본 연구는 자연어 처리 딥러닝 모델의 감정분석 정확성을 확인해보고 이를 감성 콘텐츠 개발에 활용하도록 제안한다. GPT-3모델의 개요를 살펴본 후 Aihub에서 제공하는 희곡 대사 데이터 약 6000개를 입력하고 '기쁨', '슬픔', '공포', '분노', '혐오', '놀람', '흥미', '지루함', '통증' 총 9가지 감정 범주로 분류하였다. 이후 자연어 처리 모델 평가 방법인 정확도, 정밀도, 재현율, F1-score 의 평가지표를 활용하여 성능평가를 진행하였다. 감정분석 결과 91% 이상의 정확도를 보였으며 정밀도의 경우 '공포','통증'이 낮은 수치를 보였다. 재현도의 경우 '슬픔', '분노', '혐오'와 같은 부정적인 감정에서 낮은 수치가 나타났고 특히 '혐오'의 경우 데이터 양의 부족으로 인해 오차가 나타난 것으로 확인된다. 기존 연구의 경우 감정분석을 긍정, 부정, 중립으로 나누는 극성분석에만 주로 사용되어 그 특성상 피드백 단계에서만 사용되는 한계가 있었다. 본 연구는 감정분석을 9가지 범주로 확장하여 기획 단계에서부터 이를 고려한 개발을 통해 게임, 전시, 공연, 관광, 디자인, 에듀테크, 미디어 등에서 감성 콘텐츠 개발에 활용될 수 있음을 제안한다. 후속 연구를 통하여 더욱 다양한 일상 대화들을 추가로 수집하여 감정분석을 진행한다면 더욱 정확한 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.
이 논문은 호주의 국가교육과정 ACARA의 예술교육과정인 미디어 아트 과목의 구성 및 그 내용을 살펴보고, 한국의 교육과정에 주는 시사점을 논의한다. 미디어 아트과목에서 다루는 미디어는 TV, 영화, 비디오, 신문, 라디오, 비디오 게임, 인터넷 및 모바일 미디어 등을 포괄하는 복합 양식적 미디어 전반과 그 콘텐츠이다. ACARA에 나타난 미디어 아트 교육과정의 목표는 일반적으로 다양한 목적과 청중을 대상으로 한 의사소통기술의 창조적 사용, 지식, 이해, 기술을 발전시키는 데에 있다. 미디어 아트 과목을 통해 학생 개인과 공동체는 자신들을 둘러싼 풍부한 문화와 실제적 의사소통에 참여하고, 이를 실험하면서 언어, 기술, 제도, 청중, 재현의 5개 핵심개념에 대한 지식과 이해를 발전시키게 된다. 본 연구의 시사점은 다음과 같다. ACARA의 미디어 아트 교육과정은 독립적 예술교육과정으로 개발되어 호주 교육과정 내에서 특별히 중요성을 지니고 있음을 알 수 있다. ACARA의 미디어 아트 교육과정은 독립적인 교과로 구성되어 있으나, 그 실행에 있어서 다른 과목들과 긴밀하게 연계되어 지도되도록 교육과정상에서 제안되고 있다. 교육과정 구성상의 체계성과 정교함은 교사 차원의 교수 학습 설계 및 평가 측면에 있어서 매우 효과적으로 구성되어 있다. ACARA의 미디어 아트 교육과정은 미디어 리터러시 교육을 국가 및 주 차원에서 선도적으로 실행해 온 호주의 사례라는 점에서 한국 미디어 리터러시 교육과정 구성에 있어서 향후 많은 도움이 될 것으로 생각된다.
일반적으로 표준 시 환경에서의 정확한 색재현을 위해 측색적으로 우수한 성능의 디스플레이 제품들이 개발되고 있다. 그러나 디스플레이를 볼 때 실제 시 환경은 조명과 디스플레이 자체의 광에 영향을 받게 되고, 보여지는 색은 실제 의도된 색과 달리 보이게 된다. 따라서 재현된 색이 표준 시 환경 하에서의 색과 같아 보이는 대응색을 예측하는 것은 매우 중요하다. 인간 시각의 색 순응 특성을 고려하여 대응색을 재현하는 여러 가지 방법들이 제안되었다. 그러나 이 모델들은 다양한 휘도 레벨과 색도 대한 순응 화이트 점 예측에 큰 오차를 보이고 있다. 본 논문에서는 다양한 조명의 색도와 휘도 하에 변하는 시각의 순응하는 화이트 점을 예측하는 모델을 제안하였다. 제안한 모델은 조명의 휘도에 따른 두 좌표의 유클리디안 거리의 비로 모델링되며, 순응 화이트 점은 주변 휘도에 대해 S자 형태의 곡선을 따라 변화되는 특성을 갖는다. 제안한 모델은 Hunt의 휘도에 대한 순응 화이트 실험 데이터로부터 최적의 계수를 구하였고, 이는 다양한 시 환경에서 대응색을 찾는 색 순응 모델에 적용될 수 있다. 제안된 눈의 순응 화이트 모델은 디스플레이 장치의 기준 백색을 결정하는 이론적인 기준으로 사용될 수 있다.
국내 거주 외국인 100만 명 시대에 접어들면서, 한국의 미디어에 등장하는 외국인의 비율도 점차 늘고 있다. 하지만 대중적인 미디어에서 인종 소수자인 외국인을 정형화된 모습으로 재현할 경우, 이를 보는 한국인의 인식에 상당한 영향을 미칠 수 있다. 이에 따라 이 연구는 지난 2005년부터 2012년까지 8년간 한국의 지상파 3사 드라마에서 외국인이 얼마나 등장하고 어떤 방식으로 묘사되고 있는지를 유형화해 한국 드라마의 민족적 정경을 살펴보았다. 연구결과, 지상파에서 외국인이 등장하는 드라마는 전체 드라마의 6.4%로 매우 적은 비중을 차지하고 있었다. 또한 외국인의 극 중 역할도 일부를 제외하고는 대다수가 조연이나 단역에 머물고 있었다. 한편, 극 중 역할을 유형화한 결과 크게 동경집단과 동정집단, 근접집단, 기타집단으로 분류할 수 있었다. 동경집단에는 미국 유럽 출신의 백인과 백인혼혈인이 속했는데, 대다수가 의사나 변호사 등 전문직에 종사하는 남성들로 호감을 주는 외모나 성격을 지닌 것으로 묘사되었다. 반면 동정집단은 베트남, 필리핀, 카자흐스탄, 우즈베키스탄 등의 유색인종과 흑인혼혈인으로 구성되었으며, 여성의 비율이 높고 사회 하류층으로 재현되는 경향이 있었다. 근접집단의 경우 우리나라와 역사적 관계가 깊은 일본과 중국 출신의 인물들이 속해 있는데, 일본인의 경우 경제적인 부(富)와 한국인과의 경쟁 및 우호관계가 강조되고 있었다. 이상의 연구결과를 종합해본 결과, 한국 드라마에서 특정 인종과 민족에 대한 고정관념이 상당수 드러나고 있음을 확인할 수 있었다. 물론 일부 드라마에서 고정화된 이미지를 탈피해 다양한 모습으로 살아가는 외국인의 삶을 재현하고자 했으나, 이런 시도는 극소수에 불과한 것으로 나타났다. 이 연구는 한국사회가 다인종 다문화 사회로 급격히 변화하고 있는 시점에서 한국 드라마에 등장하는 외국인의 면모를 장기적인 관점에서 분석해 한국인에게 내재된 고정관념을 밝히고 이를 통해 바람직한 다문화주의를 확립하는데 기여하고자 하였다.
오래된 영상에는 여러 가지 물리적 요인에 의하여 스크래치가 발생하고 이 스크래치는 화질의 열화를 야기한다. 이러한 스크래치는 다양한 길이, 다양한 너비로 발생하므로, 이를 반영하기 위하여 본 논문에서는 스크래치를 리지로 간주하고 scale space에서 리지를 검출한다. 검출된 리지는 영상의 화질이 좋지 않아 조각난 채로 검출되므로 본 논문에서는 검출된 리지를 수직 방향으로 그룹핑하여 최종적으로 스크래치를 검출한다.
In this paper, we consider the wireless-powered backscatter communication which consists of a power beacon, a source, a relay, and a destination. For the proposed wireless-powered backscatter communication, the source transmits its signals to both the relay and the destination via a backscattering channel and the relay which has a rechargeable battery performs an energy harvesting as well as an information forwarding based on the time switching relay (TSR) protocol. Based on the decode-and-forward (DF) relay transmission, we investigate performances of the proposed system in terms of outage probability and transmission rate in which the exact performance analysis of outage probability is given. Finally, some numerical examples are given to verify our provided analytical results for different system conditions.
실제 인간의 눈이 가장 어두운 물체와 가장 밝은 물체 사이의 차이를 인식하는 동적 영역의 범위는 1014(cd/㎡)이다. 이를 디지털 영상으로 가능한 최대로 표현하기 위해 HDR 영상을 생성하는 다양한 기술이 개발되었다. 하지만, 기존 디스플레이 장치의 동적 영역은 103(cd/㎡)로 사람의 동적 영역에 비해 상대적으로 작은 동적 영역을 가진다. 따라서, HDR 영상을 LDR 디스플레이에 효과적으로 표현하기 위해서는 HDR 영상과 시각적으로 유사한 영상을 생성하는 방법인 톤 매핑 기법 (Tone Mapping Operator: TMO)이 필수적이다. 본 논문에서는 HDR 영상을 LDR 디스플레이에 표현하기 위해 개발된 톤 매핑 기법과 톤 매핑 기법의 품질을 평가하는 방법을 소개하고, 각각의 톤 매핑 기법의 품질 점수를 비교한다.
기존의 Steganography는 정보를 숨김에 있어 히스토그램을 shifting 하거나 픽셀간의 상관관계를 변형하는 등 다양한 방식이 제안되었다. 그런 논문들이 가지고 있던 용량적 한계를 일부 극복하고, PSNR을 고려하여 새로운 방식을 제안한다. 소개하는 기술은 두 색깔을 파트너로 맺어, 숨김 비트에 따라 서로 파트너로 바뀌도록 설계되었다. 숨긴 용량의 크기와PSNR의 변화를 실험 결과에서 볼 수 있으며, 이는 기존 논문과의 비교를 통해 효율성이 입증된다.
본 논문에서는 동시적 위치 추정 및 지도 작성 (simultaneous localization and mapping)에서 루프 폐쇄 검출을 딥러닝 방법의 일종인 variational autoencoder 를 이용하여 수행하는 방법에 대해 살펴본다. Autoencoder 는 비감독 학습 방법의 일종으로 입력 영상이 신경망을 통과하여 얻은 출력 영상과 동일하도록 신경망을 학습시키는 모델이다. 이 때 autoencoder 중간의 병목 지역을 통과함에도 불구하고 입력과 동일한 영상을 계산해야 하는 제약조건이 있기 때문에 이는 차원 축소나 데이터 추상화의 목적으로 많이 사용된다. 여기서 한 단계 더 발전된 variational autoencoder 는 기존의 autoencoder 가 가진 단점인 입력 변수의 분포와 잠재 변수의 분포 사이에 상관관계가 없다는 단점을 해결하기 위해 Kullback-Leibler divergence 를 활용한 손실 함수를 정의하여 사용했다. 실험결과에서는 루프 폐쇄 검출에서 많이 사용되는 City-Centre 와 New College 데이터 집합을 사용하여 평가하였으며 루프 폐쇄 검출의 결과는 정밀도와 재현율을 계산하여 나타냈다.
A programmable video decoding system with multi-core DSP and co-processors is presented. This system is adopted by Digital TV SoC (System on Chip) and is used for FHD HEVC (High Efficiency Video Coding) decoder. Using the DSP based programmable solution, we can reduce commercialization period by one year because we can parallelize algorithm development, software optimization and hardware design. In addition to the HEVC decoding, the proposed system can be used for other application such as other video decoding standard for multi-format decoder or video quality enhancement.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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