본 논문에서는 스테레오 동영상 CODEC (Coder and decoder)을 위한 효율적인 변이와 움직임의 동시추정 기법을 제안한다. 동시 추정 기법은 좌우 움직임 벡터와 이전 시점의 변이 벡터를 이용해서 현재 시점의 변이 벡터를 예측한다. 하지만 동시추정 기법은 추정 오류가 축적되고 가려진 영역으로 인해 벡터들이 잘못 추정될 경우 성능이 매우 떨어질 수가 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해서 동시추정 기법과 별도로 공간적인 변이 벡터의 예측을 수행한다. 즉, 동시 추정과 공간적인 변이 벡터의 예측을 통해서 정확한 변이 벡터들을 구해내어 전체 부호화 효율을 높일 수 있다. 마지막으로 본 논문에서는 역방향 사진트리 분할 기법을 제안한다. 역방향 사진트리 분할 기법은 사진트리 분할 정보를 보내지 않고도 상세한 변이맵을 얻어낼 수 있기 때문에 변이 보상의 성능을 높일 수 있었다. 실험 결과를 통해서 제안 알고리듬이 기존 알고리듬과 비교하여 수행시간이 9배가량 감소하고 주관적 화질에서 좋은 결과를 보임을 확인하였고 객관적 화질 평가에서 0.5~1.5dB가량 PSNR이 높아짐을 확인하였다.
비디오 프레임 율 증가 변환은 최근에 가전 분야에서 비디오 정보원과 더불어 디스플레이 포맷의 폭발적인 증가에 힘입어 매우 많은 관심의 대상이 되었다. 대부분의 진보된 FRUC 알고리즘은 보간된 프레임들의 움직임 벡터장을 결정하는 효과적인 움직임 보간 기술을 사용하고 있다. 그러나 수신기의 후처리 분야와 같은 응용 분야에서는 움직임 보상 보간 프레임이 얼마나 잘 복원되었는지에 대한 정보를 필요로 한다. 이와 같은 목적을 달성하기 위해, 먼저, 본 논문에서는 움직임 보상 보간 프레임의 블록 단위로 신뢰도를 측정할 수 있는 비용 함수들을 도입한다. 그런 후에 이러한 함수들을 사용하여 움직임 보상 보간 프레임에서 얼마나 많은 잡음이 포함되어 있는지를 평가할 수 있는 두 가지의 왜곡 예측 모델을 제안한다. 모의실험을 통하여 제안된 왜곡 예측 방식은 움직임 보상 보간 프레임의 잡음을 효과적으로 예측할 수 있음을 보인다.
본 연구는, 팬덤 커뮤니티의 창작과 생산을 통해 부상하는 무수한 UCC 클라우드(cloud)가 리드 유저에 의한 틈새 창출 과정임을 드라마 다모의 커뮤니티를 사례를 통해 실증적으로 분석하였다. 연구 결과, 첫째, 드라마 애호가와 팬픽션 작가들은 드라마 소비자들이자 UCC 창작/생산자로서 팬덤 커뮤니티에서 자신들의 니즈에 맞는 사용자 맞춤형 콘텐츠인 UCC와 팬픽션을 만드는 과정을 통해 원작 드라마와는 전혀 다른 틈새를 창출한다. 둘째, 커뮤니티의 크리에이티브 유저들이 만드는 드라마에 대한 소비/평가, 시청자 요구/적응, 유저의 창작/생산이라는 순차적인 흐름은 드라마 정보를 제공하고 의도적으로 자원을 공급/확산시키며 파생 상품을 생산하는 미디어 기업의 흐름과 상호작용하는 공진화(coevolution) 관계를 보여준다. 셋째, UCC와 팬픽션을 둘러싼 드라마 팬덤 커뮤니티의 활동은 드라마에 대한 재미와 놀이 그리고 공감을 넘어 지식이 투입되는 창작과 생산의 결과물을 통해 비상업적 활동이 시장과 지속적으로 연계되어 선순환되는 새로운 패러다임의 드라마 생태계를 형성하고 있다.
최근 LCD TV와 같은 순차 주사형 디스플레이의 보급에 따라 HDTV등의 전송에 사용된 비월 주사 영상을 순차 주사 영상으로 변환하는 기존의 디인터레이싱 기술에 대한 화질 개선 요구가 커지고 있다. 본 논문에서는 영상 콘텐츠에 따른 움직임 정보의 통계값을 계산하여 영상 콘텐츠의 종류별로 미리 설정된 임계값에 따라 공간적, 시간적 디인터레이싱 방법을 선택적으로 적용하는 움직임 적응형 디인터레이싱 기법을 제안한다. 또한 공간적 디인터레이싱의 화질을 개선하기 위하여 소벨 연산을 이용하여 수직 에지와 수평 에지의 비율에 따라 M-ELA 방법과 DOI 방법을 선택적으로 사용하는 개선된 공간적 디인터레이싱 방법을 제안한다. 다양한 실험 영상에 대한 객관적, 주관적 평가를 통하여 제안한 방법이 기존의 디인터레이싱 방법에 비해 우수한 화질을 보임을 확인하였다.
기존의 양안식 스테레오 비디오는 장면 내에 매우 큰 변이를 가지는 물체가 존재할 경우에 시각피로를 유발하여 오랜 시간 동안 시청하기가 어렵게 된다. 이러한 시각피로를 개선하기 위한 하나의 방법으로서 본 논문에서는 변이 기반 비대칭 필터링 기법을 제안한다. 제안한 방법은 좌우영상 중 한쪽 눈에 해당하는 영상에만 필터링을 수행하고, 필터링 수준을 스테레오 영상 사이에서 구해진 변이 정보에 의해 조절한다. 제안한 기법의 시각 피로도 및 영상의 선명도에 미치는 영향을 주관적 평가에 의해 조사한 결과, 적절한 조건 하에 제안한 기법을 주시되지 않은 시차가 큰 영역에 적용할 경우 화질은 원영상의 화질을 유지하면서 시각 피로가 개선되는 효과를 얻을 수 있었다.
실시간 멀티미디어 서비스들을 전송하는 DWDM(Dense-Wavelength Division Multiplexing) 기반의 차세대 인터넷에서는 DWDM 망의 다양한 QoS(Quality of Service) 파라미터들을 복합적으로 고려하는 QoS RWA(Routing and Wavelength Assignment) 방식으로의 접근이 요구되어진다. 본 논문은 flooding 방법을 기반으로 하고, 다중제약조건을 만족하는 새로운 QoS 라우팅 알고리즘인 Bounded Flooding Routing (BFR)을 제안한다. BFR 알고리즘의 주요 목적은 network overhead, blocking probability 그리고 wavelength utilization의 성능 분석 파라메터의 향상에 있다. 더욱이, 이러한 목적을 달성하기 위해 본 논문에서는 새로운 개념인 ripple count 개념을 제안하여, 링크 상태정보 및 계산량을 줄임으로써 라우팅의 성능을 높인다. 또한, 제안된 알고리즘의 광범위한 분석을 위해서, DWDM을 기반으로 하는 망에서 중요한 요소인 제한된 파장 변환기를 적용한다. 제안된 BFR 알고리즘의 성능분석 결과는 본 논문에서 제시하는 방법이 network overhead, blocking Probability 그리고 wavelength utilization 측면의 성능 평가를 통해 제안된 알고리즘들의 효율성을 검증하였다.
벡터 맵 데이터는 다른 멀티미디어에 비하여 높은 가치를 지님에도 불구하고 데이터의 불법복제와 저작권에 대한 인식과 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 벡터 맵 데이터의 저장 구조를 고려하여 다양한 공격에 대하여 강인한 워터마킹 기법을 제안하고자 한다. 워터마킹 알고리즘의 설계를 위하여 여섯 가지 접근 방법을 고안하였다(포인트 기반의 접근, 최소 둘레 삼각형 구성, 길이 비율에 대한 워터마크 삽입, 워터마크 이미지의 위치를 참조, 그룹화, 일방함수의 사용). 제안 방법은 입력 효과성, 오검출률, 충실도의 특성을 만족하고 강인성 측면에서 노이즈 첨가를 제외한 모든 공격에서 강인함을 보였다. 또한 제안 방법은 원본 데이터가 필요 없는 Blind 방식이며, 데이터 의존적이지 않은 장점을 갖는다. 추가로 단순화 공격에 대하여 단순화 정도가 심해짐에 따라 강인성이 저하되는 선행 연구의 문제점을 해결할 수 있었다.
최근 다양한 형태의 TFT-LCD의 수요가 증가함에 따라 LCD 생산 과정에서 얼룩결함을 검사하는 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 가버 웨이블렛 변환(Gabor wavelet transform) 및 이산 코사인 변환(Discrete Cosine Transform, DCT)을 이용한 TFT-LCD 패널의 얼룩(mura)을 자동으로 검출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 DCT 변환 기반의 TFT-LCD 패널 영상의 참조 패널 영상을 생성한다. 원 영상과 생성된 참조 패널 영상에 대해서 실수 가버 웨이블렛 변환(real gabor wavelet transform)을 적용하여 패널 영상에 포함되어 있는 얼룩 결함을 검출하는데 방해가 되는 텍스쳐 정보를 제거하고 변환 영상간의 차영상을 이용하여 제거 결함 영역을 추출한다. 추출된 영역에 대해서는 정량적 평가 과정을 통해 보다 정확한 얼룩 검출을 수행한다. 실험결과는 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 보다 정확하고 효율적으로 얼룩을 검출하는 것을 보여준다.
2000년대 후반에 접어들며 한류의 전파는 초기와는 다른 양상으로 진행되기 시작했다. 한국 드라마와 영화에 더해 한국 대중음악(K-pop)이 한류 팬덤의 핵심이 되었으며, 이와 함께 한류의 주요 소비자층은 10대를 아우르는 세대적 포괄성을 갖추게 되었다. 인터넷의 발달은 한국 대중문화에 대한 접근성을 높였으며, 이에 따라 한류는 아시아라는 지역적 제한을 넘어선 전 지구적 현상으로 전개되게 되었다. 본 연구는 이러한 한류의 새로운 양상의 원인을 찾아내고, 이러한 변화가 갖고 있는 미디어연구에 있어서의 함의를 논의하고자 한다. 즉, 인터넷 등 신(新) 정보 테크놀로지와 대중문화 생산 및 수용 간의 함수관계를 밝히고자 한다. 본 연구는 이러한 한국 대중음악의 초국적 전파 과정을 통시적으로 재구성하는 한편, 유투브에서 유통되는 '소녀시대'의 히트곡 <지Gee> 뮤직 비디오에 달린 유투브 사용자들의 댓글을 분석함으로써 온라인상에서의 팬덤 활동을 분석 평가하고, 온라인 커뮤니티의 매체적 의미를 논하고자 한다. 이를 위해 온라인 민속지학(online ethnography 혹은 nethnography)을 주요 방법론으로 사용할 계획이며, 피스크(Fiske), 버지스(Burgess) 등에 의해 주도된 팬덤과 온라인 커뮤니티 연구에 관한 문헌들을 분석하고, 이를 본 연구의 이론적 틀로 구성할 계획이다.
최근 블로그가 새로운 미디어로서 대중적으로 널리 사용되면서 사회 전반에 걸쳐 영향력을 확대하고 있다. 본 연구의 목적은 블로그 사용에 영향을 미치는 사회적 동기 요인을 조사하는 것이다. 본 연구에서는 기술수용모델과 사회적 동기이론을 기반으로 하여 인지된 유용성, 인지된 사용 편의성과 평판, 호혜성, 돕는 즐거움, 사회적 정체성이 블로그 사용의도에 영향을 미치는 주요 요인으로 파악하였다. 한국에서 대중적인 블로그 사이트인 네이버 블로그, 싸이월드 미니홈피, 다음 블로그, 야후 블로그 등의 사용자 342명으로부터의 온라인 설문을 통해 수집된 데이터를 실증적으로 평가한 결과, 인지된 유용성, 인지된 사용편의성, 호혜성, 사회적 정체성이 블로그 사용의도에 직접적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 호혜성과 돕는 즐거움이 블로그 사용의도에 미치는 영향을 조절하는 요인으로서 사회적 정체성이 중요함을 밝혀냈다. 본 연구결과는 블로그 사용의도에 영향을 미치는 사회적 동기요인의 중요성에 대한 이론적 기틀을 마련하는 데 공헌함과 동시에 블로그 서비스 기업에게 사용자들의 사용의도를 높일 수 있는 전략적인 정보와 가이드라인을 제공할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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