본 논문에서는 멀티미디어 데이터의 MPEG-1 비디오 데이터 정보 중 인트라 모드로 부호화된 매크로블록(macroblock) 타입 개수를 이용하여 후보 컷(cut)을 검출한다. 이렇게 검출된 후보 컷은 이전에 검출된 후보 컷과의 히스토그램 차와 화소 특징값의 분산값과 평균간을 이용하여 카메라 브레이크(camera break)와 같은 일반적인 장면전환(abrupt scene change)뿐만 아니라 커튼효과(curtaining effect)나 페이딩효과(fading effect)와 같은 점진적인 장면전환(gradual scene change)을 검출하는 방법을 제안하고 실험을 통하여 그 유용성을 보인다.
지난 20 년간 전송 시스템은 음성 위주의 트래픽을 위해 발전해 왔다. 그러나 1990년대 말부터 시작된 인터넷 붐에 따라 이제는 데이터 트래픽이 주 서비스로 전환되었다. 이에 따라 음성 위주로 개발되어 왔던 전송 시스템은 데이터 서비스를 수신하기 위한 여러 가지 기술들을 채택하기 시작하였다. 즉 회선 기반의 서비스에서 패킷 기반의 서비스로 전환되고 있는 것이다. MSPP, Multi Service Provisioning Platform,은 이를 적용시키는 전반적인 기술을 적용한 시스템에 대한 일반적인 단어이다. 이 글에서는 MSPP 에서 거론되는 기술들에 대해 살펴 보기로 한다.
한영자동전환은 한글과 영문 데이타의 입력시 입력모드의 수동전환을 요구하는 기존의 한글 입력 방식이 가진 문제점을 해결하기 위한 연구로, 한영 전환키의 사용 없이도 한글과 영문 데이타를 입력할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다. 본 논문은 한영자동전환시스템의 성능 평가 방법 및 성능 비교를 위한 객관적 척도를 제안한다. 항공대학교에서 개발된 한영자동전환시스템 AIMS틀 제안된 평가 방법에 따라 6 개의 실제 문서에 대하여 측정 실험하였다. 이 실험에서, AIMS는 한영의 인식에 있어서 99% 이상의 인식율, 평균인식거리 1.24 키 이하, 평균 키처리 시간 0.004초 이하 등의 결과를 보였다. AIMS의 이러한 성능은 전환키를 사용하지 않고도 한글과 영문 데이터를 입력할 수 있는 한영자동모드를 제공한다.
분기기는 선로가 분기되거나 또는 교차하는 지점에 설치되어 열차의 이동 방향을 안전하게 변경하는 역할을 한다. 그러나, 운영 환경에 따라 비정상적인 힘이 분기기에 발생할 경우, 정확한 진단 및 검측을 실시할 수 없는 단점이 있다. 또한 분기기의 전환력을 측정하는 대부분의 장치는 국외 수입에 의존하며, 단순히 전환력 측정값으로 데이터가 한정됨으로서 분기기와 전기선로전환기간의 이상 상태, 운영 및 유지보수를 위한 데이터 등에 활용하기에 불충분한 것으로 조사되었다. 본 논문은 국내에서 사용중인 전기선로전환기의 전환기능과 쇄정기능의 특성 분석을 통해 기존에 사용된 분기기 전환력 측정의 문제점을 제시한 후, 이를 해결하기 위한 센서 활용 분기기 전환력 측정 방법을 제시한다.
본 논문은 조건부 가치측정법을 이용하여 MVNO 전환의사비용을 추정하고 MVNO를 통한 무선데이터서비스 활성화를 위한 바람직한 전략을 제시하고자 한다. 연구결과 이용자의 사용패턴이나 MVNO에 대한 인식여부는 MVNO 전환비용에 영향을 미치지만 서비스 만족도는 전환비용에 유의한 영향을 미치지 않았다. 이는 현 이동통신사의 만족도와 상관없이 일정수준 이상의 요금절약이 예상 될 경우 소비자는 MVNO사업자로 가입을 전환할 수 있음을 의미한다. 또한 이동통신사업자별로 가입자 전환비용에 유의한 차이가 존재하며 시장지배적사업자의 전환비용이 가장 크게 나타났다. 이는 추가적인 규제가 존재하지 않을 경우 시장지배적 사업자로 시장 쏠림현상이 일어날 가능성이 있음을 의미한다. 따라서 무선데이터서비스 활성화를 위한 MVNO사업자들의 시장점유율 확보를 위해서는 제품이나 품질의 차이보다는 요금차별화를 통한 전략적 접근이 바람직하고, 규제기관은 이동통신사업자간 상이한 가입자충성도를 고려하여 규제정책을 수립해야 할 것이다. 본 연구는 MVNO 시장확장을 위한 전략방안 마련에 활용될 수 있을 것으로 기대되며, 규제기관의 통신정책방향에 대한 시사점을 제시할 수 있을 것으로 기대된다.
장면 전환 검출 기술은 대용량 비디오 데이터의 효율적인 관리를 위한 주요 기술로서, 다양한 비디오 데이터에 적용하기 위한 적응적인 검출 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 확장 참조 구간 동안의 프레임들의 히스토그램 평균값을 이용한 적응적인 장면 전환 검출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 히스토그램을 이용해서 프레임들의 특징값을 계산하고, 확장 참조 구간 동안의 프레임들의 히스토그램 평균값을 이용해서 임계값을 정의하여 특징값과 임계값의 비교를 통해서 장면 전환 발생 여부를 판단한다. 동일한 비디오 데이터를 사용한 실험을 통해서 제안하는 방법이 기존의 방법들보다 검출 정확도에서 최대 15% 이상 향상되었음을 확인하였다. Homecast사의 TVUS HM-900 PLUS 모델의 휴대용 멀티미디어 재생기에서 제안하는 방법을 구현하여 PC보다 성능이 낮은 하드웨어 플랫폼에서도 실시간으로 장면 전환 검출이 동작하는 것을 확인하였다. 본 논문에서 제안하는 방법은 휴대용 미디어 재생 장치나 휴대 전화 등 비교적 낮은 하드웨어 플랫폼에서 유용하게 사용될 수 있다.
공간 데이터베이스 구축을 효과적으로 하는 방법중의 하나는 대축척 공간 데이터베이스를 이용하여 여러 종류의 다중축척 데이터베이스를 구축하는 것이다. 다중축척 데이터베이스의 구축에는 많은 작업들이 포함된다. 기하학적 변형이나 불필요한 객체의 단순화, 삭제 등의 일반화와 데이터 모델의 변형, 그리고 데이터베이스의 전환 과정에 포함된다. 이 작업은 매우 다양한 처리과정을 요구하기 때문에 자동화된 도구의 도움을 필요로 한다. 본 논문에서는 다중축척 데이터베이스 구축에 이용되는 작업을 지원하는 CASE 도구를 소개한다. 이 도구는 지도 일반화에 의해 발생되는 데이터 모델의 변화에 대한 규칙에 따라 새로운 소축척의 데이터베이스의 데이터 모델을 설계하는 작업을 지원하며, 이 데이터 모델에 따라 대축척의 데이터베이스를 소축척의 데이터베이스로 전환하는 기능을 지원한다.
본 연구는 HMD를 착용하고 사용자가 이동하였을 때, 현실세계에서의 제한된 물리적 공간과 확장된 가상공간에서의 사용자 움직임 차이를 거의 느끼지 않도록 도와주는 방향전환보행(RDW) 기술 활용에 대한 실험이다. Unity3D와 같은 3D 공간 구현 소프트웨어들에 탑재되어 있는 RDW 기능은 사용자의 시각에 따라 가상공간을 조금씩 왜곡시켜 사용자의 방향 전환을 유도하는 데 유용하게 사용된다. 하지만 RDW 왜곡률을 과도하게 사용하면 부조화가 발생할 가능성이 크다. 특히 사용자의 사이버멀미를 유발하는 오류를 범하기 쉽다. 사용자가 장시간 HMD를 착용하고도 피로감 및 사이버멀미를 느끼지 않도록 가상환경에서의 RDW 데이터 값을 획득하는 것은 중요하다. 본 연구는 사용자의 방향전환보행이 안전하게 이행되는가를 실험하여 아이템 및 장애물 배치 데이터를 본 실험을 통해 획득하였다. 실험 결과로 얻은 RDW 데이터들은 가상공간에 아이템 배치 및 장애물 배치에 활용되었다.
대용량 컨텐츠 수요와 공급의 증가에 따라 UHD 비디오의 분석, 색인, 편집 등을 위한 장면전환을 검출하는 방법이 요구되고있다. 따라서, 이전까지 많은 연구자들이 다양한 장면전환 검출 방법을 연구해왔다. 그러나 카메라의 다양한 움직임과 장면의 변화를 정확하게 검출하기는 어렵다. 또한, 4K ($3820{\times}2160$) 해상도 이상의 UHD 비디오들은 데이터 량을 더욱더 증가시키기 때문에 이전의 장면전환 검출 방법은 UHD 비디오 컨텐츠에 적용하기에는 너무 많은 시간이 걸리는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 차세대 고효율 코덱 HEVC의 부호화 부가정보를 이용한 4가지 장면전환 검출 방법을 제안한다. 연산량을 줄이기 위해 프레임 특징에 따른 방법을 각각 제시하며, 실험 결과를 통해 HEVC로 부호화 된 UHD 컨텐츠들의 장면전환 검출 가능성을 확인한다.
본 연구에서는 다양한 동영상내에서 장면전환 검출(Scene Change Detection(SCD))을 하기 위한 임계값 설정시, 전체 동영상을 임의적으로 120개의 프레임 단위로 구분 짓고 120개의 frame을 한 블록으로 하여 각 블록내의 프레임들로부터 얻어진 밝기 히스토그램 사이의 차이값을 데이터로 하여 통계적 기법으로 접근, 차이값의 평균과 표준편차를 이용한 각 블록내의 신뢰구간을 구함으로써 신뢰구간을 벗어나는 프레임은 SCD가 발생한 것으로 생각하였다. 또한 점진적 장면 전환검출시에는 점진적 장면 전환의 특징인 차이값의 분포를 이용하여 장면 전환 검출을 시도하였다. 따라서 SCD를 하기 위하여 사용되어지던 임계값 설정이 동영상에 따라 자동적으로 변화함으로써 임계값 설정의 어려움을 극복하여, 좀더 효율적인 SCO를 이루었으며, 정확도 면에서 급진적/점진적 장면 전환 검출율이 90% 이상의 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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