최근 컴퓨터 기술과 네트워크 기술의 급속한 발전과 보급으로 유선환경에서뿐만 아니라 무선환경에서도 이동단말기를 이용하여 네트워크에 접속하여 다양한 작업을 수행할 수 있게 되었다. 사용자들이 네트워크를 통해 이용하는 다양한 어플리케이션들 중에 스트리밍 미디어를 이용하는 어플리케이션의 비중이 높아지고 있으며 이는 유선환경뿐만 아니라 무선환경에서도 마찬가지이다. 스트리밍 미디어는 다른 데이타들에 비해 크기가 매우 크고 높은 네트워크 대역폭과 많은 컴퓨팅 자원을 필요로 한다. 스트리밍 미디어 서비스를 낮은 대역폭과 적은 컴퓨팅 자원을 가지는 이동단말기를 통해 이용할 경우 사용자 환경에 맞게 특화된 서비스가 아니라면 안정적인 서비스를 제공받지 못할 것이다. 특히 이동단말기에서는 배터리를 통한 제한된 에너지 환경을 가지고 있으므로 스트리밍 미디어의 재생을 끝까지 보장하기 위해서는 실시간으로 변화되는 에너지에 대하여 적응적으로 스트리밍을 조절하여야 한다. 본 논문에서는 이동단말기를 위하여 스트리밍 미디어 서비스시에 이동단말기의 에너지 상태에 따라 전송되는 프레임의 수를 동적으로 조절하는 DFRC기법을 연구하였다. 제안하는 기법은 적은 컴퓨팅 자원을 사용하면서 동적으로 스트리밍을 조절하므로 사용자들에게 완전한 재생시간을 보장한다.
로커티브 미디어는 단순히 기존 미디어에 물리적인 좌표값이 더해진 것이 아니라 사용자 개개인의 공간, 장소, 위치를 미디어의 속성으로 포섭하였다는 점에서 본질적인 특성을 지닌다. 이 연구는 연구자가 현재 로커티브 미디어 콘텐츠들이 '위치 정보에 기반'하고 '증강현실'과 밀접한 관련을 맺은 채 제작되는 경향에 주의를 기울이면서 시작되었다. 연구자는 기술의 발전으로 미디어 환경이 변화할 때 매체 이용자들의 심리적인 경험 관여가 어떻게 발현되는지, 구체적으로는 현재의 로커티브 미디어 환경에서 로커티브 미디어를 통해 형성되는 사용자들의 '사회적 현존감 인식'이 어떠할지 의문을 느꼈다. 특히 로커티브 미디어를 통해 형성되는 사용자들의 사회적 현존감 인식이 기존 컴퓨터 매개 커뮤니케이션(CMC)의 특징과 상충되는 요소들을 지니고 있다는 점은 이러한 의문을 증폭시키는 역할을 하였다. 연구자는 이 연구를 통해 현재 로커티브 미디어 환경에서 적절한 현존감 모형을 제안하고, 매개화된 상호작용의 채널로서 로커티브 미디어에서 형성되는 사회적 현존감의 특성을 알아보며, 여기에 로커티브 미디어의 '위치 정보 기반' 속성과 '증강현실'이 기여하는 바를 정성적인 방법론으로 살펴보았다.
교통표지판 검출 및 인식은 차량의 자율주행 및 ADAS (Advanced Driver Assistance System)의 필수적인 요소이다. 교통표지판의 각종 표식을 인식하기 위해서는 먼저 교통표지판 영역을 검출해야 하며, 이 작업은 통상적으로 교통표지판에 포함된 빨간색을 추출하는 컬러 필터링을 통해 이루어진다. 하지만 차량 영상에 나타나는 색상 성분은 태양광의 방향이나 날씨 등에 상당한 영향을 받으며 이러한 조도 환경은 차량이 주행하게 되면 시간적으로도 수시로 변화한다. 더군다나 사용하는 카메라의 내부적인 특성에 따라서도 색상 성분의 분포가 달라지기 때문에 컬러 필터링을 위한 임계값은 고정값을 사용하기 보다는 적응적으로 변화시킬 필요가 있다. 본 논문에서는 다양한 조도 환경과 다양한 카메라 종류에 따라서 영상 내 교통표지판의 빨간색 성분의 분포를 분석하고 이를 바탕으로 임계값을 가변적으로 설정하는 방법을 제안한다. 그리고 모의실험을 통해 제안 방법을 적용하면 고정된 임계값을 사용한 방법보다 조도변화에 강인하게 교통표지판 영역을 검출할 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 이동성 추정기를 이용하여 수신체의 이동성 정도 또는 채널의 변화 정도를 추정해 냄으로써 채널 추정에 사용하는 OFDM 심볼의 개수를 결정하여 최적의 채널 추정을 수행하는 알고리즘을 제안하고, 성능 분석을 보여준다. OFDM 시스템의 채널 보상에 다수의 심볼을 사용하면 고정된 수신체에서 우수한 성능을 나타내지만 시간 변화적인 다중 경로환경에서는 오히려 출력 SNR 성능을 저하시킨다. 제안된 이동성 추정기를 이용한 채널 추정 알고리즘은 고정 수신체 및 고속의 이동체 뿐만 아니라 복잡하고 변화 무쌍한 다중 경로 페이딩 채널 환경에 강인한 특성을 나타낸다는 것을 전산 모의 실험을 통하여 확인하였다.
다양한 형태의 유무선 네트워크 환경에서의 비디오 서비스를 위해 컨텐츠의 비트율을 각 환경에 맞게 조절하는 트랜스코딩 기술이 필수적인 요소로 대두되고 있다. 본 논문에서는 MPEG 비트스트림의 효율적인 트랜스코딩을 위한 적응적 재양자화 기법을 제안한다. 압축된 비트스트림 상에서 비트율 변화를 위해서는 양자화 파라미터를 변화시켜야 하는데 이 과정에서 재양자화 에러가 발생하여 화질 및 비트율 조절에 큰 문제가 되고 있다 본 논문에서는 다양한 테스트 영상에 대해서 비트율 변화에 대한 왜곡 정도를 테스트한 결과 특정 양자화 파라미터 비율 구간에 대해서 왜곡 현상이 심해지는 현상에 따라 이를 효율적으로 모델링하는 기법을 제안한다. 또한 제안한 모델에 근거하여 영상에 적응적인 재양자화 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 적은 비트율을 가지면서 화질을 유지하고 간단한 조건 및 연산에 기반하여 실시간 구현이 가능하다.
의식주 중에서 자신을 표현하고 외부와의 교류를 할 수 있는 분야는 패션분야로서 인간 생활과 밀접한 관계를 가지고 있으며 사람들의 개인화된 성향 변화 및 인터넷 환경의 개선으로 트렌드는 빠르게 변화하고 있다. 인공지능 기술의 발전은 단순히 객체의 검출 및 분류에서 벗어나 패션 아이템의 분석 및 세부적인 속성을 분석할 수 있는 수준에 다다랐으며 인공지능 기술을 활용하여 사용자에게 추천할 수 있는 서비스가 출시되고 있다. 패션 트렌드의 빠른 변화 및 인공지능 기술의 발전으로 이를 활용한 플랫폼에 기반을 두어 디자이너에게는 디자인 기술을 향상시킬 수 있으며 사용자에게는 개인화된 제품을 구매할 수 있는 플랫폼 개발이 요구되고 있다. 본 논문에서는 인공지능 기술 기반 패션 분석 기술 개발을 위하여 패션 검출 모듈, 패션 검색 모듈, 패션 검색을 위한 벡터 검색 모듈, 상하의 분리를 위한 세그먼테이션 모듈, 패션 복종 분류 모듈을 개발하여 통합하였으며 패션 검색 정확도는 Top-5 기준 75.28%, 벡터 검색 속도는 벡터당 0.002m sec 이하, 세그먼테이션 추출 정확도 87.6%이상, 패션 검출 결과 IoU 0.5 환경에서 96.2%, 복종분석 90.54%의 성능을 보였다.
웹툰 시장이 성장하고 웹툰의 주요 수용 환경이 웹에서 모바일로 변화하는 추세에 따라, 플랫폼 사업자들은 기존의 웹툰에 다양한 디지털 기술을 접목하고 새로운 사용자 인터페이스를 적용하고 있다. 웹툰 변화의 주요한 흐름은 멀티미디어 효과를 적용하는 경우와 스마트폰으로 대표되는 모바일 환경에 최적화된 양식을 구현하는 경우로 대별된다. 본 연구는 그와 같이 변화된 웹툰을 '웹툰 2.0'으로 정의하며 초기 양식의 웹툰인 '웹툰 1.0'과 구분 짓는다. 이를 통해, '웹툰'이라는 단일 범주 안에서 서비스되고 있는 다양한 양식의 웹툰을 분류하는 새로운 기준을 제시한다. 또한 웹툰 서비스 사용자를 대상으로 한 실험을 통해, 현재까지 개발된 다양한 양식의 웹툰에 대한 사용자 만족도를 측정 및 분석하여 웹툰 2.0과 웹툰 1.0의 현황을 살펴본다. 이를 통해 본 연구는 웹툰의 변화 과정 앞에 수동적 수용자로 머물러 있던 사용자들의 의견을 적극 반영하여 웹툰 플랫폼 사업자, 작가, 사용자에게 모두 유효한 웹툰의 기술적, 미학적 발전 방향을 제시하고자 한다.
유선 망과 기지국을 가지고 있지 않는 이동 노드들로만 구성된 Ad-Hoc 망에서는 잦은 호스트의 이동과 토폴로지 변화에 의해 패킷의 손실이 자주 발생한다 이러한 환경 하에서 요구되는 Ad-Hoc 라우팅 프로토콜에 초점을 둔 많은 연구는 인터넷 트래픽에 대한 성능 분석에 관해서는 연구가 미진하다. 따라서, 본 논문에서는 DSR과 AODV 라우팅 프로토콜을 사용하여 두 프로토콜간의 트래픽을 비교하기 위해 노드 수를 변화 시켜 모의 실험 하였다. 모의 실험 결과 DSR보다 AODV가 높은 처리율을 나타내었으나, 대역폭 할당에 있어서는 DSR이 AODV보다 더 안정적이라는 것을 알 수 있었다.
코로나19가 전 세계에 막대한 영향을 미치고 있다. 누적 확진자가 4천만 명에 육박하여 홍콩 독감 이후 최악의 전염병이 되었다. 무엇보다 2~30만 명 선의 일일 확진자가 발생하고 있어 당분간 영향은 지속될 것으로 보인다. 코로나19가 발생하면서 방송 제작은 많은 차질을 빚었고, 이에 대응하면서 무관중 제작, 랜선 음악회, 클라우드 제작 활성화 등 다양한 방송 제작 포맷이 나타났다. 포스트 코로나(post COVID-19) 보다는 위드 코로나(with COVID-19) 시대가 된 환경에서 방송 제작 방식의 변화를 살펴보았다.
본 논문은 무인감시 시스템의 특성상 조명 상태의 변화나 카메라의 흔들림과 같은 환경의 변화에 적응할 수 있도록 연속된 세 프레임간의 차영상를 이용하는 방법을 적용하여 움직임 정보를 추출하고, 영역의 분할 및 특징점 추출을 수행한 후에, 인공 신경회로망 기법을 적용하여 이동표적을 추적한다. 추적시에는 추출된 각각의 표적간의 데이터 연결을 움직임 정보의 특징점들을 이용, 레이블링하여 각각의 표적을 연결시켜 추적의 성능을 높였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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