본 연구는 이북(e-book)의 내러티브 시각화 연구를 독자적인 영역으로 구축하여 발전시키기 위한 연출분류를 제안하는 데에 목적이 있다. 이를 위해 전 세계적으로 작품성과 흥행성을 인정받은 디즈니 애니메이션의 이북을 분석 대상으로 연구하였다. 먼저 이론적 고찰을 통해 이북의 영상 공간 구조와 관점적 지각원리를 파악하였다. 다음으로 운동을 일으키는 주체를 찾고, 운동 단서에 의해 현존감 높은 공간 경험을 가능하게 하는 연출 요소들을 관찰하였다. 분석 과정에서 등장 요소와 매체, 카메라와 독자의 운동단서를 13개로 분류하고 코드로 정의하였다. 이를 기준으로 분석 대상의 사용 빈도를 분석하여 46개의 결합 운동으로 분류하고 4가지 그룹으로 정의하였다. 이를 실제 공간 경험, 내러티브 공간 경험, 캐릭터성 경험으로 분류하여 운동 단서의 특징을 분석하였다. 본 연구는 이북의 내러티브 시각화 유형 분류하여, 이북을 영상언어로 확장할 수 있는 체계를 마련한 기조 연구로써 의미가 있다.
본 논문에서는 CS-LBP (Center-Symmetric Local Binary Pattern) 특징과 공간 피라미드를 이용한 BoF (Bag of Features)를 생성하고 이를 랜덤 포레스트(Random Forest) 분류기에 적용하여 인간의 행동을 인식하는 알고리즘을 제안한다. BoF를 생성하기 위해 영상을 균일한 패치로 나누고, 각 패치 마다 CS-LBP 특징을 추출한다. 행동 분류 성능을 향상시키기 위해 패치들마다 추출한 특징벡터들에 대해 K-mean 클러스터링을 적용하여 코드 북을 생성한다. 본 논문에서는 영상의 지역적인 특성을 고려하기 위해 공간 피라미드 방법을 적용하고 각 공간 레벨에서 추출된 BoF에 대해 가중치를 적용하여 최종적으로 하나의 특징 벡터로 결합한다. 행동 분류를 위해 결정트리의 앙상블로 이루어진 랜덤 포레스트는 학습 단계에서 각 행동 클래스를 위한 분류 모델을 만든다. 가중 BoF가 적용된 랜덤 포레스트는 다양한 인간 행동 영상을 포함하고 있는 Standford Actions 40 데이터를 성공적으로 분류하였다. 또한 기존 방법에 비해 분류 성능이 유사하거나 우수하며, 한 장의 영상에 대해 빠른 인식속도를 보였다.
단순한 소통 미디어였던 소셜 미디어가 최근에는 트위터, 페이스북을 중심으로 활성화되면서 소셜 네트워크 서비스의 활용 및 중요성이 점차 커지고 있다. 기업들은 소셜 네트워크의 빠른 정보 확산 능력을 통해 마케팅에 적극 활용하고 있지만, 정보 확산 능력이 커지면서 이에 대한 역기능 또한 증가하고 있다. 소셜 네트워크는 사용자들의 친분 및 관계를 기반으로 형성되고 소통하기 때문에 스팸, 악성코드 유포에 대한 효과 및 확산 속도가 매우 빠르다. 이에 본 논문에서는 소셜 네트워크 환경에서 악성 데이터 확산에 영향을 미치는 파라미터들을 도출하고, XSS Worm과 Koobface Worm의 확산 실험을 통해 각각의 파라미터들의 확산 능력을 비교 분석한다. 또한, 소셜 네트워크 환경에서의 구조적 특징을 고려하여 정보 확산에 영향을 미치는 파라미터에 기반 한 악성 데이터 확산 모델을 제안한다. 본 논문이 제안하는 방법의 실험을 위해 역학 모델인 SI 모델을 기반으로 BA모델과 HK모델을 구성하여 실험을 진행하고, 실험의 결과로 XSS Worm과 Koobface Worm의 확산에 영향을 미치는 파라미터는 군집도와 근접 중심성임을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 블루투스 기술을 사용하여 휴대용 심전계로부터 취득한 심전도 신호를 무선으로 전송하는 시스템을 구현하였다. 블루투스란 2.4GHz 패의 무선 주파수를 사용하는 근거리 무선 통신 기술로서 매우 적은 전력 소모특성과 고속의 주파수 호핑 방식에 따른 높은 신뢰성 및 자체 에러 정정 기술을 갖추고 있다. 블루투스 프로토콜을 사용하는 모든 기기간에는 서로 통신이 가능하기 때문에 구현된 시스템과 블루투스 모듈을 탑재한 휴대용 전화, 노트북 및 개인 휴대용 단말기등간의 연동이 가능하다. 한편, 본 연구에서는 휴대용 의료기기에서 취득한 의료정보신호를 각종 무선 통신 기기를 통하여 병원 서버로 전송할 수 있는 가능성을 제시하였다. 구현한 시스템은 블루투스 모듈과 호스트 부로 구성한 하드웨어 부, 블루투스 프로토콜 스택으로 구성한 소프트웨어 부로 구성된다. 호스트 부에서 다른 블루투스 기기와의 연결 설정을 수행하고 외부로부터 입력되는 심전도 신호를 블루투스 프로토콜에 적합한 패킷으로 바꾸어 모듈로 전송한다. 블루투스 모듈은 에리 정정 코드를 추가하고 블루투스 주파수 호핑 방식에 따라 무선으로 전송한다.
블록절단 코딩 또는 BTC(Block Truncation Coding)는 회색 영상을 위한 손실 영상 압축 기술의 일종이다. 이 방법은 원본 영상을 여러 개의 블록으로 나누고 각 블록에 대해서 평균과 표준편차를 계산하여 각 블록에서의 회색 레벨의 수를 줄인다. BTC는 비디오 압축에 적합하도록 만들어졌다. BTC의 변형된 것으로 AMBTC (Absolute Moment Block Truncation Coding)가 있다. AMBTC는 BTC보다 계산이 간편하다. 본 논문에서는 압축 성능과 이미지 해상도를 높이기 위해서 패턴을 활용한 BTC 기반의 이미지 압축방법을 제안하고자 한다. 이 방법은 여러 이미지의 BTC에 빈도수가 높은 패턴 36개와 64개를 추출하여 코드 북을 만든다. 이미지를 압축할 때 해당 블록과 패턴을 비교해서 일치하는 패턴의 인덱스를 압축에 이용하는 방법이다. 제안한 방법을 실험하였고 36개의 패턴을 활용할 경우 1.37bpp의 압축 성능을 보였다. 본 논문에서 제안한 방법은 BTC 압축보다 높은 성능을 보였다. 제안한 방법의 성능은 표준 이미지를 이용하여 실험하였다.
본 논문에서는 블루투스 기술을 사용하여 휴대용 심전계로부터 취득한 심전도 신호를 무선으로 전송하는 시스템을 구현하였다. 블루투스란 2.4GHz 대의 무선 주파수를 사용하는 근거리 무선 통신 기술로서 매우 적은 전력 소모특성과 고속의 주파수 호핑 방식에 따른 높은 신뢰성 및 자체 에러 정정 기술을 갖추고 있다. 블루투스 프로토콜을 사용하는 모든 기기간에는 서로 통신이 가능하기 때문에 구현된 시스템과 블루투스 모듈을 탑재한 휴대용 전화, 노트북 및 개인 휴대용 단말기 등간의 연동이 가능하다. 한편, 본 연구에서는 휴대용 의료기기에서 취득한 의료정보신호를 각종 무선 통신 기기를 통하여 병원 서버로 전송할 수 있는 가능성을 제시하였다. 구현한 시스템은 블루투스 모듈과 호스트 부로 구성한 하드웨어 부, 블루투스 프로토콜 스택으로 구성한 소프트웨어 부로 구성된다 호스트 부에서 다른 블루투스 기기와의 연결 설정을 수행하고 외부로부터 입력되는 심전도 신호를 블루투스 프로토콜에 적합한 패킷으로 바꾸어 모듈로 전송한다. 블루투스 모듈은 에러 정정 코드를 추가하고 블루투스 주파수 호핑 방식에 따라 무선으로 전송한다.
최근 휴대 가능한 스마트폰, 노트북과 같은 모바일 기기의 수요가 급격하게 늘어나고 있다. 또한 이러한 기기는 한 제품에 여러 기능을 추가하는 복합화와 대용량의 멀티미디어 기능과 같은 스마트 기능이 주류를 이루면서 더 많은 전력을 소모하게 된다. 이에 따라 기존의 속도와 성능을 향상시키기 위한 노력에서 한정된 배터리 용량을 효율적으로 사용하여 효율을 극대화 시키려는 노력으로 변화하고 있다. 본 논문에서는 임베디드 프로세서를 이용해 이벤트 드리븐 프로그래밍 방식을 사용한 배터리 관리 시스템을 제안하고 제안된 시스템이 SBS(Smart Battery Specification) v1.1을 만족 할 수 있음을 보였다. 제안하는 배터리 관리 시스템의 특징은 기존의 임베디드 시스템에서 실시간 운영체제를 이용한 배터리 관리 시스템에 비해 전체 코드 크기와, 필요한 메모리 크기를 줄 일 수 있다. 또한 Firmware 형태로 구성하여 쉽게 기존의 운영체제에 포함 할 수 있다.
음성인식은 HCI(Human Computer Interface)분야에서 가장 활발히 연구되고 있는 분야로 음성을 이용하여 디지털 디바이스를 제어하는 것을 목적으로 하고 있으며 마우스는 GUI 컴퓨터 환경에서 가장 널리 사용하는 장치로서 높은 보급률을 자랑하는 컴퓨터 주변기기 중의 하나이다. 본 논문은 스마트폰 환경에서 실시간 모음 음성 인식을 이용한 마우스 제어 방법에 관하여 제안한다. 구현 방법은 스마트폰에서 실시간으로 일정크기의 음성 신호를 입력 받아 핵심 음성 신호를 추출하고 MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficient)를 이용하여 특징을 추출하여 학습되어 있는 코드 북을 이용하여 양자화를 진행하고 HMM(Hidden Markov Model)을 이용하여 해당 모음 단어를 인식한다. 그리고 각 모음에 해당하는 마우스 명령어로 변환하여 화면상의 가상의 마우스를 제어한다. 최종적으로, 우리는 구현된 스마트폰의 앱을 가지고 데스크톱 PC의 화면상에서 다양한 마우스의 동작을 보여준다.
부대역 코딩은 데이터의 압축을 위해 신호의 주파수를 부대역 필터로 통과시켜 서로 상관이 없는 주파수대역으로 분할하여 각 대역의 신호의 에너지에 적합한 비트 할당을 사용하여 인코딩한다. 실제로 부대역 신호의 코딩은 PCM, DPCM이 사용되는 데 고압축의 전송속도를 얻기 위해서 벡터양자기를 사용하였다. 대부분의 연구자들은 부호화기의 오차에만 주안점을 두고 전체 필터대역의 회복오차와 이 오차가 필터대역에 의존되는 것에는 연구가 진행되지 않았다. 본 논문은 벡터양자기를 사용한 부대역 코덱의 분석과 최적구현의 새로운 접근방법을 제공하여 준다. 본 논문에서는 부대역 코덱에서 벡터양자기의 코드 북의 크기와 벡터크기 그리고 대역필터계수에 의존되는 전체 시스템의 회복오차인 Mean Squared reconstruction Error(MSE)를 계산하였다. 본 논문에서는 각 대역의 구조에서 이 MSE로 양자화를 모델링하고 주어진 전송속도, 필터길이, 입력신호 상관모델의 함수인 이 MSE를 최소화하는 최적의 Finite Impulse Response(FIR) 필터를 구현하였다. 최적구현의 예로 2-채널의 paraunitary 필터뱅크의 4-tap 필터계수를 구하였다. 이 paraunitary 최적의 필터 계수들을 Monte Carlo 모의시험을 사용하여 구하였다. 이 논문은 벡터양자기를 사용한 부대역 코덱의 분석방법을 제공하여 주어서 그 활용도가 기대된다.
HD 블랙박스에 포함되는 GPS 위치정보 저장방법은 특정한 표준을 가지지 않고 제조사마다 고유한 방식을 사용하고 있다. 본 논문에서는 GPS 위치정보를 저장하기 위한 저장 공간의 한계성을 극복하고 이에 따른 화질저화를 유발하는 문제점을 해결하기 위하여, 숨겨진 필수영역을 이용한 HDTV 비디오 콘텐츠에 포함된 위치정보 은닉방법을 제안한다. HDTV 비디오 콘텐츠는 압축을 위하여 프레임 하단에 8-라인의 Border Extender가 반드시 필요하게 된다. 이는 현 위치정보를 은닉하는 공간으로 사용되며 화질열화를 방지하기 위하여 그레이스케일 블록 형태의 이미지로 삽입하였다. 제안 방법은 실제 HD블랙박스를 사용하여 확인되었으며, 기존의 부가영역을 사용한 ASCII 코드의 형식보다 해석이 어려우며 편집 재 압축할 경우 위치정보가 사라지는 보안효과가 있다. 따라서 제안방법은 페이스 북이나 유튜브 등과 같은 위치기반 동영상 서비스에도 적합하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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