멀티미디어 정보는 다매체, 다특징, 다표현, 대용량성의 특징과 함께 그 양 또한 급속도로 증가하고 있다. 따라서 급격히 늘어난 방대한 정보로부터 필요한 정보를 검색하는 검색 시스템이 요구되고 있으며, 이러한 색인 및 검색 시스템이 실시간으로 처리되는 것이 필요하다. 동영상의 내용 기반 검색을 위하여 가장 일반적으로 사용할 수 있는 정보는 영상정보이다. 영상정보는 주로 비디오를 장면 분할할 때에 사용되며 이를 통하여 구조적인 비디오 브라우징을 할 수 있다. 비디오를 샷으로 구분하는 작업을 비디오 분할(video segmentation)이라고 하며, 비디오 분할을 위해 장면의 전환점인 컷을 검출하는 작업을 컷 검출(cut detection)이라고 한다. 본 연구에서는 MPEG-7 시각 기술자인 HMMD 컬러 모델과 에지 히스토그램 기술자를 사용하여 동영상 분할을 하였다. HMMD 컬러 공간은 다른 공간에 비해 인간의 색 지각에 매우 밀접한 것으로 나타난다. 본 논문에서는 이러한 검색 시스템을 하드웨어로 구현하였다.
경사의 사선방향으로 절단하여 봉제된 바이어 컷 직물로 제조된 의류는 일반 의류와 달리 우아한 외관을 타나낸다. 이 직물의 단점은 형태안정성이 나빠서 완전제품의 형태가 패턴의 형의 형태와 다른 모양을 나타내는 경우가 많으며, 특히 밑단 부분이 불균일하게 쳐지므로, 가지런히 절단하는 트리밍공정을 부가적으로 거치게 된다. 현재의 봉제 공정에서는 트리밍 단계를 모두 숙련공들의 수작업에 의존한 평면 커팅 방법으로 수행하기 때문에 작업자의 피로도에 따라 불량품이 양산되고 그에 따른 소비자들의 불만 요인도 높아지므로, 본 연구에서는 치수 조절 마네킹을 제조하여 실제 의복 착용 상태를 그대로 재현 한 후, 회전시키면서 스스로 회전하는 자동 커터에 의해서 공간상에서 트리밍 하는 3-D 입체 시스템을 개발하였다. 이 시스템에 의하여 제조된 의류는 트리밍 라인이 균일하고 매끄러우며, 안감이 밖으로 밀려나오는 경우가 없어 외관상 품위가 있는 외관을 나타내었다. 또한 수작업에 비하여 제조 속도가 훨씬 빠르므로 봉제 후공정에서의 의류 제조 시간을 획기적으로 단축하는 신속 생산 시스템의 요소로서 충분히 사용될 수 있는 가능성을 나타낸다.
동영상 비디오 시퀸스에서 필요로 하는 장면을 빠르고 쉽게 찾을 수 있도록 해주는 내용 기반 검색에 대한 연구가 활발히 이루어져 오고 있다. 특히, 내용 기반 검색 시스템의 기초 기술인 비디오 데이터의 샷(shot)에 따른 분할 연구는 다양한 방법으로 소개되었으나 정확도가 높은 분할 알고리즘이 아직 개발되지 않고 있는 실정이다. 본 논문에서는 비압축 비디오에서 컷(cut) 검출의 효율성을 향상시키기 위해 기존의 히스토그램 비교법과 시공간 영상을 활용하는 계층적인(hierarchical) 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저 동영상의 각 프레임에서 한 행(row)씩 추출하여 동영상 전체를 대표하도록 시공간 영상을 생성하고, 생성된 시공간 영상에서 수평 에지(edge)를 이용한 프레임(frame) 특징값으로 장면 전화의 후보 영역을 선택하였다. 그리고 선택된 후보 영역을 히스토그램 비교법으로 분석하게 된다.
정보기술은 통신 및 멀티미디어 기술의 발전에 힘입어 빠르게 발전되고 있으며, 이에 따른 데이타베이스의 기술이 공간데이타, XML, 비디오, 음성과 같은 다양한 멀티미디어 데이터 분야에 적용되고 있다. 비디오 데이타는 순차적인 특성을 가지며, 시간과 공간정보가 결합된 3차원 데이타로서 처리시간이 높은 작업이기 때문에 검색이나 브라우징이 대단히 비효율적이다. 본 논문에서는 비주얼리듬을 이용하여 비디오 데이타에서 대표 프레임(Key Frame)을 추출한 다음 XML을 이용한 태그 및 키워드 정보를 대표 프레임에 삽입하여 검색이나 브라우징을 할 수 있는 동영상 내용편집 도구(Authoring Tool for Video Contents)를 제안한다. 비주얼리듬은 3차원의 시공간적인 정보를 2차원으로 매핑한 정보로 IDCT(inverse Discrete Cosine Transform)과정 없이 픽셀 정보를 얻을 수 있어 처리속도가 빠르며 컷, 와이프, 디졸브 등의 편집효과를 효과적으로 구분할 수 있다. 그리고 XML 데이타에는 태그 및 정보와 함께 대표 프레임의 정보까지 저장되므로 유사 화면 검색이나 내용 기반 검색을 제공할 수 있다.
사전학습 언어모델을 개선하여 고품질의 문장 표현(sentence representation)을 도출하기 위한 다양한 대조 학습 방법에 대한 연구가 진행되고 있다. 그러나, 대부분의 대조학습 방법들은 문장 쌍의 관계만을 고려하며, 문장 간의 유사 정도를 파악하는데는 한계가 있어서 근본적인 대조 학습 목표를 저해하였다. 이에 최근 삼중항 손실 (triplet loss) 함수를 도입하여 문장의 상대적 유사성을 파악하여 대조학습의 성능을 개선한 연구들이 제안되었다. 그러나 많은 연구들이 영어를 기반으로한 사전학습 언어모델을 대상으로 하였으며, 한국어 기반의 비지도 대조학습에 대한 삼중항 손실 함수의 실효성 검증 및 분석은 여전히 부족한 실정이다. 본 논문에서는 이러한 방법론이 한국어 비지도 대조학습에서도 유효한지 면밀히 검증하였으며, 다양한 평가 지표를 통해 해당 방법론의 타당성을 확인하였다. 본 논문의 결과가 향후 한국어 문장 표현 연구 발전에 기여하기를 기대한다.
반도체 및 디스플레이 등과 같은 전자산업분야에 플라즈마를 이용한 생산공정이 폭넓게 활용됨에 따라서 공정 결과를 예측하고 조절할 수 있는 플라즈마 변수 측정 및 진단기술의 중요성은 더욱 증가되고 있다. 플라즈마 진단을 위해 가장 많이 사용되고 있는 량뮤어 탐침(Langmuir Probe)은 수십 볼트(V)의 전압을 탐침에 인가하여 들어오는 전류(I)를 측정한 I-V curve의 해석을 바탕으로 플라즈마 변수들(전자밀도, 전자온도, 플라즈마 전위, ${\cdots}$)을 측정하는 방법으로 탐침에 인가한 전압으로 인하여 플라즈마가 영향을 받고 이로인하여 공정 결과에 변화를 줄 수 있다. 또한, 증착공정과 같이 공정과정 중에 탐침의 증착으로 인해 탐침으로 들어와야하는 전자 및 이온의 양이 감소하여 측정에 오차가 발생할 수 있어 공정 플라즈마 진단에 적합하지 않다. 따라서 공정 플라즈마의 정확한 측정을 위해서는 플라즈마에 대한 영향을 최소화하고 증착으로 인하여 탐침이 오염 되는 환경에서도 플라즈마 변수를 정확히 측정할 수 있는 진단 장치가 요구된다. 마이크로웨이브를 이용한 진단장치들은 1 mW 이하의 매우 작은 파워를 사용하기 때문에 플라즈마에 영향을 최소화하여 보다 정확한 플라즈마 진단이 가능하다. 또, 유전체 투과특성이 있는 마이크로웨이브를 이용하기 때문에 탐침이 유전체로 증착되었다 하더라도 측정에는 문제가 없어 공정 플라즈마 진단에 용이하다. 이런 장점들로 인하여 헤어핀 탐침(Hairpin probe), 컷오프 탐침(cutoff probe), 임피던스 탐침(Impedance probe) 등과 같이 마이크로웨이브를 이용하여 다양한 형태의 진단 장치들이 개발되었다. 본 발표에서는 마이크로웨이브를 이용한 다양한 형태의 진단 장치들을 소개하고 각각이 가지는 장단점을 정리하여 각 진단장치들이 측정이 적합한 영역을 소개할 예정이다.
2000년을 전후 디지털 미디어 시대의 전환과 함께 출판만화는 인터넷 망을 활용한 유통구조를 확립하는 등 새로운 매체로의 전환을 시도하였다. 그러나 인터넷 만화는 여전히 전통적인 병렬적 페이지 읽기구조를 벗어나진 못하였다. 반면 웹툰의 경우 인터넷브라우저의 세로 스크롤 읽기방식에 따라 칸을 분리 배분하여 연출하고, 애니메이션의 움직임과 음향효과나 배경음악과 같은 사운드를 도입하는 등 다른 매체들을 재매개하며 변화를 보여주고 있다. 이러한 변화는 현대 독자의 수용방식에도 부합한다. 현대 사회는 영상 미디어의 발달과 함께 복잡한 사회구조를 갖고 있다. 따라서 대중은 일상적으로 다양한 자극에 노출되어 분산된 지각의 특성을 보여준다. 즉, 전통적인 만화는 여타의 인쇄매체가 그러하듯 침잠과 몰입의 감상을 필요로 한다. 그러나 웹툰은 특정 컷에서 캐릭터가 움직이거나 타이틀 텍스트가 불투명도를 높이며 서서히 등장하는 것과 같은 애니메이션과 음향효과를 적용하고 있다. 이러한 애니메이션 움직임의 시간성과 사운드의 청각적 자극이 웹툰의 특성으로 출판만화와 구분된다. 먼저 웹툰의 움직임은 극적 긴장감이나 액션의 효과적인 연출을 위해 부분적으로 적용되고 있다. 기술적으로 동작 이미지를 여러 레어어로 분리하여 움직임을 주는 핸드 드로운 애니메이션의 기법을 차용하고 있다. 그리고 사운드의 사용이 있다. 각 에피소드와 관련된 가사나 멜로디의 배경음악이나 엠비언스 사운드, 또는 어떠한 움직임과 관련된 음향효과 등이다. 뿐만 아니라 스마트폰의 진동을 이용한 촉각적 자극 등으로 독자에게 새로운 유희를 제공하고 있다. 그러나 한편으로는 새로운 기법을 도입한 웹툰의 연출이 아직은 완숙기에 도달하지 못했음을 볼 수 있다. 웹툰 효과연출 소프트웨어의 조작적 정교함을 차치하고 볼 때, 애니메이션과 사운드 적용에 대한 매체적 이해가 부족한 과도기적 현상으로 볼 수 있다. 만약 사운드가 적용된 특정 프레임이 위로 스크롤되어 브라우저에 노출되는 지점부터 재생되는 경우를 보면, 독자에게 기대되는 속도보다 빠르거나 느리게 스크롤 되는 경우 전체 이미지를 보기도 전에 사운드가 끝이 나거나 또는 다음컷으로 이동하였음에도 사운드는 계속적으로 유지되는 경우다. 움직임 또한 각 컷의 움직임은 스크롤의 위치에 대비하여 시작되도록 한다. 따라서 독자의 스크롤 속도는 움직임의 속도가 되기도 한다. 따라서 타이밍이 어긋나고 부자연스러운 움직임이나 갑작스럽게 플레이되고 끊기는 등 사운드의 연출은 독자들의 몰입을 방해하는 요인이 되기도 한다. 결론적으로 이러한 문제점들에 관하여 본 연구는 연속성의 부재로, 자연스럽게 전환되는 연속적 사운드나, 예를 들어 캐릭터가 움직일 때 관절의 간단한 회전 등 개연성이 필요하고 본다.
본 논문은 GrabCut 알고리듬을 기반으로 적외선(infrared; IR) 영상에서 물체를 배경으로부터 분할하는 방법을 제안한다. GrabCut 알고리듬은 관심 있는 물체를 둘러싸는 윈도우가 필요하며, 이는 사용자가 설정한다. 그렇지만 이 알고리듬을 영상 시이퀀스에서 물체인식에 적용하려면 윈도우의 로케이션이 자동으로 결정되어야만 한다. 이를 위해서 본 논문에서는 Otsu 알고리듬으로 한 영상에서 관심은 있으나 알져지지 않는 물체를 적당히 분할하고 블랍 해석을 통해 윈도우를 자동으로 로케이션한다. 그랩 컷 일고리듬은 관심있는 물체와 배경의 확률분포를 추정해야한다. 이 경우에 관심 있는 물체의 확률분포는 자동으로 로케이션된 윈도우 내부의 화소들로부터 추정하고, 배경의 확률 분포는 물체의 윈도우를 둘러싸고 면적은 동일한 영역으로부터 추정한다. 다양한 IR 영상에 대한 분할 실험을 통해 제안한 분할 방법이 IR 영상의 분할에 적합함을 보이고, 기존의 IR 영상 분할 방법과의 비교 및 분석을 통해 제안 알고리듬이 우수한 분할 성능을 보임을 증명한다.
오늘날 경제 성장에 따른 도시고형폐기물(Municipal Solid Waste, MSW)의 발생량 증가로 MSW의 환경적인 처리 및 에너지 회수측면에서 폐기물 가스화에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 폐기물 가스화 공정을 통하여 생산된 합성가스의 활용연구를 위하여 폴리아마이드 복합막을 이용한 일산화탄소 및 수소 혼합가스의 분리특성 연구를 수행하였다. 폐기물 합성가스의 분리특성 실험을 위하여 순수 일산화탄소와 수소를 혼합한 모사가스를 활용하였으며, 주입 기체의 유량과 스테이지 컷(stage cut)의 변화에 따른 분리특성에 있어서 온도의 영향을 고찰하였다. 각 실험조건에서 일산화탄소와 수소의 투과도를 평가하였으며, 이때 퍼미에이트(permeate)에서의 수소에 대한 선택도를 평가하였다. 또한 본 연구에서 일산화탄소와 수소의 기체 분리막에 대한 투과 활성화 에너지를 얻기 위하여 Arrhenius 도시를 이용한 분석연구를 함께 수행하였다.
본 연구는 영화의 현장감, 사실감을 주기 위해서 많이 사용되는 롱테이크 촬영 기법에 대한 대학생의 인식에 대한 논문으로 대학생 92명에게 롱테이크 영상에 대한 인식부터 영상 시청 후 느낌, 만족도, 전망 등 13개의 설문을 실시하였다. 설문 참여자는 보건계열 23명, 자연계열 16명, 예체능계열 41명, 공학계열 13명으로 구성되었다. 설문 결과 롱테이크 영상에 대한 인지는 68.8%가 "알고 있다"였으며, 롱테이크 영상 시청 후의 느낌은 현장감(사실감) 68.8%, 긴장감 16.1%, 지루함 15.1% 순으로 나타났다. 롱테이크 영상 만족도는 "매우 만족" 16.1%, "만족" 31.2%로 나타났다. 롱테이크 영상에 대한 전망은 "매우 발전할 것이다" 17.2%, "발전할 것이다" 48.4%로 높게 나타났다. 롱테이크 영상과 일반 영상에 대한 선호도는 "롱테이크 영상" 67.7%, "일반 영상" 32.3%로 롱테이크 영상에 대한 선호도가 높게 나타났다. 향후 연구과제로는 20대 영화 및 영상 전공자들을 대상으로 하여 좀 더 심도 있는 설문을 하고자 한다. 그리고 국내 영화에서 스토리의 전개 과정에 따라 사용된 롱테이크 영상의 분석을 해 보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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