This paper proposed a framework for handover method in continuously tracking a person of interest across cooperative pan-tilt-zoom (PTZ) cameras. The algorithm here is based on a robust non-parametric technique for climbing density gradients to find the peak of probability distributions called the mean shift algorithm. Most tracking algorithms use only one cue (such as color). The color features are not always discriminative enough for target localization because illumination or viewpoints tend to change. Moreover the background may be of a color similar to that of the target. In our proposed system, the continuous person tracking across cooperative PTZ cameras by mean shift tracking that using color and shape histogram to be feature distributions. Color and shape distributions of interested person are used to register the target person across cameras. For the first camera, we select interested person for tracking using skin color, cloth color and boundary of body. To handover tracking process between two cameras, the second camera receives color and shape cues of a target person from the first camera and using linear color calibration to help with handover process. Our experimental results demonstrate color and shape feature in mean shift algorithm is capable for continuously and accurately track the target person across cameras.
본 논문에서는 1인칭 시점 모바일 게임에서 사용 가능한 세 종류의 한 손 조작 방식들을 제안하고 이들을 평가한다. 기존의 모바일 게임들은 화면에 가상 컨트롤러를 디스플레이하여 사용자에게 양손으로 조작하도록 하는 방식을 많이 사용하고 있다. 1인칭 시점 모바일 게임의 경우, 시점 이동을 위해 필요한 기능들이 적기 때문에 한 손을 이용한 조작 방식이 가능하다. 본 논문은 1인칭 시점 이동과 회전을 위한 세 종류의 한 손 조작 방식을 제안하고, AHP 방법으로 평가한다. 실험을 통해, 1인칭 시점 모바일 게임의 경우에는 양손 조작 방식보다 한 손 조작 방식이 사용자에게 유용함을 증명한다.
미디어의 발달에 따라 다양한 정보가 미디어에 실리게 되는데 이중에서 표정은 흥미있는 정보중에 하나이다. 표정에는 인간 내면의 의중이 포함되어 있기 때문이다. 내면의 상태는 표정 뿐만 아니라 제스처로 나타나기도 하지만 중요도는 표정이 높다고 할 수 있다. 이 표정은 임의로 조작할 수도 있지만 대체로 내면의 의중을 포함한다. 또한 표정은 사람마다 독특한 개성을 가지고 있지만 대체로 일정 구분 가능한 공통점 또한 가지고 있다. 본 논문에서는 USB CCD 카메라 환경의 동영상에서 표정을 분석하기 위해서 얼굴의 구성 요소를 검출 하고자 한다. 얼굴 구성요소에는 사람마다의 공통적인 표정 변화에 따른 특징점이 분포하기 때문이다. 구성 요소 검출을 위해서 먼저 동영상에서 한 프레임을 캡처하여 얼굴의 위치를 파악하고 얼굴영역을 분리한 다음 특징 점을 검출하게 된다.
본 연구는 10대 1인 미디어 제작자를 중점으로 하여 쉽고 편리하게 영상을 제작할 수 있는 프로그램을 개발하였다. 사용자 조사를 통해 나타난 10대 제작자들의 요구사항과 문제점을 파악하여 사용자가 원하는 캐릭터 커스터마이징 기능과 GPT를 활용한 감정 및 행동 추천 시스템을 구현하였다. 렌더링 과정에서는 OpenCV와 FFmpeg를 사용하여 오디오와 영상을 결합하여 최종 영상을 생성하였다. 영상 제작에 전문성이 없는 10대 사용자들은 간단한 인터페이스를 통해 웹드라마 캐릭터를 커스터마이징하고, GPT의 도움을 받아 감정과 행동을 추천받을 수 있다. 본 연구의 프로그램은 편집 및 연출에 전문성이 없는 10대 사용자들을 대상으로 양질의 영상 제작을 돕고, 영상 제작에 대한 진입장벽을 낮춰주며, 1인 미디어 산업의 발전에 기여할 수 있는 도구가 될 것으로 기대된다. 향후 모바일이나 세로해상도 버전의 영상을 고려한 영상 제작 환경을 제공할 수 있도록 할 예정이다.
본 논문에서는 표정 감지 시스템을 통한 직장 생활을 하는 1인 가구의 정신질환 발병 위험도를 분석하는 로봇을 설계 및 구현한다. 복합적인 사회적 요인들로 인해 1인 가구의 수와 그 비율은 지속적으로 증가하고 있다. 또한, 다인 가구 대비 1인 가구의 정신질환 유병률도 큰 차이를 보인다. 정신질병을 가진 환자는 대부분 스스로 질병을 인지하지 못하기 때문에 전문의와의 상담 및 치료를 하지 못하고 방치되는 경우가 빈번하다. 본 논문에서는 표정 감지 시스템 구축을 Thecorpora 사에서 제작한 소셜 로봇 Q.bo One에 구축하여 직장 생활을 하는 1인 가구의 정신질환 발병 위험도를 분석하도록 설계 및 구현한다. Q.bo One은 아두이노와 라즈베리파이 및 기타 센서들로 구성된 소셜 로봇으로 사용자가 구현하고자 하는 방향에 맞추어 센서를 감지하고 그에 반응 할 수 있도록 제작된 로봇이다. 미국 정신의학회에서 제공한 정신질환의 기준 DSM-5를 기반으로 정신질환 발병 위험도를 구체화하고, Q.bo One이 대상의 얼굴 표정을 1주~2주간 분석하여 정신질환 발병 위험도를 측정하고 위험도가 높을 경우 전문의와의 상담 및 치료를 유도하도록 설계한다.
최근 모바일 등 다양한 디지털 매체를 기반으로 하는 1인 미디어 인터넷 방송의 영향력이 갈수록 증대되고 있다. 이에 본 연구는 1인 미디어 인터넷 방송의 이용 동기와 사회적 시청이 방송에 노출된 브랜드 태도, 브랜드 관여 및 구매의도에 미치는 영향에 대해 살펴보았다. 설문조사를 통해 총 247명의 대학생을 표본으로 선정하였으며, 연구가설 검증을 위해 다중회귀분석을 실시하였다. 연구 결과 1인 미디어 인터넷 방송 이용 동기인 차별성, 사회적 교류, 상호작용추구, 정보추구 및 새로운 재미추구가 브랜드 태도에 정적인 영향을 주었다. 또 새로운 재미추구를 제외하고 동일한 시청 동기가 브랜드 관여에 정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 구매의 도의 경우 상호작용추구와 정보추구 동기만이 정적인 영향을 미쳤다. 한편 사회적 시청 요인 분석 결과 브랜드 태도와 구매의도에 의사사회적 상호작용, 사회적 실재감 및 주관적 규범 3가지 요인 모두가 정적 영향을 주는 것으로 나타났으며, 브랜드 관여는 의사사회적 상호작용과 사회적 실재감에 의해서만 영향을 받는 것으로 확인되었다. 본 연구는 1인 미디어 인터넷 방송을 활용한 브랜드 노출 효과 및 소비자 반응에 관한 이론적, 실무적 함의와 시사점을 제공해 줄 것이다.
요즈음 아동에게 가장 큰 영향을 미치는 미디어 콘텐츠 중 하나는 '캐리와 장난감 친구들'이다. 이 콘텐츠는 아동에게 모방 놀이를 유발했다. 이 놀이에는 몇 가지의 특징이 있었다. 첫째, '캐리 놀이'를 하는 아동들은 자발적이고 적극적으로 즐거움을 추구했다. 그런데 그 즐거움을 얻기 위해서는 철저한 준비가 필요했다. 둘째, 놀이에 대한 동기 근원이 모호했다. 놀이하는 사람을 따라하는 놀이이다 보니 놀이를 즐기는 장면에서는 내적 지향이 뚜렷하게 드러나지만 놀이자를 따라하는 놀이에서는 외적 요인인 타인의 시선을 기대하는 모습을 보였다. 셋째, 이 놀이는 규칙성은 높고 자유도는 낮았다. 아동들은 전형적인 순서와 대사를 따라 놀이를 진행했다. 자유롭게 진행할 수 있는 영역은 종종 축소되었고, 확장되어도 정형화 된 형태로 마무리 되었다. 넷째, '캐리 놀이'는 견고한 놀이 세계를 구축했다. 시공간적으로 분리된 놀이 세계가 확립되었고, 참여자들은 새로운 이름을 갖게 되었다. 그러나 이 세계는 확산성이 없었다.
연구 목적은 COVID-19 사태 이후 1인이 경험한 고립 요인을 시각적 전이에 기초한 내러티브 방법으로 살펴, 1인 경험의 디자인 방향을 탐구하는 데 있다. 연구 범위는 비대면 디지털 플랫폼을 통해 참여한 20대 여성 8명의 COVID-19 경험이다. 연구 방법은 참여자가 COVID-19 상황과 유사한 디지털 이미지를 선택하여 이에 근거한 경험 사실을 기술하면, 이를 연구자가 미시적으로 분석한 것으로 한정한다. 분석 결과, 고립 요인은 대면 소통의 부족, SNS 의존, OTT 서비스 중독, 외부 장소 이용 및 활동 한정, 비대면 기술의 한계, 비대면 교육 효과의 한계, 감염병 우려 등으로 요약되었다. 그러므로 고립 극복 요소에 근거한 1인 경험 디자인 방향은 관계 회복을 위한 커뮤니케이션, 온·오프라인 통합의 비 경계 장소, 현존감 구현을 위한 디지털 융·복합 콘텐츠 등이 전제되어야 할 것으로 예측된다.
높은 수준의 지능형 영상 감시 시스템을 만족하기 위해서는 단순히 객체를 검출해서 분류하는 것뿐만 아니라 대상에 대한 정확한 신원 정보까지 확인할 수 있어야 한다. 사람을 구별하는 대표적인 얼굴 인식은 얼굴 자체의 가변성뿐만 아니라 조명, 배경, 카메라의 각도와 같은 외적요인에 따라 인식률의 변화가 발생한다. 본 논문에서는 다양한 실험을 통해 거리 변화에 의한 얼굴 영상의 크기 변화에 강인한 얼굴 인식 방법을 분석한다. 얼굴 인식 실험은 1m~5m에서 추출한 실제 거리별 얼굴 영상으로 이루어졌다. 실험결과, 1인당 학습 영상의 수가 많을 경우는 얼굴 특징 추출 방법으로 LDA를 사용한 방법이 전체 평균 75.4%로 가장 우수한 성능을 나타냈다. 하지만 1인당 학습 영상의 수가 5장 이하가 될 때는 CNN을 사용한 방법이 69.8%로 가장 우수한 성능을 나타냈다. 또한, 저해상도 얼굴 인식의 경우 얼굴 영상의 크기가 $15{\times}15$보다 작아지면 인식률이 급격히 감소함을 확인했다.
학생 1인창조기업은 내용전문성을 갖춘 청년이나 대학생이 창의적이고 도전적인 아이디어로 부가가치를 창출하는 1인기업을 의미한다. 본 연구는 전문인력양성이라는 교육적 책무성을 가진 대학에서 학생 1인창조기업을 육성하기 위한 방안을 탐색하고자 수행되었다. 특히, 음악콘텐츠산업에 진출하는 예비 음악가들의 창업역량을 개발하는 관점에서 학생 1인창조기업의 교육적 가능성을 도출하였다. 구체적으로 음악콘텐츠산업의 최근동향과 창업역량, 창업교육 관련 선행연구와 문헌들을 토대로 실용음악분야의 거시적 교육방향을 다음과 같이 네 가지 관점에서 제안하였다: 인문학적 통찰력 함양, 창의적 기업가정신 배양, 뉴미디어 패러다임 수용, 인지적 음악도제 활용.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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