• 방송공학회논문지
• /
• 제25권4호
• /
• pp.545-559
• /
• 2020

본 논문에서는 사용자의 제스처에 따라 반응하는 인터랙티브 미디어 콘텐츠를 프로그래밍 경험이 없는 사용자가 쉽게 제작할 수 있도록 하는 콘텐츠 제작 프레임워크를 제안한다. 제안 프레임워크에서 사용자는 사용하는 제스처와 이에 반응하는 미디어의 효과를 번호로 정의하고, 텍스트 기반의 구성 파일에서 이를 연결한다. 제안 프레임워크에서는 사용자의 제스처에 따라 반응하는 인터랙티브 미디어 콘텐츠를 사용자의 위치를 추적하여 프로젝션 시키기 위하여 동적 프로젝션 맵핑 모듈과 연결하였다. 또한, 제스처 인식을 위한 처리 속도와 메모리 부담을 줄이기 위하여 사용자의 움직임을 그레이 스케일(gray scale)의 모션 히스토리 이미지(Motion history image)로 표현하고, 이를 입력 데이터로 사용하는 제스처 인식을 위한 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network) 모델을 설계하였다. 5가지 제스처를 인식하는 실험을 통하여 합성곱 신경망 모델의 계층수와 하이퍼파라미터를 결정하고 이를 제안 프레임워크에 적용하였다. 제스처 인식 실험에서 97.96%의 인식률과 12.04 FPS의 처리속도를 획득하였고, 3가지 파티클 효과와 연결한 실험에서 사용자의 움직임에 따라 의도하는 적절한 미디어 효과가 실시간으로 보임을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제10권1호
• /
• pp.93-100
• /
• 2005

본 연구는 신규 임상병리사로 하여금 보다 정확한 의사결정과 효율적인 교육에 이용할 수 있는 지식 및 내용 기반 의료 세균화상 검색 시스템을 설계 및 구현하는 것이다. 이를 위해, 먼저 알고리듬방식의 검색 이전에 경험적 지식을 바탕으로 세균동정단계 중 가장 빠른 경로를 탐색하여 원인균 동정에 소요되는 시간을 줄일 수 있도록 룰 베이스를 근거로 유연성 있는 탐색경로를 설정하여 전체적인 추론을 수행한다. 다음으로, 색상 모델 중에서 HSV 컬러 모델을 이용하여 세균화상 중에서도 특히 세균화상으로부터 시각정보의 색상 특징 벡터를 추출할 수 있는 색상 특징 추출방법을 제안한다. 아울러 대용량 세균화상 데이터베이스를 기반으로 보다 빠른 검색 성능을 위해, 배지, 검체, 부서, 세균명과 같은 단순속성들에 대해서는 B+-트리, 세균화상에 대한 부가적인 설명 정보로부터 추출한 키워드들에 대해서는 역화일기법, 그리고 화상으로부터 추출한 고차원 색상 특징벡터에 대해서는 스캔-기반 필터링(Scan-Based Filtering:SBF) 기법을 결합한 통합 색인기법을 기술한다. 마지막으로 구현된 시스템은 시각적인 내용 자체의 정보와 지식을 이용하여 효과적으로 복잡한 세균화상을 검색 및 관리할 수 있는 가능성을 보인다. 아울러 구현한 지식 및 내-용기반 세균화상 검색 시스템을 통해 임상분야의 지식을 잘 구조화함으로써 초보적인 임상병리사의 학습기간을 현저히 단축시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제22권4호
• /
• pp.37-41
• /
• 2021

본 논문은 낮은 사양의 임베디드 시스템에서 터치 입력시에 실시간 응답특성을 나타내기 위해 보간법을 이용한 알고리즘을 도입하여 실시간 응답 처리가 가능한 터치 스크린을 구현하는 연구에 관한 것이다. 본 실험에서는 2점 데이터에서 1차 다항식을 도출하여 임의 데이터를 추정하는 선형 보간 알고리즘과 3점 데이터에서 2차 다항식을 도출하여 임의 데이터를 추정하는 라그랑지 (Lagrange) 보간 알고리즘이 적용되었다. 실험결과로써, 라그랑지 보간법이 선형보간법보다 수식이 복잡하여 처리속도가 느려서 글씨도 매끄럽지 못함을 알게 되었다. 선형 보간법을 사용시 화면에 표시되는 속도가 라그랑지 보간법 사용시보다 2.4배 빠름을 확인하였다. 실시간 응답특성을 위해서는 알고리즘 자체의 우수성보다는 실행파일 크기가 더 작은 알고리즘이 더 유리하다는 점을 확인하였다. 결론적으로, 저사양 임베디드 시스템에서 실시간 응답특성을 확보하기 위해서는 상대적으로 간단한 선형보간법 알고리즘 채용이 라그랑지 보간법을 사용하는 것보다 더 우수한 실시간 응답특성의 터치동작을 수행함을 확인하였다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제11권10호
• /
• pp.65-75
• /
• 2022

딥러닝은 기존의 분석 모델이 갖는 한계를 극복하고 텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 형태의 결과물을 생성할 수 있는 창의적인 도구로 활용되고 있다. 본 고에서는 Niko's MIDI Pack 음원 파일 1,609개를 데이터 셋으로 삼아 전처리 과정을 수행하고, 양방향 장단기 기억 순환 신경망(Bi-LSTM) 모델을 이용하여, 효율적으로 음악을 생성할 수 있는 전처리 방법과 예측 모델을 제시한다. 생성되는 으뜸음을 바탕으로 음악적 조성(調聲)에 적합한 새로운 시계열 데이터를 생성할 수 있도록 은닉층을 다층화하고, 디코더의 출력 게이트에서 인코더의 입력 데이터 중 영향을 주는 요소의 가중치를 적용하는 어텐션(Attention) 메커니즘을 적용한다. LSTM 모델의 인식률 향상을 위한 파라미터로서 손실함수, 최적화 방법 등 설정 변수들을 적용한다. 제안 모델은 MIDI 학습의 효율성 제고 및 예측 향상을 위해 높은음자리표(treble clef)와 낮은음자리표(bass clef)를 구분하여 추출된 음표, 음표의 길이, 쉼표, 쉼표의 길이와 코드(chord) 등을 적용한 다채널 어텐션 적용 양방향 기억 모델(Bi-LSTM with attention)이다. 학습의 결과는 노이즈와 구별되는 음악의 전개에 어울리는 음표와 코드를 생성하며, 화성학적으로 안정된 음악을 생성하는 모델을 지향한다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제16권1호
• /
• pp.23-32
• /
• 2011

본 논문에서는 지상파 DMB를 이용하여 동영상, mp3, 텍스트, 정지영상 등 파일의 일부분인 클립을 전송하고 단말기에서 수신하는 클립캐스트 서비스를 위한 시스템 설계를 제안하고 구현하였다. 지상파 DMB 클립캐스트를 위해서는 데이터 채널의 별도 할당이 필요하며 이를 위해서는 기존 대역의 재조정이 필요하다. 클립캐스트는 지상파 DMB 시청이 적은 심야시간 (03:00~04:00)에 콘텐츠를 전송하며 비디오 서비스의 비트율을 352 Kbps로 낮추고 TPEG 서비스 대역을 이용하면 320 Kbps의 비트율로 클립캐스트 전송이 가능하다. 또한 단말기의 DMB 프로그램 구동을 위해 SMS(Short Message Service) 구동 방식과 EPG(Electronic Program Guide) 구동방식을 제안하였다. 클립캐스트 서비스는 멀티미디어 객체를 전송하는 MOT 프로토콜을 이용하며 파일의 안정적인 전송을 위하여 카루젤 형태로 2번 반복하여 전송한다. 이럴 경우 1시간 동안 전송 가능한 데이터 용량은 72 Mbyte로서, 500 Kbps급의 동영상을 시청할 경우 약 20분 정도의 동영상 서비스가 가능하다. 지상파 DMB 데이터 채널로 전송되는 클립을 표출할 때에는 CMS(Content Management Server)와 통신하여 각 클립의 길이에 대한 정보를 전달받은 후, 에러 없이 전송된 파일에 대해서만 표출해 준다. 각 콘텐츠는 사용자에게 미리보기 형식으로 제공이 가능하고 해당 콘텐츠 전체를 이용하기 위해서는 해당 콘텐츠에 할당된 URL로 접속하여 과금 과정을 거친 후 콘텐츠 다운로드가 가능하게 된다. 본 논문에서는 클립캐스트 서비스를 위한 지상파 DMB 시스템 설계를 제안하고 이를 구현함으로써 MediaFLO, DVB-H 등 타 모바일 방송에서 서비스하고 있는 파일 다운로드 서비스의 구현이 가능하게 되었다. 클립캐스트 서비스를 위한 단말기의 구동으로 타 모바일 방송에서는 EPG 구동 방식만 구현한데 비해 본 시스템에서는 EPG 보다 수신 신뢰성이 높은 SMS를 이용한 구동 방식을 제안함으로써 보다 안정된 서비스 제공이 가능하게 되었다. 이에 따라 클립캐스트 서비스에서 SMS와 EPG를 같이 이용하여 단말기를 구동시키는 하이브리드 구동 방식도 가능하게 되었다.