본 논문에서 우리는 unequal loss protection(ULP) 알고리즘을 기반으로 패킷이 손실될 수 있는 망 환경에서 인지적으로 재구성된 영상의 왜곡을 최소화하는 방법을 제안한다. 알고리즘에는 2가지의 주요 요인이 있다. 첫째, 인간 시각 체계의 균일하지 않은 분포의 함수로 압축된 영상에 가중치를 준다. 둘째, 패킷은 오류 전파가 일어나지 않도록 하면서 각각의 group of picture(GOP)내에서 시간적인 중요성이 할당된다. 프레임의 인지적인 중요성과 GOP의 계층적인 중요성을 동시에 고려하여, 제안하는 ULP알고리즘은 인간 시각적으로 가장 중요한 지역의 크기를 식별하여 효율적인 forword error correction(FEC) 알고리즘을 수행한다.
최근 동일본 대지진 또는 중국 쓰촨성 대지진 등 국가적인 재해 재난이 한반도 주변에서 자주 일어나고 있다. 대한민국도 마찬가지로 집중호우로 인한 인명피해가 발생되기도 했다. 이러한 경우 해당 재난지역 내의 주민들이 지역상황을 인지하고 대피하게 할 수 있다면, 인명피해를 크게 줄일 수 있을 것이다. 이러한 문제의 해결책으로 보급률이 뛰어나고 개인 휴대형 기기인 휴대전화기를 통한 재난방송 기능이 제안되었다. 여기에는 재난 방송의 특성상 지연시간과 수신율에 문제점이 있을 수 있다. 그러므로 방송 (broadcasting)개념이 도입되어 다수의 사용자가 한 번에 수신할 수 있도록 CBS (Cell Broadcasting Service) 서비스를 제공하고 있다. 하지만 이 또한 현실적으로 LTE (Long Term Evolution) 망에서만 가능하며 3세대 통신, WCDMA (Wideband Code Division Multiple Access) 에서는 대기전력 소모에 의한 배터리 소요로 제외되었다. 본 지에서는 CBS를 이용하여 WCDMA 단말을 소지한 사용자에게도 DMB를 통해 재난상황을 인지 할 수 있는 새로운 게이트웨이를 제안한다.
본 연구에서는 멀티미디어와 네트워크를 중심으로 변화하고 있는 교육환경에서, 온라인교육을 위한 학습이론과 멀티미디어 표현기법을 선택하는 과정을 도울 수 있는 방법에 대하여 고찰하였다. 진행은 객관주의와 구성주의, 두가지 교육이론의 고찰과 멀티미디어표현의 특성분석을 통하여 가이드라인을 제시하고 이를 CAI 각 형태에 적용하는 방법으로 이루어졌다. 객관주의와 구성주의는 CAI의 기초 환경구성의 토대가 되며, 객관주의는 고정적, 순차적, 구조적, 수동적인 학습에, 구성주의는 자율적, 선택적, 비구조적, 능동적인 학습에 적합한 것으로 나타났다. 그리고, CAI에 활용되는 멀티미디어요소의 표현을 위한 기준을 선정하기 위한 요소로는 미디어의 특성, 학습자의 특성(인지모델, 숙련도, 수용성), 그리고 컨텐츠의 특성을 고려하였다. 이 과정에서 선정된 기준을 바탕으로 현재 활용되고 있는 CAI의 6가지 형태에 대하여 이를 구성하는데 가장 적합한 교육이론, 효과적인 미디어, 학습자 수준, 학습컨텐츠의 종류 및 특성을 분류하였다.
최근 유튜브, 네이버와 같은 플랫폼 사업자들은 다양하고 많은 동영상확보를 위해 최대한 시간을 적게 들이고 좋은 퀄리티의 영상을 자동으로 생성해주는 어플리케이션을 개발하는데 AI 기술을 적극적으로 사용하고 있다. 가장 주도적으로 진행하는 곳은 IBM 의 왓슨의 인지하이라이트 기술이다. 관중의 함성소리와 스포츠특성 데이터들을 활용하여 하이라이트 부분의 영상만 자동 생성하고 있다. 하지만 현재까지의 기술은 인간의 감성을 자극하는 스토리 전개방식의 자동영상 생성에 있어서는 부족한 부분이 많이 존재한다.이 에 본 논문은 영화의 클라이맥스 부분의 영상편집방식을 분석하여 이에 대한 장르별 샷 사이즈 변화패턴을 시각화한 후, 장르간 편집 차이점을 패턴화한 템플릿을 구축하여 사용자의 이미지 데이터들을 장르별 클라이맥스 패턴의 특성에 맞게 추천하여 짧은 영상을 자동 생성하는 어플리케이션을 개발하였다. 향후 본 연구는 1 인 미디어 산업 및 사이버교육 분야에서 가장 많이 소요되는 영상편집 시간을 단축하는데 큰 효율이 있을 것이라 기대한다.
본 논문은 미디어에서 제공되고 있는 경험적 과정과 체험으로 이어지고 있는 텔레비전 음식 프로그램의 특성에 대해 살펴보고자 한다. 텔레비전 음식 프로그램은 다양한 메타포를 형성하고 있으며, 시지각과 인지적 차원에서 매체의 영향력은 사회문화적으로 커다란 영향력을 행사하고 있다.
본 논문에서는 HDR(high dynamic range)영상을 LDR(low dynamic range)영상장치에 표현하기 위해 히스토그램 변형기법과 구간별 히스토그램 평활화를 이용한 인지기반의 톤 맵핑(tone mapping)기법을 제안한다. 인간의 시각특성을 이용한 톤 맵핑 알고리듬은 상당히 효과적이지만 고정된 형태의 맵핑 함수를 사용하기 때문에 모든 영상에서 동일한 효과를 얻지 못한다. 그리고 히스토그램 변형 기법을 적용한 인지기반 톤 맵핑 알고리듬의 경우 인지기반 톤 맵핑 함수를 이용해서 원 영상의 히스토그램을 제한하고 보상과정을 통해서 적극적인 톤 맵핑 함수를 얻을 수 있다. 그렇기 때문에 contrast 의 향상과 원 영상의 디테일 보존을 함께 얻을 수 있다. 하지만 전역 히스토그램 평활화의 사용으로 영상이 지나치게 밝아지거나 지나치게 어두워지는 경우가 발생할 수 있다. 제안하는 방법은 구간별 히스토그램 평활화를 적용하여 톤 맵핑 함수를 얻는다. 이는 과도한 평활화를 방지하고 원 영상의 디테일 보존의 성능이 더 좋다. 시뮬레이션 및 실험을 통해 성능을 비교하고 기존 방법에 비해 제안한 방법이 우수함을 입증한다.
뉴미디어의 특성을 지니며 더욱 다양한 가능성과 관계를 열어나가게 된 오늘날의 현대 건축은 근대 이전의 구축적 양식 중심의 형식으로부터의 탈피, 디자인 분야의 심미적 발달, 자연 친화적인 관점으로의 발달, 그리고 무엇보다 인간 중심의 건축 발달 등으로 인해 구조, 실체와의 관련성 이외에 표면(surface)으로의 관심이 집중되면서 감상적인 공간 구조를 낳고 있다. 이는 표면이 공간적인 효과를 내는 표면을 통해 새로운 소통의 길이 열리게 되고 건축물 그 자체의 자율성을 표현하는 동시에 주변 컨텍스트에 동참하게 되므로 경계 영역으로서의 의미를 전달하는 인터페이스로 발전해 가고 있음을 시사한다. 또한 최근에는 더욱 적극적인 미디어 재료의 사용으로 건축의 표면이라기보다는 오히려 독립된 스크린으로써의 모습을 보여주고 있고, 그에 더해 다양한 미디어 아트 작업의 차용으로 표면의 스크린화는 더욱 진화하며 이전과는 또 다른 효과와 의미를 전달하고 있는데, 이는 공간 사용자의 능동적인 수용 형태를 인지하고 건축을 완성하는데 있어서 중요한 주체가 됨을 시사한다. 본 논문에서는 이러한 건축 표면이 가진 인터페이스로서의 특성과 최근의 적극적인 미디어 재료 사용 및 미디어 아트 차용을 통한 다양하고 새로운 소통의 시도를 분석해 봄으로써 건축 표면이 가지는 더욱 넓은 범위에서의 가능성과 잠재력을 건축 그 자체가 가지는 특성 안에서 뿐만 아니라 수용자와의 상호관계 안에서 또한 연구해 보고자 하였다.
본 연구는 현재 어플리케이션 마켓 시장에 공급되고 있는 유아용 어플리케이션을 다양한 기준으로 분석하고, 유아들의 발달 특성 및 멀티미디어 콘텐츠 특성이 유아 교육용 어플리케이션에 어떻게 적용될 수 있는지에 대한 가능성을 모색하였다. 이를 위해 아이폰 웹스토어 및 안드로이드 마켓 등의 교육 카테고리에 탑재되어 있는 어플리케이션 중 61개의 유아용 어플리케이션을 선정하였고, 학습 유형별 콘텐츠 유형, 인지부하원리, 멀티미디어 설계원리에 기반을 둔 분석기준을 토대로 유아용 어플리케이션을 분석하였다. 분석결과 좀 더 다양한 유형의 어플리케이션 개발의 필요성이 제기되었으며, 스마트폰의 성능을 최대한 활용할 수 있으며, 멀티미디어 설계원리를 준수하고, 무분별한 멀티미디어 사용을 지양하는 어플리케이션 개발의 필요성이 제기되었다.
AI(Artificial Intelligence) 음성 스피커는 많은 이들의 관심을 받으며 AI 기술 기반 제품 관련 초기 시장 형성과 발전에 중요한 역할을 하고 있다. 이런 가운데 본 연구는 확장된 기술 수용 모델과 인지된 즐거움 및 혁신 저항 요인을 통합한 통합 수용 모델을 기반으로 AI 음성 스피커 지속적 이용 의향 영향 요인들을 살펴보았다. 또한, AI 음성 스피커만의 차별화된 요소로서 3가지 인지된 의인화된 특성들(인지된 이성적지지, 인지된 친밀성, 인지된 인지적 개방성) 요인들이 어떻게 AI 음성 스피커 지속적 이용 의향에 영향을 미치는 지를 살펴 보았다. 자료는 20-30대 AI 음성 스피커 이용 경험자를 중심으로 온라인 설문을 통해 수집되었으며, 수집된 자료는 구조방정식모델(Structural Equation Modeling)을 통하여 분석되었다. 연구결과, 인지된 용이성, 인지된 유용성, 인지된 즐거움 및 혁신 저항 모두 지속적 이용 의향에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 인지된 이성적지지, 인지된 친밀성, 인지된 인지적 개방성 3가지 인지된 의인화된 특성들 인지된 용이성, 인지된 유용성 및 인지된 즐거움에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구가 지니는 다양한 함의들도 같이 논의된다.
온라인 게임과 같은 재미에 가치를 두는 쾌락적 정보시스템에서는 개인의 특성이 매우 중요한 요인이 될 수 있다. 본 연구에서는 개인의 특성이 포털 사이트에 대하여 미치는 영향을 Davis et al.(1989)가 제시한 기술수용모델(TAM)을 이용하여 설문을 통한 통계적인 방법으로 정서적 태도와 인지적 태도에 미치는 영향을 분석하였다. 연구 결과, 영향에 대해서는 게임 특성요인이 지각된 용이성에 미치는 영향은 게임 포털 사이트에 대한 감정에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타나 친숙성은 영향이 있는 것으로 나타났다. 게임 포털 사이트에 대한 지각된 용이성에 유의한 영향을 미칠 것인가에 대한 세부가설은 친숙성, 성취감 마브니즘 모두 영향이 있는 것으로 나타났다. 게임포털 사이트에 대한 지각된 용이성이 지각된 즐거움에 미치는 영향에 대해서는 유의한 영향을 미친다고 나타나 게임포털 사이트에 대한 지각된 즐거움과 지각된 용이성이 인지적 태도에 미치는 영향에 대해서는 먼저 지각된 즐거움이 인지적 태도에 영향을 미치는가는 세부가설 중 지각된 즐거움은 영향을 미치는 것으로 나타났으며 지각된 용이성이 인지적 태도에는 영향을 미치지 않는 것을 알 수 있었다. 게임포털 사이트에 대한 개인의 특성은 게임을 하는데 있어서 평소에 느끼고 있던 즐거움과 편리하게 생각했던 용이성은 인지적 태도와 정서적 태도에도 영향을 미친다는 것을 연구결과 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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