Depth map를 구하는 방법 중 많이 사용되어지는 방법으로 stripe 패턴을 이용하는 방법이 존재한다. 이 방법은 Pro-Cam 시스템을 이용하며 프로젝터로 조사한 패턴을 카메라로 촬영하여 원래의 패턴과 촬영된 패턴간의 기하학적인 관계를 구하여 depth map를 구하는 방법이다. 본 논문에서는 이와 같이 구조광을 이용하여 depth map 획득 시스템을 효과적으로 multi-thread를 사용하여 실시간 처리하는 것을 제안한다. 일반적으로 자주 사용되는 multi-threading 기법에는 CPU의 thread를 이용하는 OpenMP와 GPU의 thread를 이용하는 CUDA가 있다. 이 두 가지 기법은 수행하는데 차이점이 존재하기 때문에 상황에 따라 OpenMP가 더 좋은 효율을 보이는 부분이 있고 CUDA가 더 좋은 효율을 보이는 부분이 있다. 때문에 우리는 이 두 가지에 대해서 각 부분의 특성에 맞게 더 좋은 효율을 보이는 multi-thread를 이용하였다. 결과적으로 우리는 $1280{\times}800$의 영상에 대해 25fps 이상의 depth map를 획득하였다.
본 논문에서는 새로운 문자 분할 알고리즘을 제안한다. 고전적인 문자 분할 알고리즘은 학술적인 문서영상과 같이 단순한 구조를 가진 문서영상을 대상으로 하여 좋은 성능을 보였지만 다양한 문자 크기와 색상, 그림, 복잡한 배경 등으로 구성된 문서영상에서는 좋지 못한 성능을 보인다. 최근에 제안고 있는 방법들은 복잡한 문서영상에서도 좋은 성능을 보이도록 다양한 기법들을 적용하여 우수한 성능을 보이고 있지만, 대부분의 방법들이 영상을 일정한 크기의 블록으로 나누어 문자분할을 하기 때문에 세밀한 부분에서는 성능이 어느 정도 한계를 보인다. 따라서 본 논문에서는 블록의 크기에 제한을 갖지 않는 새로운 방법으로서, watershed 알고리즘을 이용한 문자분할 방법을 제시한다. 구체적으로, watershed 알고리즘을 이용하여 문서영상의 구조(docstrum)를 파악하고 이를 기반으로 문자를 분할한다. 제안하는 방법은 크게 엣지 검출, distance transform, watershed 알고리즘을 이용한 docstrum 분석, 문자 분할의 네 단계를 거친다. 실험 결과 블록에 기반한 기존의 방법들이 놓치는 세밀한 부분에서도 제안된 알고리즘은 올바른 분할결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 최근 잡음 제거에서 우수한 성능을 보인 Nested U-Net의 성능을 최적화하기 위하여 두 단계로 이루어진 two-level skip connection (TLS)을 제안하였다. 이때, 인코더와 디코더의 경로를 다르게 하여 다양한 형태의 TLS을 제안하고 각 형태의 성능을 비교 평가하였다. 또한, 가장 좋은 성능을 보인 두 개의 경로를 조합하여 최종 Nested U-Net 기반 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 다른 잡음 제거 모델과 비교하여 객관적인 평가 지표에서 매우 우수한 성능을 보인다.
모션 전이 기법은 주어진 모션 시퀀스를 타겟 대상의 움직임에 적용하는 기법이다. 사실적인 모션 전이를 위해서는 소스와 타겟 휴먼의 포즈, 형태 및 카메라 정보를 기반으로 한 모션 정보가 필요하다. 본 논문은 최근 3 차원 인체 모델링에서 우수한 성능을 보인 SMPL 을 이용하여 정교한 모션 정보를 추출하고 이를 통한 모션 전이를 수행 할 수 있는 기법을 보인다. 소스와 타겟의 SMPL 매개 변수를 사용하여 모션 정보를 나타내고 이를 통해 encoder 로부터 추출된 특징 맵을 변형하여 모션 전이를 수행한다. 제안하는 기법의 정성, 정량적 분석을 보이고 휴먼 모션 전이 기법에 대한 향후 연구 방향을 제시한다.
이 논문은 공공외교의 관점에서 자국의 이익과 관련된 국제 이슈에 대해 중국 언론과 한국 언론의 보도행태를 AIIB 출범에 관련된 기사를 통해 분석했다. 분석결과, AIIB 이슈에서 중국 신문은 중국 정부의 성명과 주장을 세계에 공표하고, 바람직한 국가 이미지를 구축하며 외국 정부의 정책 결정에 영향력을 행사하려는 공공외교의 목표에 부합하는 수단으로서 작용하고 있음이 확인되었다. 따라서 중국 언론은 미디어 공공외교의 세 가지 패러다임 가운데 도구주의 패러다임으로 규정할 수 있다. 중국 신문의 도구주의 패러다임은 언론의 소유 구조에서 기인한다. 한국 신문의 경우는 미디어 공공외교 패러다임의 대외정책 상관성에 있어서 도구주의를 제외한 문화주의와 전문가주의 패러다임이 혼재되어 있다. 그러나 기사형식에서 AIIB가 국가의 정치 경제에 미치는 영향에 관한 전망을 포함한 기획기사가 크게 부족한 점 등으로 미뤄볼 때, 성숙한 담론경쟁과 정책경쟁이라는 측면이 강조되는 전문가주의 패러다임보다 문화주의 패러다임이 더 유사하다고 결론지을 수 있다. 결론적으로 본 연구는 언론의 소유 구조가 국가이익과 관련된 공공외교 이슈에 관해서도 주요한 변인임을 입증하였다.
본 연구는 기술 가정교과 '수송기술' 단원의 수업시 강의식 수업인 통제집단과 교사가 멀티미디어 자료로 수업한 실험집단 1, 멀티미디어 자료에 내레이션을 넣어 동영상으로 제작하여 교실에서 보는 수업을 하는 실험집단 2 간의 수업 자료의 제시 방법에 따른 학업 성취도와 학습 만족도를 분석하고자 하는 것이다. 연구 대상은 기술교과를 수업하는 93명 여고생들이며, 6개 질문에 대한 응답자료는 SPSS통계 프로그램을 활용하여 분석하였고 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 수업에 대한 학생들의 학습 만족도 응답 평균(M)은 교사가 멀티미디어 자료로 진행한 수업(실험집단 1)이 4.14로 가장 높고, 멀티미디어 자료에 내레이션을 넣은 동영상을 교실에서 보는 수업(실험집단 2)이 3.16, 강의식 수업(통제집단)이 보통보다 약간 아래 수준인 2.63으로 나와 멀티미디어 자료로 교사가 수업을 하는 것이 가장 바람직함 수업임을 보여준다. 둘째, 문항간 상관계수에서 보면 흥미있는 수업에서는 기억도와 내용 이해도가 높지만, 집중도가 떨어지면 기억도도 떨어짐을 알 수 있다. 셋째, 학업 성취도는 실험집단 1이 가장 높았으며, 실험집단 2는 통제집단과 유사한 수준이다. 학업 성취도를 높이기 위해서는 강의식 수업에서는 흥미를 높여야 하며, 내레이션을 포함한 동영상을 보는 교실수업에서는 수업 집중도를 높이는 방안이 요청된다.
수질개선과 아리수 홍보 노력에도 불구하고 일반 국민들의 수돗물에 대한 불신은 여전히 계속되고 있다. 본 연구는 국내의 주요 신문, 텔레비전, 인터넷 신문에 보도된 수돗물 관련 뉴스를 기사 유형 및 내용, 기사 작성자, 취재원, 그리고 뉴스 가치라는 분석 유목을 통해 그 보도 경향을 살펴보았다. 언론에서 다뤄진 주제는 식용수로서의 적합성 논의가 가장 많았고 수돗물 이물질 발견, 수돗물 관련 정부정책, 수도 관련 보도, 수질 검사 결과 순이었다. 기사 본문 내용의 논조를 분석한 결과 인터넷이 가장 부정적인 보도태도를 나타냈다. 기사 작성자의 경우, 일반 취재기자가 작성한 뉴스가 압도적이었고 전문기자가 쓴 경우는 전체 기사의 1% 미만이었다. 결론적으로 수돗물과 같은 공적 이슈를 제대로 보도하기 위해서는 전문기자의 육성이 시급하고 취재원을 다양화시키는 노력이 필요하며 흥미위주의 보도보다 심층적인 접근을 통한 기사 작성이 요구된다고 하겠다.
이 연구의 목적은 미디어 채널의 관점에서 효율적인 마케팅 전략 방안을 수립할 것인가를 사례연구를 이용하여 체계적으로 분석하고자 하는 것이다. 과거의 연구 결과들을 보면 기업의 이미지를 묘사하는 TV, 신문, 라디오, 잡지 등의 미디어는 소비자들의 선호도, 전문성, 신뢰성으로 구성된 브랜드 행위에 중요한 영향을 미친다는 것을 보여 주었다 즉, 기업은 효율적인 홍보 방안을 수립하기 위하여 체계적인 미디어 선택 전략을 지녀야 한다. 이러한 점을 고려하여 본 논문에서는 계층회귀분석을 실시하여 실증적인 분석을 시도하였다. 결과적으로 기업 홍보 전략을 수립 할 때 TV와 라디오는 소비자들에게 기업의 긍정적인 선호도를 증진하는데 신문과 잡지보다 뛰어나고, 신문과 잡지는 기업의 전문성을 증진하는데 유용하다는 것을 보여 주었다. 그리고 신문과 잡지는 기업의 신뢰도를 향상시키는데 TV와 라디오보다 뛰어난 매체임을 보여 준다. 이 결과는 영상매체가 흥미를 보다 유발하고, 지면 매첸가 신뢰성을 더욱 유발한다는 기존의 이론과도 일치되는 것으로 밝혀졌다.
최근 코로나 19발생과 동시에 소셜 미디어의 투자자 정서가 증시 가격 움직임을 주도해 관심을 모으고 있다. 본 연구는 행동금융 이론 기반 빅 데이터 분석을 활용하여 소셜 미디어에서 추출한 정서가 중국 증시의 실시간 및 단기적 가격 모멘텀을 예측하는데 활용될 수 있는 기법을 제안한다. 이를 위해, COVID-19와 관련 200만 건 이상의 시나 웨이보 빅 데이터를 키워드 방식으로 수집 및 분석하고 시간이 따른 영향력이 높은 감정 요인을 추출한다. 최종 결과 도출을 위해 다양한 지도 및 비지도 학습 모델을 다 각도에서 구현 및 성능평가를 비교 분석 후, BiLSTM mdoel이 최적의 결과를 낼 수 있음을 증명했다. 또한, 제안하는 기법을 통해 주가변동과 심리요인 간에도 비슷한 움직임을 보이고 있음을 제안했고 소셜미디어에서 추출한 공공분위기가 어느 정도 투자자들의 심리를 대변할 수 있고, 주식시장에 영향을 미칠 수 있는 특수행사에 몰두할 때 증시변동에 차이를 만들 수 있음을 증명했다.
네트워킹 환경에서 만족스러운 멀티미디어 응용 서비스를 제공하기 위해서는 효과적인 미디어 전송 구조가 필요하다. 그러나 인터넷 같은 일반적인 네트워크는 안정적인 멀티미디어 서비스를 위한 보장된 네트워크 대역폭을 제공하지 않는다. 따라서 종단 시스템에서 멀티미디어 서비스를 지원하기 위한 일반적인 방법으로 버퍼를 사용한다. 기존의 제안된 버퍼 관리 기법은 크게 두가지 영역으로 분류된다. 하나는 변화하는 네트워크 환경에 적응하기 위한 기법이고 다른하나는 요구 대역폭을 평활하하는 기법이다. 그러나 전자는 서비스 풉질의 심각한 손실을 일으킬 수 있고 후자는 동적인 네트워크 환경에 적응할 수 없다는 단점이 있다. 본 논문에서는 동적인 네트워크에 적응하며 대역폭 평활화를 통해 더 좋은 서비스 품질을 제공하는 적응성 있는 대역폭 평활화 기법을 제안한다. 또한 저장된 MPEG 비디오를 이용한 실험을 통해 제안된 기법의 사용으로 비디오 전송 품질이 향상됨을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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