최근 체감형 스포츠 게임이 늘어나면서 실제 사용자의 동작을 인식하는 연구가 활발히 진행 중이다. 그 중에서도 골프에 관한 연구가 활발하다. 본 논문에서는 고속 다중 노출 영상의 획득이 가능한 카메라를 이용하여 골프공의 비행데이터를 측정한다. 고속 다중 노출 이미지의 획득이 가능한 카메라는 촬영 시, 한 장의 이미지에 여러 번의 노출을 이용하여 영상을 획득 할 수 있으며, 획득한 영상은 영상처리과정을 통하여 촬영된 공의 위치를 측정한다. 계산된 골프공의 위치는 물리공식을 이용하여 골프공의 비행데이터인속도, 날아가는 방향을 계산한다. 본 시스템은 향후 비행하는 골프공뿐만 아니라, 야구, 테니스 등과 같은 구형 물체의 물리적 요소 측정이 가능하다.
본 논문에서는 웹에서 사용되는 쿠키를 안전하게 사용할 수 있도록 쿠키보호를 위해 쿠키 보호키 관리 시스템을 두고 사용자별로 다른 쿠키 보호키를 유지하게 함으로써, 쿠키 사용에 따른 사용자 정보의 무결성, 비밀성, 사용자 인증 서비스를 제공한다. 또한 웹 기술을 이용할 경우 노출된 URL을 이용해 내부 문서의 위치를 추측하고 접근하는 것을 방지하기 위해 URL을 노출시키지 않는 방법을 제시하였다. 본 시스템은 기업의 인트라넷에 적용함으로써 공격자에게 쉽게 정보 노출이 발생하는 취약한 쿠키의 안전함을 제공하고 내부사용자에 대한 내부문서 유출 문제를 최소화할 수 있을 것이다.
이 연구는 소셜 미디어 환경에서 수용자의 현실 위험인식에 영향을 미치는 요인을 살펴보고자 했다. 구체적으로 미디어(텔레비전, 인터넷, 페이스북)를 통한 위험이슈 노출 및 결속적, 교량적 사회자본이 사회적 개인적 현실 위험인식에 어떠한 영향을 미치는지, 전염성 질병, 성범죄, 방사능 오염으로 나누어 살펴보았다. 연구결과, 위험이슈별로 미디어 유형과 사회자본에 따라 위험인식에 미치는 영향이 차별적으로 나타났다. 전염성 질병과 방사능 오염 이슈에 대해 교량형 사회자본은 사회적 위험인식에 정적 영향을 미쳤으며, 결속형 사회자본은 개인적 위험인식에 부적 영향을 보였다. 성범죄 이슈에 대해서는 결속형 사회자본이 사회적 개인적 위험에 부적 영향을 미쳤으며, 노출량과 사회자본 간 상호작용효과가 나타났다. 이 연구는 위험이슈에 따라 차별적으로 나타나는 효과를 검증했다는 점, 위험인식에 관한 선행연구에서 사용된 미디어 변인과 소셜 미디어 연구에서 중요하게 취급되는 사회자본 변인을 함께 고려하여 위험인식에 미치는 영향을 살펴보았다는 점에서 의의가 있다.
최근 멀티미디어 분야에서 새로운 수익모델로 주목받고 있는 PPL(Product Placement)을 활용하여 멀티미디어 콘텐츠 화면의 주목도를 분석하였다. 이를 위해 컴퓨터 화면을 9사분면으로 분할한 후 각각의 위치에 2D, 3D 숫자 정지 영상, 숫자 부분 동영상, 동영상 등을 배치하여 영상의 유형과 위치에 따라 사용자의 주목도에 어떠한 변화가 있는가에 관해 연구하였다. 분석 결과 2D 숫자 정지 영상과 동영상의 경우엔 5사분면에 높은 주목도를 나타냈으며, 3D 숫자 정지영상과 동영상의 경우 역시 일관성 있게 5사분면에 높은 주목도를 나타냈다. 특히 정지영상 내 동영상이 존재하는 부분 동영상의 경우엔 동영상이 존재하는 분면에 압도적인 주목도를 나타냈다. 이는 영상의 노출형태가 사용자의 주목도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 정지영상보다는 동영상 형태의 노출이 사용자의 주목효과(attention of effects)를 높일 수 있는 것을 의미한다. 이 같은 연구결과는 멀티미디어 콘텐츠 화면에서의 PPL 제작 시 어떤 위치에 PPL을 배치해야 사용자의 주목도를 극대화할 수 있는가에 대한 문제를 해결하는데 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
초점거리, 노출 및 백색 평형이 자동으로 조절되는 PTZ 카메라에서는 회전각도에 따라 각 장면의 조명이 변화하기 때문에 각 장면에서 부동한 노출과 백색평형 값을 가지게 되며 때로는 인접 이미지의 색상도 큰 차이가 있을 수 있다. 그러므로 파노라마 배경에서 현재 입력영상의 대응 배경을 추출하여 픽셀 차분하면 에러가 많이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 조도변화에 강인한 Haar-Like 특징을 이용하여 넓은 시야 범위를 감시할 수 있는 PTZ 카메라에서 이동 객체를 검출하는 새로운 방법을 제안한다.
네트워크에서의 공격은 일반 사용자의 개인 정보 노출 및 국가 중요 네트워크에서의 불법 정보 노출 등 많은 위험 상황을 야기할 수 있다. 현재의 네트워크가 대규모화되고 고속화되고 있는 시점에서 기존의 저 수준의 공격이 아닌 다양한 기술이 접목된 네트워크 공격이 발생하고 있다. 이러한 공격의 영향을 실제 상황에서 분석하기에는 많은 어려움이 따르며 정확한 분석에 제약이 따르게 된다. 따라서 이러한 네트워크 공격을 모델링하고 침입탐지 및 차단을 모델링할 수 있는 시뮬레이션의 발달이 필요하다. 본 논문에서는 정상상태 모델, 공격 모델, 방어 모델로 이루어지는 네트워크 공격 및 방어 시뮬레이션 프레임워크를 제안하도록 하겠다.
컴퓨터를 이용한 멀티미디어의 발전으로 인하여 3차원 가상현실의 구현이 빠르게 발전되어 가고 있다. 특히 멀티미디어 컨텐츠에서의 게임은 가장 인기 있고 넓은 시장을 가지고 있다. 하지만 대부분은 제한된 인터페이스의 데스크탐용 PC에 한정되어 있다. 직접 체험을 하며 게임을 하는 체감형 시스템을 갖춘 게임의 개발은 아직 활성화되지 않고 있다. 최근 인라인 스케이트가 여가를 즐기는 레포츠로 전세계적으로 인기를 얻고 있다. 그러나 인라인 스케이트를 충분히 즐기기 위해서는 넓은 공간이 제공되어야 하지만 넓은 공간은 제한되어 있으며, 일반도로에서 주행을 할 경우 대형사고에 노출되는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 인라인 스케이트의 위험에 노출되는 문제점을 해결하기 위하여 한정된 공간에 인라인 스케이트를 즐길 수 있는 전동장치인 스케이트 밀을 개발하고 사용자의 위치를 측정하여 체감 게임을 구현하고자 한다.
최근 영상 및 비디오 분야에 심층 신경망(DNN, Deep Neural Network)을 사용한 연구가 다양하게 진행됨에 따라 High Dynamic Range (HDR) 이미징 기술에서도 기존의 방법들 보다 우수한 성능을 보이는 심층 신경망 모델들이 등장하였다. 하지만, 심층 신경망을 사용한 방법은 큰 연산량과 많은 GPU 메모리를 사용한다는 문제점이 존재하며, 이는 심층 신경망 기반 기술들의 현실 적용 가능성에 제한이 되고 있다. 이에 본 논문에서는 제한된 연산량과 GPU 메모리 조건에서도 사용 가능한 다중 노출 HDR 경량화 심층 신경망을 제안한다. Kalantari Dataset에 대해 기존 HDR 모델들과의 성능 평가를 진행해 본 결과, PSNR-µ와 PSNR-l 수치에서 GPU 메모리 사용량 대비 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
본 연구에서는 귀농 귀촌인들이 성공적인 정착을 할 수 있는 계기를 마련하고자 '소셜미디어' 활용 사례를 연구하였다. 연구를 위해 귀농 귀촌 현상을 살펴보고 소셜미디어의 중요성을 알아보았다. 귀농 귀촌인 대상을 선정하여 인터뷰를 진행하였으며 필립코틀러의 마켓4.0의 5가지 마켓경로(인지, 호감, 질문, 행동, 옹호)와의 연관성을 사례분석을 통해 살펴보았다. 연구결과로 첫째, 귀농 귀촌인이 직접 재배하는 친환경 농산물을 성공적으로 판매할 수 있었던 주요 원인은 다음과 같다. 첫째, 소셜미디어를 적극적으로 활용했다. 둘째, 계절마다 농산물을 재배하고 수확하는 과정을 체험할 수 있는 프로그램을 운영하여 농산물에 대한 만족도를 높였다. 셋째, 현장체험 및 농산물의 사용 후기, 가격 등을 다양한 채널에서 검색을 가능하게 했으며 각 채널마다 고객과의 소통을 원활하게 했다. 넷째, 소셜미디어 운영에 있어 지속적으로 새로운 콘텐츠를 노출하여 연속적인 구매활동을 유도했다. 다섯째, 구매 후기를 활용하여 재구매를 유도했다.
노출 합성은 두 장 이상의 서로 다른 노출 값을 갖는 좁은 동적 영역 영상을 합쳐 한 장의 넓은 동적 영역을 갖는 결과 영상을 생성하는 알고리듬이다. 본 논문은 블록기반의 지역적 특성을 고려한 노출 조정 기법과 개선된 채도 특성 요소를 이용해 가중치 맵을 생성하는 알고리듬을 제안한다. 제안하는 노출 조정 기법은 인간시각체계의 특성을 고려하여 입력 영상의 노출 값을 보정함으로써 노출 합성 결과 영상 내의 세밀한 부분을 효과적으로 보존한다. 개선된 채도 영상은 입력 영상 내의 포화 영역을 효과적으로 반영한 가중치맵을 생성한다. 본 논문은 기존의 대표적인 노출 합성 알고리듬과의 주관적 화질과 MEF-SSIM, 수행 시간 비교를 통해 제안하는 알고리듬의 우수성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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