본 논문에서는 ARM Cortex-A9 듀얼코어 플랫폼에서 지원하는 병렬처리 기법 중 하나인 Advanced SIMD기반의 NEON을 적용한 H.264/AVC 고속화 움직임추정 방법론을 연구하였다. 다양한 움직임추정 방법 중 하나인 전역탐색기법에 NEON을 적용하여 각 매크로블록의 SAD 연산횟수를 1/4 감소시켰다. 해당 매크로블록의 픽셀 값들을 8개의 16bit NEON 레지스터에 할당하였고, NEON에서 지원하는 Intrinsic 함수를 사용하여 동시에 128bit 연산을 수행하였다. 이러한 방법으로 계산된 SAD 값들 중 최소 SAD 값을 가지고 정확한 모션벡터를 선정했다. 그 결과 영상의 크기 및 매크로블록의 크기에 따라 성능이 평균 30% 이상 향상되는 효과를 검증하였다.
본 논문에서는, H.263 부호화기에 있어, 비제한 움직임 벡터(Unrestricted Motion Vector, UMV)모드와 기본 예측 모드(Default Prediction Mode)의 동적 선택을 위한 방법을 제안한다. 여기서, 움직임 보상된 영상과의 오차와 움직임 벡터의 크기를 이용하였다. 제안된 전략에서, UMV 모드는 모션 벡터의 크기와 움직임 보상된 영상의 오차에 따라 동적으로 적용된다. 이러한 전략은 UMV나 DPM을 고정적으로 전체 영상에 적용한 결과에 비해 화질 면에서 개선할 점을 제공한다. UMV 모드가 고정적으로 적용된 경우에 비해 움직임 추정 시 탐색 점의 수를 크게 줄일 수 있다. 제안된 방법은 카메라의 이동을 갖는 보다 긴 영상 신호에 대해 보다 효과적으로 적용될 수 있다.
Fashion companies are using a big data approach as a key strategic analysis to predict and forecast sales. This study investigated the effectiveness of the past sales, web search volume, information amount, brand promotion, and the advertising endorser on the sales forecasting model. The study conducted the autoregressive distributed lag (ARDL) time series model using the internal and external social big data of a national fashion brand. Results indicated that the brand's past sales, search volume, promotion, and amount of advertising endorser information amount significantly affected the sales forecast, whereas the brand's advertising endorser search volume and information amount did not significantly influence the sales forecast. Moreover, the brand's promotion had the highest correlation with sales forecasting. This study adds to information-searching behavior theory by measuring consumers' brand involvement. Last, this study provides digital marketers with implications for developing profitable marketing strategies on the basis of consumers' interest in the brand and advertising endorser.
본 논문에서는 객체의 모션 블러(motion blur)를 포함하고 있는 다중시점(multi-view) 영상을 이용하여 객체의 3차원 형상 복원시 영상을 효과적으로 디블러링(deblurring)하여 3차원 형상 복원의 정확도를 높이는 기법을 제안한다. 다중시점 영상의 디블러링 수행시 다중시점 영상 간의 기하학적 상관관계를 고려하여 보다 정확히 PSF (point spread function)를 구함으로써 결과적으로 보다 정확한 3차원 형상 복원을 수행할 있다. 제안하는 기법은 각각의 입력 영상에서 초기 2D PSF를 독립적으로 구한 후, 3차원 PSF의 후보를 각 입력 영상의 카메라 행렬에 의해 투영했을 때 이들에 전역적으로 가장 잘 부합하는 3D PSF를 탐색한다. 3D PSF는 방향과 밀도 성분으로 구성되며 이는 결국 3차원 공간에서의 물체의 움직임 궤적과 동일하다. 추정된 3D PSF는 각 영상으로 다시 투영되어 각 영상의 2D PSF로 추정되고, 이에 의해 각 영상의 디블러링을 수행한다. 본 논문에서 제안하는 기법을 이용하여 다중시점 영상 디블러링과 3차원 형상 복원을 수행한 결과, 단일 영상만을 이용하여 복원할 경우에 비하여 디블러링과 3차원 형상 복원 모두 현저히 개선된 결과를 확인할 수 있다.
스네이크 알고리즘은 객체와 배경 사이의 활성 윤곽(active contour)을 추출하여 객체를 추적하는 기법으로 널리 사용되고 있지만, 객체 윤곽의 밝기 기울기 성분보다 배경에 존재하는 기울기 성분이 크면 객체 윤곽이 배경으로 잘못 수렴되는 문제를 갖는다. 또 객체의 급격한 이동으로 인해 객체의 윤곽이 탐색영역을 벗어나면 윤곽선이 객체의 내부로 수축되는(shrink) 현상이 발생하게 되어 객체 추적에 실패하게 된다. 본 논문에서는 이러한 기존의 문제점을 개선한 새로운 스네이크 윤곽 추적 방법을 제안한다. 먼저, 객체 경계에 존재하는 평균 기울기 방향만을 고려하도록 개선된 에지 에너지 함수와 스플라인 경계의 안쪽과 바깥쪽 영역의 명암차를 이용한 컨트라스트 에너지 함수를 제안하여 윤곽선이 배경에 잘못 수렴되는 문제를 해결하였다. 또한 이전 프레임과 현재 프레임의 차영상으로부터 스네이크 포인터의 모션 벡터를 얻고 이를 이용하여 이전 프레임의 스네이크 포인터를 현재 프레임의 객체 윤곽 부근으로 빠르게 이동시켜 윤곽선이 객체 내부로 수축되는 현상을 방지하였다. 실험 결과 제안하는 기법은 기존 방법들에 비하여 복잡한 배경에 더 강인하며 움직임이 큰 객체를 정확하게 추적할 수 있었다.
SMT장비는 전자 부품을 흡착하여 PCB상에 정확히 실장 하는 장비이다. 이를 위해서는 중간 위치에 설치된 카메라 앞에서 정지하여 비전 검사를 한 후 실장 위치로 이동한다. 그 이동 경로의 타입은 16가지가 되며, 그 중에서 (sLa-Camera-pLb)경로에 대해 가장 빠른 시간에 실장 할 수 있는 알고리즘을 본 논문에서는 제시한다. 이를 위해서는 카메라 위치에서 정지하지 않고 이동하면서 비전 검사할 때 수많은 궤적 중 어떤 궤적이 가장 빠른 시간에 검사 후 실장 할 수 있는 경로인지를 찾는 알고리즘을 제시한다. 그 결과 카메라 앞에서 정지하여 검사 후 이동하는 방식보다 16%의 시간 단축 효과가 있음을 시뮬레이션을 통해 입증하였다.
브랜드는 고객들 사이에서는 프리미엄을, 투자자들에게는 주가 프리미엄을 제공한다. 나아가 매출을 늘리는 역할까지 하면서 기업의 성과를 가름하는 중요한 요소가 되고 있다. 돌비가 40년전에 내놓은 '기술의 라이센스 판매'라고 하는 발상과 비즈니스모델은 곧 인텔의 프로모션전략 '인텔인사이드'로 나타나고 샤프의 '플라즈마클러스터'전략의 마중물이 되었다. 그것은 기술이라고 보기 어려운 자산을 라이센스 하는 것 뿐만 아니라, 그것을 브랜드로 하기 위한 여러 가지 커뮤니케이션 활동 이나 매니지먼트 전략을 조합하여 발전시킨 것으로 시장에 있어서 경쟁우위의 취득과 장기수익의 확보에 유효한 것을 증명한 것이다. 테크놀러지 브랜드 마케팅이라고 하는 발상과 이론은 아직까지 많은 연구가 되고 있지 않으며 더구나 국내에서는 더 더욱 생소한 개념이라고 하겠다. 그러나 테크놀러지브랜드 마케팅은 확실히 기능 하고 있는 것을 알게 되었다. 결코 돌비나 인텔과 같이 명확한 의사를 가지고 진행되어진 것은 아니지만 많은 기업이 어떠한 방법으로든 자사기술의 브랜드화를 취하여 왔다. 여기에서 기술브랜드 마케팅으로 고객에게 신뢰를 얻으려고 노력하는 일본의 선진기업의 산업별 기업의 사례와 그 가능성에 대해 소개하여 동일업종의 국내기업들, 특히 창업기업에 있어 초기경영단계에서 부터 마케팅 전략도구로의 활용방안을 제시하여 본다.
인체의 동작으로부터 전기 에너지를 수확하려는 압전 에너지 수확에 관한 연구가 최근 활발히 진행되고 있으며, 본 연구에서는 이러한 압전 에너지 수확 소자를 의류에 적용하여 에너지 수확 의류를 설계하였다. 먼저, 동작에너지를 수확하는데 적합한 사지의 인체 부위를 밝히기 위해 3차원 모셥 캡쳐를 실시하였고, 그 결과 엉덩이, 팔꿈치, 무릎이 적합한 부위임이 밝혀졌으며, 이 중, 움직임이 자유로운 팔꿈치와 무릎이 동작에너지 수확 부위로 도출되었다. 압전 에너지 수확 소자의 경우 의류에 적용되기 위해서는 유연하면서도 동작에 민감하게 반응되는 새로운 구조가 필요하였으며, 2개 소자를 적층으로 구성하여 발생하는 전력량을 높이는 새로운 방식이 제안되었다. 의류의 경우 압전 에너지 수확 부위인 팔꿈치와 무릎 부위에서 인체에 잘 밀착되면서 움직임을 제한하지 않는 구조가 요구되었으며, 이에 가장 적합한 무봉제 의류로 제작되었다. 개발된 압전 에너지 수확소자를 부착한 에너지 수확 의류를 시험한 결과 높은 전기에너지 발생 결과를 얻을 수 있었다.
키네틱 교육(Kinetic education)은 모션을 인식하는 디지털 기기인 체감형 게임기(motion based game device)를 사용하여 교육행위에 운동성을 접목하는 융합형 교육방안이다. 본 논문은 키네틱 교육의 필요성과 의미를 탐색하고, 영미문학 서사 교육, 전신반응 활동에 기반을 둔 스토리텔링(Total Physical Response-Storytelling) 교수법의 특성을 상보적으로 결합시켜 새로운 방식의 디지털교육 콘텐츠의 방향성을 제안해보고자 한다. 이러한 '영문학 기반 키네틱 교육 콘텐츠' 기획을 위한 구체적인 방안과 예시는 '아기돼지 삼형제'(The Story of the Three Little Pigs) 동화를 활용하여 1) 어린이 영문학 작품 선정 및 분석, 2) 콘텐츠 프로토타입 설계 및 개발, 3) 동작 데이터베이스 구축 세 단계로 구분하여 제시하였다. 본 연구는 서사문화 교육과 스토리텔링의 문화콘텐츠 개발을 위한 새로운 융합적 모형을 제안할 것으로 기대된다. 영문학 서사 기반의 키네틱 콘텐츠의 교육적 연계성과 인문학적 가치를 부연하였다.
본 연구는 증강현실 활용 역사 독서가 초등학생들의 역사 독서 몰입, 역사 흥미 및 역사 지식 습득에 미치는 영향과 증강현실 활용 독서에 대한 인식을 탐색하였다. 연구를 위해 증강현실 콘텐츠가 포함된 역사책과 증강현실 콘텐츠가 제외된 동일 책을 초등학교 3, 4학년생으로 구성된 실험집단(15명)과 통제집단(15명)에게 제공하였다. 실험 후 역사 독서 몰입, 흥미 및 지식수준에 대한 검사를 실시한 결과 증강현실 활용 독서가 역사 독서 몰입과 역사 흥미 향상에 긍정적인 효과가 있었으나, 역사 지식 습득에서는 유의한 차이가 발견되지 않았다. 또한 학습자들은 증강현실을 통해 공부하는 과정이 즐겁고 재미있다고 인식하였으며, 재미와 흥미를 유발하는 캐릭터, 소리, 현실감 있는 모션, 선명한 3D가 나오는 증강현실 콘텐츠를 선호하였다. 학생들이 선호하는 증강현실 콘텐츠는 재미있는 캐릭터, 긴 동영상과 자막, 그리고 오랫동안 스마트기기를 들지 않고 증강현실 영상을 볼 수 있는 형태 등이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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