일반적으로 비사실적인 렌더링(Non-Photorealistic Rendering, NPR)에 의해 렌더링된 흑백 동영상 프레임들은 재생도중에 플리커(Flicker, 깜빡거리는 현상)와 같은 부작용이 발생한다. 이것은 연속적인 프레임 영상들이 시간 일관성을 고려하지 않은 상태로 NPR 기법이 프레임 단위로 적용되기 때문이다. 그러므로 각 영상의 플리커를 완화하기 위해서는 각 프레임의 객체들이 다음 프레임에서 변형되는 정도를 측정한 후, 연속된 프레임 영상에서 객체 사이의 연관성을 설정해야 하기 때문에, NPR 기법이 적용된 연속된 영상의 디플리커는 많은 어려움을 내포하고 있다. 본 논문에서는 NPR 기법들 중, 일관성 있는 스트록을 렌더링하기 위한 NPR 기법인 Coherent Line Drawing을 적용한 이진 영상의 디플리커 방법을 제안한다.
고화질 입체 영상의 효과적인 재생을 위해 PC클러스터를 활용한 여러 형태의 병렬화 기법이 제안되었지만, 영상을 구성하는 객체의 분포가 균일하지 않은 경우 충분한 성능을 발휘하지 못하였다. 본 연구에서는 POV-Ray 렌더러를 채택한 PC클러스터 기반의 병렬 렌더링 시스템을 구축하고, 병렬화 성능을 높이기 위한 효과적인 부하 균형 기법을 개발하였다. 특히 애니메이션을 구성하는 연속 프레임 작업에서 프레임간의 연관성(coherence)이 높다는 사실에 근거하여, 임의 프레임의 각 분할 영역에 소요된 계산량을 바탕으로 다음 프레임의 부하 분포를 예측하고 이에 맞게 각 프로세서의 작업 영역을 재조정하는 기법을 제안하였다. 제안 기법의 성능을 평가하기 위해, 충분하지는 않지만 2개의 실제 애니메이션 데이터에 대한 적용 결과, 정적 분할에 비해 약 40% 가량의 성능 향상을 보였다. 또한 다양한 부하 분포에 대한 각 기법의 성능을 추정하기 위해 수행한 모의실험에서, 정적 분할 기법에 대해 부하균형, 확장성 측면에서 우월한 것으로 예측되었다.
최신의 동영상 압축 표준인 H.264[1]는 기존의 동영상 압축 표준에 비해 압축 성능이 매우 높으며 4$\times$4 DCT(Discrete Cosine Transform)를 수행하는 특징이 있다. H.264 표준에서는 압축 효율을 높이기 위해 Intra 프레임 내의 이웃한 픽셀칸의 연관성을 이용한 프레임 내 창조(Intra Prediction)를 수행한다. 그러므로 기존의 동영상 압축 데이터를 H.264로 변환하기 위해서는 intra 프레임의 프레임 내 창조와 8$\times$8 DCT 블록의 4$\times$4 정수형 DCT 블록으로의 변환을 필수적으로 수행해야 한다. 또한, Intra 프레임은 GOP 내의 다른 프레임의 창조 대상이 되므로 변환 시 화질의 최적화가 필수적이다[2]. 본 논문에서는 Intra 프레임의 변환 시 화질의 최적화를 위해 DCT 도메인 상에서 프레임 내 창조를 수행하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 추가적인 계산없이 DCT 변환으로 인한 오류를 줄여 변환된 intra 프레임의 화질을 개선할 수 있다.
홈 환경은 독립 환경에서 네트워크 환경으로 발전되고 있으며, 더 나아가 센서를 기초로 하는 컨텍스트 어웨어(context-aware) 환경으로 변화될 것이다. 이러한 홈 환경의 변화는 사용자에게 더 많은 요구와 니즈를 발생시키고, 이것을 만족시키기 위해서는 사용자의 관점에서 요구와 니즈를 파악하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 '사용자의 행위는 사용자의 요구와 니즈를 표출한다' 와 '사용자의 행위는 홈 환경 컨텍스트를 판단한 사용자 컨텍스트에 의해 발생된다' 라는 두 가지 주장을 전제로 하여, 사용자 행위와 사용자 컨텍스트를 통해 사용자의 니즈를 파악할 수 있는 프레임워크를 제안하는 데 그 목적이 있다. 이러한 프레임워크는 사용자 정보를 체계적으로 분석할 수 있게 하여 디자인 과정에서 사용자의 니즈를 추출하는 효과적인 장치가 될 것이다. 이에 먼저, 사용자 행위의 특성을 파악하기 위해 '행위카드 기록법' 을 이용한 사용자 조사를 실시하여 분석을 위한 데이터를 수집하였고, 그 다음으로, 수집 된 데이터를 도널드 노만(D.A.Norman)의 행동 7 단계 모델과 5W1H를 근거로 분석하여 사용자의 행위는 바라보는 관점에 따라 다른 해석을 가진다는 것을 밝혀내었다. 마지막으로, 그 관점을 '행위간의 연관성', '사용자 컨텍스트 요소간의 연관성', '사용자 행위와 사용자 컨텍스트 요소 간의 연관성'의 세가지 프레임워크로 구성하여 디자인 또는 기획의 과정에서 사용자의 정보를 활용할 수 있는 활용방안과 함께 제안한다.
설계 문제의 추상화와 특정 영역의 일반적인 해결에 대한 정보 표현 및 구성요소 상호 간의 관련성을 효과적으로 나타내는 설계 패턴과 공통 도메인 응용 구축에서 자동화된 아키텍쳐를 생성하는 프레임워크의 사용은 WWW상에서 활용으로 더욱 가치를 높이고 있다. 또한 각 정보가 연관성에 따라 상호 연결되어 있어서 비순차적인 접근을 통해 데이터의 종류에 관계없이 저장, 관리가 편리한 하이퍼미디어 응용이 크게 활용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 하이퍼미디어 응용 구축에 적용될 수 있는 패턴들을 식별하고 응용을 구성하는 객체와 이들 간의 관련성을 네비게이션이 가능한 노드와 링크로의 재구조화를 지원하기 위한 자사용 요소로서 설계 패턴을 제공하는 프레임워크를 제시함으로써 프레임 워크 및 생성 응용의 아키택쳐에서 패턴 재사용을 통한 생산성을 향상하고자 한다.
본 논문은 웹 문서 여과시 사용자 모델링을 위해 사용되는 연관성 피드백 방법을 강화 학습 프레임웍에서 분석하고 강화학습 기반의 새로운 연관성 피드백 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 강화 학습 프레임책상에서 기존의 방법을 일반화한 것으로 기존의 연관성 피드백 방법이 현재의 프로파일만을 상태로 사용하는 데 비해 과거 history부터 얻는 추가 정보를 사용하는 방법이다
본 고에서는 "방송통신과 재난"의 연관성을 세가지 관점에서 분석하는 프레임워크를 제안하였다. 이 프레임워크는 "대국민 재난방송통신", "재난안전통신" 및 "방송통신 재난관리"의 세 가지 핵심 영역으로 구성되어 있다. 또한 각 영역의 주요기능과 이슈에 대해 기술하였다. 제안한 프레임워크를 사용하여 국내 관련 법을 분류하였고 미국의 사례 분석도 간략히 기술하였다. 본 고에서 제안한 프레임워크는 향후 우리나라의 관련 법, 정부 조직 및 정부 정책의 기본 틀로 활용될 수 있을 것이다.
빅데이터가 여러 분야에서 다양하게 접목됨에 따라 빅데이터 시장이 하드웨어로부터 시작해서 서비스 소프트웨어 부문으로 확장되고 있다. 특히 빅데이터 의미 파악 및 이해 능력, 분석 결과 등 총체적이고 직관적인 시각화를 위하여 애플리케이션을 제공하는 거대 플랫폼 시장으로 확대되고 있다. 그 중에서 SNS(Social Network Service) 등과 같은 소셜 미디어를 활용한 빅데이터 추출 및 분석에 대한 수요가 기업 뿐만 아니라 개인에 이르기까지 매우 활발히 진행되고 있다. 그러나 이처럼 사용자 트렌드 분석과 마케팅을 위한 소셜 미디어 데이터의 수집 및 분석에 대한 많은 수요에도 불구하고, 다양한 소셜 미디어 서비스 인터페이스의 이질성으로 인한 동적 연동의 어려움과 소프트웨어 플랫폼 구축 및 운영의 복잡성을 해결하기 위한 연구가 미흡한 상태이다. 따라서 본 논문에서는 소셜 미디어 데이터의 수집에서 추출 및 분류에 이르는 과정을 하나로 통합하여 운영할 수 있는 프레임워크를 개발하는 방법에 대해 제시한다. 제시된 프레임워크는 이질적인 소셜 미디어 데이터 수집 채널의 문제를 어댑터 패턴을 통해 해결하고, 의미 연관성 기반 추출 기법과 주제 연관성 기반 분류 기법을 통해 소셜 토픽 추출과 분류의 정확성을 높였다.
고화질 입체 영상의 효과적인 재생을 위해 PC 클러스터를 활용한 여러 형태의 병렬화 기법이 제안되었지만, 영상을 구성하는 객체의 분포가 균일하지 않은 경우 충분한 성능을 발휘하지 못하였다. 본 연구에서는 Maya 렌더러를 채택한 PC 클러스터 기반의 병렬 렌더링 시스템을 구축하고, 병렬화 성능을 높이기 위한 효과적인 부하 균형 기법을 개발하였다. 특히 애니메이션을 구성하는 연속 프레임 작업에서 프레임 간의 연관성(coherence)이 높다는 사실에 근거하여, 임의 프레임의 각 분할 영역에 소요된 계산량을 바탕으로 다음 프레임의 부하 분포를 예측하고 이에 맞게 각 프로세서의 작업 영역을 재조정하는 기법을 제안하였다.
인터넷은 가변적인 지연, 손실, 제한된 대역폭과 같은 특성을 가진다. 따라서, 인터넷상에서 전송된 비디오는 품질을 보장받지 못한다. H.261, H.263과 같은 진보된 비디오 압축 표준은 제한된 대역폭의 인터넷에서 비디오 전송을 가능하게 한다. 이러한 압축 표준들은 움직임 예측.보상기법을 사용하여 압축된 프레임들은 시간적인 연관성을 가지게 된다. 따라서, 인터넷에서의 패킷 손실은 해당 프레임에 오류를 발생시킬 뿐만 아니라, 오류는 손실되지 않은 이후의 복원된 프레임으로 전파되어 비디오의 품질을 심각하게 떨어뜨린다. 기존에 연구된 오류 전파 방지 기법에는 NEWPRED, Error Tracking(ET), Intra-refreshment가 있고, 패킷 손실 복구 기법에는 재전송 기법과 FEC등이 있다. 그러나 비디오의 전체적인 품질을 향상시키기 위해서는 오류 전파 방지와 손실 복구가 병행되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 인터넷을 통한 대화식 비디오를 전송하는 데 있어서 품질을 향상시키기 위해 손실 자체를 복구할 수 있는 FEC기법에 기반 하면서 참조 프레임 선택(Reference Picture Selection)을 이용하여 패킷 손실에 의한 오류 전파를 방지하는 기법을 제안한다. 실험은 제안된 비디오 오류 제어 기법이 FEC기법과 RPS기법의 장점을 살리면서 단점을 서로 보완하여 비디오의 높은 품질을 유지함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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