유무선 통신망, 지상파, 위성 등을 포함한 다양한 이종 네트워크 환경하에서의 멀티미디어 서비스는 급속한 인터넷 보급과 병행하여, 이전과는 전혀 다른 새로운 통합 멀티미디어 네트워킹 인프라를 요구하고 있다. 네트워크와 멀티미디어 유형에 관계 없이 사용자에게 이음새 없는 투명한 멀티미디어 통신서비스를 제공하자는 기술적 요구는 국내외에서 GII를 축으로 연구가 진행되고 있으나, 아직 뚜렷한 형상이 완성되지 않은 실정이다. 이 GII의 배경에는 이종 네트워크, 이종 미디어 그리고 다양한 이종 프로토콜이 포함되는 응용 서비스가 상호 투명하게 연결되어야 하는 복잡한 기술적 측면이 있으며, 멀티미디어의 네트워킹은 가장 핵심적인 연구항목이 되고 있다. 본 논문에서는 통신 대역폭의 QoS를 보장할 수 없는 인터넷 그리고 유무선을 통한 디지털 TV 방송에 직접 적용할 수 있는 압축 통영상 비트율 변환 알고리즘을 제안한다. 통영상 비트율 변환은 상기의 네트워크 환경하에서 동영상 스트리밍 서비스를 위해 필요한 기술이다. 기존의 비트율 변환은 해당되는 압축 통영상 디코더와 인코더를 쌍으로 연결하여, 선형 PCM 신호로 변환하고, 목적하는 비트율로 맞추어 주는 방법이 일반적이나, 그 구현의 복잡성, 수반되는 처리지연 등으로 실시간 멀티미디어 네트워킹에 단점을 갖고 있다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 화질과 구현의 복잡도를 고려하여 비트율 변환을 압축영역에서 행하며, 특히 실시간 처리에 주안점을 두었다. 제안한 알고리즘은 IS0/1EC의 MPEG-2 동영상을 대상으로 소프트웨어로 구현하였으며, 화소영역의 처리방법을 포함하는 기존의 비트율 변환방법에 비해 구현의 복잡도, 처리시간에 장점을 갖는다.
조합원의 이익 극대화를 목적으로 조합원들에 의해 민주적으로 운영되는 협동조합은 다양한 사회경제적 요구에 부응할 수 있는 새로운 사업모델로 주목받고 있다. 우리나라에서도 2012년 12월 협동조합기본법이 제정됨에 따라 전 산업에 걸쳐 다양한 종류의 협동조합 설립이 가능하게 되었다. 본 연구는 해외시장 진출을 위한 노력과 성과에도 불구하고, 실질적인 해외시장 매출은 기대에 미치지 못하고 있는 한국 애니메이션의 해외배급 개선방안 모색을 위해, 애니메이션 제작사들이 조합원으로 참여하는 해외 마케팅협동조합의 도입 타당성과 기대효과를 논의하였다. 애니메이션 제작사들과의 인터뷰 결과, 한국 애니메이션 해외 배급의 문제는, 1)취약한 마케팅 조직과 전문성, 2)TV 방영권 위주의 판매로 인한 부가판권 매출 미흡, 3)지역별로 특화된 마케팅 역량의 부족으로 확인되었고, 이는 수익성과 자금력이 취약한 애니메이션 제작사들로서는 해결하기 어려운 과제이다. 해외 마케팅협동조합이 설립된다면, 애니메이션 제작사들로서는 불가능했던 심층적인 시장조사 등을 통해 해외시장 적응력이 강화되고. 조합원들이 제작한 여러 작품을 함께 판매함에 따라, 장르 물량 타겟 등과 관련한 해외 거래선의 다양한 수요에 대한 대응력 및 협상력 강화를 기대할 수 있다. 또한, 조합원들의 자본과 인력을 함께 투입함으로써, 적극적인 홍보 마케팅을 통해 작품의 브랜드 가치 제고가 가능하고, TV 방영, 캐릭터 머천다이징, 디지털 미디어 유통 등 가치사슬의 전 과정에 걸친 매출 극대화와 지역별로 특화된 마케팅 조직의 구축이 가능해진다. 무엇보다도, 협동조합을 통해서 조합원들이 모든 주요 의사결정에 평등하게 참여함으로써 각각의 작품을 위한 최적의 마케팅 활동이 수행되도록 관리 통제할 수 있고, 판매 이익은 조합원 인 제작사에게 귀속되기 때문에, 배급사 이익의 극대화를 위해 개별 작품에 최적의 서비스가 제공되지 못하는 '주인-대리인 문제(principal-agent problem)'를 최소화 시킬 수 있다는 점에서 마케팅 협동조합은 효과적인 해외배급 활성화 방안이 될 수 있다.
최근 공중 전투체계 기술들이 발전함에 따라 대공방어 시스템의 발전이 요구되고 있다. 대공 방어 시스템의 운용개념에 있어, 표적에 적합한 무장을 선택하는 것은 제한된 대공 전력을 사용하여 위협체에 대해 효율적으로 대응한다는 측면에서 체계에 요구되는 능력 중 하나이다. 비행 위협체의 식별에 있어 많은 부분이 운용자의 육안 식별에 의존하는데 고속으로 기동하고 원거리에 위치한 비행체를 육안으로 판별하는 것은 많은 한계가 있다. 뿐만 아니라, 현대 전장에서 무인화 및 지능화된 무기체계의 수요가 증가함에 따라 운용자의 육안 식별 대신 체계가 자동으로 비행체를 식별하고 분류하는 기술의 개발이 필수적이다. 영상자료를 수집해 딥러닝 기반의 모델을 이용하여 무기체계를 식별한 사례로는 전차와 함정 등이 있지만 비행체의 식별에 대한 연구는 아직 많이 부족한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 합성곱 신경망 모델을 이용하여 전투기, 헬기, 드론을 분류하는 모델을 제시하고 제시하는 모델의 성능을 분석한다. 본 논문에서 제시하는 모델은 시험세트에 대해 95% 이상의 정확도를 보이고, precision 0.9579, recall 0.9558, F1-socre 0.9568의 값을 나타내는 것을 확인할 수 있다.
2019년 발생한 코로나는 전파력이 강하고 감염 증상, 후유증 등이 심각하며 기저질환 및 증상에 따라 심한 경우 사망한다. 코로나는 전파력이 강한 만큼 국내에서는 코로나 확산세를 막기 위해 코로나 양성 여부를 판별하고 감염자를 격리하기 위해 전국에 선별 진료소를 설치했다. 그러나 코로나 검사 희망자들이 선별 진료소로 몰려 검사 대기시간이 길어져 검사를 받지 못하는 경우가 발생했으며 대기 중에 2차 감염이 발생할 수 있는 위험성이 있다. 본 연구에서는 기존 선별 진료 시스템에 예약 및 알림 시스템을 적용하여 공간적 제약 문제를 해결하여 선별 진료 예약으로 대기시간을 줄일 수 있으며 선별 진료소로의 인구 병목 현상을 해소할 수 있다. 코로나 팬데믹 사태를 삼아 향후 발생할 수 있는 또 다른 팬데믹 사태에서 방향성을 제시할 수 있는 시스템을 제안한다. 실시간 데이터를 처리하기 위해 Google의 Firebase를 활용하여 클라우드 환경의 Realtime Database를 사용한다. 실시간 Database를 사용하기 때문에 사용자는 앱을 통해서 선별 진료소의 현황을 실시간으로 파악 및 예약을 할 수 있고 검사 예약에 대한 알림을 받을 수 있다.
최근 사물인터넷 기술의 등장과 함께 소형 장치를 이용한 스마트 홈 및 헬스케어 서비스 등의 다양한 연구가 진행되고 있다. 기존 사물 간 통신은 인터넷 통신을 사용하지 않고 Machine to Machine (M2M) 기반의 블루투스 및 ZigBee와 같이 하위 계층의 Personal Area Network (PAN) 기술을 이용하므로 네트워크 장치간의 통신만 지원할 뿐, PAN 네트워크에 속하지 않은 장치와의 통신에 어려움이 많았다. 본 논문에서는 기존의 M2M 통신인 Bluetooth Low Energy (BLE) 네트워크에서 사물인터넷 서비스 제공을 위해 IPv6 over Low Power Wireless Personal Area Networks (6LoWPAN)을 구현하여 저사양 장치에서 인터넷 통신을 가능하도록 하였다. 이를 위해 사물인터넷의 핵심 프로토콜인 Constrained Application Protocol (CoAP)을 구현하였다. 테스트베드 구현 및 성능분석 실험을 통해 기존 Hypertext Transfer Protocol (HTTP)과 통신 성능을 비교한 결과, CoAP이 HTTP보다 약 2배 우수한 처리량, 약 21% 빠른 평균 전송시간 및 22% 적은 패킷 전송량을 보여줌을 알 수 있었다.
원전 시설 주변 및 심지층 폐기물 처분장 인근 환경은 우라늄으로 오염될 가능성이 높으며, 오염된 우라늄은 지하수를 따라 먼 곳까지 이동 및 확산될 수 있다. 이러한 오염 우라늄의 이동 및 확산을 효과적으로 제어하기 위해서는 지하 환경에서 우라늄의 생지화학적 거동을 이해할 필요가 있다. 일반적으로 토양 및 지질 매체 내에 다양한 종류의 미생물이 생존하고 있으며, 이들의 활동은 핵종들의 산화 환원 반응 및 그에 따른 용해도 변화와 밀접히 연관되어 있다. 우리는 유기물 대신 수소 가스를 전자공여체로 사용하여 고체 매질에 대한 용존 우라늄의 수착 및 침전 거동을 살펴보았다. 화강암을 고체 매질로 사용한 회분식 실험에서는 수소의 영향이 관찰되지 않았으나, 벤토나이트를 사용한 조건에서는 수소의 영향으로 5~8% 우라늄 농도 감소가 관찰되었다. 이러한 결과는 벤토나이트 토착미생물이 수소를 전자공여체로 활용하여 우라늄 거동(감소)에 영향을 준 것으로 보인다. 또한, 폐기물 처분환경의 고열 및 고방사선 조건에서도 벤토나이트 토착미생물은 강한 내성을 보였으며, 이는 향후 자연산 벤토나이트가 처분장 완충재로 사용될 경우 핵종-생지화학 반응이 주요 기작 중의 하나가 될 것으로 예상된다.
만화책을 읽을 때 드는 시간은 제각각이다. 이는 독자의 주관으로 만화속의 시간이 해석됨을 의미한다. 물론 만화의 시스템 안에서 시간성, 즉 만화의 타이밍을 조절하기 위해 여러 가지 장치를 만화 안에 배치시키는 것은 작가지만, 만화에 몰입하여 그 시간 감각을 읽고 상상하는 일은 독자의 몫이다. 즉, 종이만화에서 일반적으로 만화의 타이밍을 주관하는 주체는 독자였다. 반면 종이만화에서 전자만화로 매체가 바뀌게 되면서 새롭게 포착되는 현상은, 독자의 상대시간에 작가가 개입하여 절대시간으로 이행되는 양상이다. 게임 매체에서의 에이전시 이론에 따르면, 에이전시란 게임 안에서 독자가 할 수 있는 일을 재현해주는 게임 속의 대행을 의미하며 그에 수반되는 강제성으로 하여금 게임에 만족할 수 있게 한다. 전자만화 중 일부, 애니메이션이나 게임 등의 매체의 성격을 흡수한 형태의 전자만화에서는 출판만화에서 독자가 누릴 수 있었던 주관적인 타이밍이 작가에게 이행되는 경우를 볼 수 있다. 전자만화에서의 질료적 제약인 서사의 질 혹은 정보량, 형상적 제약인 조작이 균형을 이루어야 타이밍 에이전시가 높아진다. 적절한 에이전시는 전자만화의 가독성을 높이지만, 서사와 조작 사이의 불균형은 독자의 타이밍 에이전시를 빼앗게 된다. 멀티미디어와 혼합된 전자만화를 연출할 때 그 점 역시 고려하여야 할 것이다.
본 논문은 센서 네트워크에서의 CoAP(Constrained-Application Protocol)을 이용한 시각 동기화 기법에 관한 것으로 별도의 시각 장치를 내장하지 않은 센서 노드와 인터넷을 통해 시각 서버에 연결된 센서 노드 중계기 간 시각을 동기화하는 기술에 관한 것이다. CoAP은 전송 지연 및 패킷 손실 등 제한된 네트워크 환경에서 저수준의 성능을 갖는 센서노드를 통해 센서 데이터를 전송할 수 있도록 지원하는 프로토콜이다. 본 논문에서는 CoAP의 옵션 확장을 통해 저가의 IP기반 소형 센서 노드나 따로 IP에 연결되지 않은 센서 노드로부터 센서 노드 중계기 간의 센서 데이터 수신 시각을 정확히 동기화 설정 할 수 있도록 한다. 기존에 사용 중인 범용 프로토콜 대신, 센서 네트워크에서의 전용 프로토콜인 CoAP을 사용함으로써, 부가적인 센서 노드나 중계기에서의 서비스 부담 없이 이용 가능 하다. CoAP을 이용한 시각 동기화 기법은 NTP(Network Time Protocol) 대비 평균 2ms 내의 오차를 가지며, 저비용으로 강건한 시각 동기화 기법을 제공한다.
원전에서 발생되는 방사성폐기물에 대한 고화처리 방법 중 하나인 유리화기술이 일부 가연성폐기물에 대해 적용되고 있다. 국내외적으로 중저준위 방사성폐기물의 효과적인 감용과 안정적인 처분을 위해 다양한 폐기물에 대한 유리화기술 적용방안이 확대 연구되고 있으며, 최근에는 가연성폐기물 뿐만 아니라 알루미늄 금속과 같은 비가연성폐기물에도 유리화 연구가 활발하게 진행되고 있다. 공기조화계통 (HVAC)에는 주로 필터가 이용되고 있으며, 사용 후 필터는 여과재 (유리섬유 및 알루미늄)를 이용하여 배기체를 흡착하기 때문에 방사성폐기물로 처리가 되어야 한다. 본 연구는 필터에 대한 처리기술 연구를 위해 유도가열식 저온용융로 (Cold Crucible Induction Melter: CCIM)를 이용한 유리화 타당성 연구를 수행하였다. 사용후 필터에 대한 유리화 (Vitrification)는 먼저 유리섬유 및 알루미늄 함량을 고려한 최적의 유리조성을 개발 하였으며, 개발된 유리 조성을 이용하여 최적의 폐기물 저감을 위한 용융변수와 최종 생성된 유리고화체의 특성을 분석하였다. 사용후 필터 유리화용 조성유리는 주로 $SiO_2$와 $B_2O_3$로 구성되어 있다. 전기로를 이용한 용융물 특성시험에서는 폐기물 투입률 및 최종 생성물인 유리고화체의 특성이 검토되었다. 본 연구에서는 알루미늄 금속과 유리섬유로 구성된 필터에 대한 유리조성 개발과 이를 통해 생성된 유리고화체의 물리화학적 특성을 검토하고 유리화 타당성을 확인하였다.
최근 심층 합성 곱 신경망 학습의 발전에 따라 단일 영상 초해상도에 적용되는 심층 학습 기법들을 좋은 성과를 보여주고 있으며 깊은 네트워크의 강한 표현 능력으로 저해상도 영상과 고해상도 영상 사이의 복잡한 비선형 매핑이 가능해졌다. 하지만 과도한 합성곱 신경망의 사용으로 인해 증가하는 파라미터와 연산량으로 실시간 또는 저전력 장치에 적용하는데 제한이 있다. 본 논문은 정보 증류 방식을 이용하여 계층적인 특징을 조금씩 추출해내는 블록을 재귀적인 방식으로 사용하며 고주파수 잔여 정제 블록을 통해 더 정확한 고주파수 성분을 만들어 성능을 향상시키는 경량화된 네트워크인 Recursive Distillation Super Resolution Network (RDSRN) 를 제안한다. 제안하는 네트워크는 RDN과 비교했을 때 비슷한 화질의 영상을 복원하며 약 32배 적은 파라미터와 약 10배 적은 연산량을 가지고 약 3.5배 더 빠르게 영상을 복원하며 기존 경량화 네트워크 CARN과 비교했을 때 약 2.2배 적은 파라미터와 약 1.8배 빠른 처리시간으로 평균 0.16dB 더 좋은 성능을 만들어 냄을 확인 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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