본 논문에서는 기존 Bag-of-Visual words (BoW) 접근법에서 반영하지 못한 이미지의 공간 정보를 활용하기 위해서 Spatial Pyramid Matching (SPM) 기법을 Latent Dirichlet Allocation (LDA) 모델에 결합하여 이미지를 분류하는 모델을 제안한다. BoW 접근법은 이미지 패치를 시각적 단어로 변환하여 시각적 단어의 분포로 이미지를 표현하는 기법이며, 기존의 방식이 이미지 패치의 위치정보를 활용하지 못하는 점을 극복하기 위하여 SPM 기법을 도입하는 연구가 진행되어 왔다. 또한 이미지 패치를 정확하게 표현하기 위해서 벡터 양자화 대신 희소 부호화 기법을 이용하여 이미지 패치를 시각적 단어로 변환하였다. 제안하는 모델은 BoW 접근법을 기반으로 위치정보를 활용하는 SPM 을 LDA 모델에 적용하여 시각적 단어의 토픽을 추론함과 동시에 multi-class SVM 분류기를 이용하여 이미지를 분류한다. UIUC 스포츠 데이터를 이용하여 제안하는 모델의 분류 성능을 검증하였다.
본 연구에서는 할선법에 기초한 고정점 알고리즘의 독립성분분석기법을 이용한 영상의 특징추출을 제안하였다. 여기서 할선법은 엔트로피 최적화를 위한 목적함수의 근을 구하기 위해 단순히 함수 값만을 이용하여 계산을 간략하게 함으로써 역혼합행렬의 경신속도를 빠르게 하기 위함이다. 제안된 기법을 256×256 픽셀(pixel)의 10개 지문영상들로부터 선택된 16×16 픽셀의 20,000개 패치를 대상으로 시뮬레이션 한 결과. 추출된 16×16 픽셀의 160개 독립성분 기저벡터 각각은 지문영상들에 포함된 공간적인 주파수 특성과 방향성을 가지는 경계 특성이 잘 드러나는 국부적인 특징들임을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 간략화 된 형상학적 다항식 변환(Morphological Polynomial Transform)과 형상학적 보간법(Morphological Interpolation)을 이용하는 비선형 예측 방법을 제안한다. 형상학적 다항식 변환은 형상학적 연산을 통해 데이터를 구조함수들의 계수들로 표현하는 변환이며, 형상학적 보간법은 형상학적 다항식 변환에 의한 계수들을 이용하여 보간하는 방법이다. 형상학적 다항식 변환을 간략화 하여 정수 연산만으로 적용할 수 있도록 개선하였으며, 보다 영상에 적합한 형상학적 보간법에 기반 한 예측 방법을 사용한다. 제안하는 예측 방법과 허프만 부호화를 사용하여 적은 비트로 영상을 손실 없이 저장할 수 있음을 실험으로 검증한다.
최근 UHDTV(ultra high definition television)가 가정에 보급이 많이 되고 있는 추세지만, UHD급 콘텐츠가 매우 부족한 실정이다. 따라서 저해상도 FHD(full high definition) 영상을 고해상도 영상으로 변환시켜 재활용할 수 있는 초해상화(super-resolution, SR) 기술의 필요성이 커졌다. 그 중, 다층의 레이어로 구성된 다층 선형 매핑(multi-layer linear mappings, MLLM)을 기반으로 하는 제안된 초해상화 기법은 상대적으로 낮은 복잡도로 좋은 품질의 고해상도 영상을 복원할 수 있었다. 최근에는 강화 예측법을 추가하여 복원된 고해상도 영상의 품질을 더 향상시키는 기법이 등장하였는데, 이를 바탕으로 본 논문에서는 제안했었던 MLLM 기법을 위한 강화 예측법 기법을 새롭게 제안한다. 제안하는 초해상화 기법은 기존 MLLM 기법과 딥러닝 기반 초해상화 기법보다 높은 품질의 고해상도 영상을 생성하는 것을 확인하였다.
환자의 체동은 MRl에 의해 제공된 화질을 저하시키는 주된 원인이 되고 있다. 본 연구에서는 MRI에 있어서 3차원 강체운동에 기인한 아티팩트를 수정하는 기법을 제안한다. 이러한 목표를 달성하기위해 MR 화상 데이터를 얻기위한 2차원 다-슬라이스 기법(a multiple 2-D slice technique)이 사용되어왔다. 대상물체의 운동에 해당하는 수집된 MRI 데이터는 불균일 표본화와 위상오차에 의해 영향을 받게된다. 3차원 운동에 대해 주어진 운동 파라메타와 장면간의 영향이라는 가정하에 양선형보간법과 중첩법으로 다-슬라이스 데이터를 사용하는 방법에 기반한 재구성 알고리즘을 MRI 아티팩트를 수정하는데 사용한다. 미지의 체동 파라메타들을 추정하기위해 3차원 강체운동은 다-슬라이스 취득기법의 각 영상과 결합된 관심영역 바깥쪽에서의 측정된 에너지를 증가시킨다는 사실을 이용하는 최소에너지법을 적용한다.
본 논문에서는 딥러닝을 활용한 비디오 보간법(video interpolation)에 대한 최근 모델들을 HD 급 비디오로 학습시키는 방법과 평가 성능을 비교 분석하는 것을 목표로 한다. 기존의 딥러닝을 활용한 비디오 보간법에 대해 제안된 모델들은 낮은 해상도의 비디오로 실험을 진행하였다. 반면 본 연구에서는 한정된 메모리를 가지고도 높은 해상도의 비디오를 학습시키기 위해서 패치 단위 데이터 셋을 구성하여 학습을 진행하였다. 평가 성능을 보이기 위해서 학습 데이터와 마찬가지로 패치 단위 평가와 전체 프레임 단위 평가 성능의 결과를 비교한다.
데이타 전송이 전력 소비 중 가장 많은 부분을 차지하는 멀티미디어 모바일 시스템에서 전력감지 설계는 가장 중요한 분야 중 하나이다. 이 논문에서는 H.264/AVC의 MC(움직임 보정)에서 데이터 전송을 감소시킴으로써 전력 소비를 줄이는 새로운 구조를 제안한다. 이러한 목적으로 성능 저하 혹은 시스템의 지연 없이 MC(Motion Compensation) IP(Intellectual Property)에 효과적으로 접목되는 재구성 가능한 마이크로 아키텍처를 제안한다. 하나 또는 두 1/2 보간법과 한 평균법으로 이루어진 이전 1/4 보간법 공식은 메모리 접근을 줄이고 시스템 효율성을 유지하는 다른 수행 제어 형식을 가지도록 새로이 설계되었다. 모의 시험의 결과로써, MC 모듈에서 이전 방법을 사용했을 때 데이타 전송으로 인해 일어나는 전력 소모의 87%가 제안된 방법을 이용해서 줄어든 것을 보여준다.
본 연구에서는 종교미디어교육의 관점에서 다중문화 속에 나타나는 종교적 상징과 종교유사성에 대한 이론과 교육방법을 연구하였다. 오늘날에는 종교의 기본이념이나 종교문화적 가치관이 대중문화를 통해 왜곡되어 전달되는 상황이 종종 발생하고 있다. 따라서 종교 및 미디어 관련 교육문화에 대해 새로운 시각과 실제적 교육방법이 필요하다. 이에 관한 이론적 연구로써 '상징교수법'을 소개하였고, 이 이론을 토대로 한 교수학습 모형을 개발하였다. 이를 위한 연구방법으로써 '행동과 발달지향 미디어교육'의 교수설계 모형에 상징교수법의 교육방법과 교육내용을 통합하였다. 이 모형을 토대로 <다빈치 코드>를 사례로 하는 교수학습 사례를 개발하였다. 이 교육사례를 위해 <다빈치 코드>에 나타난 종교유사성 관련 요인들을 도입하였고, 총 8차시의 교수학습 방안을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 상징교수법의 활용방안은 <다빈치 코드> 외 여러 프로그램을 대상으로도 활용할 수 있다. 앞으로 이 교육에 대한 학습효과를 검증하는 실험연구가 이루어져야 할 것이다. 이 교육을 진행할 교사교육도 필요하다. 이 상징교수법 교육사례는 종교교육에서 뿐 아니라 문화, 언어 등 다른 교육주제와의 연계도 가능하다.
이 논문은 1987년 정간법 제정을 계기로 구축된 신문의 소유규제 제도가 2005년 신문법으로 전부 개정되면서 강화되었고, 2009년에 다시 개정되면서 위기에 직면하게 되는 과정을 언론법제사적 측면에서 검토한다. 1987년, 헌법 제21조 제3항의 신문기능 법정주의에 근거해서 정립된 신문의 소유규제 제도는 2005년 신문법으로 강화되었다가 2006년 신문법 헌법소원 결정에 따라 위축되기 시작한다. 2009년 신문법과 방송법이 개정되면서 신문 방송 겸영 규제, 복수신문 소유 규제 등은 존재하지 않게 되었다. 그 과정에서 야당도 신문방송의 제한적인 교차소유를 허용하였기 때문에 1987년에 형성된 신문소유 규제 제도는 해체 위기에 직면했다. 신문방송의 교차소유 허용 등의 규제완화가 미디어환경의 변화와 여론지배력의 추이 등을 장기적으로 검토하고 결정해야 할 정책적인 사안임에도 불구하고 이렇게 단기간에 도입하는 것은 위험한 일이다. 신문은 정치여론 형성에 있어서 지상파방송과 함께 강력한 미디어이다. 신문여론시장을 과점하고 있는 신문들의 여론지배력이 보도방송 영역까지 전이될 수 있다는 우려를 무시하기 어렵기 때문이다. 미디어소유 집중으로 정치적 다원주의가 위축되어 궁극적으로 민주주의가 위협받을 개연성이 있다는 점에서 신문 소유규제의 완화는 장기적인 사회적 논의가 전제되어야 할 것이다.
최근 우리나라는 미디어법의 통과로 인하여 미디어의 영향력이 더욱 증가하게 되었다. 그러나 미디어문화의 발전과 체계적인 미디어교육 시스템이 갖추어져 있지 않은 것이 현실이다. 이제는 단순한 ICT활용 교육에서 벗어나 새로운 미디어문화를 만들어갈 수 있는 교육적 역할 제시를 위해 비판적이고, 창조적인 미디어교육의 새로운 패러다임을 만들어 가야 한다. 본 연구는 미디어교육이 학교 밖에서 뿐만 아니라 학교 내의 공교육으로까지 올바른 미디어교육의 활성화와 체계적인 시스템을 만들어 가기 위한 방법으로 통합적 미디어교육을 담당하는 교사들을 위한 새로운 전문인 양성 교육과정을 제안하고자 한다. 지금까지 진행되어져 왔던 단편적이고 비체계적인 미디어교육 시스템에서 벗어나, 좀 더 전문적이고 체계적이며 구체적 방법인 미디어 리터러시 영역, 미디어스토리텔링 영역, 미디어제작 영역 등의 세 가지의 교육단계로 교육과정을 나누어 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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