여기에서는 콘텐츠교육의 방법과 체계에 대해 서술하고자 한다. 또한 여러 장르의 콘텐츠가 생산되기 위해서 토대가 되는 교육의 커리큘럼에 대한 개략적인 제시가 있을 것이다. 이미 많은 수의 콘텐츠 사업자가 있고 훌륭한 콘텐츠도 많다. 하지만 여전히 콘텐츠를 생산하기 위해서는 많은 양질의 인력이 필요하다. 콘텐츠를 기획하고 생산하는 것은 어느 정도의 기술력만으로 되는 것은 아니다. 내적 토대가 충실한, 다시 말하자면 체계적인 교육을 받은 인력에 의해 양질의 콘텐츠가 생산되어야 만이 콘텐츠 산업의 미래가 있는 것이다. 또한 의사소통의 수단인 언어에 대한 충분한 이해도 필요할 것 같다.
이 연구는 작품 <간 때문이야!>의 무용수를 움직이게 하는 청각적 요소와 무용수의 움직임이 만들어내는 소리를 탐색함으로써 '움직임과 소리의 대화'라는 안무의 접근 방식을 풀어내고자 하였다. 메트로놈, 기타와 같은 비신체적 청각요소와 무용수, 소리꾼의 신체에서 발생된 소리인 아니리, 판소리(소리), 숨소리 등은 욕망을 표현하는 적절한 움직임을 끌어내는데 충분한 자극이 되었다. 또한 움직임으로 인한 소리의 발생은 다시 또 움직일 수 있는 자극으로 순환되는 과정을 거쳤다.
자동차용 Alloy Wheel은 차량의 수직하중이나 가로 방향 하중, 구동, 제동토크 등 주행 시에 발생하는 여러 형태의 응력을 받으면서 사용되므로 이러한 응력을 견딜 수 있는 강성은 물론 차량 부품으로서의 요구 수명도 만족하여야 한다. 알루미늄 휠은 개발 후 규격에 준하는 내구성 평가를 위하여 반경 방향 부하 내구시험과 굽힘모멘트 내구시험과 주행 중 요철이나 벽돌 등에 의한 노면으로부터 갑작스런 하중에 대한 내충격성 평가를 위한 충격시험이 실행되고 있다. 이러한 시험은 많은 시간이 소요되고 있으며, 또한 시험 중 불합격 판정이 날 경우 또다시 처음의 공정을 모두 거쳐 다시 시험을 하게 된다. 3 Piece와 같은 알루미늄 휠은 여러 공정에 의한 생산되어지기 때문에 많은 시간적, 물질적 손실이 일어나고 있다. 따라서 자동차용 알루미늄 휠의 요구조건을 충분히 만족시키며 소비자의 요구에 맞는 품질과 시간을 충족시켜 기업경쟁력 확보는 물론 원가절감에 의한 기업 경쟁력 향상을 위하여 설계 단계서부터 시험조건을 고려한 내구성 해석에 의한 알루미늄 휠의 시험횟수를 단축하고자 한다. 본 논문에서는 3 Piece 알루미늄 휠의 축(shaft)하중에 의한 내구성 평가에 대하여 CAE시스템을 이용하여 보다 빠르고 정확한 결과를 산출함으로서 설계시간의 단축은 물론 다양한 형상의 제품들을 설계단계에서부터 생산에 이르기까지의 해석활용법을 수립하고자 하였다.
디스플레이 장치와 영상 기술의 발전으로 3D 입체 영상에 대한 관심과 기술적 접근이 어느 때 보다 활발하다. 입체 영상의 경우 통상 복수의 평면 영상을 이용하여 합성하게 되는데 이 과정에서 각 영상의 객관적 화질을 서로 달리 함으로써 주관적 화질을 향상시킬 수 있다는 연구가 진행되어 왔다. 그러나 객관적 화질을 지나치게 달리 하거나 전반적으로 낮은 화질의 영상에서는 경계선이 제대로 재현되지 않아 입체감을 떨어뜨리는 문제가 발생한다. 또한 기존의 연구는 스테레오 영상에 한해서만 위의 가설을 검증하였으나 최근의 입체 영상에 관한 연구는 스테레오 영상뿐만 아니라 다시점 영상에서도 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 스테레오 영상과 9시점 영상에서의 비대칭 영상 부호화가 주관적 화질에 미치는 영향을 검증하고 구체적으로 어느 정도의 객관적 화질 차이를 유지하는 것이 비대칭 부호화에서 가장 효율적인지를 밝힌다. 또한 기존의 비대칭 영상 부호화와 비교하여 주관적 화질을 개선할 수 있는 더욱 효율적인 알고리듬을 제안한다. 제안되는 알고리듬은 경계선의 강도를 기준으로 매크로블록의 양자화 파라미터를 달리 하여 영상의 경계선을 보호하는 방법으로써 기존의 비대칭 영상 부호화보다 더욱 향상된 주관적 화질을 얻을 수 있다.
본 논문에서는 소유권 보호와 변질검증이라는 두 가지 목적을 동시에 만족시키기 위한 다중 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 먼저 강인한 워터마킹을 위해 기존의 QSWT 알고리즘을 이용하여 웨이블릿 계수에 워터마크가 삽입될 위치를 정한 후, 워터마크 영상을 DCT변환하여 삽입하는 알고리즘을 제안하였다. 다음으로, 워터마킹된 영상은 다시 변질검증을 위해 또 다시 워터마킹된다. 변질검증을 위한 알고리즘도 본 논문에서 새롭게 제안한다. 실험결과에 의해 제안한 다중 워터마킹 알고리즘은 blurring, sharpening 및 JPEG 압축 등의 공격에 강인함을 보인다. 또한 변질검증 워터마킹 기법에 의해 변질된 영역을 쉽게 판별하였다.
본 논문에서는 클러스터링과 뉴로-퍼지 모델링을 동시에 실시하는 학습 기법을 제안하였다. 클러스터링을 이용하여 뉴로-퍼지 모델링을 실시하는 일반적인 경우, 클러스터링 학습을 실시한 후 학습된 파라미터를 뉴로-퍼지 모델의 초기 파라미터로 설정하고 모델을 다시 학습하는 방법을 취한다. 즉 클러스터링에서 클러스터의 수를 구하고 파라미터를 최적화함으로써 초기 구조동정과 파라미터 동정을 실시하며 이를 다시 뉴로-퍼지 모델에서 세부적인 파라미터 동정을 실시하는 것이다. 또한 모델에서의 학습은 출력데이터의 오차를 이용한 오차미분기반 학습으로 전제부 소속함수 파라미터를 수정하는 방법을 이용한다. 이 경우 클러스터링의 영향과 모델의 영향이 각각 별개로 고려될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 클러스터링을 전제부 소속함수로 부여하고 클러스터링의 학습에 뉴로-퍼지 모델을 이용하면서 또한 모델의 학습에 클러스터링을 직접 적용하는 클러스터링 기반 뉴로-퍼지 모델링을 제안하였으며 이 경우 클러스터링의 학습과 모델의 학습이 동시에 이루어지며 뉴로-퍼지 모델에서 클러스터링의 효과를 직접적으로 확인할 수 있다. 제안된 방법의 유용성을 시뮬레이션을 통하여 보이고자 한다.
본 논문에서는 효과적인 3차원 영상 디스플레이를 위한 다시점 영상왜곡 보정처리 시스템 구현을 제안한다. 본 논문에서 제안한 보정처리 시스템은 기존의 스테레오 방식에서 확장된 4시점으로 카메라를 구성하여 영상을 획득하고 다시점 영상 간에 발생할 수 있는 렌즈의 왜곡, 카메라 오차 및 크기, 카메라 간 밝기 및 색상, 영상 간 밝기 균일도 등의 영상의 보정 신호처리에 대한 방법을 제시한다. 본 논문에서 제안된 시스템에서는 카메라 간 밝기 및 색상 보상은 각 영상의 특징점과 대응점을 찾아 영상 전체에 대한 대응점을 추출하여 색 변환을 통해 영상을 보정하였고 밝기 및 균일도 처리는 각 영상의 밝기차이 맵을 생성하여 보상하였다. 또한 렌즈의 구면수차로 인한 왜곡은 각 영상의 패턴을 검출한 후 렌즈 왜곡을 보정하고 카메라의 오차 및 크기 보상을 통해 다시점 3차원 디스플레이시 발생되는 왜곡현상을 해결하여 보다 효과적인 3차원 입체 디스플레이가 가능하도록 하였다.
본 논문에서는 SVC와 MVC의 부호화 구조를 결합하여 구현된 스케일러블 다시점 비디오 부호화를 위한 효율적인 움직임 추정 기법과 DPB 설계 메카니즘에 대해 제안한다. 제안된 움직임 추정 기법에서는 부호화 과정에서 필요한 예측 부호화의 성능 향상을 위해서 서로 다른 시점 (view)의 픽처 정보를 참조픽처의 후보로서 활용한다. 제안된 움직임 예측 구조에 의해서 압축된 비디오 데이터의 크기를 감소시켜 압축 효율을 증대시킬 수 있다. 또한, 스케일러블 다시점 비디오 부호화를 수행할 때 SVC와 MVC의 DPB (Decoded Picture Buffer)를 통합한 통합형 DPB 설계 메카니즘에 대해 제안한다. 다양한 실험을 통해서 제안된 예측 구조를 적용함으로써 스케일러블 다시점 비디오 부호화에서의 압축 효율의 향상을 얻어낼 수 있음을 확인하였다.
다시점 영상 시스템은 실감나는 3차원 입체감을 제공하고, 사용자로 하여금 자유로운 시점을 선택할 수 있게 한다. 하지만 한 번에 많은 양의 데이터를 전송하는 것은 어려운 일이므로 두 시점 흑은 세 시점의 영상을 전송하고, 깊이 정보를 이용하여 중간 시점의 영상을 합성하여 제공한다. 본 논문에서는 양안식 영상으로부터 고품질의 다시점 영상을 생성하는 방법을 제안한다. 먼저 스테레오 정합은 폐색 영역을 비롯한 모든 화소들의 정확한 변위 값을 찾을 수 없기 때문에, 배경 값을 이용하여 폐색 영역의 화소들을 처리하는 방법을 제안한다. 또한 합성 영상의 품질을 저하시키는 변위 영상 내의 물체 경계선 불일치 문제점 해결을 위해 결합형 양방향 필터를 적용한다. 마지막으로 불량 화소와 빈 공간때문에 발생하는 오류를 줄이기 위해 신뢰 영상을 이용하여 중간 시점의 영상을 생성한다. 실험을 통해 제안한 방법을 이용할 때 기존의 방법보다 합성 성능이 뛰어남을 확인했다.
다시점 비디오 부호화기(MVC)는 다양한 블록 크기 기반의 움직임 추정과 변이 추정을 수행한다. 또한 2개 이상의 다중 참조 영상 움직임 추정 기술을 사용한다. 이 기술들을 통해 MVC는 높은 부호화 효율을 얻을 수 있지만 실제 적용하기에는 너무 높은 부호화 복잡도가 걸림돌로 작용한다. 본 논문에서는 MVC의 부호화 복잡도를 감소시키기 위하여 효율적인 참조 영상 선택 알고리즘을 제안한다. 부호화에 사용된 참조 영상들은 인접한 블록들 간에 높은 상호 연관성을 가지므로, 부호화된 이웃 블록들의 참조 영상 정보를 기반으로 현재 블록의 참조 영상을 효율적으로 선택할 수 있다. 실험을 통해 제안된 알고리즘이 부호화 시간을 기존의 MVC에 비해 최대 73.3%, 평균 57.3% 감소시키며 부호화 효율의 감소는 무시할 만한 수준임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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