하나의 컨텐츠를 위해 동영상, 이미지, 소리, 문장과 같은 하나 이상의 모달리티로 전달하는 멀티모달 데이터가 증가하고 있다. 이러한 형태의 자료들은 잘 정의되지 않은 형태를 주로 가지기 때문에, 모달리티 간의 정보가 명백히 표현되지 못하는 경우가 많았다. 그래서, 본 연구에서 저자들은 자연계를 다루는 다큐멘터리 동영상 데이터를 이용하여 비전-언어 간의 상호 연관정보인 크로스모달 연관정보를 추출하고 분석하는 방법을 제시하였다. 이를 위해 정글, 바다, 우주의 세 가지 주제로 구성된 다큐멘터리로부터 이미지와 자막의 조합으로 이루어진 데이터를 모은 후, 그로부터 시각언어집합과 문장언어집합을 추출하였다. 분석을 통하여, 이 언어집합들간의 상호 크로스 모달 연관정보를 통해 생성된 다른 모달리티 데이터가 의미적으로 서로 관련이 있음을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 여러 플랫폼에서 실행가능하며 누구나 손쉽게 증강현실을 구현하는 앱을 설계하고 개발하였다. 크로스 플랫폼 형태로 PC와 모바일(안드로이드, iOS)에서 동작하며 사용자들이 앱 안에서 증강현실의 좌표가 되는 마커와 구현될 모델을 선택할 수 있도록 하여 증강현실 구현의 진입장벽을 낮추고자 한다. 앱은 Unity 3D 엔진과 오픈소스 증강현실 SDK인 ARToolkit으로 구성된다. Unity 3D는 UI와 마커, 그리고 모델 오브젝트를 구현하고 ARToolkit과 연동되어 크로스 플랫폼 개발을 위한 메인 엔진으로써 사용된다. 본 논문은 증강현실 구현 앱의 설게 및 제작 방식을 제시하고 앱의 사용 예시를 설명한다.
스피커를 이용한 5.1채널 재생시 필연적으로 나타나는 현상인 크로스토크를 제거하여 청취자에게 보다 입체적인 음을 재현하는 방법에 관한 것이다 정면 또는 후면에 위치한 스피커로부터 좌우측 귀로 입사되는 교차경로의 음을 제거하여 청취자에게 정확한 음을 제시하는 방법에 대해 기술하였다. 그리고 이것을 2채널 및 5.1 채널에 적용하여 재생하는 방법에 대해 기술하였다. 크로스토크를 제거하기 위한 방법으로는 자유음장 모델을 이용하였다. 이 모델은 음질의 왜곡을 최소화하는 장점을 가지며 근래에 들어 많은 학자들에 의해 연구되고 있다. 구체적으로 크로스토크를 제거 하는 방법으로는 정면 스피커 재생음에 대해서 가청주파수 영역에서 심리음향에 기초한 바크 스케일(bark scale)을 사용한 음질 보상방법을 사용하였으며 서라운드 채널에 관해서는 재생되는 주파수 제한대역에 근거하여 밴드패스 필터를 추가하여 크로스토크 제거를 실시하였다.
Many logistics enterprises have made efforts to achieve low costly and high efficient logistics network. The cross-docking system can be a good solution for them. However, it requires tight schedule and all-night operation inevitably for realization of ideal cross-docking. These causes the difficulty of the attainment of daily delivery target and the leave of delivery service persons. In this paper, we develop the line-haul and shuttle service compromised cross-docking model in order to solve the problems practically. We apply the storage process with the cross-docking system and the direct cross-docking between line-haul and shuttle services. The simulation model validates the shorter delivery time by the developed model than the present model.
뇌의 전기적 신경활동을 측정하는 뇌전도(EEG)는 저렴하게 취득할 수 있고 높은 시간 해상도를 갖는 반면 공간적 정보를 제공하지는 않는다. 기능적 자기공명영상(fMRI)은 혈류변화를 감지하여 뇌활동을 측정하는 방식으로서 높은 공간 분해능을 갖지만 고가의 비용과 설비를 요구한다. 최근 저렴하게 취득할 수 있는 EEG 데이터로부터 딥러닝을 사용하여 fMRI 합성영상을 생성하는 기술이 제안되었지만, 저주파수 대역에서 EEG와 fMRI 간의 뇌과학적 상관관계를 반영하지는 않는다. 본 연구에서는 휴식상태에서 취득된 EEG 데이터를 스펙트로그램으로 변환한 후 저주파수 특성을 사용하여 fMRI 합성영상을 생성하는 U-net 기반의 크로스 모달리티 변환 모델의 실현가능성을 평가하였다.
본 연구에서는 심장의 세포 변화에서부터 혈류 순환의 시스템 변화까지 일련의 과정을 시뮬레이션 할 수 있는 통합모델을 개발하였다. 본 통합 모델을 이용하여 대동맥의 탄성도 변화 따른 Pulse Wave Velocity를 추정하였으며 심근의 수축 Mechanics의 변화를 시뮬레이션 하였다. 심장은 단순한 구 형상으로 모델링 되었다. 특히 동맥순환의 특성인 Wave propagation 과 Wave deflection의 현상을 모델링하기 위해 기존 모델에서 사용된 동맥계 순환 모델을 수정하였다. 즉 기존의 동맥 모델을 1차원의 운동방정식과 연속방정식을 기반으로 하는 Distributed arterial model로 대체하였다. Distributed arterial model은 혈액의 점성에 의한 에너지 손실, 혈관의 점탄성 효과 그리고 분지 되는 혈관에서의 에너지 손실을 포함하는 정교한 동맥 순환 모델이다. 정교한 동맥계 순환 모델의 동맥 탄성도 값을 조절함으로써 탄성도 변화에 대한 PWV를 계산 할 수 있었다. 이러한 수치적 방법을 사용하여 노화에 따른 동맥벽 탄성도의 저하가 심근세포의 Cross-bridge 동역학에 미치는 영향을 시뮬레이션 하였다.
크로스 플랫폼게임은 게임시장의 수평적, 수직적 시장확장을 유도하여, 기존 게임시장의 게임소비를 개방화 시키는데 필요한 기술적 혁신을 가져오고 있다. 결국 이러한 기술적 진화모델은 오프라인과 온라인의 게임서비스를 통합하여, 시간과 장소에 구애받지 않고, 언제 어디서나 최적의 게임서비스를 즐길 수 있도록 게임환경을 구축하여, 고착화된 소비연렁대와 한정적인 소비시간의 한계성을 극복하고, 지속적인 게이머의 시장진입을 유도하는 기제가 되고 있다. 크로스플랫폼게임엔진이 보여주는 디지털콘텐츠 기술진화의 모델은 동일한 콘텐츠를 다양한 플랫폼에 동시공급하게 될 때, 모든 플랫폼간의 쌍방향 서비스가 극대화될 수록 이에 따르는 각 플랫폼 간 데이터의 지정과 배당, 전환과 표준화, 그리고 이에 연계되는 플랫폼별 맞춤형 데이터 분할전송기술의 점진적 혁신이 필요하게 되는 것이다. 동일한 콘텐츠를 다양한 플랫폼에 최대한 배급하는 것이 수용자시장의 효율성과 콘텐츠 수익성을 극대화시키는 전략이 될 수 있지만, 현재와 같이 일방향 서비스의 경우가 아닌, 완전한 쌍방향 서비스의 네트워크가 점진적으로 진행된다면, 이에 따르는 상호간 네트워크의 데이터 전환 및 배급기술이 차별적인 엔진기술로 개발되어져야 최적의 디지털서비스가 구현될 수 있다는 것이다. 차세대 디지털콘텐츠시장의 선도기업은 소비환경의 최적화를 쌍방향 네트워크 서비스 내에서 조기에 구현할 수 있도록 구조화하는 네트워크엔진기술의 선도적 지위를 우선적으로 선점해야 한다.
기업간 파트너쉽이 e-비즈니스 네트워크로 발전하면서 사용자에 대한 안전하고 효과적인 인증은 물론 인증된 사용자의 특정 서비스에 대한 접근권한의 관리요구가 크게 대두되고 있다. PKI 기반 기술로 사용자 인증, 데이터 기밀성 및 무결성 서비스는 가능하지만 사용자 및 자원에 대한 권한 관리는 별도의 기반기술이 요구된다. 웹 사이트들을 파트너 쉽으로 연결해주는 크로스 도메인간의 단일인증, 보호 대상 자원에 대한 접근제어, 파트너간의 상호연동성 및 이기종 연동 등의 요구사항을 만족시키기 위한 권한관리 기반기술이 필요하다. 본고에서는 PMI 표준, 접근제어, RBAC, SAML 및 XACML 기술에 대한 소개와 권한관리 시스템 구축 모델에 대하여 설명한다.
'아바타(Avatar)'가 수익창출에 골머리를 앓고 있는 인터넷 기업들의 주요 수익원으로 자리잡았다. 네티즌들이 온라인 상에서 사용하는 가상의 캐릭터에 옷을 입히고, 액세서리로 장식하는데 '돈'을 지불하는 것이다. 2000년 11월 네오위즈의 채팅사이트 '세이클럽'에서 처음 선보인 아바타 서비스가 이런 돌풍을 일으키리라 예상한 사람은 거의 없었다. 하지만 지난해 삼성경제연구소는 아바타를 2001년 히트상품 8위에 올려 놓으면서 인기를 입증했다. 사이버 공간의 분신을 위해 600원짜리 신발을 신겨주고, 4900원짜리 힙합룩과 크로스백까지 구입한다. 또 500원짜리 선글라스까지 구입해 멋을 부린다. 유료화 콘텐츠의 성공모델로 떠오른 '아바타 비즈니스'를 취재했다.
지금까지의 선행연구의 결과를 토대로 필자들은 한중일 3국의 협력적 물류 비즈니스 모델에 대한 보완과 새로운 제안을 시도하였다. 특히 본 연구에서는 특정 산업의 물류네트워크에 초점을 두었고, 지금까지 다루어진 바가 거의 없는 가구산업에서 새로운 한중일 협력적 물류 비즈니스 모델을 발굴하는 것을 목표로 하였다. 가구산업은 한중일 3국에서 모두 해외 의존도가 높고 물류문제가 이슈가 되는 산업이다. 따라서 가구류 수출입 물류구조는 항만배후지를 이용하여 합리화될 수 있는 여지가 크고, 거기에서 새로운 물류 비즈니스를 창출할 기회가 엿보았다. 그 결과 부산항 가구물류센터에서 중-일간 크로스독 기능과 일본향 수입가구 조립배송기능을 담당할 것을 제안하였다. '중일 크로스독 센터' 모델은 중일항로에서 부산항이 가진 지리적 이점과 고밀도 네트워크를 활용한 것이며, '일본향 수입가구 조립배송센터' 모델은 일본 수입가구의 조립과 배송기능을 부산 신항 배후지로 이전시키는 것에 초점을 두었다. 이와 같은 가구류 항만물류 비즈니스모델의 현실화에는 크게 보아 적극적 투자유치활동의 전개, 부산항의 경쟁력 유지 강화, 부산신항 배후부지 활성화 등 3가지의 정책이 필요할 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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