게임 산업의 발전으로 인한 경쟁은 게임 자체의 양적, 질적 발전을 자극하고 있다. 이에 따라 개발된 게임을 홍보하고 알리기 위한 수단으로 게임 트레일러를 고려해볼 수 있다. 게임 트레일러는 인터넷 전송속도와 온라인 영상 기술의 발전과 같은 기술적 발전의 혜택을 받아 화질이 개선된 대용량 게임 트레일러의 다운로드 혹은 스트리밍이 쉬워지면서, 영화 트레일러처럼 영상 콘텐츠에 대한 정보를 제공할 수 있고, 영상 콘텐츠에 대한 인지도를 증대시킬 수 있다는 점에서 경험재 상품의 구매자를 확보하기 위한 적절한 수단이 된 것이다. 그러나 아직까지는 첫째로 게임 트레일러에 대한 인식이 부족하고, 둘째로 광고와는 달리 하나의 시장으로 고려되지도 않고 있고, 셋째로 마케팅 수단으로서의 접근이 없으며, 넷째로 게임 트레일러에 대한 특성 분석이 이루어지지 않고 있다. 그렇기 때문에 본 연구는 이러한 인식의 변화와 연구의 확대를 위해 기반 요소의 제시를 목적으로 하고 있다. 첫째, 게임 트레일러의 유형별 분석을 하고, 둘째는 게임 트레일러 구성 요소를 제시하며, 셋째로는 게임 트레일러 연구 프레임을 제시하고, 마지막으로 현재 시점에서 게임 트레일러를 기반으로 한 마케팅 전략을 제시하면서, 세분화되고 다양화된 마케팅 전략의 개발을 유도하고자 했다. 이에 따라 첫째, 게임 트레일러의 유형은 플랫폼별, 내용별, 목적별에 따라 분류할 필요가 있다는 것을 제시했다. 둘째로 구성요소는 러닝타임, 샷의 빈도수라는 기본 정보와 함께 캐릭터, 배경, 사건과 같은 내용적 구성 요소와 제목, 제작사, 배급사와 같은 홍보적 구성요소라는 기준에 따른 분석이 필요하다고 제시했다. 셋째로는 산업적 관점에서의 게임 트레일러에 대한 분석으로 마케팅 분석, 효과 분석, 제작 시스템 분석 등의 유형 제시를 하면서, 지역별, 장르별 비교 분석의 필요성을 제시했다. 마지막으로 게임 트레일러를 활용한 마케팅은 기존의 4P전략 중 판매촉진(promotion)을 중심으로 하면서 사람(people)을 결합시킨 7P으로의 확대가 중요하다는 것을 제시했다.
여러 가지 센서를 이용한 IOT(Internet Of Thing) 시스템의 FPGA 설계용 교육장비를 소개한다. 센서들은 다양한 출력 방식을 가지고 있어서 출력 방식에 따른 센서 인터페이스 컨트롤러를 FPGA 상에서 설계가 필요하다. 본 장비는 아날로그 출력인 경우에 FPGA(Field Programmable Gate Array)내에 있는 ADC(Analog-to-Digital Converter) 방식과 디지털 출력인 경우에 $I^2C$(Inter-Integrated Circuit), SPI(Serial Peripheral Interface Bus) 통신방식 및 GPIO(General-Purpose Input/Output)를 통해 사용한 방식에 따른 여러 가지 센서 인터페이스 컨트롤러의 설계가 가능하다. 이미지 센서를 이용해서 영상 처리 하드웨어 설계가 가능하고 더불어 영상 및 영상처리 결과를 모니터에 출력하는 VGA(Video Graphics Array) 컨트롤러 설계도 가능하다. 본 장비는 유,무선 네트워크에 통신이 가능한 IOT 시스템을 위해서 한 칩에 디지털 하드웨어와 Linux System을 결합한SOC(System on Chip) 설계가 가능하다. 이 장비를 이용해서 "이미지센서 기반의 하드웨어 설계와 가속도센서 기반의 하드웨어 설계"의 사례를 소개하고 그 설계를 기반으로 "FPGA를 이용한 디지털시스템 설계" 교과목의 교육 가능한 사례를 소개한다. 학생들에 의해서 새롭게 설계한 하드웨어를 본 FPGA를 이용해서 하드웨어 장비에 적용시키는 능력을 배양할 수 있고, 또한 개념설계, 부분설계, 상세설계를 통해서 FPGA 기반 하드웨어의 창의적 종합설계 능력을 키울 수 있다.
영상/비디오 컨텐츠의 사용이 급증함에 따라 유료 및 비밀유지를 필요로 하는 영상데이터에 대한 보안문제가 크게 대두되고 있다. 본 논문에서는 영상데이터를 숨기기 위한 영상 암호화 방식을 제안하였다. 이 방법은 웨이블릿 영역에서 양자화과정을 마친 영상 데이터를 대상으로 한다. 본 논문은 영상의 전체데이터가 아닌 부분데이터를 암호화하는 방식을 사용하는데, 세 가지 형태의 부분데이터 추출방식을 사용하였다. 먼저, 웨이블릿 변환이 원영상을 주파수 대역으로 재편성함을 이용하여 영상정보 중 특정 주파수를 숨김으로서 전체 영상을 인식할 수 없도록 하였다. 각 화소를 나타내는 데이터에서도 모든 데이터를 사용하지 않고 MSB만을 선택하여 암호화 대상에 포함시켰다. 마지막으로 특정 부대역의 화소들을 무작위로 선택하였으며, 이 때 선형귀환 시프트 레지스터(Linear Feedback Shift Register, LFSR)를 사용하였다. LFSR의 초기값과 출력비트의 선택에 있어서 암호화키의 일부분을 사용함으로써 암호화 강도를 더욱 높였다. 제안한 방법을 소프트웨어로 구현하여 약 500개의 영상을 대상으로 실험한 결과 원영상 데이터의 약 1/1000의 데이터 양을 암호화함으로써 원영상을 인식할 수 없을 정도의 암호화효과를 얻을 수 있음을 알 수 있었다. 따라서 제안한 방법은 작은 양의 암호화로 효과적으로 영상을 숨기는 방법임을 확인할 수 있었다. 본 논문에서는 부대역의 선택과 LFSR 출력 중 사용비트의 양에 따른 여러 방식을 제안하였으며, 이들의 암호화 수행시간과 암호화효과 사이에 상보적인 관계가 있음을 보여, 적용분야에 따라 선택적으로 사용할 수 있음을 보였다. 또한 본 논문의 방식들은 응용계층에서 수행되는 것으로, 현재 유·무선 통합 네트워크의 중요한 문제로 대두되고 있는 끝과 끝 (end-to-end)의 보안에 대한 좋은 해결방법으로 사용될 수 있으리라 기대된다.
자기공명영상검사는 조직의 대조도 와 해상력이 우수하지만, 인공물이 발생 될 경우 진단에 영향을 주어 판독이 불가능한 영상을 생성하기도 한다. 치아에 삽입된 금속은 강자성체 또는 상자성체로 되어있는 경우가 대부분이며 자화율 차이로 인하여 기하학적 왜곡을 유발하여 영상진단에 저해되는 경우가 많으며 이를 저감시킬 필요가 있다. 이에 본 연구는 반자성 물질을 사용에 따른 금속 인공물 분석을 실시하고자 한다. 자성 물질로는 치아교정용 와이어와 브라켓인 스테인리스 스틸이 사용되었고 반자성 물질은 구리, 아연, 비스무트를 사용하였다. 검사장비는 1.5T, 3T가 사용되었으며 사용된 시퀀스는 SE, TSE, GE, EPI을 사용하여 측정하였다. 자체 제작된 팬텀을 물질은 균등한 신호를 위하여 아가로스 겔(10%)을 사용하였으며 인공물 유발 물질은 스테인리스 스틸은 팬텀의 정중앙에 위치시켜 검사하고 각 길이 10mm의 정 육면체 반자성 물질의 씌워 검사하였다. 인공물 측정은 Image J를 사용하여 순수한 팬텀 영상에서 자성물질을 포함한 영상을 감산하여 얻은 영상에서 Low Threshold 값을 10으로 설정 한 후 Wand tool을 사용하여 인공물 영역설정 후 면적을 구하였다. 스테인리스 스틸에서 발생한 금속 인공물은 반자성 물질 중 비스무트를 사용한 영상에서 금속 인공물이 가장 많이 감소하였으며 구리와 아연은 약간은 감소하지만, 그 정도의 차이는 크지 않다고 하겠다. 이러한 이유는 비스무트의 반자성 자화율이 가장 작아서 강자성체에서의 자화율을 가장 많이 상쇄하였기 때문이라고 생각된다. 1.5T 와 3T 모두에서 비스무트를 사용한 영상의 인공물이 가장 적게 나왔다. 시퀀스별 인공물 감소는 1.5T에서는 TSE에서 가장 많이 인공물이 감소하였으며 3T에서는 SE에서 가장 많은 인공물이 감소하였다. 따라서 반자성물질의 따른 인공물 변화의 결과는 자화율(${\chi}$)이 가장 낮은 비스무트를 사용한 영상에서 금속인공물이 기준인 Implant 인공물 보다 줄어든 양상을 보여 자화율이 낮은 물질일수록 금속 인공물이 줄어든다는 것을 알 수 있었으며, 기존 금속 인공물의 해결 방법의 단점으로 지적되어온 스캔 시간의 증가 등이 나타나지 않으면서도 인공물을 줄일 수 있는 방법으로 향후 치아 교정 물질뿐만 아니라 치아 보철물 전체에 대한 금속 인공물 저감에 관한 연구의 기초 자료로 사용될 것으로 사료된다.
윈도우 영상은 흔히 컴퓨터에서 응용프로그램을 실행하였을 때, 모니터를 통해 출력되는 화면을 의미하여, 웹페이지, 동영상 플레이어 및 여러 가지 응용프로그램을 모두 포함한다. 웹페이지는 다른 어플리케이션에 비해 다양한 종류의 정보를 다양한 형태로 전달한다. 이러한 웹페이지와 같은 윈도우 영상은 카메라로부터 획득할 수 있는 자연영상과 달리 텍스트, 로고, 아이콘 및 하위 영상과 같은 여러 가지 요소들을 포함하고 있고, 각 요소들은 서로 다른 형식의 정보를 사용자에게 전달한다. 그러나 텍스트와 영상은 정보가 다른 형태로 제공되기 때문에, 엄연히 다른 특성을 가지고 있는 요소들을 지역적으로 분리할 필요성이 있다. 본 논문에서는 윈도우 영상을 지역적인 특성에 따라 다수의 블록으로 분할한 후, 분할된 각 영역을 배경, 텍스트, 하위영상으로 분류하였다. 이러한 분류기법을 통해 분류된 하위 영상은 3D입체영상 변환, 영상 검색, 영상 브라우징등과 같은 응용을 가질 수 있다. 영상을 분류하는 방법에는 여러 가지가 존재할 수 있으나, 본 논문에서는 기계학습 기반의 알고리즘이 하위 영상 검출에도 좋은 접근법이 될 수 있음을 증명하기 위해 AdaBoost를 이용하였고, 실험결과로부터 93.4%의 검출률, 13%의 거짓 긍정률을 보임으로서, 이를 입증하였다.
최근 멀티미디어 정보를 기술하기 위한 표준인 MPEG-7이 제안되어 이미지/동영상 검색 시스템과 간은 응용분야에서 사용되기 시작하였다. 그러나 MPEG-7 시각 정보 기술자들은 대부분 고차원으로 표현이 되고, 고차원에서 발생되는 문제인 "Curse of dimensionality" 때문에 기존의 인덱싱 방법(예를 들면 트리 구조를 이용하는 다차원 인덱싱 방법, 차원을 줄이는 방법, 양자화 등의 압축 기법을 이용하는 방법 등)으로는 효율적인 검색을 할 수 없다. 본 논문에서는 MPEG-7 시각 정보 기술자들의 특징을 반영한 효율적인 인덱싱 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 기술자를 속성 히스토그램으로 변형하고 히스토그램의 자 빈 값을 이진 형태로 표현하여 비트열을 생성하며, 이러한 비트열들을 이용하여 비트맵 인덱스를 구성한다. 질의 오브젝트가 입력되면 비트맵 인덱스를 이용하여 결과에 포함될 가능성이 있는 후보 오브젝트 리스트를 생성하게 되는데 즉, 각 오브젝트의 인덱스와 질의 오브젝트의 비트열에 대한 XOR(Exclusive OR) 연산을 수행하여서 후보 오브젝트 리스트를 생성한다. 그리고 이 리스트에 있는 오브젝트들에 대해서만 L1-norm과 같은, 기술자를 위해 사용되는 비교 연산식을 수행하여 최종 결과 오브젝트들을 사용자에게 보여주게 된다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 단순한 비트 연산을 통해 검색 결과에 포함될 가능성이 있는 오브젝트들을 추출해낼 수 있기 때문에 빠른 시간 내에 검색을 마칠 수 있도록 해준다. 실험에 의하면 제안한 방법을 이용하는 경우, 90% 이상의 정확도를 유지하면서 검색 시간에서는 순차 검색에 비해 15배 이상의 속도 향상을 보임을 알 수 있었다.
신체의 감각기관 중에서도 손가락의 운동과 감각 부분이 뇌에 가장 큰 영향을 미친다는 것은 널리 알려진 사실이다. 본 연구는 이러한 사실에 주목하여 교육, 훈련, 건강증진 등의 목적으로 다양하게 활용이 가능한 기능성 게임 장치를 개발하되, 주로 두뇌향상을 위한 다섯 손가락의 균형적 사용에 초점을 맞춘 게임 콘텐츠를 위한 장치 개발하고자 한다. 제안하고 있는 게임 장치는 본체 부분만을 독립적으로 사용하는 '오프라인' 방식과 스마트폰 등의 단말기와 연동하여 사용하는 '온라인' 방식의 2가지 방식으로 게임을 즐길 수 있다. '온라인' 방식으로 동작할 때는 블루투스를 통해서 연동되는 단말기에서 시각 정보를 표시하여 게임을 진행하는 것이 가능하고 '오프라인' 방식에서는 주로 청각과 촉각 등을 이용하여 두뇌 훈련을 하거나 정서를 함양하도록 고안되었다. 본 게임장치의 성능과 활용 가능성을 살펴보기 위해서, 연령에 관계없이 모두가 즐길 수 있는 온라인 모드의 슈팅게임과 촉각이나 청각에 의존하는 고령자 친화형 게임콘텐츠인 낚시게임을 개발하였다. 낚시 게임은 온라인 모드로 게임을 진행하는 것도 가능하지만 오프라인 모드에서는 청각과 순발력을 이용하여 다섯 손가락을 균형 있게 사용하게 함으로써 뇌활동이 저하되는 고령자가 게임을 통해 치매, 기억력 저하 등의 인지기능 장애를 예방하는데 도움을 줄 수 있다.
이 연구의 목적은 가정 교과와 미디어 리터러시 교육의 관련성을 알아보는 것이다. 이를 위해 중학교 '기술·가정 2' 교과서 12종의 학습 자료를 분석하였다. 분석 기준으로 '미디어 리터러시 수행 목표'를 선택한 후, 빈도 및 내용 분석 및 세 번의 협의를 통해 미디어 자료의 분포와 '미디어 리터러시 수행 목표'의 반영을 분석하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 12종 교과서의 전체 학습자료 중 미디어자료를 이용한 학습자료는 39.6%를 차지하였고 출판사별로 미디어자료를 이용한 학습자료의 빈도와 비중에서 차이가 있었다. 미디어 유형에 따라서는 '인쇄' 68.3%, '영상' 16.7%, '디지털' 13.5%로 분포하였고, 단방향 미디어의 사용은 86.5%로 대부분을 차지하였다. 둘째, 출판사별로 미디어 리터러시 수행목표가 반영된 학습자료의 빈도와 비중에서 차이가 있었고 총체적인 미디어 리터러시 함양을 위해 학습내용의 보완이 필요하였다. 학습자료에 반영된 미디어 리터러시 수행목표 중 '의미 이해와 전달'은 58.8%로 가장 많이 반영된 수행목표였지만 미디어를 통한 쌍방향 소통은 부재하였다. 이러한 교과서 분석 결과를 바탕으로 가정과 미디어 리터러시 수행목표를 수정하여 제안하면 다음과 같다. '의미 이해와 자기표현', '소통과 사회참여', '책임있는 미디어 이용', '감상과 향유', '미디어 기술 활용', '정보 검색과 선택', '창작과 제작', '비판적 이해와 평가'이다. 이상의 연구 결과를 바탕으로 현장의 가정 수업에서 가정과 미디어 리터러시 수행목표를 학습요소로 반영하여 가정과 교육에서 융합적인 미디어 리터러시 교육을 수행하는데 도움이 되는 기초 자료로 활용되길 기대한다.
본 논문에서는 실시간으로 입력되는 비디오 영상으로부터 사용자의 얼굴 방향을 효율적으로 추정하는 새로운 방법을 제안하였다. 이를 위하여 입력 영상으로부터 외부조명의 변화에 덜 민감한 Haar-like 특성을 이용하여 얼굴영역의 검출을 수행하고 검출 된 얼굴영역 내에서 양쪽 눈, 코, 입 등의 주요 특성을 검출한다. 이 후 실시간으로 매 프레임마다 광류를 이용해 검출된 특징 점을 추적하게 되며, 추적된 특징 점을 이용해 얼굴의 방향성 추정한다. 일반적으로 광류를 이용한 특징 추적에서 발생할 수 있는 특징점의 좌표가 유실되어 잘못된 특징점을 추적하게 되는 상황을 방지하기 위하여 검출된 특징점의 템플릿 매칭(template matching)을 사용해 추적중인 특징점의 유효성을 실시간 판단하고, 그 결과에 따라 얼굴 특징 점들을 다시 검출하거나, 추적을 지속하여 얼굴의 방향성을 추정을 가능하게 한다. 탬플릿 매칭은 특징검출 단계에서 추출된 좌우 눈, 코끝 그리고 입의 위치 등 4가지 정보를 저장한 후 얼굴포즈 측정에 있어 광류에의해 추적중인 해당 특징점들 간의 유사도를 비교하여 유사도가 임계치를 벗어 날 경우 새로이 특징점을 찾아내는 작업을 수행하여 정보를 갱신한다. 제안된 방법을 통해 얼굴의 특성 추출을 위한 특성 검출과정과 검출된 특징을 지속적으로 보완하는 추적과정을 자동적으로 상호 결합하여 안정적으로 실시간에 얼굴 방향성 추정 할 수 있었다. 실험을 통하여 제안된 방법이 효과적으로 얼굴의 포즈를 측정할 수 있음을 입증하였다.
본 논문에서는 대역 제한된 색도 신호에 의해 발생하는 색 번짐 현상을 TV 수신단이나 MPEG 디코더에서 효과적으로 개서하는 색 버짐 개선 방법을 제안한다. 비디오 영상 신호는 영상의 밝기 정보를 가지고 있는 한 개의 휘도 신호와 색상 정보를 가지고 있는 두 개의 색도 신호로 구성되어 있으며 사람의 눈이 미세한 면적에 대해서는 색의 변화를 거의 인식하지 못하는 점을 이용하여 색도 신호의 고주파 정보를 제한하고 있다. 하지만 HDTV와 같은 고화질 화상 제품이 생산됨에 따라 색 번짐 현상이 화질 저하의 요인으로 인식되기 시작하였다. 본 논문에서는 영상 융합 기술을 이용하여 색도 신호보다 더 많은 고주파 정보를 가지고 있는 휘도 신호의 고주파 성분을 이용하여 손상된 색도 신호의 고주파 성분을 추정하는 방법을 제안한다. 휘도 신호로부터 추출된 고주파 성분은 추정된 색도 신호와 원본 색도 신호 사이에 발생하는 에러의 ${\iota}_2-norm$이 최소화 되도록 설계된 공간 적응적 가중치에 의해서 적절히 조절된 후에 입력 색도 신호와 결합되어 색 번짐이 개선된 색도 신호를 얻을 수 있게 하다. 제안하는 색 번짐 개선 방법은 색도 신호의 해상도를 휘도 신호의 해상도만큼 향상시키기 때문에 자연스러운 결과를 출력하며 또한 기존의 방법에서는 개선하기 힘들었던 좁은 경계에서의 색 번짐 현상도 효과적으로 개선한다. 실험 결과에서는 제안된 방법이 기존의 방법에 비해 시각적 및 수치적인 면에서 뛰어난 결과를 보임을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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