최근 멀티미디어 콘텐츠(영화, 음악 등)를 스마트폰이나 태블릿 PC, 랩탑 등의 기기에서 끊김 없이 연속적으로 받을 수 있는 N 스크린에 대한 관심이 커지고 있다. 기존에도 화질에 대한 향상을 위한 부선 자원 관리 문제를 푼 경우는 있었지만 다양한 기기의 해상도를 고려하는 N스크린 서비스의 화질 불균형 문제를 해결하고자 하는 노력은 부족했다. 본 논문은 N스크린 멀티캐스트 환경에서 기기의 해상도와 각 그룹마다 시용자의 만족도를 고려한 다중 레이어의 중요도를 새롭게 정의하고, 정의된 중요도에 따라 각 멀티캐스트 그룹의 통신 대역폭과 모듈레이션을 조정해 사용자의 만족도를 최대화하는 과정을 소개하고 있다. 또한 시뮬레이션 과정을 통해서 시각적 중요도를 가장 많이 증가시킬 수 있는 방법으로 자원을 할당하는 것이 실제로 멀티캐스트를 그룹 구성원들에게 화질의 이득을 가져오는 것을 확인하였다.
이 연구는 세계 주요 미디어 기업의 규모와 현황을 파악하고 한국 미디어 기업의 글로벌 위상 및 향후 방향을 다루었다. 이를 위해 포브스 글로벌 2000 기업 중 미디어 기업을 4개의 범주로 매핑하였다. 연구 결과, 한국의 미디어 기업은 4그룹에 속하며, 글로벌 수준은 취약하였다. 따라서 미디어 산업 가치사슬에서 경쟁력이 있는 요인을 찾아, 이를 바탕으로 글로벌 전략을 도출하고자 하였다. 연구 결과 미디어 산업의 가치사슬에서 볼 때, 한국은 콘텐츠, 단말기, 차세대 네트워크에서 글로벌 경쟁력을 가지고 있으며, 이들의 연합 전략을 펴는 것이 유리하다. 또한 글로벌 미디어 기업 전략이 반드시 전 세계일 필요는 없다. 미국의 대형 미디어 그룹을 제외하고는 언어, 문화, 지역적으로 글로벌 진출로 성공적인 미디어 기업들이 많다. 따라서 방송 콘텐츠가 아시아 시장에서 인지도를 높이고, 실질적으로도 성과를 내고 있으므로, 이를 중심으로 '선택과 집중' 전략을 펴는 것이 유리하다. 이 연구에서는 아시아 및 남아메리카 등 신흥 시장에 집중하는 것이 유리하며, 콘텐츠와 단말기, 차세대 네트워크의 연합 전략이 필요함을 제안하였다.
본 논문에서는 다자간 멀티미디어 공동작업에서 QoS를 보장하는 영상, 음성 및 화이트보드 데이터의 효율적인 전송을 위해 IP 그룹화를 이용한 영상 및 데이터의 전송 시스템을 설계하고, 구현한다. 기존의 다자간 멀티미디어 공동작업에서 TCP 방식의 화이트보드 비트맵 데이터 전송으로 인해 발생하는 네트워크 병목현상을 해소하고 음성의 QoS를 보장하기 위해, IP 그룹화를 이용한 효율적인 영상 및 화이트보드 데이터의 전송을 제안, 구현함으로써 전송의 속도 향상 및 손실을 최소화한다.
인터넷의 보급과 다양한 멀티미디어 컨텐츠로 인해서 기존의 특정 지역에서만 사용할 수 있는 교육 시스템은 인터넷 환경으로 변환되고 있고 다양한 멀티미디어 컨텐츠를 지원해야 한다 인터넷 환경의 특성상 멀티 그룹과 멀티 세션(Session)을 지원해야 하고, 더불어 새롭게 생겨날 멀티미디어 컨텐츠를 지원하는 컨포넌트(Component)를 추가할 수 있도록 해야 한다. 이에 본 논문에서는 멀티 그룹과 멀티 세션의 효과적인 관리 방법과 이에 따른 독립적으로 구현되고 작동하여 시스템의 변경 없이 향후 확장이 가능한 컨포넌트로 구성된 서버/클라이언트 원격교육 시스템을 설계 및 구현하였다.
본 연구는 MPEG-21 프레임 기반 하에서 컨텐츠의 유통/관리와 툴의 유통/관리를 위한 요소 사항들을 분류하고 기술 사항들을 고려하여 모델을 작성하고 해당 모델을 시제품화 함으로써 제시된 모델의 적용성을 증명한다. 현재 MPEG-21은 DRM의 표준으로 진행되고 있으며 디지털 컨텐츠의 제작, 인식, 서술, 표현, 배급, 지적재산권 보호 등과 같이, 디지털 컨텐츠의 다양한 서비스 모델을 확립하고, 이러한 서비스 모델을 실현하기 위한 필수 요소 기술들을 정의하고 있다. MPEG-21 표준으로 사용자들이 멀티미디어 컨텐츠를 편리하게 전송, 검색, 저장 및 관리를 위한 컨텐츠의 유통/관리와 툴의 유통/관리 시스템을 구현하고자 한다.
본 논문에서는 사회적 상호작용을 극대화 하고, 중도 탈락률을 낮추며, 학습자의 고립감을 해소하기 위해 바람직한 온라인 학습공동체 형성을 위해 취향검사 항목을 개발 하였으며, 개발한 취향검사 항목을 동질성과 이질성으로 구분하여 항목을 개발하고, 이를 바탕으로 온라인상에서 지능적 에이전트 기법에 의한 학습공동체를 자동으로 그룹핑하는 e-learning 시스템(IIGS)을 개발하였다. 실제 1,000명을 대상으로 실험한 결과, 151개 그룹이 자동으로 생성되었으며 이중 34% 정도가 매우 높은 학습만족을 보여 그룹을 계속적으로 유지하고자 하였다.
이동컴퓨팅 환경에서 호스트의 이동성으로 야기되는 멀티미디어 데이터전송 문제 해결에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다 . 멀티캐스트는 멀티미디어 데이터가 차지하는 많은 네트워크 트래픽을 수신자에게 효율적으로 분배함으로써 네트워크 트래픽을 줄일수 있다. 그러나 이동 호스트를 대상으로 하는 멀티캐스트는 무선자원의 효율적 사용을 위해 셀 반경이 작아짐에 따라 빈번하게 그룹의 멤버와 위치를 변화시키기 때문에 라우팅 경로의 최적화, 투명성 제공, 잦은 핸드오프로 인한 등록지연에 따른 서비스 단절과 패킷손실의 증가에 대한 명확한 대책이 제시되지 못하고 있다. 또한 멀티캐스트를 지원하지 않는 영역으로 이동했을 때의 데이터전송에 관한 문제점도 내포하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제의 해결방안으로 이동컴퓨팅환경에서 Hop Counter로 정의된 서비스 범위를 하나의 그룹이라 정의하고 그룹기반의 멀티캐스트 라우팅 방법을 제안한다. 제안 방법은 셀이 마이크로화됨에 따라 나타나는 Hop 증가에 따른 전송 오버로드와 터널링 문제를 해결하고, 광역 네트워크에서의 멀티캐스팅을 담당하는 에이전트의 부하를 감소시킴으로써 성능 향상을 기대할 수 있다. 또한 호스트가 이동한 FA가 멀티캐스트를 지원하지 않을 때 MA가 그룹의 특정 호스트로부터 보낸 데이터를 받기 위해서 주변에 인접해 있는 MA중 멀티캐스트를 지원하고 가장 작은 Hop을 갖은 MA를 터널의 대리자로 등록해 놓음으로써 멀티캐스팅이 지원되지 않은 환경에서의 멀티캐스팅이 이루어질 수 있다.
기계학습 기반 비디오 화질 자동 측정 기술은 주관적 화질 평가를 대체하기 위한 기술로, 비디오를 입력 신호로 화질 평가 결과를 출력 신호로 하는 기계학습 모델을 통해서 개발하는 기술이다. 학습에 필요한 비디오 데이터 셋은 입력 신호인 비디오 시퀀스와 입력의 출력신호로 학습할 주관적 화질 평가 결과로 구성된다. 이때 데이터 셋의 일부는 기계학습 기반 비디오 화질 자동 측정 기술 개발 과정에서 학습에 사용하고, 남은 일부는 개발 기술의 성능 평가에 사용한다. 일반적으로 기계학습 기반 기술의 성능은 학습 데이터의 양과 질에 비례한다. 그러나, 기계학습 기반 비디오 화질 자동 측정 기술 개발에 필요한 데이터 셋은 주관적 화질 평가 결과를 포함해야 하므로, 데이터 양을 늘리는 것은 쉬운 문제가 아니다. 이에 본 논문에서는 압축 비디오에 대한 화질 자동 측정 기술 개발을 위해 필요한 데이터 셋을 양과 질적 측면에서 효율적으로 구축하는 방법을 제안한다. 양적 측면에서 효율성을 높이기 위해 부호화 복잡도와 평가 난이도 기반으로 시퀀스를 선정 방법을, 질적 측면에서 효율성을 높이기 위해 쌍 비교(Pairwise Comparison)기반의 주관적 화질 평가 방법을 제안한다.
ISO MPEG은 압축된 MPEG 미디어의 저장 및 전송을 위하여 MP4 파일 포맷이나 MPEG-2 TS등의 미디어 포맷 기술을 개발해왔다. 본 논문에서는 이러한 기존의 기술을 개선하여 보다 스마트하게 미디어 전송을 가능하게 하기 위해서 현재 MPEG의 Systems 그룹에서 활발하게 표준화가 진행 중인 MMT (MPEG Media Transport) 기술의 표준화 현황과 전망에 대해 알아본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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