최근 스토리텔링 기술은 서사 중심에서 캐릭터 중심으로 변모하고 있다. 캐릭터 중심 스토리텔링이란 캐릭터가 하나의 스토리에 국한되지 않고 탄생의 기반이 되었던 원작 세계관을 뛰어 넘어 새로운 환경에서 새로운 인물을 만나 새로운 사건을 경험하며 또 다른 이야기로 확장되는 현상을 총칭한다. 심지어 캐릭터 중심 스토리텔링은 탈서사적, 탈장르적으로 확장되고 있다. 캐릭터를 고정점으로 하여 다양한 미디어로 전개되고 스토리 세계를 넓혀가는 양상을 보이고 있는 것이다. 이에 본 연구에서는 이러한 현상의 원인을 미디어 발달사와 서사 진화론의 관점에서 규명하고 그것이 의미하는 바를 구체적인 사례를 통해 탐구하는 것을 목적으로 한다. 캐릭터를 중심으로 확장되고 있는 스토리텔링 기술은 미디어 발달사와 서사 진화론에서 그 등장 배경을 고찰할 수 있다. 미디어 발달사의 측면에서 고려되는 네 가지 요인은 첫째 포스트모더니즘의 출현으로 인한 큰 이야기의 소멸과 작은 이야기의 등장, 둘째 팬덤 문화의 출현과 캐릭터의 자율화, 셋째 데이터베이스 시대에서 비롯된 캐릭터의 공공재화성, 넷째 창작 주체의 변화이다. 반면 서사 진화론의 관점에서 캐릭터 스토리텔링은 최근 등장한 트랜스미디어 스토리텔링 담론과 조우하면서 큰 변화를 맞이하게 된다. 캐릭터 스토리텔링은 전통적인 서사 이론에서 역할론과 성격론으로 나뉘어 연구되었다. 대립각을 세우며 연구되었던 캐릭터 스토리텔링은 디지털 패러다임의 도래로 캐릭터의 자율화와 공공재화성을 확보하게 되고 플롯과 동등한 지위를 가지게 되면서 새로운 도약을 시작했다. 특히 이 현상은 캐릭터가 여러 플랫폼에 걸쳐 나타나는 트랜스미디어 스토리텔링이 활발하게 이루어지면서 가속화되었다. 이에 본 연구에서는 캐릭터 중심 트랜스미디어 스토리텔링의 두 가지 모델로 성격 전이형과 역할 전이형을 제시하고 그 구체적인 사례를 통해 특징과 구조를 도출해 보았다. 이와 같은 연구는 새로운 형태의 스토리텔링 모델을 규명하고 그 유형별 체계를 확인할 수 있다는 점에서 그 의의를 찾을 수 있다.
최근 들어 악성코드와 관련된 정보침해사고는 대부분 Microsoft Windows에서 발생하고 있으며, 해마다 증가 추세에 있다. 이러한 악성코드 중에 커널기반의 악성코드는 Windows 커널 내에서 자신의 정보를 은폐하고 공격코드를 추가하는 방식으로 동작하고 있어 기존의 보안대응책으로 탐지 및 대응이 어려운 특징을 갖는다. 기존의 정보보호시스템이 알려지지 않은(또는 새로운) 커널 공격 기법에 대한 대응이 거의 불가능한 이유는 "공격 시그너쳐"를 기반으로 하고 있기 때문이며, 보다 근본적인 이유는 Windows 커널 정보 및 관련 메커니즘의 부재에 있다. 이로 인해, 커널 공격기법에 대한 현재의 대응기법 수준은 매우 미미하며, 현장에서 활용 가능한 커널공격 대응시스템은 전무한 실정이다. 본 논문에서는 다양한 Windows 커널 공격에 대한 유형과 기법을 정형화하고, 이를 기반으로 커널 메모리 공격 대응기법, 프로세스 및 드라이버 공격 대응기법, 파일시스템 및 레지스트리 공격 대응기법으로 구분하여 효과적인 Windows 커널 공격대응기법과 메커니즘을 제안하였다. 알려지지 않은 Windows 커널 정보 및 관련 메커니즘의 수집과 분석을 통하여 Windows 커널 공격에 대한 대응기법 및 메커니즘의 구현에 적극 활용하였으며, 시스템 활용도 및 안정성을 극대화하기 위해 Windows 멀티 플랫폼을 지원하도록 구현하였다. 다양한 실험을 통하여 제안된 대응시스템이 커널 공격기법에 대해 기존의 정보보호시스템보다 우수한 방어능력을 갖고 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 실시간 처리를 위한 얼굴 검출 알고리즘의 하드웨어 엔진을 설계하고 검증하였다. 얼굴 검출 알고리즘은 주어진 이미지에서 학습된 얼굴의 특징데이터를 통하여 얼굴의 대략적인 위치를 찾는 연산을 수행한다. 얼굴 검출 알고리즘을 하드웨어 구조로 설계하기 위해 Integral Image Calculator, Feature Coordinate Calculator, Feature Difference Calculator, Cascade Calculator, Window Detector 등의 5 단계로 구조를 나누었으며, On-Chip Integral Image memory 와 Feature Parameter Memory를 설계하였다. 삼성전자의 S3C2440A 프로세서 칩과 Xilinx사의 Virtex4LX100을 이용하여 검증 플랫폼을 구축하고, CCD카메라를 통하여 실제 얼굴의 영상을 받아들여 얼굴 검출을 실시간으로 구동시켜 검증하였다. 설계된 하드웨어는 Virtex4LX100 FPGA를 타겟으로 합성 시에 3,251 LUTs 를 사용하고, 24MHz의 동작 속도에서 검색 윈도우의 이동 간격에 따라 프레임 당 1.96$\sim$0.13 초의 실행속도를 가진다. 그리고 매그나칩 0.25um ASIC 공정으로 제작 시 41만 게이트 (Combinational area 약 34.5만 게이트, Noncombinational area 약 6.5만 게이트)의 크기를 가지며, 100MHz의 동작 속도에서 프레임 당 0.5초 미만의 실행 속도로, 임베디드 시스템의 실시간 얼굴 검출 솔루션에 적합함을 보여준다. 실제 XF1201칩의 일부 모듈로 구현되어 동작함이 확인되었다.
최근 무인기 탑재를 위한 소형 SAR 시스템 관련연구가 활발하게 진행되고 있으나, 드론과 같은 소형 비행 플랫폼에 대한 적용 사례는 매우 드물다. 드론의 경우, 고정익 무인항공기에 비해 기상, 조종환경 등에 취약하므로 고품질의 SAR 영상을 획득하기 위해서는 매우 정밀한 요동 분석 및 오차 보상 알고리즘이 요구된다. 특히 소형 드론에서는 SAR 탑재체 무게 및 전력의 제약으로 자세 제어 및 센서 장착이 어려워 영상 품질 보장이 어려워진다. 본 연구에서는 드론에 SAR를 탑재하여 영상을 획득하는 가능성을 제시한다. 이를 위해 실제 레이다가 탑재된 드론을 사용하여 SAR 영상을 획득하고, 그 품질을 분석하였다. 드론 SAR 기하 구조 분석을 통해 드론의 요동에 의해 발생될 수 있는 위상오차를 분석하고, 불규칙한 드론 이동에 의한 왜곡을 보상함으로써 드론 SAR의 운용 가능성을 검증하였다.
플래시 메모리는 전력 소모가 작고 충격과 진동에 강하며 크기가 작다는 특성 때문에 최근 노트북이나 UMPC(Ultra Mobile PC)와 같은 이동 컴퓨팅 시스템에서 하드디스크를 대체할 대용량 저장 매체로서 주목 받고 있다. 플래시 메모리에 기반한 저장 장치는 일반적으로 랜덤 읽기 성능이나 순차 읽기, 순차 쓰기 성능이 매우 좋은데 비해, 덮어쓰기가 불가능한 플래시 메모리의 물리적인 제약으로 인하여 소량의 랜덤 쓰기 성능은 떨어진다. 본 논문은 이 문제를 해결하기 위한 두 가지 중요한 특징을 갖는 SSD(Solid State Disk) 아키텍처를 제안하였다. 첫 번째로 비휘발성 이면서도 SRAM과 동일한 인터페이스로 덮어쓰기가 가능한 작은 크기의 FRAM(Ferroelectric RAM)을 NAND 플래시 메모리와 함께 사용하여 소량 쓰기 오버헤드를 최소화하였다. 두 번째, 호스트 쓰기 요청들도 소량 랜덤 쓰기와 대량 순차 쓰기로 분류하여 각각에 대해 최적의 쓰기 버퍼 관리 방법을 적용하였다. 평가 보드 상에서 SSD 프로토타입을 구현하고 PC 사용 환경의 워크로드에 기반한 벤치마크를 이용하여 성능을 평가해 본 결과 랜덤 패턴을 보이는 워크로드에서는 하드디스크나 기존의 상용 SSD들에 비해 처리율(throughput) 측면에서 3배 이상의 성능을 보였다.
본 논문에서는 대용량의 수치표고모델(DEM) 데이터의 효율적인 압축을 위해 허프만 코딩과 Lempel-Ziv-Welch 압축방법을 기반으로 하는 새로운 DEM 압축 소프트웨어인 DEM_Comp를 개발하였다. DEM_Comp의 개발을 위해서 $C^{++}$ 언어를 이용하였으며, 모든 Window 플랫폼에서 사용이 가능하도록 하였다. 개발된 소프트웨어의 성능을 평가하기 위해 다양한 지형의 형태를 가지는 DEM에 대해 압축을 수행하고, 출력파일의 용량에 따른 압축효율을 평가하였다. 최근 새로운 지형데이터 취득장비인 LiDAR와 SAR 등에 의해 고해상도의 DEM의 활용이 급격하게 증가하고 있어, 데이터의 저장용량과 전송대역폭을 감소시킬 수 있는 DEM 압축기술이 매우 유용하게 이용되고 있다. 일반적으로 데이터 압축기술은 i) 데이터 사이의 관계를 분석하고, ii) 분석 결과에 따라 압축 및 저장기술을 결정하는 2부분으로 구성되는데, DEM_Comp에서는 정규격자, Lempel-Ziv 압축방법, 허프만 코딩의 3단계 압축 알고리즘을 통해 DEM이 압축된다. DEM_Comp의 압축효율 실험 결과 전처리만 수행하였을 경우 지형의 기복과 상관없이 압축효율은 약 83% 정도를 나타내었지만, 3단계의 압축 알고리즘이 완료된 경우에는 압축효율이 97%까지 증가하는 것으로 나타났다. 이러한 수치는 일반적인 상업용 압축 소프트웨어들과 비교하여 약 14% 정도의 압축효율이 향상되었음을 나타낸다. 이에 따라 본 연구에서 개발된 DEM_Comp S/W를 이용하면 대용량의 고해상도 DEM의 관리, 저장, 배포를 보다 효율적으로 수행할 수 있을 것으로 판단된다.
크라우드펀딩은 창의적인 프로젝트나, 창업 또는 소규모 기업의 영업 확장 등을 위해 인터넷과 같은 온라인 플랫폼을 통해 많은 사람들로부터 자금을 조달하는 방법으로서 후원형과 지분형이 있다. 특히 후원형 크라우드펀딩은 문화, 예술, 기술 분야의 창의적인 프로젝트를 위한 펀딩에 많이 사용되어 왔으며 후원형 펀딩 사이트로 가장 잘 알려진 킥스타터에서 지난 6년 동안 펀딩에 성공한 8만 건의 프로젝트와 후원자들의 자료를 분석함으로써 후원형 크라우드펀딩 후원자들의 특성과 펀딩의 성공 요인을 살펴보았다. 펀딩 참여자들이 프로젝트 후원을 약정할 때 개별 프로젝트의 상업적인 수익성이나 이윤에 대한 고려보다는 프로젝트에 대한 본인의 선호도에 의하여 선택하며, 후원자들은 게임, 영상, 디자인, 기술, 음악 분야에 가장 많은 후원을 하였고 최근에는 기술 분야로 크게 이동하고 있음을 보여주고 있다. 펀딩 프로젝트의 후원자 수는 소셜네트워크의 리플효과와 블록버스터효과에 의하여 급속히 증가되므로 프로젝트 시행자의 소셜네트워크 크기와 포탈의 인지도가 펀딩 성공률과 관련이 있다. 다른 성공 요인으로는 포탈 참여자들에게 프로젝트의 비전을 얼마나 잘 이해시키고 또 지속적으로 참여자들과 소통하느냐에 크게 영향을 받는 것으로 나타나고 있다. 우리나라는 크라우드펀딩을 도입하기 위한 제도적인 노력이 진행 중이며 소셜네트워크의 환경은 이미 성숙되어 있다고 볼 수 있어서 크라우드펀딩 산업이 쉽게 성장하리라 기대한다. 하지만, 지분형 크라우드펀딩은 후원형 펀딩과는 참여자 특성이 다르므로 지분형 크라우드펀딩에 대해서 더 많은 연구가 필요할 것이다.
자전거는 균형을 유지하며 빠른 속도로 주행하는 과정에서 여러 형태의 상당한 운동 에너지가 내재되어 있어, 에너지 수확기술을 적용하는데 있어 큰 장점을 갖는 이동형 플랫폼이다. 자전거에 에너지 수확 기술을 적용해 높은 출력을 얻기 위해서는 주행 중인 자전거의 운동 특성을 면밀히 관찰하고 이해하는 것이 필요하지만 실제 도로를 주행하는 자전거의 움직임을 정밀하게 측정한 연구나 이를 위한 전용의 측정 장치는 거의 없는 실정이다. 본 연구는 MEMS 기반의 가속도 센서를 이용하여 주행 중인 자전거의 동적 상태를 측정하고 이를 토대로 자전거 주행에 동반되는 에너지의 특성을 분석함으로써 이에 적합한 에너지 수확 증진 기술을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 일반 자전거를 이용한 도로 주행 실험에서 주행 속도와 무관한 주파수 특성을 갖는 평균 1g 전후의 잉여 진동 에너지가 수반됨을 확인하였으며, 임의진동 에너지의 효과적인 수확을 위해 비선형 특성을 갖는 자기부상형 전자기 유도 방식의 에너지 수확기 프로토타입을 개발하였다. 개발된 에너지 수확기를 자전거에 장착하여, 휴대용 센서 및 근거리 무선 통신 모듈의 구동이 가능한 평균 1.5 mW 의 전력 생산을 검증하였다. 현재 자전거 차체의 진동분리 및 변환 효율 향상을 위한 연구가 진행 중이며, 향후 증진된 출력을 바탕으로 각종 스마트 정보 기기의 지속적인 전력공급을 위한 기반 기술이 될 것으로 기대한다.
실시간 공중 자료획득 시스템은 긴급상황에서 DEM, 정사영상과 같은 공간정보를 실시간으로 생성하기 위해 빠른 자료 수집을 수행하는 시스템이다. 이러한 시스템에서 GPS와 INS는 플랫폼의 위치와 자세정보를 획득 하는데 중요한 역할을 한다. 그러므로 이번 연구에서는 실시간 공중 자료획득 시스템에 장착될 GPS/MEMS IMU 센서의 성능을 평가하였다. 그리고 시뮬레이션 데이터를 통하여 실시간 자료 수집에 더욱 적절한 GPS/INS 통합 알고리즘을 확인하였다. 정지 상태와 이동 상태에서의 GPS/MEMS IMU 센서 성능 평가 결과 각각 3$\sim$4m, 2$\sim$3m의 위치오차를 확인하였다. 또한 자기장 센서를 사용하는 Aerospace 모드에서 더 높은 정밀도의 자세 결과를 확인하였다. EKF와 UKF의 비교에서는 직선 뿐만 아니라 곡선에서도 많은 차이를 보이지 않았다. 하지만 계산 시간에서 EKF가 UKF에 비하여 약 25배 빠르므로 실시간 공중 자료획득 시스템의 GPS/INS 통합 알고리즘에는 EKF가 더욱 적합한 것으로 판단된다.
본 논문은 모바일 상에서 GPS와 전자지도를 이 용하여 차량 영상의 번호판 및 이동물체의 위치를 실시간 및 시뮬레이션 동작 모드로 전자지도상에 보여주는 시스템을 구현하였다. 또한, 모바일 단말기 일종의 하나인 PDA에 부착되어 있는 카메라를 통하여 입력되는 차량의 전, 후면의 번호판을 자동으로 인식, 검증하는 모바일 영상처리 기술을 이용하여 차량 번호를 검출하고 무선 통신망을 통해 원격 서버에 차량 번호와 모바일 단말기의 위치 정보를 함께 전송함으로써 GPS에 의하여 지형 및 위치 정보를 측정하고 PDA와 무선 통신을 이용하여 실시간으로 전송함으로써 차량의 정보를 효과적으로 획득할 수 있다. 이는 위치 정보의 획득과 차량의 번호판을 영상 처리하여 실시간으로 중앙관제소에 텍스트 형태로 전송하고 이를 도면화 한다. GPS에 의한 위치 정보획득과 PDA에 의한 영상처리를 활용하여 정확한 차량의 위치 및 위치 정보를 측정하고 중앙관제소로 전송하여 관제소에서 차량의 유형, 이상여부 및 위치 정보를 실시간으로 획득하여 각종 정보에 이용하며, 이러한 특성 정보를 통해 적합한 위치를 추적이 가능한 임베디드형 시스템을 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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