• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제9권2호
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• pp.305-315
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• 2008

기제안된 적응형 계층 육각 탐색은 적응형 육각 탐색에 기반한 고속의 계층형 블록 정합 알고리즘의 일종이다. 적응형 계층 육각 탐색은 고속 움직임 탐색이 가능한 적응형 육각 탐색의 장점을 유지하면서도 시공간 움직임 활동도가 높은 비디오 시퀀스에서 흔히 발생되는 국부 최소 문제를 적응적으로 경감시킬 수 있는 것이 특징이다. 본 논문은 적응형 계층 육각 탐색의 예측 화질을 개선하기 위해 이 탐색의 수평 편향 패턴과 수직 편향 패턴을 효과적으로 확장하는 방법을 제안함에 그 목적이 있다. 본 논문에서는 서로 다른 움직임 특성을 갖는 복수의 동영상 시퀀스들에 대한 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 토대로 예측 화질과 연산 시간 측면에서 제안된 방법의 성능을 분석 평가하였다. 시뮬레이션 결과는 제안된 방법이 작은 움직임 탐색과 큰 움직임 탐색에 모두 적합함을 보여주었다. 제안된 방법은 육각 탐색 패턴의 확장 과정에서 추가적인 연산량 증가를 초래했지만 이 연산량의 증가에 상응하는 예측 화질 개선을 기할 수 있었다.

• 정보관리연구
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• 제43권4호
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• pp.119-142
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• 2012

본 연구는 조선닷컴과 워싱턴포스트의 섹션별 뉴스기사 본문의 하이퍼링크 서비스와 링크된 단어의 콘텐츠 유형을 분석하였다. 그 결과를 살펴보면 첫째, 국내 외 인터넷신문의 섹션별 뉴스 분포에서 조선닷컴은 라이프 섹션이 32.4%로 가장 많은 비중을 차지하였으며, 워싱턴포스트는 대체적으로 골고루 분포되어 있는 것으로 나타났다. 둘째, 섹션별 하이퍼링크 서비스를 살펴본 결과 조선닷컴은 정치섹션이 가장 많은 하이퍼링크 서비스를 제공하고 있었으며, 이어서 라이프섹션, 국제섹션 등의 순이었다. 워싱턴포스트는 Politics 섹션, Sports 섹션, Opinions 섹션 등의 순으로 하이퍼링크 서비스를 제공하고 있는 것으로 나타났다. 마지막으로 섹션별 뉴스기사 본문 단어에 하이퍼링크 된 콘텐츠 유형을 분석한 결과 조선닷컴과 워싱턴포스트 모두 정보획득형이 가장 많고, 이어서 탐색형, 트랜잭션형 순으로 나타났다. 이러한 연구결과는 인터넷신문의 특성을 이해하고, 다양한 이용자 요구에 적합한 하이퍼링크 서비스를 제공하기 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2005년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.362-368
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• 2005

본 논문은 고속 블록 정합 알고리즘에 관한 것으로, 적응형 육각 탐색에 있어서 차순위 국부 정합점을 이용하여 탐색 패턴을 확장하는 방법에 관한 것이다. 제안된 방법은 고속 움직임 추정의 국부 최소 문제를 경감하기 위해 적응형 육각 탐색의 최적 국부 정합점에 의해 형성된 기존의 탐색 패턴에 차순위 국부 정합점을 중심으로 새롭게 형성한 탐색 패턴을 추가하여 탐색패턴을 적응적으로 확장한다. 제안된 방법에 따르면, 육각 탐색 기반 블록 정합 알고리즘을 확장된 탐색 패턴에 적용하여 움직임 벡터를 추정함으로써 보상 화질 측면에서 개선된 성능을 제공하는 고속 움직임 추정을 수행할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.35-42
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• 2010

보조정보 생성기법은 분산 비디오 부호화 기법(DVC: Distributed Video Coding)에서 핵심적인 역할을 수행한다. 대부분의 기존 보조정보 생성 기법은 복원된 키 프레임을 참조영상으로 블록중심으로 대칭형 움직임 탐색 기법을 주로 사용하고 있다. 그러나 이와 같은 방식은 움직임 탐색에 얻어지는 움직임 벡터가 복원하고자 하는 블록의 위치와 일치하지 않는 경향이 있으며 보조정보의 성능을 개선하는데 제한적이다. 이와 같은 문제점을 극복하기 위해, 본 논문에서는 움직임 벡터가 복원하고자 하는 블록의 중심 위치에서 대칭이도록 하는 블록중심 대칭형의 움직임 탐색 기법을 제안하고, 이와 같은 움직임 탐색법에 기초한 보조정보 생성 기법을 제안한다. 제안한 방식은 기존의 단순 대칭형 움직임 탐색방식에 비해 우수한 객관적 화질을 얻을 수 있음을 모의실험을 통해 보인다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2019년도 춘계종합학술대회
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• pp.309-310
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• 2019

최근 들어 빅데이터 기반의 추천 방식과 개인화 시스템을 활용하여 맞춤형 콘텐츠를 추천해주는 서비스가 주목받고 있다. 이는 단순히 OTT 서비스뿐만 아니라 상품추천이나 음악 추천, 친구 추천, 뉴스 추천 등 여러 분야에서도 널리 사용 중이다. 본 연구는 OTT 서비스의 맞춤형 콘텐츠를 지속해서 이용하는 경우 정보 탐색 과정의 사용 경험과 이용만족도에 대해 알아보고자 시작되었다. OTT 서비스 중 사용자가 가장 많고 콘텐츠 추천 기능이 강점인 넷플릭스와 왓챠플레이를 중심으로 사용자 인터뷰를 진행하여 사용자들의 추천 기능 이용 패턴을 파악하고 그 과정에서의 특이사항이나 어려움을 파악하려 하였다. 이를 바탕으로 콘텐츠 추천 및 탐색 과정의 UX를 개선할 수 있는 방안을 제시하고자 하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.30-44
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• 2009

본 논문에서는 이동 피어의 콘텐츠 탐색을 효율적으로 지원할 수 있는 이동 P2P 구조를 제안한다. 제안하는 이동 P2P 구조는 이동 피어의 탐색 비용을 감소시키기 위해 이동 피어, 이동 슈퍼 피어, 고정 슈퍼 피어로 구성된 3계층 구조이다. 이동 피어가 콘텐츠 탐색을 수행하기 위해서는 통신 가능한 피어로부터 콘텐츠를 찾고 질의영역 확장을 위해 이동 슈퍼 피어, 고정 슈퍼 피어를 이용한 계층적 콘텐츠 탐색을 수행한다. 계층적 콘텐츠 탐색, 피어 이동성에 따른 서비스 연속성을 보장하기 위해 이동 피어의 가입/탈퇴 과정은 이동성을 지원하는 메시지 구조에 의해 명시적으로 상위 피어에 저장한다. 실험 평가 결과 제안하는 구조는 기존의 2계층 구조 보다 콘텐츠 탐색 속도가 약 32% 향상되었고 고정 슈퍼 피어로 전송되는 메시지를 감소시켜 고정 슈퍼 피어 탐색 부하를 약 25% 감소시켰다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.517-535
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• 2021

디지털 기술 발달은 우리의 삶뿐만 아니라, 온라인 교육 환경에도 많은 변화를 가져오게 되었다. 개별 학습자들에게 맞춤화된 내용을 필요한 즉시 제공 받기를 원하는 학습자들의 요구에 따라 마이크로러닝이 등장하게 되었다. 마이크로러닝은 개인에게 맞춤화된 콘텐츠를 적시에 빠르게 학습이 제공된다는 의미에서 '적응형(adaptive)' 교육이라고 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 적응형 마이크로러닝의 개발원칙이 무엇인지 살펴보고자 하였다. 이를 위해 문헌 연구 및 사례 분석을 통해 적응형 마이크로러닝 개발원칙을 탐색하였다. 그 결과, 개발원칙을 적응형 학습 환경, 적응형 학습 콘텐츠, 적응형 학습 시퀀스, 적응형 학습 평가의 네 가지 측면으로 구분하고 각각에 대한 세부요소를 제시하였다. 마이크로러닝이 현 사회적 요구를 반영한 새로운 이러닝의 형태인 만큼, 본 연구는 앞으로의 후속연구를 위한 방향성을 제안하는 탐색연구로서의 의미를 찾고자 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.113-121
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• 2006

인터넷의 발전과 더불어 웹 사이트는 점점 더 복잡해지고 있으며, 사이트의 유지보수에 많은 시간과 비용이 소요된다. 또한 대용량 콘텐츠의 급증으로 서버와 네트워크의 부하가 가중되고 서비스의 질이 떨어지는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 콘텐츠의 구축 및 관리가 용이할 뿐만 아니라, 구축된 콘텐츠의 활용을 극대화하기 위하여, 분산형 콘텐츠 수집 및 탐색에 기반한 머천트(Merchant system)와 개인정보(Personal Information Management System)가 결합된 통합콘텐츠관리시스템을 설계하고 구현하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제8권4호
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• pp.441-449
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• 2007

동영상 부호화에서 움직임 추정은 참조 프레임으로부터 현재 프레임의 화소를 추정하는 처리로서 예측 화질과 부호화 시간에 직접적인 영향을 미친다. 본 논문은 고속 움직임 추정을 위해 시공간 움직임 활동도를 이용한 적응형 계층 육각 탐색에 관한 것이다. 제안된 방법은 현재의 매크로블록에 시공간적으로 인접한 매크로블록들의 움직임 벡터를 이용하여 시공간 움직임 활동도를 정의한다. 이렇게 정의한 시공간 움직임 활동도가 낮을 경우 기존의 적응형 육각 탐색을 수행하고, 그렇지 않을 경우, 웨이블렛 변환의 다단계 저주파 부영상들로 구성된 다단계 계층 공간상에서 계층 육각 탐색을 수행한다. 본 논문에서는 서로 다른 움직임 특성을 갖는 복수의 동영상 시퀀스들에 대한 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 토대로 예측 화질과 연산 시간 측면에서 제안된 방법의 성능을 분석.평가하였다. 실험 결과는 제안된 방법이 작은 움직임 탐색과 큰 움직임 탐색에 모두 적합함을 보여주고 있다. 제안된 방법은 고속 움직임 탐색이 가능한 적응형 육각 탐색의 장점을 유지하면서도 시공간 움직임 활동도가 높은 비디오 시퀀스에서 야기되는 국부 최소 문제를 적응적으로 경감할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.541-548
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• 2014

본 논문에서는 유전알고리즘의 유전자형-표현형 기법을 적용한 수정된 이진 입자군집최적화의 두 번째 버전을 소개한다. 입자군집최적화는 해를 탐색해 나가는 과정에서 주변의 우수한 해의 위치와 자신의 위치차이 정보를 이용한다. 이러한 위치 차이를 구하는데 있어서 첫 번째 버전의 수정된 이진 입자군집최적화는 표현형을 사용한 반면에 제안하는 버전은 유전자형을 사용한다. 이진 정보만을 제공하는 표현형에 비해 연속 공간 전체를 탐색공간으로 제공하는 유전자형 정보를 사용하여 해 공간을 보다 넓은 공간으로 표시할 수 있다. 벤치마크 함수인 10개의 De Jong 함수에 실험한 결과, 두 번째 버전은 탐색 공간이 넓고 지역 최적해가 많은 함수에서 첫 번째 버전에 보다 우수한 결과를 얻었다.