• 한국산업정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.39-47
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• 2011

Adapting content services to the needs of the users requires content adaptation for context and sensibility. Adapting to context may necessitate distinguishing between video delivery to a PC versus a smart phone, while adapting to sensibility may necessitate between video delivery outside, in a quiet environment, or at home, or offering different movie choices on a sunny summer day, a cold winter day or a holiday season. One key area to address in providing adaptive content services is the design of the delivery system architecture of the adaptive content server. This paper describes several alternatives for this architecture, and outlines some additional concerns that must be considered when the chosen architecture is implemented.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제27권3호
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• pp.110-116
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• 2006

Finite element method (FEM) provides several advantages over other numerical methods such as boundary element method, since it allows truly volumetric analysis and incorporation of realistic electrical conductivity values. Finite element mesh generation is the first requirement in such in FEM to represent the volumetric domain of interest with numerous finite elements accurately. However, conventional mesh generators and approaches offered by commercial packages do not generate meshes that are content-adaptive to the contents of given images. In this paper, we present software that has been implemented to generate content-adaptive finite element meshes (cMESHes) based on the contents of MR images. The software offers various computational tools for cMESH generation from multi-slice MR images. The software named as the Content-adaptive FE Mesh Generation Toolbox runs under the commercially available technical computation software called Matlab. The major routines in the toolbox include anisotropic filtering of MR images, feature map generation, content-adaptive node generation, Delaunay tessellation, and MRI segmentation for the head conductivity modeling. The presented tools should be useful to researchers who wish to generate efficient mesh models from a set of MR images. The toolbox is available upon request made to the Functional and Metabolic Imaging Center or Bio-imaging Laboratory at Kyung Hee University in Korea.

• 전자공학회논문지
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• 제52권8호
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• pp.97-105
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• 2015

내용 적응적 스테가노그래피는 복잡한 텍스쳐 또는 잡음 영역과 같이 통계적 모델로는 기술하기 어려운 영역에 비밀 메시지를 은닉한다. 이러한 메시지를 검출하기 위해서는 인접 화소간의 국부적인 의존성을 정교하게 모델링해야 하기 때문에 종종 고차원의 특징벡터 추출이 필요하다. 이러한 스테그분석 방법은 계산량이 많을 뿐만 아니라 비밀 메시지의 검출 정확도가 은닉 영역과 사용된 왜곡 척도에 의존한다는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 적은 수의 특징 벡터를 이용하여 비밀 메시지의 검출율을 높일 수 있는 개선된 내용 적응적 스테가노그래피의 스테그분석 방법을 제안하고자 한다. 먼저 이산 코사인 변환 계수의 차이를 이용한 특징이 내용 적응적 스테가노그래피의 분석에 유용함을 보이고, 이에 대한 1차 마코프 확률을 특징으로 사용하는 방법을 제시한다. 추출된 특징 벡터는 앙상블 분류기로 입력되어 커버 영상과 스테고 영상을 분류하기 위해 학습된다. 실험 결과 내용 기반 적응적 스테고 영상들에 대해 적은 수의 특징 벡터를 사용함에도 불구하고 기존의 방법에 비해 검출율과 정확도가 우수함을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.149-155
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• 2004

본 논문은 응용수준 액티브네트워크(ALAN)상에서 자치 적응성(Self-Adaptation) 컨텐츠 서비스 네트워크(CSN)에 관하여 언급하였다. 최근에는 컨텐츠 전송에 초점을 둔 CDN(Content Delivery Network)기술과 더불어 서비스 전송에 초점을 둔 CSN(Content Service Network)이 등장하였다. 그리고 CSN과 관련하여 IETF(Internet Export Task Force)에서는 OPES(Open Pluggable Edge Service)표준의 표준화가 진행 중에 있다. 그러나 최근에 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 도래와 함께 망에서는 사용자의 자주 변화하는 제약조건에 맞는 서비스를 제공하기 위한 자치적응성(self-adaptation)이 요구되고 있다. 기존 CDN/CSN는 자치 적응성의 고려가 부족하다. 왜냐하면 기존 망이 이러한 기능을 현재 지원할 수 없기 때문이다. 그러므로 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 망에서 기능성 제공이 가능한 액티브네트워크 상의 자치적응성 CSN의 구조를 제안하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권10C호
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• pp.1000-1009
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• 2007

본 논문에서는 공간적인 디인터레이싱을 위한 컨텐츠 기반 적응적 보간 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 전처리와 컨텐츠 분석, 컨텐츠에 따른 적응적 보간의 3 단계로 구성된다. 또한 적응적 보간 방식으로써 변형된 에지기반 라인 평균 방식과 그레디언트 기반 방향성 보간, 윈도우 매칭 방식의 세 가지 보간 방식을 제안한다. 각각의 보간 방식은 공간적인 영상 특징에 따라 다양한 성능을 나타낸다. 따라서 각각의 보간할 픽셀 영역은 그레디언트 검출을 통해 영역 특징을 분석하고 네 가지 카테고리로 분류된다. 이러한 분류 결과를 기반으로 각각에 적합한 디인터레이싱 방법을 사용함으로써 최적의 성능을 구현할 수 있다. 다양한 영상에 대한 실험을 통해 제안한 방식이 기존의 방식에 비해 가장 좋은 성능을 보임을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권1호
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• pp.552-569
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• 2017

The existing steganalysis method based on 2D Gabor filters can achieve a competitive detection performance for content-adaptive JPEG steganography. However, the feature dimensionality is still high and the time-consuming of feature extraction is relatively large because the optimal selection is not performed for 2D Gabor filters. To solve this problem, a new steganalysis method is proposed for content-adaptive JPEG steganography by selecting the optimal 2D Gabor filters. For the proposed method, the 2D Gabor filters with different parameter settings are generated first. Then, the feature is extracted by each 2D Gabor filter and the corresponding detection accuracy is used as the measure for filter selection. Next, some 2D Gabor filters are selected by a greedy strategy and the steganalysis feature is extracted by the selected filters. Last, the ensemble classifier is used to assemble the proposed steganalysis feature as well as the final steganalyzer. The experimental results show that the steganalysis feature extracted by the selected optimal 2D Gabor filters also can achieve a competitive detection performance while the feature dimensionality is reduced greatly.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.8-17
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• 2004

본 논문에서는 학습자 특성 이론을 근거로 하여 학습자 특성에 따른 적응형 학습 요소를 도출하고, 콘텐츠 순서를 고려하여 학습 콘텐츠의 제작과 학습 관리 시스템의 개발 시 학습 내용과 학습자간의 상호 작용성을 높이고 개별적인 학습자 특성에 알맞게 지능적으로 학습을 지원할 수 있는 학습관리 로직을 설계한다. 적응형 학습 관리 시스템의 구현을 위해 기존의 학습 관리 시스템에 적응형 학습 지원 기능을 포함하여 시스템 기능 모델을 설계한다. 또한, 설계된 기능모델을 기반으로 시스템의 구현 구조를 제시하고 ADL의 SCORM 기반의 런타임 환경에서 적응형 학습 관리 시스템을 구현한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권8호
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• pp.1039-1048
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• 2015

최근 웹 기반의 적응적 스트리밍 서비스인 DASH (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP)가 주목 받고 있다. 그러나 기존 DASH 환경에서 네트워크와 버퍼 기반의 품질 조절 기법은 콘텐츠의 VBR (Variable Bit Rate) 특성을 고려하지 않아 세그먼트 처리량의 변화가 크며 이로 인해 잦은 품질 변화, 영상의 끊김과 같은 사용자 체감품질이 저하되는 문제점을 발생시킨다. 본 논문에서는 DASH 환경에서 사용자 체감품질을 향상시키기 위해 C-DASH (Content Characteristics based Dynamic Adaptive Streaming over HTTP) 기법을 제안한다. C-DASH 기법은 세그먼트의 처리량과 버퍼 상태, 그리고 콘텐츠의 세그먼트 크기를 고려하여 끊김 없고 비디오 품질 변화가 적은 품질 조절을 수행한다. 실험 결과를 통해 제안한 기법이 기존 품질 조절 기법들에 비해 사용자 체감품질을 향상시킴을 확인하였다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제30권5호
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• pp.107-120
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• 2023

In this study, we investigate the changes and realities of the content production process focusing on Image generation AI revolutions such as Stable Diffusion, Midjourney, and DELL-E, and examine the current status of related department operations at universities and Find out the status of the current curriculum. Through this, we suggest the need to produce AI-adaptive content talent through re-establishing the capabilities of content-related departments in art universities and quickly introducing curriculum. This is because it can be input into the efficient AI content development system currently being applied in industrial fields, and it is necessary to cultivate talent who can perform managerial and technical roles using various AI systems in the future. In conclusion, we will prepare cornerstone research to establish the university's status as a source of talent that can lead the content industry beyond the AI content production era, and focus on convergence capabilities and experience with the goal of producing convergence talent to cultivate AI adaptive content talent, suggests the direction of curriculum application for value creation.

• ETRI Journal
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• 제35권5호
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• pp.900-910
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• 2013

Small-screen mobile terminals have difficulty accessing existing Web resources designed for large-screen devices. This paper presents an adaptive transformation method based on webpage semantic features to solve this problem. According to the text density and link density features of the webpages, the webpages are divided into two types: index and content. Our method uses an index-based webpage transformation algorithm and a content-based webpage transformation algorithm. Experiment results demonstrate that our adaptive transformation method is not dependent on specific software and webpage templates, and it is capable of enhancing Web content adaptation on small-screen terminals.