IT기술이 급속히 발달하고 스마트 기기의 개인보급이 늘어나면서 정보의 전달 매체로 시청각 자료 중에서도 특히 영상 자료가 많이 활용된다. 문헌정보서비스 콘텐츠로서 영상자료는 필수 요소가 되었으며, TV를 통한 단방향 전달, 인터넷을 통한 양방향 서비스, 도서관 시청각 자료 대출 등 다양한 방법으로 활용되고 있다. 특히 인터넷 환경에서 스마트 기기를 통한 영상서비스 관점에서 정보 제공자는 제공 정보에 대한 가공에 적은 노력과 비용을 들이고자 하고, 또한 사용자는 과도한 데이터 사용량에 대한 부담과 시간, 공간적인 제약으로 인해 원하는 부분만을 효율적으로 이용하고자 한다. 따라서 영상에 대한 내용을 유사한 부분끼리 자동으로 구분하고 요약, 색인하여 이용 편의성을 높일 필요가 있다. 본 논문에서는 교육용 어학 영상의 내용과 그 특성을 분석하여 영상을 이루는 샷을 자동으로 구분하고 비주얼 특징을 조합하여 어학 영상의 세분화된 내용 정보를 결정하고 색인하는 방법을 제안한다. 외국어 강의 영상을 이용한 실험에 의해 의미기반의 샷 결정에 높은 정확률을 보였으며, 교육용 어학 영상의 요약 서비스에 효율적으로 적용 가능함을 확인하였다.
유비쿼터스 스마트 홈 (ubiquitous smart home) 은 인간과 홈의 컨텍스트(context) 정보를 이용하여 인간에게 자동적인 홈 서비스 (Home service)를 제공해줄 수 있는 미래의 환경이다. 인간의 위치와 모션은 유비쿼터스 스마트 홀에서 굉장히 중요한 컨텍스트이다. 본 논문은 유비쿼터스 스마트 홀에서 인간의 위치와 모션을 예측할 수 있는 실시간 휴먼 트랙커 (tracker)를 연구하였다. 실시간 휴먼 트랙커를 위해 우리는 4개의 네트워크 카메라를 사용하였다. 본 논문에서는 실시간 휴먼 트랙커의 구조를 설명하고, 인간의 위치와 모션을 자동적으로 예측 및 판단하는 알고리즘을 제안하였다. 인간 위치를 위해서 3개의 배경이미지를 이용하였다 (이미지1 : 빈 방, 이미지2: 가구 및 가전, 이미지3: 이미지 2 와 거주자를 포함). 실시간 휴먼 트랙커는 3개의 이미지를 비교하여 각 이미지로부터 추출되는 특징 값을 결정하고, 이들 특징 값을 SVM (Support Vector Machine)을 이용하여 각각의 모션을 예측하였다. 3 개의 배경 이미지를 이용한 인간 위치 인식실험은 평균 0.037 초가 소요되었다. SVM을 이용한 모션 인식 요소에서, 우리는 각 동작에 대하여 1000번씩 측정했고, 모든 모션의 정확도 평균은 86.5% 의 정확도를 보였다.
스마트 홈(smart home)은 인간과 홈의 컨텍스트(context) 정보를 이용하여 인간에게 자동적인 홈 서비스(Home service)를 제공해줄 수 있는 미래의 환경이다. 인간의 위치와 모션은 스마트 홈에서 굉장히 중요한 컨텍스트이다. 본 논문은 스마트 홈에서 인간의 위치와 모션을 예측할 수 있는 실시간 휴먼 트랙커(tracker)를 연구하였다. 실시간 휴먼 트랙커를 위해 4개의 네트워크 카메라를 사용하였다. 본 논문에서는 실시간 휴먼 트랙커의 구조를 설명하고, 인간의 위치와 모션을 자동적으로 예측 및 판단하는 알고리즘을 제안하였다. 인간 위치를 위해서 3개의 배경 이미지를 이용하였다(이미지1: 빈 방 이미지, 이미지2: 거주자가 제외 된 가구 및 가전 이미지, 이미지3: 전체 이미지). 실시간 휴먼 트랙커는 3개의 이미지를 비교하여 각 이미지로부터 추출되는 특징 값을 결정하고, 이들 특징 값을 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 각각의 모션을 예측하였다. 3개의 배경 이미지를 이용한 인간 위치 인식실험은 평균 0.037 초가 소요 되었다. SVM을 이용한 모션 인식 요소에서, 각 동작에 대하여 1000번씩 측정했고, 모든 모션의 정확도 평균은 86.5% 의 정확도를 보였다.
카메라를 이용하는 시각(visual) SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)은 로봇의 위치 등을 파악하는데 널리 이용되고 있다. 일반적으로 시각 SLAM은 움직임이 없는 고정된 특징점을 대상으로 연속적인 시퀀스 상에서 카메라의 움직임을 추정한다. 따라서 이동하는 객체가 많이 존재하는 상황에서는 안정적인 결과를 기대하기 어렵다. 본 논문에서는 이동 객체가 많은 상황에서 스테레오 카메라를 이용한 SLAM을 안정화하는 방법을 제안한다. 먼저, 스테레오 카메라를 이용하여 깊이영상을 추출하고 옵티컬 플로우를 계산한다. 그리고 좌우 영상의 옵티컬 플로우를 이용하여 시차변화(disparity change)를 계산한다. 그리고 깊이 영상에서 사람과 같이 움직이는 객체에 대한 ROI(Region Of Interest)를 구한다. 실내 상황에서는 벽과 같은 정적인 평면들이 움직이는 영역으로 잘못 판단되는 경우가 자주 발생한다. 이런 문제점을 해결하기 위해 깊이 영상을 X-Z 평면으로 사영하고 허프(hough) 변환하여 장면을 구성하는 평면을 결정한다. 앞의 과정에서 판단된 이동 객체 중에서 벽과 같은 장면 요소를 제외한다. 제안된 방법을 통해 정적인 특징점이 요구되는 SLAM의 성능을 보다 안정화할 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 변혁적 리더십의 구성요소들이 호텔 종사원의 직무만족과 조직동일시에 미치는 영향력을 분석하고 또한 인구통계학적 특성과 호텔이 가지고 있는 특징이 조절변수로서 변혁적 리더십에 어떠한 영향을 미치는지를 파악하여 우리나라 호텔산업의 경영자 및 호텔 종사원들에게 조금이나마 도움이 되고자 하였다. 본 연구의 주요 분석 결과로는 첫째, 변혁적 리더십부문과 호텔 종사원의 직무만족부문 요인분석결과 변혁적 리더십부문에서는 총 18개의 변수들이 배려형 리더십 요인과 비전형 리더십 요인의 2개의 요인으로 추출되었으며, 호텔 종사원의 직무만족부문에서는 총 31개의 변수들이 '후생복지정책과 근무환경요인'.'능력의 발휘와 직무안정성 요인','동료관계와 직무수행 요인','회사정책적 요인' 등의 4개 요인으로 추출되었다. 둘째, 호텔기업에서 상사의 변혁적 리더십유형은 종사원의 직무만족과 조직동일시에 유의적인 영향을 미치는 가에 대하여 단계별 회귀분석을 실시한 결과 변혁적 리더십유형 중 호텔 종사원의 직무만족에 유의한영향을 미치는 것으로 나타난 것은 '비전형 리더십'요인이었고, 조직동일시에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타난 것은'비전형 리더십' 요인과 '배려형 리더십'요인 모두인 것으로 나타났다. 셋째, 변혁적 리더십유형과 인구통계학적 특성 및 인반적인 특성간 유의적인 차이를 알아보기 위하여 일원분산분석과 t-검증을 실시한 결과 소득수준과 현 직급, 근무년수, 호텔경영형태, 이직경험에서 통계적으로 유의적인 차이가 있는 것으로 나타났다.
한반도의 남서부에 위치한 호남지방은 수리적, 지리적 요인에 의해 지역에 따라 하계의 강수현상 및 탁월일기의 다소와 그 계절변화가 크다. 본 논문은 AWS 63개 지점을 포함한 호남의 79개 기상관측지점의 하계강수량(1994$\sim$2003)과 그 순변화형(강수특성 표현의 중요한 한 요소임)에 대해 순별 강수량의 다소와 순장수량의 주성분벡터와 진폭계수(Rs)를 이용하여, 호남 각 지역에서의 하계강수량 순변화형을 수량적으로 추출하고, 그 공간스케일의 변동을 규명해, 그에 따른 호남지방의 강수지역 구분을 시도한 것이다. 그 결과 호남지방의 하계강수량 순변화의 전형적 특징은 상위 4개의 순변화형으로 표현되며 그 누적기여율은 78.0%이다. 또한 호남지방의 하계강수량의 순변화형은 A-K형까지 11개가 추출되었고, 강수지역은 18개형 지역으로 구분되었다.
항공레이저측량을 통한 지형 분류작업은 분류 정확도의 확보와 세밀한 지형 표현의 두 목표를 동시에 만족해야 한다. 이 두 목표를 달성하기 위한 자동분류 처리에 연구로서 노이즈가 많은 지형분류 결과로부터 필터링을 통한 품질향상 연구가 다수 있었으나 한국과 같이 삼림이 울창하고 지표면 투과율이 낮은 환경에서의 항공레이저측량 결과 적용 시 관목 및 교목 하층이 지면으로 분류되는 오류가 많았다. 이에 본 연구는 정확도가 높고 점밀도가 낮은 1차 지형분류 결과를 기반으로 아직 지형으로 등록되지 않은 LiDAR 지형 분류 후보 점군들로부터 세밀 지형 표현에 필요한 점들을 추출하는 기법으로 점분류 처리절차를 개선하였다. 주변 지형 포인트의 가중치를 부여하여 경사 (gradient) 계산을 통해 미추출 LiDAR 점군들로부터 지형 표현 점들을 분류하는 본 알고리즘은 특히 능선부분의 사라진 특징을 찾아내거나 무너진 논둑을 복원하는 등 최소의 점들로 중요한 지형 요소점(terrain model key points)을 놓치지 않고 세밀하게 표현하는데 효과적이다. 이 알고리즘을 통해 추출한 점들과 1차 지형분류 결과를 결합하여 지형분류최적화 방법을 제안하였다.
농업생산생태계 내 경관의 구조와 구성은 해충과 천적을 비롯한 생물다양성을 결정하는 중요한 요소이다. 이 연구는 경남 거창군 80개 사과원을 대상으로 경관 구조가 나비목 해충의 발생에 영향을 미칠 수 있는 지를 조사하였다. 과수원의 지정학적 특징, 농약 사용패턴과 과원 관리 방법 등에 대한 정보는 설문 조사를 통해 추가로 분석하였다. 과수원 주변 경관 구조는 인공위성자료에 바탕하여 추출하였다. 복숭아순나방 발생량이 가장 많았고, 사과굴나방, 복숭아심식나방, 사과잎말이나방 순으로 발생하였다. 농가에서는 살균제와 살충제를 각 12.4회, 살비제는 2.4회 살포하였다. 대부분 사과원 주변 식생은 사과 또는 논이었으며, 자두, 복숭아, 포도 또는 폐과원이 있을 경우 복숭아순나방 밀도가 특히 높았다. 복숭아심식나방 역시 주변에 복숭아나 포도가 있을 경우 그 발생량이 더 높았다. 사과굴나방은 복숭아, 포도, 폐과원 그리고 대추가 있는 지역에서 발생량이 많았다. 이러한 결과는 농업 지역에서 경관 관리는 농촌 어메니티 개선뿐 아니라 병해충 관리의 차원에서 기능적 다양성을 추구하는 방향으로 진행되어야 한다는 점을 시사한다.
모바일 환경에서 의사소통은 SMS 문자로 이루어진다. SMS 문자에서 사용되는 어휘들은 일반적인 한국어 문어체 문장에서 사용되는 어휘들과 다른 부류의 어휘들이 사용될 것으로 예상할 수 있다. 예를 들어, 일반적인 문어체의 경우 문장의 시작이나 끝맺음이 올바르고 문장의 구성요소가 잘 갖추어졌지만, SMS 문자 말뭉치의 경우 구성요소를 생략 및 간략한 표현으로 대체하는 경우가 많다. 이러한 어휘 사용 특성을 분석하기 위하여, 기존에 구축된 구어체 말뭉치와 문어체 말뭉치를 사용한다. 실험에서는 구어체 말뭉치인 SMS 문자 말뭉치와 네이버 영화평 말뭉치, 그리고 문어체 말뭉치인 한국어 문어체 원시 말뭉치의 어휘사용 특성을 비교-분석한다. 말뭉치별 어휘 비교 및 분석을 위하여 품사 태그 형용사(VA)를 기준으로 하였고, 공연강도를 측정하기 위해 변별적 공연어휘소 분석 방법론을 사용하였다. 그 결과 '좋-', '죄송하-', '즐겁-' 등 감정표현 형용사들이 SMS 문자 말뭉치에서 선호되는 반면, 네이버 영화평 말뭉치에서는 평가 표현과 관련된 형용사들이 선호되는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 과정에서 추출된 공연강도가 높은 형용사를 기준으로 감정어휘 사전을 자동 구축하기 위하여 단어 임베딩 기법을 사용하였으며, 총 343,603개의 감성어휘를 자동 구축하였다.
본 연구는 시리즈 영화의 등장인물, 내러티브를 분석하고 이에 해당하는 영화음악의 요소를 추출하여 음악 요소가 어떻게 활용되었는지 비교 분석하는 것이 목적이다. 연구의 범위는 영화<메리 포핀스>와 <메리 포핀스 리턴즈> 영화의 이야기 구조와 등장인물 분석하고 이에 상응하는 영화음악을 분석했다. 영화<메리 포핀스>와 <메리 포핀스 리턴즈> 영화음악이 사용된 영화 내용을 비교한 후 두 영화의 유사 장면에 해당하는 영화음악을 매치했다. 그 결과 <메리 포핀스>의 11곡 중 7곡이 <메리 포핀스 리턴즈>의 유사한 내러티브에서 쓰인 곡으로 겹쳤으며 <메리 포핀스 리턴즈>에서는 8곡이 겹쳤다. 메리 포핀스>의 7곡과 <메리 포핀스 리턴즈>의 8곡을 공통 내러티브와 연결했을 때 총 9장면으로 분류할 수 있다. 이 중 <메리 포핀스>의 "A Spoonful of Sugar"와 "Jolly Holiday", <메리 포핀스 리턴즈>의 "A cover is not the Book"과 "Trip a little light fantastic"은 내러티브와 연결했을 때 중복되는 곡으로 사용되었다. 이를 중심으로 영화 <메리 포핀스>와 <메리 포핀스 리턴즈>의 등장인물을 중심으로 라이트모티브 영화음악을 분석한다. 두 영화에서 공통된 라이트모티브는 메리 포핀스 라이트모티브, 교훈 라이트모티브, 자장가 라이트모티브, 그림 속 세상 라이트모티브, 굴뚝 청소부 라이트모티브, 업 앤 다운 라이트모티브, 굴뚝 청소부 라이트모티브, 굴뚝 청소부와 동료들 라이트모티브, 하늘 라이트모티브로 총 9개이다. 메리 포핀스 라이트모티브에서 사용된 특징적인 리듬과 음정으로 메리 포핀스가 등장하는 전반적인 곡에 사용되었다. 이를 통해 핵심 인물인 메리 포핀스를 상징하는 음악의 요소를 <메리 포핀스>와 <메리 포핀스 리턴즈> 영화에 일치시켜 내러티브 흐름에 따라 변형하여 사용했다. 시리즈 영화의 내러티브와 영화음악을 분석하여 공통된 특징을 발견하고 어떻게 매치되었는가를 이론적 측면에서 고찰해야 할 필요성이 있다는 점에서 본 연구의 분석 결과는 이론적 의의를 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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