블록 기반 DCT 코딩 이미지는 NxN 블록 단위로 코딩을 하기 때문에 블록화 현상이 발생하게 된다. 특히 저비트율 이미지에서는 이러한 현상이 더욱 두드러지게 나타난다. 본 논문에서는 이러한 이미지에서 인근 픽셀 정보를 이용하여 블록화 현상을 줄이는 방법을 제안한다. 제안된 기법은 이미지 재구성 기법과 결합하는 경우에도 화질을 개선하는데 사용될 수 있다. 제안된 기법의 성능은 실험을 통해 보인다.
현재 우리나라는 소프트웨어(SW)에 대한 관심 증가에도 불구하고 초등 소프트웨어 교육을 위한 표준 교육 계획이 마련되지 않아 체계적인 교육을 통한 컴퓨팅 사고력 배양이 어려운 상황이다. 따라서 본 논문에서는 언플러그드 활동을 통해 컴퓨팅 사고력을 증진시킨 후 이를 바탕으로 코딩 문제해결능력을 향상시킬 수 있는 교육 콘텐츠의 필요성에 대해 인식하였고, 언플러그드와 블록 코딩을 연계한 초등 소프트웨어 교육 계획을 제안한다. 교육 계획은 소프트웨어에 대한 접근, 언플러그드 교육을 통한 컴퓨팅 사고력 향상, 코딩 교육을 통한 문제 해결 능력 향상 과정 등 총 3단계로 구성되었다. 개발된 콘텐츠의 매 주제는 언플러그드 교육과 코딩 교육이 서로 연계되도록 구성하여, 코딩 개념 학습 및 이와 연관된 컴퓨팅 사고력 향상 후, 학습된 내용을 코딩 과정에서 실체화 하도록 하여 응용력이 배양될 수 있도록 하였다.
다시점 비디오 코딩에서는 뷰 또는 시간 방향 예측 시 현재 블록과 참조 블록간의 휘도 신호의 밝기의 차이를 보상하는 매크로 블록 단위 휘도 보상 툴이 포함되어 있다. 휘도 보상 툴을 사용함으로 객관적 화질 평가 측면에서 코딩 효율의 향상을 가져다주었지만, 주관적 화질 측면에서는 매크로블록 단위의 휘도 신호 평균값 보정에 의한 블록킹 현상이 많이 발생한다. 이 문제는 다시점 비디오 코딩에서 디블록킹 필터링의 강도를 설정하고 필터링을 수행하는 방법을 H.264/AVC의 방법을 그대로 적용하여 발생하는 것으로, 인터 블록 모드에서 휘도 보상을 수행한 평균값의 차이를 전혀 고려하지 않기 때문에 휘도 보상으로 인해 발생되는 블록킹 현상을 효율적으로 제거하지 못한다. 따라서 본 논문에서는 휘도 보상으로 발생하는 블록킹 현상을 분석하고 분석한 내용을 바탕으로 기존 알고리즘을 최소한으로 변경하면서, 효과적으로 디블록킹 필터링을 수행할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법을 실제 적용하여 실험한 결과, 주관적 화질 측면에서 블록킹 현상이 사라지는 것을 확인할 수 있으며 평균적인 비트량을 측정하였을 때 최고 1.44% 감소하였다.
최근 소셜 리딩과 같이 사용자 피드백이 활발해지면서 사용자 피드백 기반 전자책 콘텐츠를 제작에 대한 요구가 증가하였다. 그러나 사용자 피드백을 전자책에 반영하기 위해서는 직접코딩을 해야 하므로 코딩을 못하는 저자에게는 어려움이 있었다. 본 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위한 블록 조립식 피드백 에디터 시스템을 개발하였다. 에디터는 입력 처리 출력모듈을 직접코딩으로 구현하였던 사용자 피드백을 영역지정, 컴포넌트 배치, 블록 편집 및 코드 생성 삽입 기능으로 반영할 수 있다. 본 시스템은 HTML, 자바스크립트, PHP, Codeigniter를 이용하여 구현하였다. 블록 편집 기능은 오픈 소스인 Blockly를 이용하여 블록을 제공, 조립할 수 있도록 하였다. 코드 생성 및 삽입 기능은 라이브러리 함수 코드를 삽입한다. 본 시스템을 통해 코딩을 못하는 일반 저자도 코딩 없이 쉽게 사용자 피드백 반영이 가능하도록 한다.
본 논문에서는 HEVC 부호화기의 속도를 향상시키기 위하여, 움직임 벡터의 군집화를 통한 코딩 블록의 최대 분할 깊이를 결정하는 방법을 제안한다. 현재 HEVC (High Efficiency Video Coding)의 참조 소프트웨어 HM은 최적의 코딩 블록 구조를 찾기 위해 다양한 코딩 블록의 깊이들에 대한 율-왜곡 최적화 (RDO: Rate-Distortion Optimization)를 수행한다. 하지만 이는 부호화기의 높은 복잡도를 차지하는 요소 중 하나로 보고된다. 본 논문에서는 최적의 코딩 블록 구조를 움직임 벡터의 군집화 된 결과에 따라 결정함으로써, 부호화 과정에서 코딩 블록 구조를 찾기 위한 RDO의 복잡도를 줄임으로써 부호화기의 속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 전처리 과정으로부터 원본 영상에 대한 움직임 벡터 계산, 이를 통한 계층적 군집화를 수행하여, 군집화된 경향을 기반으로 코딩 블록의 최대 깊이를 결정한다. 본 논문의 제안하는 방법은 HEVC 참조 소프트웨어 대비 평균 1.45% BD-rate 손실이 있었으며 평균 16%의 부호화 속도 향상을 보였다. 또한, 기존의 고속화 방법과 함께 적용한 경우 1.84% BD-rate 손실과 45.13%의 평균 부호화 속도 향상을 나타냈다.
이 연구에서는 창의교육의 일환으로 컴퓨팅 사고력을 개발할 수 있는 블록형 코딩프로그램을 활용해 지구과학 교수 학습에 적용하여 컴퓨팅 사고력에 대한 인식과 과학적 태도가 어떻게 변화되는지를 알아보고자 하였다. 연구 결과를 바탕으로 결론을 정리하면 다음과 같다. 첫째, 초등학생들에게 적용할 수 있는 블록형 코딩프로그램을 활용한 지구과학 교육프로그램을 개발하였다. 총 12차시로 구성된 프로그램은 학생 활동중심의 문제를 제공하여 다양한 사고를 학생들이 유도할 수 있도록 탐구활동을 설계하였다. 둘째, 블록형 코딩프로그램을 활용한 지구과학 교육프로그램을 통해 컴퓨터 프로그램 활용에 대한 자신감, 컴퓨터 활용통합학습, 컴퓨팅 사고력에 대한 자신감 및 컴퓨팅 사고력을 활용한 문제해결 요인에서 유의미한 결과를 나타냈다. 셋째, 블록형 코딩프로그램을 활용한 지구과학 교육프로그램은 호기심, 비판성, 협동성, 끈기, 창의성 항목에서 유의미한 차이를 나타내었다. 이것은 학생들이 문제를 접했을 때 의문을 갖고 이를 해결하는 과정에서 효과를 나타낸 것이라고 판단할 수 있다.
본 논문에서는 딥아이(DIY) 블록 프로그래밍과 라즈베리파이의 피지컬 컴퓨팅을 활용해 엑츄에이터와 센서를 제어하고 센서를 통해 수집한 데이터를 전처리해 인공지능에 활용함으로써 효율적인 인공지능 교육 방식을 제안한다. 해당 방식은 블록코딩 방식을 사용함으로써 문자코딩 대비 오타을 줄이고 문법 구애율을 낮춤으로써 프로그래밍 입문자의 구문적 어려움을 최소화하고 개념과 전략적 학습을 극대화한다. 블록프로그래밍 사용언어로 파이썬을 채택해 입문자의 편의를 도모하고 파일처리, 크롤링, csv데이터 추출을 통해 인공지능 교육에 활용한다.
본 논문에서는 인공지능(AI) 체험부터 초중등, 대학 및 평생교육에서 필요한 광범위한 응용과 활용을 할 수 있는 라이브러리를 디지털북 형태로 지원하며, 블록과 텍스트 코딩의 장점을 취합해 입문자들이 쉽고 재미있게 SW·AI 융합 교육을 할 수 있는 플랫폼을 구현하였다. 플랫폼은 웹어셈블리 기반의 파이오다이드를 통해 웹 브라우저에서 파이썬 코딩을 가능하게 하고 복잡한 설치과정 없이 쉽게 이용이 가능하다. 다양한 LMS와 연동이 가능하도록 API를 제공하며, Drag & Fill 블록으로 입문자가 코딩에 겪는 어려움 중 하나인 많은 양의 함수와 파라미터 사용법의 어려움을 해소하였다. 플랫폼은 블록으로 코딩하여 문법의 어려움, 오탈자, 오류 등을 줄이는 동시에 블록에서 생성되는 파이썬 텍스트 코드로 입문자가 텍스트 코드에 익숙해질 수 있는 경험을 제공한다.
SW 교육에 있어서 입문자의 흥미를 유발하고자 블록 기반인 스크래치와 엔트리가 도입되었고 많은 교육 기관에서는 이후 ARDUINO, C, JAVA, PYTHON 등을 선택 교육하고 있다. 이 과정에서 코딩보다는 사고력을 강조하며 정보 교과 내에서 문법 공부하는 것을 기피하는 풍토를 보인다. 이러한 점은 2015 개정 교육과정 지침에서 특정 언어의 기능습득에 치우치지 않고 학습자의 수준에 맞추어 적절한 도구를 선택하도록 하여 사실상 교수자의 재량에 두고 있는 점에서도 파악할 수 있다. 코딩의 문법학습을 피하는 경향은 코딩교육 도입 초기의 취지와는 다르게 공교육 내에서의 코딩교육의 활성화에 부정적 요소로 작용할 여지가 크다고 우려된다. 따라서 현재 출판된 정보 교과서에서 다루는 프로그래밍 언어의 종류를 조사하고 코딩 문법학습을 최소화를 할 수 있으며 블록코딩에서 텍스트 코딩으로 전환 시 학습자의 부담을 감소할 수단으로 PROCESSING를 통한 과정을 제안하는 바이다.
수도쿠를 푸는 것은 오락으로서 뿐 아니라 컴퓨터 계산 문제로서도 흥미롭다. 수도쿠는 minimal과 extended 인코딩을 통해 SAT로 변환되고, 탐색이 아닌 추론기술의 반복 적용을 통해 다항시간에 해를 찾을 수 있다. minimal과 extended 인코딩은 직관적이지만 고차 수도쿠($16\times16$ 이상)를 풀기에 충분하지 못하다. 이 논문에서는 extended 인코딩을 개선한 블록 인코딩을 제안한다. 블록 인코딩을 $16\times16$와 $25\times25$ 퍼즐 집합에 적용 했을 때 extended 인코딩에 비해 추론기술에 따라 1%에서 12% 더 많은 수의 퍼즐을 푸는 것을 실험을 통하여 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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