사용자에게 보다 실감나는 입체감을 제공하는 양안식 3차원 영상을 위해서는 기존 2차원 영상의 두 배에 해당하는 데이터가 필요하므로 이를 고속으로 처리하는데 어려움이 따른다. 본 논문에서는 2차원 영상과 깊이 영상을 입력 영상으로 한 고속 양안식 3차원 방송 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 전송해야 할 데이터의 양을 줄이기 위해 전송 전에 H.264/AVC 오픈 소스 고속 부호화기인 x264를 이용하여 부호화를 수행한다. 수신단에서는 수신한 비트스트림을GPU(Graphics Processing Unit)에 내장된 CUDA 비디오 복호기 API를 이용해 설계된 복호기로 고속으로 복호하고, GPU를 이용해 고속으로 가상시점의 영상을 생성하여 양안식 3차원 영상을 재현한다. 제안한 시스템을 이용하면 수신단의 환경에 따라 2차원 디스플레이와 3차원 디스플레이에서 모두 영상을 출력할 수 있다. 컴퓨터 모의 실험을 통해 제안한 시스템이 3차원 양안식 콘텐츠를 초당 최대 24 프레임까지 서비스할 수 있음을 확인했다.
최근 이질적인 분산 컴퓨팅 환경 상에서의 공동 작업들이 나날이 늘어나고 있다. 고속의 원거리 네트워크의 유용성 (availability)은 화상 회의, 분산된 대화식의 시뮬레이션, 그리고 공동의 시각화(collaborative visualization)와 같은 공동의 멀티미디어 응용들을 가능하게 하였다. 이와 같은 응용들과 분산된 고성능 컴퓨팅에서의, 효율적인 그룹 통신은 매우 중요하다. 일반적인 그룹 통신으로는 브로드캐스트, 멀티캐스트 등이 있다. 기존의 FEF, ECEF, look-ahead 와 같은 휴리스틱 알고리즘들은 이러한 이질적 분산 시스템에서의 브로드캐스트와 멀티캐스트를 위한 메시지 전송 트리를 구성하여 준다. 하지만 이러한 알고리즘들은 각 단계에서의 최적의 해를 선택하기 때문에 지역적 최적해(local optimum)에 빠질 수 있는 단점이 있다. 본 논문에서는 노드와 네트워크 모두가 이질적인 기존의 통신 모델 상에서 보다 효율적인 집합적 연산을 위한 트리를 구성해주는 개선된 브로드캐스트 알고리즘을 제안한다. 기존의 휴리스틱 알고리즘들이 지역적 최적해에 빠질 수 있는 점을 감안하여, 보다 합리적이고, 유용성 있는 edge 선택 기준을 제시하였다. 여러 가지 통신비용에 대한 성능 평가를 통하여, 개선된 휴리스틱 알고리즘은 기존의 알고리즘보다 적은 완료 시간을 가지며, 특히 look-ahead 알고리즘보다 낮은 계산 복잡도를 가지는 장점을 가짐을 알 수 있다.
컴퓨터의 보급이 늘어나면서 여러 분야에서 컴퓨터를 유용하게 사용하고 있다. 교육 분야 중 특히 과학을 학습하기 위한 자료로 멀티미디어를 사용하는 것들이 많다. 최근에는 학습자의 흥미와 관심을 이끌기 위해 자바나 플래시를 사용한 웹 기반 자료들이 증가하고 있다. 이렇게 컴퓨터 분양의 표현, 저장, 계산 및 통신 기술의 발달로 새로운 교육환경이 제공되고 있다. 특히 인터넷과 가상현실 기술은 교육환경에서 큰 변화를 가져올 것으로 판단되고 있다. 가상 현실 기법으로 가장 큰 특징은 실시간 상호작용이다. 최근의 연구에 의하면 학습자의 참여를 증가시키기 위해 화학 교육에서 가상현실 시뮬레이션을 사용하고 있으며 그 결과 화학의 기본 개념에 대한 이해가 진작되었고 실험실활동을 보강할 수 있다고 보고되었다. 이에 본 연구에서는 화학 교육에서 가상현실 기법의 활용 방안에 대해 고찰하였다.
DLC (Diamond-like Carbon) 박막은 높은 내마모성과 낮은 마찰 계수, 화학적 안정성 및 적외선 영역에서의 높은 투과율과 낮은 광 반사도, 높은 전기저항과 낮은 유전율, 전계방출특성 등 여러 가지 장점을 가진 물질이다[1]. 최근에는 DLC 박막의 여러 장점들과 산과 염기 유기용매에 대한 화학적 안정성으로 인하여 인조관절에서 인공심장의 판막에 이르기까지 의공학 관련 부품소재로 응용되고 있으며 내구성과 안정성에 있어서 탁월한 성능을 보여주고 있다. 또한 DLC 박막의 높은 경도와 낮은 마찰 계수, 부드러운 박막 표면 (수nm의 RMS 거칠기)의 장점을 살려 마그네틱 미디어와 하드디스크의 슬라이딩 표면에 사용되어지고, MEMS (Micro-Electro Mechanical System) 소자와 MMAs (Moving Mechanical Assemblies)의 고체윤활코팅으로 활용하여 미세기계의 내구성과 성능 향상을 도모할 수 있다. 이와 같이 DLC 박막은 다양한 분야에 응용되고 있으며, 박막이 지닌 여러 가지 장점들로 인하여 더 많은 분야에 응용될 가능성을 지닌 물질이다. 그러나 수 ${\mu}m$이상의 두께에서 박막이 높은 잔류응력 (residual stress)을 가지고, 열에 취약하여 이의 개선에 관한 연구들이 진행되어 지고 있다 [2]. 따라서 사용되는 목적에 따라 용도에 맞는 양질의 DLC 박막을 합성하기 위해선 합성 장치의 개발과 다양한 실험을 통한 최적의 합성조건 도출 등의 노력이 요구된다. 또한 DLC 박막 합성시의 여러 가지 증착 방법에 따른 박막 물성에 대한 재현성 확보 및 박막 증착에 관한 명확한 메커니즘 규명이 아직까지는 불분명하여 이에 관한 연구가 시급하다. 따라서 본 연구에서는 MEMS 소자와 MMAs의 고체윤활코팅으로 사용가능한 DLC 박막을 RF PECVD (Plasma Enhanced Vapor Deposition) 방식으로 합성하고 후열처리 온도에 따른 DLC 박막의 마찰계수 변화를 박막에 훼손을 주지 않는 FFM (Friction Force Microscopy) 방식을 사용하여 분석하였다.
WLAN 기술의 진보로 댁내 망에서 비디오 스트리밍 서비스 같은 멀티미디어 서비스의 사용이 증가하고 있다. 하지만 비디오 스트리밍 서비스의 QoS를 제공하기 위해서는 전송 지연 및 프레임 손실률을 감소시키는 기술 연구가 필요하다. 그러므로 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 IEEE 802.11e EDCA에서 스트리밍 서비스의 QoS 보장을 위한 동적버퍼 관리기술을 제안한다. 제안하는 동적버퍼관리기술은 프레임의 중요도와 버퍼에 새롭게 도착한 프레임의 가상전송지연을 고려하여 버퍼 내 HoL(Head of Line)의 프레임을 제거한다. 시뮬레이션 결과, 제안하는 버퍼관리기술은 중요도가 높은 I, P 프레임의 손실률을 감소시키고 전송지연 시간을 안정화시키므로 비디오 스트리밍 서비스의 QoS를 보장할 수 있음을 살펴볼 수 있었다.
이 연구는 리얼리티 관찰 예능 프로그램의 일반인 참여자에 대해 사회적 배우로서의 가능성을 타진해보는 데에 그 목적이 있다. 사회적 배우와 공연의 개념, 그리고 사회적 배우의 공연이 어떻게 스크린 위에 형상화되는지에 대해 살펴보았고, <윤식당2>의 텍스트 분석을 통해 이를 증명하였다. 연구 결과, <윤식당2>의 일반인 참여자(손님)들은 카메라가 설치되어 있는 공간에서 카메라의 존재를 의식하며 일상을 수행하는 사회적 배우로 기능하였다. 그 공간에 참여하는 사람들이 많아질수록 사회적 관계는 복잡해지고 그가 공연하는 배역의 수 또한 증가하였다. 사회적 배우의 일상적 공연은 카메라를 비롯한 다양한 영화적 장치에 의해 선택되어졌으며 재현적 공연과 표현적 공연이 공존하는 혼종적 양식이라는 특정한 골격 내에서 수행되어졌다.
스토리는 인물들 간의 갈등의 전개와 해소의 흐름에 의해 형성된다. 갈등의 설정, 전개, 해결의 흐름이 스토리이다. 인물 면적은 인물의 감정 또는 상태, 인물 간 관계인물과 환경과의 관계를 묘사하는 중요한 표현 기법이다. 본 논문은 인물 면적의 변화 그래프로부터 갈등의 전환 지점을 검출하는 방법을 제안하는 것이 목적이다. 이를 위해 인물 면적을 계산하여 영화의 인물 면적 변화 그래프를 생성하는 방법과 인물 면적 변화 그래프로부터 갈등 전환 장면을 검출하는 방법을 제시한다. 제안하는 방법의 성능을 검증하기 위해 7개의 영화에 대해 갈등 전환 장면을 추출하는 실험을 진행하여 정확도 73.57%, 재현율 77.26%의 성능 평가 결과를 얻었다. 이를 통해 인물 면적에 기반하여 갈등 전환 장면을 추출하는 것이 가능하다는 것을 증명하였다.
전 세계적으로 총기 사고는 인적이 드문 장소뿐만 아니라 사람들이 많이 모여 있는 공공장소에서도 빈번하게 일어난다. 특히, 권총과 같은 소형 총기 사고의 빈도수가 매우 높다. 그러므로 사람에 비해 상대적으로 매우 작은 크기의 객체인 권총을 가진 사람을 탐지하는 것은 사고의 피해를 최소화하는데 핵심적이다. '권총 든 사람'을 탐지하는 연구가 수행되고 있지만, 사람보다 권총은 상대적으로 크기가 작기 때문에 단일 객체만을 탐지하는 기존 객체 탐지 방법으로 '권총 든 사람'을 탐지하면 오류 발생 빈도수가 매우 높다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 권총으로 무장한 사람을 탐지하는 방법으로 APDA(Armed Person Detection Algorithm)를 제안한다. APDA는 입력 영상에서 합성곱신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 기반의 인체 특징점 탐지 모델과 객체 탐지 모델을 병행하여 획득한 양 손목과 권총의 위치를 후처리 작업에서 이용하여 '권총 든 사람'을 탐지한다. APDA는 기존 방식보다 객관적 평가에서 재현율이 46.3% 향상되었고, 정밀도는 14.04% 향상되었다.
최근 코로나19로 인한 언텍트 시대를 맞아 비대면 소통이 일상화되었고, 온라인상에서의 소통역량이 매우 중요한 역량으로 대두되고 있다. 본 연구에서는 사회의 변화와 요구를 반영하여 종합적이고 체계적인 디지털 리터러시 측정도구를 개발하고자 기존 디지털 리터러시 측정도구들을 유형화하여 구성 변인들을 도출하였다. 각 변인의 개념에 부합하는 34개 문항을 개발하였으며, 디지털 네이티브 세대에 해당하는 대학생을 대상으로 설문한 후 탐색적, 확증적 요인분석을 통해 신뢰도와 타당도 등을 확인하여 5개 하위요인, 25개 문항으로 디지털 리터러시 측정도구를 최종 확정하였다. 이후 위계적 회귀분석을 실시하여 디지털 리터러시 하위 요인들의 예측 타당성을 검증하였다. 이러한 연구결과를 바탕으로 본 연구의 시사점과 후속 연구에 대한 제언을 논의하였다.
역사적 실제 사건들을 배경으로 과거의 사건과 위인에 대해 의미와 교훈 등을 부여하며 계몽 및 민족적 정체성을 각인케 하는 작품은 이상적인 예술 영화 콘텐츠 중 하나의 특징이다. 애니메이션 <켈스의 비밀>은 실존하는 문화원형, '켈스의 서'가 제작된 당시의 상황과 역사, 켈트족의 신화 등을 애니메이션이라는 미디어로 재현하면서 다양한 조형적 방법을 통해 문화원형을 관객에게 어필한 작품이다. 본 논문은 애니메이션 영화 <켈스의 비밀>에서 보여주는 켈트족의 역사, 전통 문양과 조형적 상징성을 분석하여 애니메이션 작품을 통한 자국의 전통문화와 역사에 대한 의미표현을 연구하려 한다. 결론적으로 영화 <켈스의 비밀>은 애니메이션 콘텐츠가 고유 민족의 문화와 역사를 보존시킬 수 있는 효과적인 방법이라는 것을 제시하고 있을 뿐 아니라 영원한 것을 추구하며 역사에 대한 계몽 및 교훈 등의 예술적 가치를 띈 대중예술로서의 이상적인 가치표현의 좋은 예라고 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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