• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.241-247
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• 1997

통신망의 발전과 컴퓨터를 통한 멀티미디어 처리 기술의 발달로 인해 사용자들은 보다 나은 서비스를 원하게 되었다. 이로 인해 컴퓨터 통신망에서 다양한 분산 멀티미디어 응용을 실현하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 그 대표적인 응용으로 화상회의가 있다. 그러나 멀티미디어 데이터를 다루는 응용들은 몇 가지 어려운 문제가 있으며 그 중의 하나가 멀티미디어 데이터의 동기화(synchronization) 문제이다. 멀티미디어 동기화의 관련된 기존의 연구들은 특정 조건하에서는 잘 수행되지만 다른 환경에서는 한계를 나타내는 문제점을 보이고 있다. 본 논문에서는 응용의 동기화 요구사항과 사용자의 인지적 특성에 의해 유연한 동기화 서비스를 제공하는 새로운 동기화 기법을 제안한다. 본 기법은 유동적인 망환경의 변화에 적응적이고 시계속도 차이가 있는 시스템 환경에서도 영향을 받지 않는 동기화방식이다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.65-70
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• 2023

디지털 미디어 환경은 디지털 매체를 다각화시키면서 사용자 중심의 다양한 형태로 접근하고 있다. 디지털 기술의 발전에 의해 디지털 미디어 환경은 광대한 네트워크 정보망을 형성하고 보다 인터렉티브한 커뮤니케이션을 지원함으로써 이와 관련 사용자 중심의 기초 연구가 필요하다. 디지털 미디어 환경을 대표할 수 있는 모바일 디스플레이는 휴대성이 높은 장점을 갖고 있지만 소형화와 전력절감을 위해 얇은 디스플레이 패널과 저성능 이미지 센서를 채택하는 등 대형 디스플레이에 비해 색상 표현력이 떨어질 수밖에 없다. 본 연구에서는 대표적 디지털 융합 매체인 모바일 디스플레이를 구체적 연구대상으로 사용자 중심의 다크 모드와 라이트 모드에서 시감적 색채 인지특성에 대해 알아보고자 한다. 시감적 색채 인지 특성을 알아보고자 KS 12가지 색채를 기반으로 색채 속성을 각각 제어하여 정신물리학 실험을 진행하고 이를 분석하였다. 본 연구에서는 진행된 실험 결과를 분석하여 다크 모드와 라이트 모드에서 색채 인지에 차이가 있는지 알아보고 색채 인지 특성에 대한 기초 연구 자료로써 유의미 여부를 정의한 후 향후 연구방향을 제시한다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권10호
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• pp.195-207
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• 2015

소셜미디어를 활용한 마케팅에서 기존의 전통매체와 달리 새로운 방식으로 접근할 필요성이 있다. 본 연구는 이론적 실증적 연구를 통해 소셜미디어의 특성인 정보제공성, 상호작용성, 유희성 그리고 브랜드 인지도가 경영성과와 기업인지도에 미치는 영향관계를 검증하였다. 그 결과 정보제공성 특성이 높아질수록 또한 상호작용성 특성과 브랜드 인지도관리 특성이 높아질수록 기업성과도 높아지는 것으로 조사되었다. 그러나 유희성 특성이 높아질수록 기업인지도에는 음(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 소셜미디어를 활용하는 사용자는 연령별로도 이용자의 개인 성향과 이용동기에 따라 소셜미디어 이용정도와 이용방식에도 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 결론적으로 소셜미디어 특성과 경영성과에 있어 소셜미디어의 특정 부분만 관리하는 것이 아니라 고객관리활용과 마케팅활용의 중요함을 제시하였으며 기업의 경영성과 및 이미지를 높이기 위해서는 소셜미디어의 특성에 대한 활용이 중요하고 시니어기업의 소셜미디어 활용도가 갈수록 높아지는 만큼 시니어관련 교육에 소셜미디어 관련 홍보마케팅 항목이 필수적임을 알 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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• pp.213-216
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• 2018

본 논문에서는 사람의 인지 시각 특성 중 하나인 JND(Just Noticeable Difference)를 이용한 인지 비디오 부호화 기법을 제안한다. JND 기반 인지 부호화 방법은 사람의 인지 시각 특성을 이용해 시각적으로 인지가 잘 되지 않는 인지 신호를 제거함으로 부호화 효율을 높이는 방법이다. 제안된 방법은 기존 수학적 모델 기반의 JND 기법이 아닌 최근 각광 받고 있는 데이터 중심(data-driven) 모델링 방법인 심층 신경망 기반 JND 모델 생성 기법을 제안한다. 제안된 심층 신경망 기반 JND 모델은 비디오 부호화 과정에서 입력 영상에 대한 전처리를 통해 입력 영상의 인지 중복(perceptual redundancy)를 제거하는 역할을 수행한다. 부호화 실험에서 제안된 방법은 동일하거나 유사한 인지화질을 유지한 상태에서 평균 16.86 %의 부호화 비트를 감소 시켰다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.100-102
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• 2016

본 논문에서는 기존의 인지 영상 부호화에 사용되던 Just Noticeable Distortion(JND) 보다 더 압축에 적합한 모델인 Just Noticeable Quantization Distortion(JNQD) 모델을 제시하고, 이를 사용한 인지적 영상 압축 방법을 제안한다. 제안하는 인지적 영상 압축 방식은 영상 코덱 내부의 Rate-Distortion Optimization(RDO)을 수정하지 않고 입력되는 영상의 불필요한 정보들을 미리 제거하는 전처리 과정으로서, JNQD 모델을 사용하여 보다 간단하면서 압축 효율을 크게 증가 시킬 수 있다. 기존 영상 압축의 전처리 방법들은 부호화기의 양자화 값을 전처리 과정에서 고려하지 못하여 부정확한 인지 중복성 제거 결과를 초래하였으나, 제안하는 방법은 영상의 특성뿐만 아니라 양자화 크기 값을 고려하여 적응적으로 인지 왜곡이 발생하지 않는 주관적 인지 중복성 제거를 전처리 과정에서 수행할 수 있다. 거의 유사한 주관적 품질 수준을 유지하면서 HEVC 참조 소프트웨어 대비 약 15%의 압축효율 향상을 보인다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.343-345
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• 2020

본 논문에서는 선택적 노이즈 캔슬링을 위한 환경 인지 기술을 제안한다. 기존의 노이즈 캔슬링은 모든 소리를 구분 없이 차단하여 여러 가지 문제를 유발할 수 있으며 공통된 노이즈 캔슬링 동작으로 각 소음에 최적화된 성능을 보장할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 제안하는 방법은 대표적 오디오 특성인 멜-스펙트로그램과 스펙트로그램 기반의 시간적 특성 벡터를 사용하여 환경 인지를 진행한다. 본 논문에서는 attack, rotation, sawing으로 구성된 3가지 소음과 speech, tonal로 구성된 2가지 비 소음으로 총 5가지 클래스를 분류한다. 제안하는 방법에서 특성 벡터로 멜-스펙트로그램만을 사용했을 때 87.5%의 분류 성능을 보였으며, 스펙트로그램 기반의 시간적 특성을 추가했을 때 분류 성능이 91.2%로 향상되었다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권10호
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• pp.195-206
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• 2020

본 연구는 소셜미디어 이용자의 소비자 혁신성 등의 특성이 국내에서 많이 사용되는 소셜미디어 이용에 미치는 영향을 분석한다. 이를 위하여 2019년 한국미디어패널데이터의 소셜미디어 이용과 이용자 특성에 관한 자료를 활용하여 소셜미디어 이용 여부를 프로빗 모형과 다항 프로빗 모형으로 추정하였다. 분석결과 기능적, 쾌락적 혁신성을 가진 이용자는 소셜미디어를 이용하기 쉽고 이에 비하여 인지적 혁신성을 가진 이용자는 소셜미디어를 이용하지 않을 것으로 분석되었다. 개별 소셜미디어의 이용과 관련하여 기능적 혁신성은 카카오스토리의 이용 확률을 높이고 쾌락적 혁신성은 인스타그램의 이용 확률을 증가시키나 인지적 혁신성은 카카오스토리, 네이버 밴드의 이용 확률을 감소시키는 것으로 나타났다. 본 연구는 기업이 혁신성과 관련된 제품을 홍보함에 있어 어떤 소셜미디어를 채택할 것인가에 관한 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 향후 연구에서는 소셜미디어 이용자가 몇가지 소셜미디어를 동시에 사용한다는 가정하에서 분석을 시도하는 것도 필요해 보인다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.439-442
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• 2012

3D 영상 산업과 더불어 3D가 적용됨으로써 유망한 산업 분야 중 하나가 바로 게임이다. 2D에서 3D 그래픽으로 그리고 현재는 3D 입체영상으로 진화하면서 이용자로 하여금 깊이감을 제공함으로써 더 큰 즐거움을 주고 있다. 본 연구에서는 게임에서의 입체영상 및 안경 착용여부가 영상의 특성, 프레즌스 그리고 피로도 등에 어떠한 영향을 미치는지 알아보고자 했다. 실험결과 디스플레이와 안경착용의 상호작용효과는 인지된 특성 구성요소 중 입체감과 프레즌스 구성요소 중 시간관여에서 유의미하게 나타났다. 입체감과 시간관여의 경우 모두에서, 3D 영상에서 게임을 플레이했을 경우 안경 미착용자가 착용자 보다 더 잘 인지하는 것으로 나타났다.

• 한국언론정보학보
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• 제48권
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• pp.231-256
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• 2009

본 연구는 텔레비전을 시청하는 시청자들이 느끼는 사실감의 개념을 프레즌스로 보고 텔레비전에 적합한 프레즌스 측정 도구의 문제점을 지적하며, 프레즌슨를 구성하는 하위 개념을 밝히고 신뢰도와 타당성이 확보된 측정 도구를 개발하는 것이다. 이를 위해 프레즌스의 결정요인으로 텔레비전의 사실성에 주목하고 적합한 하위 항목을 도출하고자 하였다. 즉 미디어의 외형적 특성과 미디어의 내용을 감각적 리얼리티와 인지적 리얼리티로 나누어 측정 문항을 개발하고 통계적 타당성을 검증하는 2단계의 조사를 진행하였다. 1차 조사를 통해 선정된 프레즌스 측정 항목을 대상으로 2차 조사를 실시한 결과를 탐색적 요인 분석과 확증적 요인으로 분석하였다. 그 결과 프레즌스를 경험하게 하는 첫번째 특성은 감각적인 리얼리티 즉 미디어 형태적 요인으로 감각적 충실성, 이미지 충실성, 이미지 사실성 요인이 밝혀졌다. 두 번째 특성은 인지적 리얼리티, 즉 미디어 내용 요인으로 사회적 사실성, 관계적 사실성, 현실적 사실성 요인임이 밝혀졌다. 이러한 하위요인을 종합해 볼 때 HDTV 시청 환경에서 프레즌스 경험은 미디어 형태와 내용의 사실성이라고 개념화할 수 있겠다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권3호
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• pp.287-294
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• 2017

UCC와 SNS 등을 통해 개인 미디어가 다양한 방식으로 생성됨에 따라 미디어를 분석하고 인지하는 기술에 대한 연구가 진행되고 있으며, 이를 통해 객체 인지의 수준이 향상되었다. 그 결과 기존의 제목, 태그 및 스크립터 정보를 이용한 추론 방식과 달리 미디어에서 인지되는 객체를 활용하는 영상 분류 추론 연구가 수행되고 있다. 하지만 추론을 위한 미디어 온톨로지 모델링을 사람이 직접 수행해야 하기 때문에 많은 시간과 비용이 발생하는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 미디어 분류를 위한 온톨로지 스키마 모델링의 자동화 방법을 제안한다. 영상에서 인지되는 객체의 빈도에 따른 OWL-DL 공리의 특성을 고려하여 온톨로지 모델 생성의 자동화 방안에 대하여 설명한다. 유튜브에서 수집한 15가지의 카테고리에 대한 영상으로부터 온톨로지 모델을 자동 생성하여 추론을 통해 미디어 분류의 정확도에 대한 실험을 수행하였다. 실험결과 15가지 영상 이벤트의 행위 약 1500개에 대하여 영상 분류를 수행한 결과, 86%의 정확도를 얻었고, 온톨로지 모델링의 자동화 방법에 대한 타당한 성능을 보였다.