In this paper, we describe implementation of a network Speaker for easily read streaming audio data from the network. The Network Speaker uses MAXIM company's DS80C400 for network control and MAX542 for audio data play. The DS80C400 network microcontroller offers TCP IPv4/6 network stack with the TINI-OS provided in ROM. The TINI-OS is adopted as an embedded operating system. Application programs are implemented by using JAVA language.
최근 디스플레이 시장이 성장하며 많은 디스플레이 장치에서 디지털 디스플레이 인터페이스를 지원하고 있는 추세다. 디스플레이포트는 차세대 디스플레이 인터페이스로서 PC, 프로젝터 및 고해상도 콘텐츠 응용 프로그램 등에 광범위하게 사용되는 연결 솔루션으로 개발이 되었으며 본 논문은 디스플레이포트 v1.1a 표준에 적합한 메인 링크의 동작을 기초로 하여 멀티플 비디오 스트리밍을 구현함으로써 디스플레이 포트의 한계점으로 지적되고 있는 Source Device와 Sink Device간의 인터페이스뿐만이 아닌 Sink Device와 Sink Device간의 인터페이스를 통해 2개 이상의 다른 이미지 데이터를 디스플레이 포트 v1.1a 표준에서 명시되어있는 4개의 Lane에서 별도의 Lane의 추가 없이 한 번에 전송함으로 2대 이상의 디스플레이 장치에 출력이 가능하도록 구현하였다. 설계된 시스템은 Verilog HDL로 설계 되었으며, 설계된 멀티플 비디오 스트리밍 IP는 Altera Audio/Video 개발 보드(Stratix II GX FPGA Chip)를 이용하여 Quartus II 소프트웨어를 이용해 합성한 결과 6,222 ALUTs와 6,686 레지스터, 999,424 비트의 메모리를 사용하였으며, 최대 동작 속도는203MHz의 성능을 확인 하였다.
본 연구에서는 스마트폰, 태블릿 PC를 활용한 스마트러닝 환경에서 기기의 유형 및 모달리티(modality)가 학습자의 주관적인 상호작용경험에 미치는 영향을 실험연구를 통해 검증하였다. 분석 결과, 모달리티는 사회적 실재감 및 학습자의 상호작용경험(상호작용경험 평가, 다른 학습자에 대한 태도)에 유의미하게 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 스마트 기기 유형의 경우 사회적 실재감 및 학습자의 상호작용경험에 직접적으로 미치는 영향은 없었으나, 모달리티가 사회적 실재감 및 학습자의 상호작용경험에 영향을 미칠 때 조절변인으로서 상호작용효과를 가지는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 다양한 기기를 활용한 스마트러닝 환경에서 사회적 실재감 및 학습자 간 상호작용을 증진시킬 수 있는 학습 환경의 설계 원리를 제시한다는 측면에서 시사점을 가진다.
본 논문에서는 뇌파데이터를 기반으로 한 디바이스 제어 시스템을 구현한다. Brain-Computer Interface(BCI) 기술은 언어나 신체의 동작을 거치지 않고 직접 시스템에 전달할 수 있다. 상태의 변화에 따른 뇌파를 실시간으로 감지하여 디바이스를 제어함으로써 움직임이 불편한 장애인이나 수험생, 멀티태스킹이 필요한 사람 등 다양한 서비스 대상자에게 편리한 생활을 할 수 있도록 도와준다. 또한, 홈 디바이스 제어 시스템 등 응용서비스를 개발할 수 있다. 이를 위해 논문에서 구현한 디바이스 제어 시스템은 뇌파 측정 헤드셋으로부터 수집된 데이터를 기반으로 사용자의 스마트폰과 연동하여 전원 및 오디오를 제어한다. 집중도에 의해 전원 ON/OFF 동작을 제어하고, 명상도와 눈 깜빡임에 의해 오디오를 제어하는 서비스 기능을 지원한다. 실험실 테스트를 통해 뇌파데이터를 이용한 디바이스 제어가 성공적으로 동작되는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 촉각기반 비디오 및 오디오 스트리밍 기술 개발을 설명한다. 제안하는 스트리밍 기술은 촉각정보를 포함한 비디오 프레임과 함께 진동정보를 가진 오디오를 실시간으로 전송해주는 방법에 대한 구현을 설명한다. 촉각정보 전송을 위하여 비디오 화면을 일정한 크기의 셀로 나누어 각 셀에 비디오 화면의 콘텐츠에 대응하는 촉각정보를 적용시켜 주었다. 이 정보들은 특정 형식으로 파일로 저장되게 되고 촉각정보 전송에 사용되게 된다. 촉각정보 전송은 비디오 프레임과 교차하며 전송된다. 이렇게 전송된 비디오와 촉각정보는 클라이언트 컴퓨터에서 병렬적으로 처리되어 화면에 출력시켜준다. 진동정보를 가진 오디오를 전송하기 위해서는 사운드를 분석하여 특정 사운드에 적합한 진동을 적용시켜 주었다. 이런 방법으로 저장된 진동정보는 사운드 스트리밍과 동기화되어 사용자에게 전송되며 이를 통해 사용자는 관람하고 있는 비디오 화면을 만짐으로써 화면 콘텐츠의 재질을 느낄 수 있고 음향에 따라 다양한 패턴의 진동을 느낄 수 있다.
본 연구는 시각장애인들이 도로를 안전하게 횡단할 수 있도록 신호등 인식 및 음성안내를 제공해주는 임베디드 시스템의 설계를 제안한다. 시각장애인에게 독립보행은 큰 어려움으로 작용하고 있으며, 독립보행의 제한은 그들의 삶의 질을 저하시키는 요인으로 작용하고 있다. 도로횡단에서의 신호등 인식과 도로 및 차로의 구분 불가는 시각장애인의 독립보행을 방해하는 가장 큰 요인 중 하나이다. 본 연구에서 제안하는 스마트기기는 안경에 달린 초소형 카메라로 GPU 보드에 탑재된 머신러닝 알고리즘을 이용하여 보행자 신호등을 검출 및 인식하며, 음성 안내를 유저에게 전달해준다. 휴대성을 위하여, 기기는 충분한 배터리 수명과 함께 소형 및 가볍게 디자인되었다. 또한, 안경 다리에는 외부 소리를 막지 않으면서 음성 안내를 전달해주는 골전도 스피커가 부착되어 있다. 본 연구에서 제안하는 스마트기기는 실험을 통하여 보행자 신호의 초록 신호에 대하여 87.0%의 검출율(recall)과 100%의 정확도(precision)를 가지며, 빨간 신호에 대하여, 94.4%의 검출율(recall) 값과 97.1%의 정확도(precision)를 가지는 것으로 유효성을 확인하였다.
오늘날 자동차 제조회사들은 차량의 기능과 성능을 향상시키는 기술에 주안을 두는 것은 기본이고, 시장성의 극대화 및 고객 만족도를 높이기 위해 고품질 오디오 장치 구축에도 투자를 아끼지 않고 있다. 특히 고가의 차량일수록 일반 청음실에서 느낄 수 있는 높은 수준의 음향 시설을 갖추려고 한다. 이러한 현상은 차량의 모델에 국한되지 않는다. 요즘 인기가 많은 RV차량에서도 고객들이 수준 높은 음질을 만끽할 수 있도록 제조사들은 고품질의 음향 시스템을 탑재하는 움직임을 발견할 수 있다. 그러나 고품질 음향시스템은 대부분 고가의 부품을 필요로 하는 관계로, 이는 필연적으로 자동차 판매가의 증대를 야기한다. 따라서 비교적 저가의 음향시스템을 이용하더라도 고객이 만족해 할 수 있는 음질을 구현하는 차량 내 음향 시스템 구축의 필요성이 대두되었다. 즉, 인간의 청각적 특성이 고려된 객관적인 자동차 '오디오 시스템 성능 측정 지표' 및 튜닝 방법에 관한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 RV차량의 오디오 시스템의 성능을 평가하고 개선하기 위해 인간의 청각적 특성이 고려된 오디오 신호의 특성을 사물인터넷(IoT) 센서를 이용해 측정하고 분석하였다. 분석 결과 사람에게 민감한 대역의 높은 에너지지가 있는 점은 인지에 대한 비중을 높일 수 있으나, 해당 대역만 강조된 경우에는 성가심을 유발할 수 있는 것으로 나타났다. 그리고 왜곡된 주파수 평탄도는 음질에 나쁜 영향을 줄 수 있어 주파수 응답의 평탄화를 필요로 한다는 점을 발견할 수 있었다.
DMB(Digital Multimedia Broadcasting) Service was started, DMB enables people on the move to enjoy seamless video streaming, theater-quality audio and data through a hand-held digital device much like a handset or an in-car terminal. Realization of any-time, any-where, any-device, any-one DMB Service is needed for the government effective policy, Technical R&D and Standization, Corporate investment.
Multimedia such as image, audio, and video is easy to create and distribute with the advance of IT. Since novice uses them for illegal purposes, multimedia forensics are required to protect contents and block illegal usage. This paper presents a multimedia forensic algorithm for video to identify the device used for acquiring unknown video files. First, the way to calculate a sensor pattern noise using Wiener filter (W-SPN) is presented, which comes from the imperfection of photon detectors against light. Then, the way to identify the device is explained after estimating W-SPNs from the reference device and the unknown video. For the experiment, 30 devices including DSLR, compact camera, smartphone, and camcorder are tested and analyzed quantitatively. Based on the results, the presented algorithm can achieve the 96.0% identification accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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