• 시멘트
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• 통권48호
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• pp.62-65
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• 1972

• 월간양계
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• 제13권1호통권135호
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• pp.64-66
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• 1981

• 호스피스
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• 통권65호
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• pp.6-11
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• 2018

• 월간 한농연
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• 22호
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• pp.15-17
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• 2003

• 건축사
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• 통권576호
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• pp.17-17
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• 2017

• 보건세계
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• 제49권2호통권546호
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• pp.8-9
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• 2002

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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• pp.450-455
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• 2008

다시점 비디오는 여러 개의 시점(view-point)을 이용하여 현장감과 몰입감을 제공하는 새로운 형태의 멀티미디어 서비스이다. 시점의 개수가 증가함에 따라 방대한 양의 영상 데이터로 인한 영상 획득, 저장 전송 및 재현 시 문제가 발생한다. 또한 현재의 다시점 비디오에 관한 연구는 고정된 카메라로 환경이 제한되어 있다. 본 논문에서는 유동적인 카메라 환경에서 최적의 상관관계를 가지는 영상을 획득하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 영상의 일부분만을 선택하여 중복성을 먼저 측정하고, 중복성의 척도에 따라 사용자와의 상호작용을 통하여 높은 상관관계를 가지는 다시점 영상을 획득할 수 있다. 또한 영상 획득 시 카메라간의 조명 차이에 의해 발생되는 부정확성을 감소시키기 위해 영상 마스킹을 적용한다. 마스킹된 영상에 에지 검출 방법을 적용하여 변위 추정을 함으로써 계산 복잡도를 줄였다.

• 방송공학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.796-803
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• 2008

본 논문에서는 사용자에게 보다 실감있고, 사용자가 선호하는 다시점 3D 영상의 3D 입체감을 제공할 수 있는, 다시점 3D 동영상의 인식 깊이감을 조절하는 기법을 제안한다. 카메라 배열을 변경하는 기존의 방법들과 달리, 제안한 기법은 사용자가 요청하는 깊이 범위의 스케일링을 활용하기 위하여 영상의 깊이 데이터를 활용한다. 다시점 영상 및 해당 시점의 깊이 영상을 입력받아 각 화소의 변이로 변환하고, 각 화소의 변이를 조절함으로써 인식되는 깊이감을 조절하게 된다. 제안 방법은 다시점 카메라로부터 획득한 다시점 영상의 처리가 가능하며, 또한 2-시점 입체영상부터 다시점 영상까지 적용이 가능하다. 실험에서는 제안한 방법을 통하여 깊이감이 조절된 다시점 동영상을 다시점 3D 모니터로 시청하였을 때, 깊이감이 사용자가 선호하는 깊이에 따라서 스케일되는 것을 DSCQS(Double Stimulus Continuous Quality Scale)으로 확인하였다.

• 레드리본
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• 통권69호
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• pp.18-21
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• 2006

이제 에이즈는 인류 최대의 관심사로 떠올랐다. 세계 인구의 상당수가 감염되었고 우리나라 또한 점차 늘어나고 있는 추세이다. 이 시점에서 우리는 에이즈의 과거와 현재를 다시 살펴보며 여느 질병과 같이 에이즈 또한 인류의 힘으로 극복해가고 있다는 확신을 얻을 수 있을 것이다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제5권1호
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• pp.147-155
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• 2002

Jim Libby(2000)는 임의의 M&M 밀크 쵸코렛 봉지에서 꺼낸 것을 다시 집어넣지 않고 3개의 쵸코렛을 꺼낼 때 같은 색이 나올 확률을 계산하는 방법의 논문을 썼다. Libby는 그의 논문에서 갈색, 노랑, 빨강, 주황, 초록, 파랑의 6개 색의 M&M 밀크 쵸코렛들이 똑같은 비율로 분포되었다고 가정하였다. 그러나 실제로 M&M 쵸코렛의 여섯 가지 색깔의 확률분포는 똑같은 비율이 아니다. M&M회사는 홈페이지(http://www.m-ms.com/cai/mms/faq.html)를 통해 실제적인 6개 색의 M&M 밀크 쵸코렛들의 분포는 갈색이 30%, 노랑과 빨간색이 각각 20% 주황, 초록과 파랑은 각각 10%의 분포라고 밝히고 있다. 이 논문에서 우리는 Libby가 생각하였던 문제를 실제적인 6개 색의 M&M 밀크 쵸코렛들의 확률 분표에 의거하여 다시 생각해보며, 또한 3개의 쵸코렛대신 n개의 쵸코렛을 꺼낸다고 가정하여 더욱 일반적인 결론을 유도한다. 또한 유도한 이 정확한 확률 공식과 근사 공식을 활동을 통해 점검하고 학생들이 주도적으로 지금까지 배워온 이론들을 점검할 수 있게 하였다. 활동을 시작하기 전에 정확한 확률 공식과 근사 공식과의 관계를 설명하고 기본적인 확률과 통계의 개념을 다시 정립할 수 있도록 하였다. Piaget가 '지식이란 학습자에 의해 능동적으로 구성되는 것이지 환경으로부터 수동적으로 받아들이는 것은 아니다'라고 했듯이, 활동을 통한 학습은 학생들을 능동적으로 만들기 때문에 학생들이 지식을 구성해 갈 수 있다. 활동을 간단히 소개하면 다음과 같다. 활동I에서는 초코렛을 세어서 근사 확률을 추정하는 방법이 소개된다. 어떻게 매개변수가 두 공식에 관련이 되는지를 측정하고 두 공식을 사용하여 정확한 확률과 근사 확률을 계산하여 비교해본다. 각 조원들과 이 세 과정에서 무엇을 배웠나 토론하고 다른 조들과 배운 것을 나눈다. 활동II는 두 과정으로 나누어진다. 첫 번 과정은 각 그룹의 한 학생이 주어진 쵸코렛 봉지에서 3개의 쵸코렛을 꺼낸다. 다른 학생은 표 3에 나온 결과를 기록한다. 계속하여 20번씩 한다. 다시 학생을 바꾸어 20번 계속한다. 같은 색깔의 쵸코렛이 나온 확률은 계산하기 위한 간단한 실험이고 두 번째 과정은 각 조가 웹사이트나 선생님으로부터 제공받은 프로그램을 다운로드 받아 하는 시뮬레이션이다. 이 실험 후에 학생들이 이 두 활동을 통해 무엇을 배웠는지 토론해보고 또 두 활동을 비교해 볼 수 있다. 마지막으로 M&M 쵸코렛을 먹는 것으로 활동을 마칠 수 있을 것이다. 활동 II에 나오는 두 시뮬레이션은 학생들이 수학 이론의 힘을 깨달을 뿐 아니라 수학 교실에서 큰 재미를 느끼게 될 것이다. 이 논문에서 그래픽 계산기로 할 수 있는 프로그램을 소개하였다.