Lip Reading(독순술(讀脣術)) 이란 입술의 움직임을 보고 상대방이 무슨 말을 하는지 알아내는 기술이다. 본 논문에서는 MBC, SBS 뉴스 클로징 영상에서 쓰이는 문장 10개를 데이터로 사용하고 CNN(Convolutional Neural Network) 아키텍처 중 모바일 기기에서 동작을 목표로 한 MobileNet을 모델로 이용하여 발화자의 입모양을 통해 문장 인식 연구를 진행한 결과를 제시한다. 본 연구는 MobileNet과 LSTM을 활용하여 한국어 입모양을 인식하는데 목적이 있다. 본 연구에서는 뉴스 클로징 영상을 프레임 단위로 잘라 실험 문장 10개를 수집하여 데이터셋(Dataset)을 만들고 발화한 입력 영상으로부터 입술 인식과 검출을 한 후, 전처리 과정을 수행한다. 이후 MobileNet과 LSTM을 이용하여 뉴스 클로징 문장을 발화하는 입모양을 학습 시킨 후 정확도를 알아보는 실험을 진행하였다.
최근 비대면 사회가 지속되며 매장에서 각종 키오스크가 더 많이 사용되고 있다. 이는 위생면에서 비대면으로 자유롭게 서비스를 제공받을 수 있고, 말을 하기 어려운 사람들에게 편리함을 제공한다는 장점이 있다. 하지만 디지털 격차가 벌어진 세대에게는 불편함을 느끼게 한다. 이러한 키오스크가 개인에 맞춰 제공받을 서비스를 알려 준다면 문제점을 개선할 수 있다. 본 논문은 얼굴인식과 2차 인증수단을 통해 개인을 식별한 후 맞춤형으로 서비스를 제공하도록 만들었다. 특히 장노년층의 사용이 많은 병원을 대상으로 하여 키오스크의 장점인 높은 편리성과 효율성을 기대할 수 있도록 UI를 구성하였다.
기존의 지도 또는 길 찾기 기능을 사용 할 때 방향 정보를 직관적으로 제시해주는 네비게이션 구현을 목표로, 사용 지역을 캠퍼스 내로 국한시켜 증강현실을 이용한 네비게이션을 구현하였다. 본 애플리케이션 개발에는 Mapbox maps API, ARCore, Unity 3D Engine, Android studio를 사용하였다. 사용지역을 확대시켜 Mobile device 뿐만 아니라 자동차 앞 유리 디스플레이에 접목하여 보다 다양한 서비스 제공을 기대할 수 있다.
가상 현실을 이용한 다양한 응용기술이 등장함에 따라, 그를 이용한 서비스와 상용 애플리케이션이 개발되고 있다. VR, AR 사용자가 증가하고, 주위에서도 쉽게 이러한 기술을 접할 수 있게 되었다. 이에 본 논문은 2D로 표현되는 기존의 지도 사용을 어려워하는 사람들의 문제점을 해결하기 위하여 VA과 AR-based 3D를 통합할 수 있는 지도를 연구하고 'SNUT MAP'을 개발하였다. 'SNUT MAP'을 개발하는 데 Unity 3D와 Dronedeploy, Blender, Vuforia, AR+GPS location, Google maps API를 사용하였다.
본 논문에서는 과다 노출된 영상을 영상 간 변환(Image-to-Image Translation)을 위해 설계된 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network)을 활용하여 복원하는 연구를 수행한다. 과다 노출 복원을 위한 기존의 연구에서 과다 노출 영역 판별, 밝기 회복, 색상 보정 과정을 거치는데, 영상 내 과다 노출 영역을 판별하는 과정에서 임의로 결정하는 파라미터에 의해 복원된 영상 결과가 달라지는 한계점을 극복하기 위해 종단간(End-to-End) 신경망을 학습시켜 과다 노출 영역을 별도의 파라미터 선택과 분할된 과정 없이 한 번에 복원하는 방법을 제안한다. 영상 간 변환 신경망 학습에 필요한 과다 노출 여부로 도메인이 분할된 데이터셋은 게임 소프트웨어를 활용하여 만들어 사용하였다. 본 연구에서는 신경망이 생성한 영상이 실제로 과다 노출 영역을 탐지하여 복원하는 것을 확인하였다. 그리고 과다 노출 영역을 탐지하여 복원하는 과정을 학습 단계별로 확인함으로써 신경망이 실제로 과다 노출 복원 과정을 학습함을 보였다.
기존 영상 콘텐츠에 새로운 물체를 삽입하는 등의 영상 재구성 기술은 새로운 게임, 가상현실, 증강현실 콘텐츠를 생성하거나 인공신경망 학습을 위한 데이터 증대를 위해 사용될 수 있다. 하지만, 기존 기술은 컴퓨터 그래픽스, 사람에 의한 수동적인 영상 편집에 의존하고 있어 금전적/시간적 비용이 높다. 이에 본 연구에서는 인공지능 신경망을 활용하여 낮은 비용으로 영상을 재구성하는 기술을 소개하고자 한다. 제안하는 방법은 기존 콘텐츠와 삽입하고자 하는 객체를 포함하는 영상이 주어졌을 때, 객체 세그먼테이션 네트워크를 활용하여 입력 영상에서 객체를 분리하고, 스타일 변환 네트워크를 활용하여 입력 영상을 스타일 변환한 후, 사용자 입력과 두 네트워크의 결과를 활용하여 기존 콘텐츠에 새로운 객체를 삽입하는 것이다. 실험에서는 기존 콘텐츠는 온라인 영상을 활용하였으며 삽입 객체를 포함한 영상은 ImageNet 영상 분류 데이터 세트를 활용하였다. 실험을 통해 제안한 방법을 활용하면 기존 콘텐츠와 잘 어우러지게끔 객체를 삽입할 수 있음을 보인다.
코로나-19와 4차 산업혁명 시대가 진행되면서 가상 현실에 대한 사람들의 관심이 나날이 증가하고 있다. 이에 따라 디지털화의 핵심 기술로 Digital twin과 Metaverse 기술의 중요성이 제고되고 있다. 현재 Metaverse를 사용한 다양한 기술이 개발되면서 적용 범위가 확대되고 있다. 미래에 Metaverse는 가상공간의 주류가 될 것이다. 이에 본 논문은 기존의 실감형 콘텐츠로 접근하고 있는 가상현실을 Digital twin을 기반한 Metaverse platform으로서의 무한한 가능성을 제안한다. 언제 어디서나 사용자의 접근이 가능하고 자유로운 이동, 회전을 통해 현실에서의 경험을 가상공간에서 이어갈 수 있는 Platform을 개발하였다.
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 논문에서는 에듀테인먼트의 이론적 형성과정인 놀이, 게임과 교육의 관계를 역사를 통하여 살펴보아서, 에듀테인먼트의 과학적 개발과정의 이론적 토대를 마련하는 것을 제안한다.
새로운 교육적 매체로서의 인터넷과 웹은 이제 전통적 교육 패러다임에 대한 강고한 도전이 되고 있다. 정보화사회의 열려진 공간으로서의 인터넷은 우리의 어린이와 청소년들에게 자발적이고 스스로의 학습 전략과 문제해결 대안을 찾아가는 발견적 학습이론과 구성주의이론에 의한 열린 학습환경을 지향해 가고 있는 것이 사실이다. 그러나 정보화 과학화 합리화를 지향하는 사회와 학교의 흐름속에서 실제 상처받고 잊혀져 가는 부분이 학생들의 감성이나 태도와 관련된 영역들이다. 본 연구는 유아들의 감성교육을 위한 보조자료로서의 동화 컨텐츠를 개발하여 유아들을 위한 감성교육의 자료를 축적하고자 한다.
본 논문에서는 실시간 처리 디스크 스케쥴링 알고리즘에 대하여 살펴보았다. 이러한 실시간 처리 디스크 스케쥴링 알고리즘은 멀티미디어 서버에서 한정된 자원을 효과적으로 사용하면서 많은 사용자에게 실시간으로 비디오, 오디오 등의 데이터를 제공하기 위해서는 이러한 스케쥴링 기법의 도입이 필수적이며, 그 중 중요한 부분이 바로 직접 비디오, 오디오 등의 데이터를 읽고 쓰는 디스크이다. 요청된 데이터의 탐색 시간을 줄이면서 시간적인 제약조건을 만족시켜 주기 위한 연구가 많이 이루어져 왔다. 그러나 아직까지는 멀티미디어 서버의 성능에 대한 일관성이 없어서 각 스케쥴링 알고리즘들에 대한 가정이 많이 달라서 이들을 객관적으로 비교 평가하기 어려운 상황이며, 이를 위한 연구가 필요한 것으로 평가된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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