In the manufacturing of a LCD TV bottom chassis, the distortion after forming should be suppressed below pre-defined amount to avoid contact with electric components. Finite element analysis procedure of forming and springback of a LCD TV bottom chassis is developed to investigate the distortion behaviour. It is shown that after the first forming large distortion occur due to uneven metal flow induced by various embossings. In the second forming, distortion is decreased by introducing bead that absorbs the excessive metal flow. It is proved that analysis method could describe these behaviour effectively. The developed analysis method can be used to find the proper location and shape of bead more quickly and effectively.
This paper investigated optimal design for slim wall mount arm for flat TV. Recently the number of flat TV sets in use went on increasing in TV market. As the flat TV sets are getting common, consumers came to need another requirements like aesthetic factor besides display performances. As the new TV sets tend to be slimmer due to aesthetic design, Wall mount also requires to be slimmer for aesthetic balance. Slim structures, however, are vulnerable to structural rigidity. In this study, slim wall mount arm has been designed by 3D CAD and DOE (Design of Experiments) and finite element analysis for optimal structural design were carried out to determine the design variables for minimize working stress of wall mount arm. Finally two optimal design conditions were selected through DOE and FEM and one of those was chosen under constraint of minimizing blanking developed length.
디지털 방송 시대가 개막되었다. Digital TV 소프트웨어는 디지털 방송을 위한 수신기 시스템이다. 복잡한 입력 데이터를 처리하기 때문에 시스템 자체도 복잡하고 방대해 Digital TV 소프트웨어를 테스트하는 것은 쉽지 않다. 본 논문은 MPEG-2 TS 표준 형식의 입력 데이터를 이용하여 테스트 데이터를 생성했던 기존 연구를 확장하여 Digital TV 소프트웨어의 특정 모듈을 테스트 하는 방안에 대해 제안한다. Digital TV 소프트웨어의 모듈을 분석하여 테스트 시나리오를 추출하고 테스트 시나리오에 MPEG-2 TS와의 연관관계를 적용하여 데스트 데이터를 생성한다. 본 논문에서 제안만 기법을 사용하면 D-TV 소프트웨어의 특정 모듈을 테스트 하는데 적합한 테스트 데이터를 선정할 수 있을 것이다
최근 디지털 TV 방송의 활성화에 힘입어 수많은 채널을 통한 TV 프로그램 방송이 가능하게 되었다. 이로 인해 디지털 TV 시청자들은 신문 또는 TV 가이드와 같은 기존 인쇄매체를 통해 자신이 원하는 TV 프로그램 스케줄을 얻기가 사실상 매우 어렵게 되었다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 디지털 TV 환경에서는 전자 프로그램 가이드(EPG: Electronic Program Guide)를 제공한다. 현재 제공되고 있는 EPG 서비스들은 대개 디지털 TV 화면 또는 각 방송사 웹 사이트 그리고 이동 단말기 등을 통해서 서비스 되고 있다. 대부분의 기존 연구들은 EPG 정보를 화면상에 시각적으로 제공하는 측면에만 초점을 두고 있다. 하지만 실질적으로 사용자 입장에서는 원하는 방송 프로그램의 스케줄 정보를 찾기 위해서 수백 채널에 달하는 방송 프로그램에 대한 정보를 일일이 검색하는 것은 매우 힘든 일이다. 게다가 사용자가 원하는 키워드를 직접 입력하는 방식 또한 사용자를 매우 번거롭게 한다. 따라서 본 논문에서는 EPG 서비스 방식에 VoiceXML 관련 기술을 접목하여 이동 단말기상에서 간단한 음성입력을 통해 EPG 서비스를 제공받을 수 있는 음성 인터페이스를 제안한다.
TV-Anytime은 차세대 디지털 방송을 위한 메타데이타 표준으로 XML 형식으로 기술된다. TV-Anytime 메타데이타는 그 특성상 단일 스키마를 따르며, 규모에 있어서 대용량이다. 그러므로 데이터베이스를 이용하여 메타데이타를 저장하고 관리할 필요가 있다. 본 논문에서는 대용량 TV-Anytime 메타데이타를, 데이터베이스를 이용하여 저장하고 관리하기 위한 저장 엔진을 제안한다. 단일 스키마에 기반을 두고 있다는 점을 고려하여 TV-Anytime 메타데이타의 구조에 적합한 데이터베이스 스키마를 설계하였다. 문서 재조합을 효율적으로 할 수 있도록 노드 번호를 위하여 Dewey 방법을 사용하였으며, 조인 연산을 줄이기 위하여 Path 테이블을 두었다. 저장 엔진은 TV-Anytime 관리 시스템에서 XQuery 엔진과 같은 XML 질의처리기와 연동될 수 있다.
Mobile TV refers to the service that provides live broadcasting and video-on-demand content through a mobile device. In addition to the advertisement as the early-stage revenue model, the paid subscription model has emerged as a more sustainable revenue source for mobile TV services. In this study, with the surveys of 450 free mobile TV users, we examine the motivational factors influencing their intention to adopt a paid subscription model. Results show that three extrinsic motivations, price fairness, subjective norm, and mobile TV utilization, are positively associated with free users' paid subscription intention. In contrast, intrinsic motivations, such as hedonic need, spatiotemporal convenience, and self-efficacy, have no significant influence on the intention. We also found that the expected value is positively associated with attitude toward mobile TV service, also positively influencing the paid subscription intention.
목적: 3D TV의 근거리 시청에 따른 사위와 조절성폭주비의 변화와 회복 시점을 평가하고자 하였다. 방법: 3D TV 시청이 가능한 20~40대의 50명(남 30명, 여 20명)을 대상으로 하웰(Howell) 사위 카드를 사용하여 원거리(3 m)와 근거리(40 cm)에서 사위도를 측정하였다. 시청 거리는 1 m이며 시청 전, 시청 시간 30분 동안 10분 간격으로, 시청 이후 30분 동안 5분 간격으로 사위도를 측정하였다. 결과: 3D 영상 시청의 원거리 사위도 변화는 3D영상 시청 전 $-0.80{\pm}1.12{\Delta}$과 비교하여 10분, 30분 후 각각 $-0.98{\pm}1.37{\Delta}$(p=0.063), $-1.00{\pm}1.28{\Delta}$(p=0.024)로 외사위 경향으로 증가하였으며, 영상 시청 종료 후에는 외사위도가 감소하기 시작하여 20분 이후에는 $-0.78{\pm}1.11{\Delta}$로 시청 전 사위도 수준으로 회복되었다(p=0.322). 근거리 사위도 역시 영상 시청 전 $-4.36{\pm}3.66{\Delta}$과 비교하여 10분, 30분 후 각각 $-5.71{\pm}4.45{\Delta}$(p=0.000)과 $-6.58{\pm}4.63{\Delta}$(p=0.000)으로 외사위 방향으로 증가하였으며, 영상 시청 종료 후에는 외사위도가 감소하기 시작하여 25분 이후에는 $-4.34{\pm}3.67{\Delta}$로 시청 전 사위도 수준으로 회복되었다(p=0.322). 조절성폭주비는 영상 시청 전 $4.92{\pm}1.17{\Delta}/D$과 비교하여 영상시청 30분 후 $4.11{\pm}1.50{\Delta}/D$로 낮아졌으며(p=0.000), 영상 시청 종료 후에는 증가하기 시작하여 25분 후 $4.93{\pm}1.18{\Delta}/D$으로 시청 전으로 회복되었다(p=0.598). 결론: 근거리 3D TV 시청 시에 원거리보다 근거리의 외사위도가 더 크게 증가하였으며, 이로 인해 조절성폭주비는 낮아져 폭주부족의 경향을 보였다. 그러나 시청 후 25분 후에는 증가된 원거리와 근거리의 외사위도 모두 시청 전의 상태로 회복되었다. 따라서 3D TV 시청에 관한 합리적인 시청 권고안을 제시할 필요가 있는 것으로 본다.
디지털 TV는 방송기술이 기존의 아날로그에서 디지털 방식으로 전환되면서 고화질ㆍ다채널ㆍ쌍방향 서비스를 실현함으로써 수용자의 선택의 폭을 확장하고 복지에 이바지 할 수 있다는 점에서 매우 고무적인 기술적 진전으로 받아들여지고 있다. 디지털 TV의 기술적 진보는 사용자의 편의 측면에서 대단한 변화라고 볼 수 있으며 차세대의 대중 참여 정부를 위한e-government의 중심 미디어로써 자리할 예정이다 따라서 디지털 TV 프로그램용 인터페이스는 그것을 사용할 대다수 국민들의 미감과 정보 효율성에 매우 중요한 영향을 미치게 될 것이다. 일반적으로 TV에서의 정보탐색 방식은 지금까지 쌍방향 매체의 대표주자였던 컴퓨터와는 상이한 체계를 갖추고 있어 TV상에서 문자 및 그래픽 정보를 디스플레이 하고자 할 때는 컴퓨터와는 다른 방식의 적용이 요구된다. 이를 위해 인터랙티브 TV에서의 정보탐색에 대한 선행 연구를 토대로 하여 합리적인 방식의 정보 디스플레이 방식을 사용성 평가를 통해 검증하고자 한다. 사례연구에서는 Sky Life의 UI 개발 모델로서 쌍방향 EPG (Electronic program guide)모델이 제공된다. 쌍방향 EPG는 기존의 EPG디자인에 대한 개선 및 Upgrade 모델로서 return path에 의한 쌍방향 프로그램을 포함한다. 이 사례연구는 디지털 TV라는 새로운 생산물의 UI개발과정에서 지속적인 피드백을 통해 유기체로서의 Usability를 확인하는 것과 디자이너가 유저의 요구를 더 잘 이해함에 따라 그들의 디자인이 유저들의 요구를 만족시켜나가는 역할의 평가 수행이다.
스마트 TV는 인터넷을 기반으로 기존의 TV에 비해 다양한 서비스와 정보를 제공하고 있다. 보다 개인화된 서비스나 정보를 제공하기 위해서는 사용자의 시청 패턴을 분석하고 이를 기반으로 맞춤형 서비스나 정보를 제공해야한다. 제안하는 시스템은 사용자의 TV 시청 패턴을 입력받고 이를 분석하여 사용자에게 맞춤형 정보로써 TV 프로그램이나 영화를 추천한다. 이를 위해 전처리기와 딥러닝(deep learning) 모델로 시스템을 구성하였다. 전처리기는 사용자가 시청한 TV 프로그램의 이름과 해당 TV 프로그램을 시청한 날짜, 시청한 시간 등을 입력하면 이를 정제한다. 그리고 정제된 데이터를 다중속성 LSTM 모델이 학습하고 예측을 수행하게 된다. 제안하는 시스템은 사용자에게 맞춤형 정보를 제공하는 시스템으로써 기존의 IoT 기술과 딥러닝 기술을 융합한 디지털 컨버전스(convergence)의 선도 기술이 될 것으로 사료된다.
본 논문에서는 인터액티브 스마트 TV 적용을 위한 사운드트랙 검색 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 동영상을 오디오와 비디오특징을 구분한 후, 각 오디오와 비디오 신호를 분석한다. 비디오 신호의 분석은 MPEG-2 비디오 인코더로부터 영상의 장면전환과 시작과 끝 위치를 검출하고, 오디오 신호의 분석은 AC-3 오디오 인코더로부터 오디오 특징을 추출한 후, 오디오 정보의 비트 벡터를 추출하여 데이터베이스를 생성한다. 생성된 데이터베이스와 사용자가 북마크를 하여 요청한 쿼리와 비교를 통하여 오디오 특징정보가 유사한 부분의 장면을 검색하고, 검색된 장면을 사용자에게 제공한다. 제안된 시스템의 성능 측정을 위해서 뉴스, 패널토론, 음악방송, 광고, 드라마 등 50개 TV 방송 프로그램의 데이터베이스를 이용해서 정확성을 측정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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