본 논문은 2D 가상 착의 시스템의 컬러 영상 분할 및 직물 텍스쳐 매핑에 관한 것이다. 제안된 시스템은 컬러 영상 분할에 의해 2D 의류 모델 영상으로부터 분할된 의류 형상 영역에, 명도 차분 맵에 기반하여 사용자가 선택한 새로운 직물 패턴을 가상적으로 착용시킬 수 있는 것이 특징이다. 제안된 시스템은 모델 의류의 색이나 명도에 상관없이, 선택된 의류 형상 영역의 음영 및 조명 특성을 유지하면서 직물 패턴이나 직물 색을 가상적으로 변경시킬 수 있다. 또한 각기 다른 스타일 혹은 전체적인 차림새를 위한 다양한 직물 패턴 조합을 신속하고 용이하게 시뮬레이션하고 비교 선택할 수 있다. 제안된 시스템은 다양한 디지털 환경에서 실시간 처리가 가능하고 비교적 자연스럽고 사실적인 가상 착의 스타일을 제공할 뿐만 아니라 수작업을 최소한으로 줄인 반자동화 처리가 가능하기 때문에 높은 실용성과 편리한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다. 제안된 시스템에 따르면, 실제 의복을 제작하지 않고도 직물 패턴 디자인이 의복의 외관에 미치는 영향을 시뮬레이션할 수 있으므로 직물 디자이너의 창작활동을 도와줄 수 있고, 또한 구매자의 의사결정을 지원해 B2B 또는 B2C 전자상거래 행위를 촉진할 수 있다.
T-커머스는 양방향 디지털 TV를 기반으로 양방향 데이터방송 기술을 활용하여 상거래를 하는 기술융합형 서비스이다. 채널 번호와 판매상품이 제한된 환경에서 T-커머스의 매출을 극대화 하기 위해서는 각 제품의 시간대별 경쟁력을 고려하여 매출이 최대화 되도록 프로그램을 편성해야 한다. 이를 위해, 본 논문에서는 딥러닝을 이용해 T-커머스에서 각 상품을 각 시간대에 편성하였을 때의 매출을 예측하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 심층신경망을 이용해 판매 상품과 시간대, 주차, 휴일 여부, 그리고 날씨를 입력 받아 실제 방송으로 편성했을 때 기대되는 매출을 예측한다. 그리고, 통계적 모델과 SVD(Singular Value Decomposition)를 적용하여 판매 데이터의 편중 및 희박성 문제를 완화한다. 실제 T-커머스 운영자인 (주)더블유쇼핑의 판매 기록 데이터에 대하여 실험하였을 때 실제 매출과 예측치의 차이가 0.12의 NMAE(Normalized Mean Absolute Error)를 보여 제안하는 알고리즘이 효과적으로 동작함을 확인하였다. 제안된 시스템은 (주)더블유쇼핑의 T-커머스 시스템 적용되어 방송 편성에 활용되었다.
스마트폰과 태블릿 PC까지 끊임없이 변화하고 있는 디지털 콘텐츠 환경 속에서 소셜 네트워크 서비스는 우리 생활 속에 깊이 자리 잡고 있다. 소셜 네트워크 서비스 어플리케이션은 다른 어플리케이션에 비해 다른 사람과의 공유 및 커뮤니케이션을 통한 네트워크를 구축한다는 점에서 개인적인 영역보다는 다른 사람과 함께 공유하는 영역이 많다. 이러한 소셜 네트워크 서비스의 다양성과 경쟁의 흐름은 사용자 경험을 파악하여 트렌드를 예상할 수 있으며, 사용자 만족도를 파악하여 더 나은 서비스의 발전을 기대할 수 있다. 본 연구는 SNS의 확대, 다양성 등의 변화가 있는 시점에서 앱스토어에 상위 링크된 페이스북과 인스타그램 두 어플리케이션을 분석하여 향후 효율적인 어플리케이션 개발 방향을 제시하고자 한다. 따라서 소셜 네트워크의 정보구조 설계자인 진스미스(GENE SMITH)가 제시한 소셜 소프트웨어의 7가지 요소를 기반으로 이론적 기초로 설정했으며, 이를 바탕으로 페이스북과 인스타그램의 기능적 요소를 분석하고 설문을 통한 장단점을 도출하여 연구를 진행했다. 인스타그램과 페이스북 동시 사용자를 대상으로 실증적 분석을 진행한 결과 커뮤니케이션, 신원, 그룹에 대한 만족도는 평등하게 나타났다. 또한 인스타그램은, 존재, 평판에 대해, 페이스북은 공유, 관계에 대해 각각 높은 만족도가 나타났다. 페이스북은 공유의 기능에서 사용 만족도가 가장 높았으나, 보기 싫은 광고 컨텐츠의 공유라는 기능에서 불편함이 나타났다. 이는 광고를 게재하지 않는 인스타그램과 비교 했을 때 향후 페이스북이 사용자 유지를 위해 보완해야 할 점이다. 또한, 인스타그램은 해시태그의 편리성으로 존재의 기능에서 사용도가 페이스북보다 월등히 높은데 비해 전체적인 만족도는 페이스북이 높다. 인스타그램의 만족도를 높이기 위해 페이스북의 가장 큰 장점인 소통, 공유의 기능적인 측면을 고려해 볼 필요가 있다.
본 논문에서는 모바일 카메라와 모바일 LCD 간의 컬러 충실도를 높이기 위한 3차원 RGB 참조표에 기반한 장치 독립적인 색 정합 방법을 제안하였다. 제안한 색 정합 방법은 크게 모바일 디스플레이(LCD) 및 카메라의 장치 특성화, 색역 사상, 대표색에 기반한 3차원 참조표 설계로 구성된다. 먼저, 모바일 디스플레이의 장치 특성화 과정은 전기-빛 입출력의 특성으로부터 기존의 CRT 모니터에 적용된 GOG(Gai Offset Gamma) 모델이나 LCD 모니터에 적용된 S-curve 모델과는 다른, Sigmoidal 함수를 사용해서 모델링되었고, 모바일 카메라의 장치 특성화는 표준(D65)환경하에서 촬영된 컬러 차트의 디지털 값(RGB)과 표준 색 자극치 데이터(CIELAB, CIEXYZ)를 다항 회귀 방정식에 대입해서 모델링되었다. 그리고 다항 회귀 방정식으로부터 획득된 표준 색 자극치 데이터는 카메라 장치 특성화 모델링의 특성으로 인해 표준 색 공간의 최대 값을 초과할 수 있기 때문에, 선형적인 채도와 밝기 압축 과정을 통하여 보정되었다. 마지막으로, 표준 환경하에서의 모바일 카메라의 색역과 모바일 디스플레이 장치의 색역의 차이를 보상하기 위해, 경계면 설정과 다중-닻 점 색역 사상 기법이 수행되었다. 이러한 장치 독립적인 색 정합 처리 과정을 실시간으로 구현하기 위해 대표색에 기반한 3차원 참조표를 설계하여, 참조표에 기반한 장치 독립적인 색 재현의 정량적인 화질을 평가하고, 기존의 장치 의존적인 방법과 성능을 비교 분석하였다.
토양침식에 영향을 미치는 강우, 토양, 지형, 식생 등을 종합적으로 고려하여 단위면적당 토양유실량(土壤流失量)을 예측하는 범용토양유실식(汎用土壤流失式)(Universal Soil Loss Equation)을 지리정보(地理情報)시스템(GIS)에 접목시켰다. 경기도 광릉 임업연구원 시험림을 연구지역으로 선정하여 이곳에서 지난 12년 동안 측정된 시간별 강우자료를 이용하여 강우인자(强雨因子)(R) 값을 산출하였고, 토양도, 지형도, 위성자료 등을 이용하여 USLE 계산에 필요한 다른 인자들의 값을 $25{\times}25m^2$의 격자마다 입력하여 디지털공간정보 데이터베이스를 구축하였다. 각 격자단위로 USLE에 의하여 토양유실량이 계산된 후 그 결과를 종합하여 토양유실의 정도를 공간적으로 살펴볼 수 있는 디지털지도가 산출되었다. GIS에 의한 USLE의 적용은 일정한 테두리 안의 산림유역(山林流域)에서 발생되는 강우에 의한 토양유실량을 추정할 수 있을 뿐만아니라, 주변지역과 비교하여 토양유실의 위험이 높은 특정지점을 공간적으로 파악할 수 있다는 장점이 있다. 이러한 접근 방법은 임지전용(林地轉用), 임도(林道)개설, 벌채, 산불 및 병충해에 의한 임지의 변화가 토양침식에 미치는 영향을 효과적으로 분석할 수 있는 도구로 사용될 수 있을 것이다.
문서영상 검색을 위한 디지털도서관의 대부분은 논문제목과/또는 논문요약으로부터 만들어진 색인에 근거한 제한적인 검색기능을 제공하고 있다. 본 논문에서는 영문 문서영상전체에 대한 검색을 위한 단어 영상 형태 특징기반의 단어검색시스템을 제안한다. 본 논문에서는 검색의 효율성과 정확도를 높이기 위해 1) 기존의 단어검색시스템에서 사용된 특징들을 조합하여 사용하며, 2) 특징의 개수 및 위치뿐만 아니라 특징들의 순서를 포함하여 매칭하는 방법을 사용하며, 3) 특징비교에 의해 검색결과를 얻은 후에 여과목적으로 문자인식을 부분적으로 적용하는 2단계의 검색방법을 사용한다. 제안된 시스템의 동작은 다음과 같다. 문서 영상이 주어지면, 문서 영상 구조가 분석되고 단어 영역들의 조합으로 분할된다. 단어 영상의 특징들이 추출되어 저장된다. 사용자의 텍스트 질의가 주어지면 이에 대응되는 단어 영상이 만들어지며 이로부터 영상특징이 추출된다. 이 참조 특징과 저장된 특징들과 비교하여 유사한 단어를 검색하게 된다. 제안된 시스템은 IBM-PC를 이용한 웹 환경에서 구축되었으며, 영문 문서영상을 이용하여 실험이 수행되었다. 실험결과는 본 논문에서 제안하는 방법들의 유효성을 보여주고 있다. Abstract Most existing digital libraries for document image retrieval provide a limited retrieval service due to their indexing from document titles and/or the content of document abstracts. This paper proposes a word spotting system for full English document image retrieval based on word image shape features. In order to improve not only the efficiency but also the precision of a retrieval system, we develop the system by 1) using a combination of the holistic features which have been used in the existing word spotting systems, 2) performing image matching by comparing the order of features in a word in addition to the number of features and their positions, and 3) adopting 2 stage retrieval strategies by obtaining retrieval results by image feature matching and applying OCR(Optical Charater Recognition) partly to the results for filtering purpose. The proposed system operates as follows: given a document image, its structure is analyzed and is segmented into a set of word regions. Then, word shape features are extracted and stored. Given a user's query with text, features are extracted after its corresponding word image is generated. This reference model is compared with the stored features to find out similar words. The proposed system is implemented with IBM-PC in a web environment and its experiments are performed with English document images. Experimental results show the effectiveness of the proposed methods.
GPS측위는 수신한 신호를 바탕으로 계산된 위성의 위치와, 의사거리를 이용하여 수신기의 위치를 결정한다. 위성의 신호는 전달되는 과정에서 주변 물체에 의해 반사 및 굴절되는데, 이에 신호전달이 지연되어 다중경로 오차가 유발된다. 본 논문에서는 정확도 향상을 위해 영상을 활용한 다중경로 오차 경감 방식을 제안하고자한다. 연구의 목표는 영상처리를 이용하여 신호의 차폐환경을 계산하고 GPS측위에 적용하여 오차를 보정하는 것이다. 먼저, 영상의 잡음 제거를 위한 전처리 기법을 수행한다. 다음으로, 허프변환을 적용하여 건물옥상의 외곽선을 검출하고, 연산을 통해 차폐각과 허용가능한 방위각 범위를 계산한다. 이후, 영상처리 결과를 바탕으로 위성을 차폐에 따라 분류한다. 최종적으로, 분류된 위성에 서로 다른 무게를 적용하는 가중치 모델을 세우고 단독측위방식을 기반으로 수신기 위치를 결정한다. 실험에는 600개의 GPS데이터를 사용하였으며, 수평방향 RMSE의 경우 2.29m, 수직방향 RMSE의 경우 15.62m 오차가 절감된 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해서, GPS측위기술에 영상처리기술을 융합한 복합측위 방식의 가능성을 확인할 수 있었다.
21세기와 함께 디지털 시대를 몰고 온 인터넷은 교육의 패러다임을 바꾸고 있고 지식정보화사회의 경쟁력을 결정짓는 가장 중요한 핵심인 창의적이고 도전적인 인재양성이 어느 때보다도 강조되고 있다. 이러한 시대적 요구에 부응해 나가기 위해 교육 분야는 e-Learning을 통한 학습환경 개선에 주력하고 있다. 최근 초등학교에 시범적으로 도입되기 시작한 전자교과서가 이런 면을 단적으로 보여준다. 많은 e-Learning 컨텐츠가 개발되고 있지만 사회의 빠른 변화 속도만큼 컨텐츠의 수명이 짧아지고 있다. 또, 개발된 컨텐츠가 다양한 원격교육 시스템에 그대로는 사용이 불가능한 경우가 많기 때문에 개발된 컨텐츠를 여러 시스템에 사용하기 위한 표준안들이 대두되고 있으며, 그 중에서 가장 유력한 표준안이 ADL(Advanced Distributed Learning)사의 SCORM(Sharable Content Object Reference Model)이다. Keris의 사이버가정학습 시스템에서도 이 SCORM 표준안에 따라 개발된 컨텐츠를 사용하고 있다. 이에 본 연구에서는 컨텐츠의 재사용성을 높인 SCORM 표준안을 기반으로 하여 Keris의 사이버가정학습 시스템에 적합하고, 학습자들의 실험활동이 강조된 수학과 e-Learning 컨텐츠를 설계하고 개발하는 것을 목적으로 둔다.
본 연구는 국내의 온라인 정치참여 연구 쟁점을 해외 연구 동향과의 비교를 통해 살펴보고, 기존 연구의 한계 및 전망에 대해 논의한다. 구체적으로, 본 연구는 국내의 온라인 정치참여 연구를 '누가' 참여하는가에 중점을 둔 시각으로 본다. 반면, 해외의 온라인 정치참여 연구를 새로운 참여 '유형'은 무엇인가에 중점을 둔 시각으로 본다. 즉, 기존 연구는 참여자의 확장에 초점을 맞추면서 온라인 미디어가 수용자 중심의 자발적 참여 모델을 촉진하는 기회구조로서 작용하는 것에 보다 관심을 보였다. 그리고 민주화로 인한 급격한 시민사회의 참여 분출과 민주화 이후 지속된 제도정치에 대한 불신이 온라인 미디어의 이러한 역할을 더욱 자극했다. 그런데, 국내 연구가 이 같은 참여자의 확장에 초점을 맞추다 보니 새로이 나타나는 온라인 정치참여를 개념화하고 유형화하는 데는 소홀했다. 이제는 온라인 정치참여를 더욱 다층적으로 관찰하고 이론적으로 개념화하려는 노력이 필요하다. 또한 '참여하는 자' 못지않게 '참여하지 않는 자'에 대해서도 관심을 기울여야 한다. 지금의 미디어 환경이 과거에 비해 자발적으로 정치에 참여하지 않는 자를 양산시키는 측면도 있기 때문이다. 이렇게 되면 우리는 앞으로 정보 격차를 넘어 민주주의의 격차를 고민해야 할 상황과 대면하게 될지도 모른다.
핸드오버는 통신 중인 무선 단말이 데이터의 손실을 최소화 하면서 현재 접속하고 있는 기지국/셀에서 다른 기지국/셀로 이동을 하여도 연속적으로 통신이 가능하게 하는 기술이다. 즉, 이동통신 가입자가 특정 무선통신 구역에서 다른 무선통신 구역으로 이동할 때, 통화 채널을 자동으로 전환시켜 통화를 끊어지지 않게 해주는 기능을 말한다. 현재 모바일 네트워크의 가장 큰 문제점으로 지적되고 있는 핸드오버 시 통화 지연 현상 및 끊김 현상을 해결하기위해 빠르고 효율적인 핸드오버를 위한 많은 연구가 진행되고 있으며, 이러한 통화지연 및 끊김 현상은 모든 모바일 네트워크에서 필수적으로 해결해야 할 부분이다. 최근 모바일 네트워크의 기술 발달로 LTE(Long Term Evolution) 네트워크가 상용화되어 모바일에서도 고속의 데이터처리가 가능한 시대를 열었다. 하지만 LTE 네트워크 환경에서는 핸드오버 시 새로운 인증키가 생성되어야 한다. 이런 경우 핸드오버에 의해 인증 과정이 수행되어 인증 비용 및 지연시간이 발생하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 UE가 oMME에서 nMME로 핸드오버 시 oMME는 인증키를 일정 시간동안 저장하여 인증키의 Life Time내에 기존의 MME로 다시 복귀한다면 저장된 인증키를 재사용을 하여 인증 절차를 간소화하는 효율적인 키캐싱 핸드오버 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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