인터넷을 이용하는 다양한 게임 장르 중에서 대규모의 게임 유저들이 이용하는 게임 장르인 MMORPG(Massively Multi-player Online Role-Playing Game)를 개발하기위해서는 많은 기술들이 필요하다. 특히 분산 작업의 효율을 높이기 위해서 C++와 같은 객체지향언어가 사용되는데, 대규모의 게임을 만들 때 객체지향개념을 충분히 활용할 수 있는 설계기법이 유용하다. GoF(Gang of Four)의 디자인 패턴에는 소프트웨어 분산 설계에 응용할 수 있는 다양한 패턴이 있는데, 게임 유저들 사이에 커뮤니티를 형성하기 위한 파티 시스템 설계에 Observer 패턴을 이용하면, 필요한 새로운 클래스의 추가나 유지보수를 쉽게 할 수 있다. MMORPG 게임 내에서 파티 사냥 시스템은 게임 이용자들의 커뮤니티를 형성하기 위해 자주 이용되는 중요한 시스템이다. 파티 사냥 시스템에서 중요하게 고려해야 할 사항은 파티 사냥 결과로 얻어지는 획득물과 경험치를 다양한 레벨의 이용자들에게 공평하게 나누어 주는 것이다. 시스템의 유지보수적인 측면을 고려한 파티 사냥 시스템을 구현하기 위하여, 본 논문에서는 GoF의 디자인 패턴 중 Observer Pattern을 이용한 기법을 제안하고, 제안된 기법이 C++언어가 가지는 장점인 동적메모리 할당과 가상 메소드 호출을 이용하여 프로그램 실행 시에 실시간으로 객체를 변경하고 새로운 클래스를 추가하는데 효율적이며, 시스템을 유지 보수하는데 장점이 있음을 보인다.
출범 3주년을 맞은 IPTV의 가입자 규모가 2009년 8월 현재 170만 가구를 넘어서면서, 가입자들의 VOD 수용 방식에도 변화가 예상되고 있다. 즉, 기존 미디어의 소극적 수용 방식과 달리 VOD 서비스는 능동적 선택에 의한 비선형적 시청이 가능하기 때문이다. 따라서 이 연구에서는 VOD 서비스를 실제로 이용하고 있는 경험자들을 대상으로 서비스 이용 태도를 보다 구체적으로 살펴보고자 한다. 분석 결과, 조사 대상자들은 IP-VOD 서비스로 지상파 방송 프로그램을 가장 많이 보고 있었으며, 무엇보다 버라이어티 프로그램을 선호하는 것으로 나타났다. 또한, 응답자의 절반 이상이 주 2-3회 정도 VOD 서비스를 이용하며, 1회 시청 양은 2-3시간에 이른다고 응답했다. 한편, 주말에는 최대 8시간 이상을 연속해서 이용하는 사례도 나타나, 일부 이용자들의 VOD 중독현상이 우려되고 있다.
Digital TV 환경에서, Advanced Television System Committee(ATSC) 표준을 채택한 지상파 방송 사업자들은 자기 채널 정보만을 전송하기 때문에, 시청자가 타 채널 편성정보를 검색하기 위해서는 채널 튜닝(Tuning) 후 정보를 받아볼 수 있다. 이러한 이유는 방송 사업자의 송출 대역폭(Bandwidth)의 부족 및 사업자간의 이해관계가 원인이 될 수 있다. 본 논문에서는 ATSC 의 데이터방송 규격인 Advanced Common Application Platform(ACAP) 기반에서 자기 채널 편성 정보는 현재 수신되고 있는 PSIP 규격을 이용하여 디스플레이 하고, 타 방송사 채널 편성 정보 및 장르 정보, 양방향 데이터방송 정보 등은 리턴 패스(Return Path)를 이용하는 통합 편성 정보 서비스(Integrated Scheduling Information Service, ISIS) 구현 방법을 제시하여 문제점을 해결하였다.
최근 다양한 웹툰 콘텐츠의 증가와 함께 스마트폰 보급률이 높아지면서, 사용자들의 실시간 웹툰 서비스의 이용이 증가하고 있다. 웹툰 콘텐츠의 가치가 갈수록 점점 높아지고 있으며, 각종 영화 애니메이션 게임 등 다양한 콘텐츠 사업에 많은 데이터가 사용되고 있다. 본 논문에서는 기존 웹툰의 리뷰를 오피니언 마이닝기법을 사용하여 각 웹툰의 선호도를 평가하며 나이, 성별, 선호 장르, 선호 웹툰 플랫폼 등과 같은 개인 성향을 통하여 사용자간의 유사도를 측정하는 협업 필터링 방법을 적용해 각각의 사용자들이 보고 싶어하는 웹툰을 자동적으로 추천해주는 웹툰 추천 시스템을 제안한다.
본 논문은 국내게임산업기술 동향을 파악하고 현재 개발된 게임들의 완성도를 상대평가 하는데 필요한 게임개발수준의 정량화 방법을 제시하고자 한다. 이를 위하여 게임제작회사(11명), 유통회사(7명), 프로게이머(10명)를 대상으로 실시한 설문조사를 통해 얻은 자료로 게임개발구성요소별 가중치를 계층분석과정을 사용하여 계산하는 방법을 제안하고, 산출된 가중치를 이용하여 게임완성도를 스코어로 정량화 시켰다. 가중치를 적용시켜 얻은 장르별 게임완성도 및 선택된 35가지의 게임 에 대한 각각의 게임완성도 스코어를 히스토그램으로 나타내어 분석하고, 이들의 게임개발구성요소별 평가스코어를 작성하여 국내 게임산업 기술의 현주소를 파악함과 동시에 앞으로의 발전 방향을 제시하였다.
인터랙티브 아트는 최신의 기술을 이용하여 관객에게 예술적 경험을 풍요롭게 하고 컴퓨터를 통해 관객과 작품이 상호소통 할 수 있도록 실감현실을 제공하는 예술표현 장르이다. 테크놀로지의 진보에 의해 생겨난 사회, 문화, 예술에서의 혁명은 인터랙티브의 영향으로 개인과 다른 주역들 사이의 관계방식을 뒤섞이게 한 커뮤니케이션의 혁명이었다. 본 논문에서는 현대예술의 중요한 표현 매체 수단인 컴퓨터를 매체로 비전 시스템을 활용하여 제작되고 있는 인터랙티브 아트를 구현하는 실시간 영상처리(Real-time Digital Processing)에 대하여 알아보며, 특히 PC카메라로 관객을 인식하여 관객을 작품 속으로 끌어들여 소통하게 하고, 관객의 감정과 생각들을 동요시켜 관객의 반응을 피드백(Feedback)할 수 있는 작품의 제작방법을 제시한다. 또한 이 연구는 실제로 작품을 제작하였고, 컴퓨터를 이용하여 제작된 인터랙티브 아트 작품들을 유비적으로 논구하여 컴퓨터로 생성되는 이미지의 가상현실 문제가 현대미술에 미치는 다각적인 영향에 대하여 논의한다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.427-431
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1998
스테레오, MIDI, MP3 등등의 신호를 입력으로 하여 음상의 공간감, 거리감, 방향감, 확산감, 위치감 등이 지각을 느끼게 하는 공간적 현장감 시스템을 제안한다. 본 제안은 2채널로 기록된 매체를 2채널 또는 다채널로 표현이 가능하며 영상과 더불어 두 개의 스피커만으로도 입체 음향을 즐길 수 있다. 음악의 경우는 장르에 따라 각각의 특징을 가지고 있다. 그러한 특징은 위치감과 방향감에 의해 음장의 형태를 구현하고 공간감 거리감을 부과하므로 입체 음장 구현을 도모한다. 그리고 확산감을 부과하므로써 실조화 공간 음장을 구현할 수있다. 본 논문은 특정한 음색을 변화하기 위하여 이퀄라이저를 이용할 필요가 없으며, 다양한 음장 형태를 DSP를 이용 알고리즘화 하여 구현하던 것을 본 RSF는 아날로그 방식으로 구현하므로써 노이즈 측면과 PCB 패턴 부분 고려등을 고려하지 않고도 구현할 수 있다.
디지털 기술이 나날이 발전함에 따라 정지영상 압축 기술의 대표적이라 찰 수 있는 JPEG이 탄생하면서 디지털 임상은 급격한 발전을 거듭해 왔다. 이에 동영상 압축 기술 MPEG이 탄생하였고, MPEG은 1, 2, 4 를 비롯하여 7, 21로 발전을 거듭하고 있다. PVR은 방송을 디지털로 저장하는 기기로써 시청자가 원하는 시간에 원하는 방송을 시청할 수 있게 해 준다. PVR이 많은 컨텐츠를 저장할 수 있게 되자, 사용자는 컨텐츠에 대한 효과적인 검색 및 브라우징을 필요로 하고 있다. 본 논문에서는 컨텐츠를 기술하는 메타데이터를 이용한 의미기반 브라우징 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 메타데이터에 있는 키워드와 인물정보, 장르, MPEG-7의 color descriptor를 이용한다.
본 논문에서는 recurrent neural network (RNN)을 이용하여 보청기 시스템을 위한 기존의 3GPP enhanced voice services (EVS) 코덱의 음성/음악 분류 성능을 향상시키는 방법을 제시한다. 구체적으로, EVS의 음성/음악 분류 알고리즘에서 사용된 특징벡터만을 사용하여 효과적으로 RNN을 구성한 분류기법을 제시한다. 다양한 음악장르 및 잡음 환경에 대해 시스템의 성능을 평가한 결과 RNN을 이용하였을 때 기존의 EVS의 방법보다 우수한 음성/음악 분류 성능을 보였다.
빅데이터가 일상이 된 현대 사회에서 책 시장의 증가와 책 양의 증가로 인하여 책을 개인에 맞게 선택하는데 어려움이 있다. 그래서 개인 맞춤 추천 시스템이 필요하다. 개인 맞춤 추천 시스템에서 가장 많이 사용하는 방법은 협업 필터링 방법이 있다. 협업 필터링은 희박성 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 협업 필터링 방법에 희박성 문제를 해결하기 위하여 지역, 나이, 성별, 장르 등 개인 성향을 이용하고, 기존의 책 리뷰를 오피니언 마이닝 기법을 적용하여 개인 맞춤형 도서를 추천하는 추천시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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