• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2005년도 추계학술대회
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• pp.427-438
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• 2005

본 연구는 기존 IS 연구 분야에 있어서 지식경영연구의 주된 연구 방향은 무엇인지, 그리고 기존의 지식경영연구들이 다루고 있는 지식경영의 특성과 내용에 따른 지식타입은 어떤 종류가 있는지를 연구 분류 프레임워크를 적용하여 알아보았다. 기존의 산발적인 지식경영 연구의 분류 방법론을 종합한 연구 분류 프레임워크에 준하여, 지식경영 연구의 국내외 주요 학술지 6종을 선정하여 1999년 이후 5년간의 추이를 분석하였다. 연구의 결과, 연구 분류 프레임워크의 세 가지의 대 분류인 지식경영 프로세스, 지식변환 형태, 그리고 지식경영 연구 분석단위로 본 지식경영 연구는 조직 내 지식활용 프로세스에 대한 연구가 가장 많이 이루어졌고, 그 뒤로 조직 간 및 개인 지식활용 프로세스 연구, 조직 간 및 조직 내 지식전이 및 공유 프로세스 순으로 지식경영 연구가 수행된 것으로 나타났다. 한편 지식활용프로세스이외의 개인 분석단위의 연구와 지식창조 프로세스에 대한 연구는 전반적으로 거의 수행되지 않은 결과를 볼 수 있었다. 본 연구의 결과로 지식경영 관련 연구들에서 나타나는 연구의 최근 경향을 밝혀내고, 향후 지식경영 연구에 있어서 기초연구로서의 역할과 균형적 연구 발전 방향에 대한 제시를 할 수 있을 것이다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제21권6호
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• pp.111-124
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• 2021

회화를 기점으로 영화, 만화, 게임을 아울러 관객의 시선을 묶는 행위의 주축을 담당하는 것은 프레임이다. 프레임에 대해 안다는 것은 프레임을 읽을 수 있게 되는 것이며, 사용할 수 있게 되는 것이다. 따라서 본 논문은 디지털 게임의 프레임, 그 중에서도 일차 프레임의 한정된 구성을 보완하는 다중 프레임에 관해 다룬다. 본 논문에서는 게임의 기본 구성인 구조적 프레임, 플레이어 행위의 출력인 가변적 프레임, 기존 시각 매체 특성을 나타내는 표면적 프레임으로 다중 프레임을 분류한다. 이를 통해 디지털 게임 설계 장치로서의 다중 프레임의 양상을 살펴본다. 본 논문은 향후 게임의 다중 프레임 활용 가능성을 도출하고 다중 프레임 분석의 기제를 제공했다는 데서 유의미하다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.31-39
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• 2010

본 연구에 사용된 환경음은 9 가지 상황으로 구분하였으며 생활 속에서 인간의 이동에 따라 변화하는 실제 환경음과 동일한 테스트 데이터 셋을 이용하였다. 실제 환경에서 녹음된 데이터는 Pre-emphasis, Hamming window를 이용하여 전처리하고 MFCC (Mel-Frequency Cepstral Coefficients) 방식으로 특징을 추출한 후 GMM (Gaussian Mixture Model)을 이용하여 분류 실험을 행했다. 후처리가 없는 GMM은 프레임 별로 판정하므로 분류 결과를 보면 상황이 갑자기 변화하는 이상 결과가 나타난다. 이에 본 연구에서는 인접한 프레임 별 확률 값 혹은 분류 순위를 이용해서 갑작스런 상황 변화가 발생하지 않도록 하는 후처리 방식을 제안하였다. 실험 결과에 따르면 GMM 분류방식에 인접 프레임들의 사후확률 값을 이용하는 후처리방법을 적용한 경우 후처리를 적용하지 않은 경우에 비해 10% 이상 평균 인식률이 개선되는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.891-894
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• 2000

본 논문에서는 효과적인 내용기반 비디오 검색을 위한 샷 경계 검출, 장면 경계 검출, 그리고 비디오 크래시피케이션 방법을 연구하였다. 먼저, 샷 경계 검출을 위해 칼라 히스토그램과 DCT 변환 계수를 통합하여 사용했다. 그리고 장면 경계 검출을 위해서는 영상 정보뿐만 아니라 오디오 정보를 함께 사용하여 장면 경계를 검출하였다. 또한 비디오 크래시피케이션에서는 장면 경계검출시 추출한 오디오 정보를 이용해 비디오를 내용별로 분류하는 연구를 제안하였다. 뉴스, 광고, 스포츠 등 다양한 3개 분야의 TV 프로그램으로 구성된 약 8,500개 영상 프레임과 약 50,000개의 오디오 프레임을 가진 실험 비디오 데이터베이스를 구성하여 제안된 시스템을 실험하였다. 실험한 결과, 약 88%의 정확도(Precision)를 가지는 장면 경계 검출과 약 85%의 평균 분류율을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.509-510
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• 2022

한 해 100만건 이상의 모바일 게임이 출시되고 있으며, 게임 수가 많은 만큼 게임물 등급 관리에 있어서 객관적이고 투명한 업무처리는 필수적이다. 그러나 현재 사업자 자체 등급분류는 오직 게임 개발사가 제출한 서류에 의존하며, 사후 모니터링을 통해 제재하는 실정이다. 이에 따라, 사전에 폭력성 유뮤를 식별할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 Cloud Vision API를 활용하여 프레임 수를 설정하고 해당 프레임에 대한 폭력성 정도를 수치로 출력하여 해당 영상에 문제 유무를 사전에 식별할 수 있도록 돕는 시스템에 대해 기술한다. 이 시스템을 통해 게임물관리위원회 인력과 예산 한계로 인해 계속 불거지고 있는 연 100만 건에 달하는 등급분류 처리의 정확성과 사후 모니터링에 효과가 있을 것이다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.472-475
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• 2020

본 논문에서는 청각장애인에게 자막방송을 제공하기 위하여 오디오 콘텐츠에 등장하는 음향 사건을 분류하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 복수의 잔차 신경망(ResNet)을 연결하는 연쇄잔차(concatenated residual) 신경망 구조를 갖는다. 신경망의 입력 특징을 위해 음성의 멜-주파수 켑스트럼 벡터를 다수의 프레임으로 결합하여 형성한 2 차원 이미지와 전체 프레임에 대한 멜-주파수 켑스트럼 벡터들로부터 얻은 1 차원의 통계 특징벡터를 얻는다. 각각의 입력은 2 차원 잔차 신경망과 1 차원 잔차 신경망으로 모델링되고, 두 개의 잔차 신경망을 연쇄연결(concatenation)하는 구조를 가진 연쇄잔차 신경망으로 구성된다. 성능평가를 위해 수집된 데이터셋으로부터 6-fold 교차검증을 통해 평가한 결과, 85.48%의 분류 정확도를 얻을 수 있었다.

• 정보와 통신
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• 제33권9호
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• pp.24-29
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• 2016

영상의 화질 개선과 높은 대비를 얻기 위한 방법으로 최근 HDR(High Dynamic Range)영상을 디스플레이 장치에 매핑시키기 위한 톤매핑 기술이 널리 이용되고 있다. 하지만 단일프레임이 아닌 다중프레임으로 구성되어 있는 비디오에 이러한 톤매핑기술을 적용할 경우, 프레임 간 명암도 차이로 인하여 시각적으로 깜빡이는 현상인 플리커(Flicker)가 발생할 수 있으며, 이로 인해 사용자의 눈에 피로도를 증가시키고, 영상의 품질이 감소할 수 있다. 본 논문에서는 플리커 판별을 위해 영상의 명암도 측정법을 제안하여, 프레임별 명암값을 학습하기 위한 다양한 특징벡터를 정의한다. 학습된 SVM(Support Vector Machine) 분류기를 이용하여 플리커 발생 프레임을 선별하고 플리커 제거를 위한 톤 안정화 방법을 제안한다. 실험에서 제안한 방법을 통해 86.7%의 플리커를 검출하였으며, 프레임 간 톤 안정화 알고리즘의 최적화를 통해 플리커 발생빈도를 69.8% 감소시켰다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.527-530
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• 2012

비디오 데이터를 효율적으로 검색, 정렬, 탐색, 분류하기 위해서는 프레임 간의 샷 전환 탐지가 선행되어야 한다. 본 논문에서는 디지털 비디오 데이터의 샷 전환 탐지를 위해 비디오 스트림을 구성하고 있는 각 프레임들 간의 화소 밝기 차이와 히스토그램의 변화를 이용하였다. 플래쉬 등과 같은 인위적이고 급격한 화소 밝기변화에 의한 오류를 최소화하기 위해 샷 전환 탐지 이전에 각 프레임 간의 밝기 보상을 적용하였다. 밝기 보정 된 프레임으로부터 프레임의 서브 블록 간의 지역적 화소 밝기 정보, 그리고 프레임의 화소 밝기 값 히스토그램을 비교하여 샷 전환을 탐지한다. 실험에서 제안된 알고리즘은 국가기록원 소장 비디오에 적용하여 효과가 있음을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권11호
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• pp.1534-1542
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• 2004

본 논문에서는 교통 영상에서 실시간 교통 정보를 산출하는 새로운 기법을 소개한다. 각 차선의 검지 영역은 통계적 특징과 형상적 특징을 이용하여 도로, 차량, 그리고 그림자 영역으로 분류한다. 한 프레임에서의 오류는 연속된 프레임에서의 차량 영역의 상관적 특징을 이용하여 시공간 영상에서 교정된다. 국부 검지 영역만을 처리하므로 전용의 병렬 처리기 없이도 초당 30 프레임 이상의 실시간 처리가 가능하며 기상조건, 그림자, 교통량의 변화에도 강건한 성능을 보장할 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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• pp.49-50
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• 2018

본 논문에서는 음악 장르 분류를 위한 시간 및 주파수 기반 스파이크그램 특성 추출 기술을 제안한다. 기존의 음악 장르 분류 시스템에서는 푸리에 변환 기반의 입력 특성을 주로 사용해 왔다. 푸리에 변환은 시간 축에서 프레임 단위로 평균적인 주파수 정보를 취하므로 낮은 시간 해상도를 갖지만, 스파이크그램은 샘플 단위의 주파수 정보를 갖고 있어 고해상도의 특성을 추출할 수 있다. 제안하는 기술은 이러한 시간 기반 특성을 추출하여 주파수 기반 특성 및 SNR 특성과 함께 심층 신경망의 입력으로 사용한다. 제안하는 특성을 사용하여 시간 기반 특성을 사용하지 않은 기존 스파이크그램 특성 기반 분류기의 성능을 개선하였으며, 다른 특성 및 분류기에 비해 적은 수의 특성 입력으로도 우수한 성능을 얻는 것을 확인하였다.