대규모 실내 3D 게임 장면에서 차폐 컬링 정보를 미리 계산하는 잠재적 가시 집합(potentially visible set: PVS)은 데이터를 처리하고 저장해야하는 양이 상당히 크지만 많은 부분이 0으로 표현된다. 본 논문에서는 모바일 환경의 3D 게임 장면 트리 구성 중에 PVS 데이터를 ZRLE (zero run length encoding) 방식으로 압축하는 효과적인 하드웨어 압축 구조를 설계한다. 3D 게임 시뮬레이션을 통하여 제안하는 구조의 PVS 데이터 압축 비율, PVS 컬링과 절두체 컬링에 따른 렌더링 속도 (frame per second: FPS)를 분석하였다.
본 논문에서는 정지영상에 주로 적용되어 왔던 히스토그램 등화 (histogram equalization) 기법을 실시간 동영상 화질향상에 이용할 수 있도록 확장한다. 우선, 동영상의 히스토그램 등화를 실시간으로 동작하기 위한 방안으로, 이전 프레임들의 히스토그램을 이용하여 현재 프레임의 변환 함수를 구성하는 방법을 제안한다. 또한 페이드-인 (fade-in) 등과 같이 장면 전환을 위한 특수 효과를 적용한 동영상이나 장면의 특성상 낮은 화소값이나 높은 화소값들만으로 구성된 동영상에 대해 히스토그램 등화를 적용할 경우 발생하는 문제점을 극복하기 위한 방법을 제시한다. 따라서 제안하는 알고리듬을 적용하여 동영상의 히스토그램 등화를 수행하면 실시간 동영상 처리가 가능할 뿐만 아니라, 다양한 특수 기법들을 사용한 동영상을 효과적으로 개선하여 향상된 화질의 동영상을 얻을 수 있다.
MPEG-4 시스템은 다양한 멀티미디어 객체를 시공간에 배치하고, 사용자의 상호작용을 가능하게 하는 리치미디어 시스템의 표준을 정의하고 있다. MPEG-4 리치미디어 컨텐츠의 표현은 장면의 구성을 나타내는 BIFS와 장면 중에 스트림이 있을 때 이에 대한 보조정보 및 스트림의 물리적 위치를 연결하는 OD로 구성되며, 이는 MP4라는 표준 파일포맷형식으로 저장되어, 스트리밍 서비스나 저장매체 응용에 이용된다. 본 논문에서는 사용자가 용이하게 MPEG-4 리치미디어 컨텐츠를 저작할 수 있도록 도와주는 저작도구의 설계와 구현을 소개한다. 구현된 MPEG-4 컨텐츠 저작도구는 Windows20000 O/S환경에서 VisualStudio 6.0를 사용하여 C++로 구현하였다. 구현된 저작도구는 동영상, 오디오, 그래픽과 같은 다양한 미디어들을 사용자가 복잡합 MPEG-4 시스템을 의식하지 않고 편리한 사용자 인터페이스를 통해 공간과 시간에 배치하여 MPEG-4 리치미디어 컨텐츠 파일을 제작 할 수 있도록 한다.
방송 대본은 방송 콘텐츠에 대해 얻을 수 있는 가장 주요한 텍스트 데이터 중에 하나이다. 본 논문에서는 토픽 모델을 통해 방송 대본 분석을 수행하고 그 결과를 제시한다. 방송 대본을 토픽 모델로 학습하기 위해 대본의 장면 단위로 문서를 구성하여 학습하여 대본의 장면을 분석하고 등장인물 단위로 문서를 구성하여 등장인물을 분석하여 그 특징을 살펴본다. 토픽 모델을 사용하여 방송 대본을 분석하는 과정에서 방송 대본이 가지는 특징을 분석하고 그로부터 향후 연구방향에 대해 논의한다.
본 논문에서는 영상 정보뿐만 아니라 오디오 정보를 함께 사용한 비디오 세그멘테이션에 대해 연구하였다. 대용량의 정보를 가지고 있는 비디오에 대하여 장면 경계 검출(Scene Break Detection)을 할 경우, 카메라 팬이나 장면 내에 여려 가지 다른 샷(Shot)으로 인하여 영상 정보만으로는 효과적인 검출이 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 비디오 내의 오디오 정보도 함께 사용함으로써 문제를 개선했다. 뉴스, 광고, 스포츠 등 다양한 3개 분야의 TV 프로그램으로 구성된 약 4,000개 영상 프레임과 약 30,000개의 오디오 프레임으로 구성된 비디오 데이터베이스에 대하여 실험한 결과, 영상 정보만 사용한 경우보다 우수한 성능을 확인하였다. 영상 정보 특징값으로는 칼라 히스토그램과 DC계수를 사용했고, 오디오 특징값으로는 SR(Silence ratio), VSTD(Volume standard deviation), NPR(Non pitch ratio)을 사용했다.
영상이나 비디오에 담긴 장면을 이해하는 것은 컴퓨터 비전의 궁극적인 목표 중 하나이다. 본 논문에서는 입력 영상으로부터 장면을 구성하는 각 물체들과 그들 간의 공간 관계, 개별 물체들의 다양한 속성들을 탐지해, 지식 그래프를 생성해주는 심층 신경망 기반의 물체 속성 및 공간 관계 탐지 모델을 제안한다. 본 논문에서는 이러한 다양한 복합 시각 인식 작업을 동시에 수행하는 탐지 모델의 구성에 대해 설명하고, 대규모 벤치마크 데이터 집합인 CLEVR을 이용한 탐지 모델의 성능 분석 실험 결과를 소개한다.
최근 카메라 센서 및 알고리즘의 발달로 엔터테인먼트 목적의 영상 시스템을 비롯한 공정 기술, 교육 및 의료 등 다양한 목적의 영상 시스템이 개발 되고 있다. 또한 범죄 예방, 사고 상황 인식을 위한 감시 영상 시스템의 연구도 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 이상 상황 인식을 위한 지능형 교통 시스템에 대해 제안하고자 한다. 제안하는 시스템은 크게 학습 과정과 이상 상황 인식 과정으로 나누어진다. 학습 과정에서는 CCTV와 같은 정적인 카메라에서 촬영된 도로 교통 영상에서 이동 객체의 특징을 추출하고 이를 추적하여 특징 벡터를 구성한다. 구성된 특징 벡터들은 클러스터링 기법을 통해 장면을 모델링하는데 이용되며 최종적으로 이 모델을 이용해 실시간으로 도로 교통 영상에서 이상 상황을 인식할 수 있게 된다. 실험을 통한 성능 평가를 통해 시스템의 우수함을 확인 하였다.
본 논문에서는 축구 동영상에서 스포츠 중계방송의 구조적 특성을 이용하여 자동적으로 하이라이트(Highlight)를 추출하는 새로운 방법을 제안하고 실험을 통하여 그 유용성을 증명한다. 일반적으로 스포츠 중계 방송에서는 중요한 이벤트(골, 반칙)가 발생하면, 그 장면을 다시 느린 속도의 리플레이(Replay) 화면으로 보여주고, 리플레이가 시작되고 끝날 때 Wipe와 같은 점진적인 화면 전환 기법을 사용하는 구조적 특성을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 스포츠 중계방송의 구조적 특징을 이용하여 축구동 상의 중요한 이벤트만을 추출하여 하이라이트를 생성하는 방법을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 비디오의 슬라이스 이미지(Slice Image)를 이용하여 Wipe효과 장면과 줌인/아웃 장면을 검출하고, 검출된 Wipe 효과 지점을 기준으로 하여 리플레이 장면을 검출한다. 이때 이런 기본 알고리즘에 새로이 Sub-Sampling방법과 Two-Pass 방법을 더하여 보다 빠르고 정확한 Wipe검출을 하였고, 비디오의 모션 정보 및 Wipe지점의 시간간격을 이용하여 보다 정화한 리플레이 장면을 검출하였으며, 샷의 녹색영역 비율을 측정하여 보다 정화한 줌인/아웃 장면을 검출하였다. 이렇게 최종적으로 검출된 리플레이 장면과 줌인/아웃 장면을 토대로 이벤트 샷(Shot)과 선수 샷으로 구성된 하이라이트 장면을 추출하게 된다. 이러한 방법은 자동적으로 축구 중계방송을 요약해줌으로써 축구와 관련된 웹서비스나 방송용 하이라이트 제작에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 학교 장면에서 학생들의 디지털 게임 이용에 대한 교사의 수용도가 어떻게 구성되어 있는지를 살펴보고, 교사의 수용도에 영향을 미치는 요인에 대해 알아보았다. 이를 위해 2016년 8월 설문조사를 실시하였고, 초, 중, 고등학교 교사와 상담교사, 전문 상담사, 총 250명의 자료가 분석되었다. 그 결과, 학생들의 디지털 게임 이용에 대한 교사의 수용도는 5개의 하위요인인 관리/감독의 필요성, 적극 활용의사, 관심과 확인, 부적응 대체활동으로 인정, 수용 효능감으로 구성되어있었다. 다변량다중회귀분석방법을 통해 분석한 결과, 교사의 연령, 디지털 미디어 리터러시의 하위요인 중 공동체성과 탈규범성, 학생들의 디지털 게임 이용에 대한 교사 태도와 디지털 게임이 학업에 미치는 영향에 대한 교사 평가가 교사의 수용도 5개 하위요인에 차별적으로 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 본 연구는 교육적 잠재력이 강조되고 있는 디지털 게임에 대한 교사의 수용도가 어떻게 구성되어있는지를 구체적으로 확인하고, 교사의 수용도를 촉진하는데 영향을 주는 주요 요인들을 밝혔다는데 그 의의가 있다.
본 연구에서는 사용자의 현재와 기대 스크립트를 기반으로 커피 전문점의 서비스디자인을 위한 규준 스크립트를 설계하였다. 1) 현재와 기대 스크립트에 포함된 활동들을 확인하였다. 2) 현재와 기대 스크립트에서 고빈도의 활동들을 선정하였다. 그런 후 이 둘을 통합하여 장면별로 분류하였다. 3) 통합된 장면과 활동들에 대한 중요도를 평가하였다. 4) 일정한 규칙에 따라 불필요한 활동들을 삭제하거나 선택 항목으로 제외하였다. 그리고 나머지 활동들을 장면별로 분류하고 순서대로 나열하여 하나의 규준 스크립트를 완성하였다. 각 장면에 속한 활동들 하나하나가 서비스 접점이 되었다. 장면은 '들어가기', '자리 정하기', '주문하기', '음료 기다리기', '음료 받기', '음료를 마시며 시간 보내기', '화장실 가기', 그리고 '나가기'로 구성되었다. '들어가기'에는 2개, '자리 정하기'에는 6개, '주문하기'에는 11개, '음료 기다리기'에는 2개, '음료 받기'에는 4개, '음료를 마시며 시간 보내기'에는 6개, '화장실 가기'에는 3개, 그리고 '나가기'에는 4개의 활동들이 포함되었다. 이러한 결과들과 함께 특이점을 논의하였으며, 마지막에는 연구의 의의와 제한점을 추가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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