막으로 국내 도서관에서 소셜미디어 마케팅을 도입할 때 고려해야 할 사항을 중심으로 성공 전략을 제시하였다.

애완동물 관련 YouTube 채널 콘텐츠 분석: 크림 히어로즈를 중심으로 (Analysis of Content of YouTube Channel about Pet: Focus on Cream Heroes)

  • 한석희
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제19권3호
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    • pp.33-39
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    • 2019
  • 본 연구는 현재 국내에서 제작되고 있는 애완동물(고양이)을 다루는 YouTube 채널 "크림 히어로즈"의 콘텐츠를 분석한다. 21세기 과학과 기술의 발전으로 인하여 대중들은 동영상 촬영 후 자신만의 콘텐츠를 독립적으로 업로드 할 수 있게 되었으며, 이를 1인 미디어라고 칭한다. 자극적이고 폭력적인 요소가 존재하는 기존의 1인 미디어와 달리, "크림 히어로즈"는 고양이들의 다양한 모습을 보여주는 건전한 콘텐츠이다. 구체적으로, 본 연구는 콘텐츠 분석을 통해, 어떻게 그리고 왜 "크림 히어로즈" 채널이 인기가 높은지를 탐구한다. 이를 통해, 인기 YouTube 채널의 특징을 연구할 뿐만 아니라 올바른 1인 미디어 환경에 대해서도 제안한다.

Show, Attend and Tell 모델을 이용한 한국어 캡션 생성 (Korean Image Caption Generator Based on Show, Attend and Tell Model)

  • 김다솔;이계민
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2022년도 추계학술대회
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    • pp.258-261
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    • 2022
  • 최근 딥러닝 기술이 발전하면서 이미지를 설명하는 캡션을 생성하는 모델 또한 발전하였다. 하지만 기존 이미지 캡션 모델은 대다수 영어로 구현되어있어 영어로 캡션을 생성하게 된다. 따라서 한국어 캡션을 생성하기 위해서는 영어 이미지 캡션 결과를 한국어로 번역하는 과정이 필요하다는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 이미지 캡션 모델을 이용하여 한국어 캡션을 직접 생성하는 모델을 만들고자 한다. 이를 위해 이미지 캡션 모델 중 잘 알려진 Show, Attend and Tell 모델을 이용하였다. 학습에는 MS-COCO 데이터의 한국어 캡션 데이터셋을 이용하였다. 한국어 형태소 분석기를 이용하여 토큰을 만들고 캡션 모델을 재학습하여 한국어 캡션을 생성할 수 있었다. 만들어진 한국어 이미지 캡션 모델은 BLEU 스코어를 사용하여 평가하였다. 이때 BLEU 스코어를 사용하여 생성된 한국어 캡션과 영어 캡션의 성능을 평가함에 있어서 언어의 차이에 인한 결과 차이가 발생할 수 있으므로, 영어 이미지 캡션 생성 모델의 출력을 한국어로 번역하여 같은 언어로 모델을 평가한 후 최종 성능을 비교하였다. 평가 결과 한국어 이미지 캡션 생성 모델이 영어 이미지 캡션 생성 모델을 한국어로 번역한 결과보다 좋은 BLEU 스코어를 갖는 것을 확인할 수 있었다.

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