• 스마트미디어저널
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• 제9권4호
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• pp.9-16
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• 2020

최근 이미지 분할(Image Segmentation)에 관련되어 스마트 공장 산업과 의료 분야 등에 접목하려는 연구가 다수 진행되고 있다. 특히 딥러닝 알고리즘을 사용한 이미지 분할 시스템들은 대용량의 데이터를 높은 정확도로 학습할 만큼 발전되었다. 자율주행 분야에서도 이미지 분할을 이용하기 위해선 대용량의 데이터들에 대한 충분한 학습량이 필요하며, 실시간으로 운전자의 데이터를 처리하는 스트리밍 환경은 고속도로, 어린이보호구역 등으로 안전운행에 대한 정확도가 중요하다. 따라서 본 논문에서는 다양한 도로환경에 적용할 수 있는 기존 FCN(Fully Convoulutional Network) 알고리즘을 강화한 DFCN 알고리즘을 제안하였으며, DFCN 알고리즘의 성능이 FCN 알고리즘과 비교하여 손실 값 측면에서 1.3% 개선하였음을 증명하였으며, 기존 U-Net 알고리즘에 DFCN 알고리즘을 적용하여 이미지 내의 주파수의 정보를 유지하여 더 좋은 결과치를 도출함으로써 결과적으로 자율주행 환경에서 DFCN 알고리즘이 FCN 알고리즘보다 성능이 향상되었다는 것을 증명하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.128-130
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• 2018

이 논문은 3D 입체 음향에 대한 좌표 취득 및 표출 방법을 제안한다. 3차원 좌표를 추정하기 위해 다시점 영상의 색상 영상을 통해 중간 시점의 깊이 영상을 생성한다. 깊이 영상 내에서 객체에 대한 이미지 좌표와 깊이 정보를 이용하여 3차원 좌표를 취득한다. 실험 결과를 통해 깊이 영상에서 도출된 객체의 좌표를 음원의 좌표로 설정하여 3D 입체 음향 표출의 효율을 높일 수 있음을 확인한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.730-739
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• 2010

웹2.0환경에서의 핵심적인 기술은 태깅이며, 현재 블로그와 같은 웹 문서에서부터 이미지, 동영상 등과 같은 멀티미디어 데이터에 이르기까지 폭넓게 적용되고 있다. 그러나 태깅에 사용된 태그가 정보 검색에 재사용되어 검색의 효율성을 극대화 시킬 것이라는 기대와는 달리 실제로는 태그가 가지는 근본적인 한계들로 인해 만족스럽지 못한 검색결과가 나타나고 있다. 이에 본 연구에서는 태그 클러스터링을 통한 이미지 검색에 대한 선행연구를 기반으로 의미론적 지식체계인 토픽맵 생성 시스템을 설계 및 구현하였다. 구현 결과 클러스터 내의 태그 정보들은 토픽맵에서의 토픽으로 자동 생성되었으며, 생성된 토픽맵의 토픽들 간에는 WordNet을 적용하여 의미연관관계를 부여하였다. 또한 토픽 쌍에 적합한 어커런스 정보들을 추출하여 토픽들에 부여함으로서 의미론적 지식체계인 토픽맵을 생성하였다. 이와 같이 생성된 토픽맵은 사용자의 정보검색 요구에 대한 시맨틱 내비게이션의 제공을 가능하게 할 뿐만 아니라 풍부한 정보제공이 가능하다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제27권2호
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• pp.191-216
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• 2021

자신의 미래 시간을 느끼는 정도는 그 사람의 다양한 행동에 영향을 미친다. 특히 미래를 대비하는 행동인 저축, 혹은 미래에 상관없이 지금 감정에 맞춰 행동하는 충동구매 등 다양한 소비행동이 미래 시간 인식과 맞닿아 있다. 본 연구는 미래 자기 연결성에 초점을 맞춰 현재와 미래의 자기가 이어져 있다고 느끼는 정도가 소셜 미디어에서 제공되는 이미지를 통해 얼마나 변화하는지 살펴보고자했다. 그리고 이 변화를 통해 실제 지연 보상 선택 경향성, 즉 미래의 큰 보상을 위해 현재의 쾌락적 선택을 포기하는 정도가 얼마나 늘어나는지 알아보고자 했다. 또한 이 관계가 노년에 대한 긍정적 지각과 성향적 낙관성에 따라 변화할 지를 측정하였다. 연구 결과, 다양한 나이의 사람들을 SNS를 통해 보여주는 것은 실제 참여자(20대)의 미래 자기 연결성과 소비 선택에서의 인내심을 증가시켰다. 또한 이 관계는 나이 듦에 대한 인식 수준에 따라 변화하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.241-244
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• 2005

정보통신 기술의 급격한 발전으로 등장한 첨단 시스템의 활용과 지능형 홈에 대한 관심이 확산되고 있다. 홈 네트워킹 기술과 다양한 멀티미디어 응용의 발달로 생활의 편리화를 추구하기 위한 많은 노력들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 유비퀴터스 컴퓨팅 환경에서 다양한 어플리케이션 서비스를 개발하기 위한 필수적인 요소인 멀티미디어를 기반으로 하며, 사용자의 신원확인을 위해 인증 및 접근 제어를 통한 사용자의 행동 패턴을 분석하여 그 정보를 이용한 자동화 처리 시스템에 적용하는 단일화 된 어플리케이션 모델을 제안한다. 또한 일정시간을 두어 캡쳐되어진 영상 이미지에 대한 일정 허용 범위에 대해 픽셀 단위로 비교를 하여 이상 유무를 확인하며, 12byte의 salt 함수를 해쉬화 알고리즘에 이용한 자체 인증 기법을 취함으로써 사용자 인증에 안전을 꾀했다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.142-144
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• 2002

MPEG-4 시스템 표준은 오디오, 비디오, 이미지 등 다양한 멀티미디어 객체들을 통합하여 관리하고 전송하며 BIFS는 이러한 객체들의 표시 방법과 특성을 지정하고 하나의 장면을 구성할 수 있도록 해주는 기술 언어이다. 멀티미디어 데이터는 시간과 밀접한 관계를 가지고 있어서 객체들간의 시간 관계가 명확히 기술되어야 한다. 그러나 BIFS 명세에서는 하나의 객체에 대한 시간정보만 기술 할 수 있고 객체간 관계는 정의하고 있지 않다. 이에 본 논문은 객체간 동기화를 위한 시간관계 정보를 저장하는 노드를 BIFS에 추가하여 각 객체를 동기화 할 수 있도록 하는 확장된 BIFS를 정의하고 이를 기반으로 MPEG-4 저작 시스템을 구성하였다. 이로써 객체 동기화를 위한 별도의 구조를 추가해야하는 부담을 줄이고 MPEG-4 시스템 자체가 동기화 문제를 해결할 수 있다. MPEG-4 저작도구의 타임라인 바는 제작되는 컨텐츠 내의 멀티미디어 데이터들의 시간관계를 시각적으로 표현하고 시간관계 모델 조건에 따른 Group 노드를 생성한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.1-5
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• 2020

최근 MPEG-I 그룹에서는 표준화가 진행중인 몰입형 미디어(Immersive Media)에 대한 압축 성능 탐색이 이루어지고 있다. 몰입형 비디오는 다수의 시점 영상과 깊이 맵을 통한 깊이 맵 기반 이미지 렌더링(DIBR)을 바탕으로 제한적 6DoF 을 제공하고자 하는 기술이다. 현재 MIV(Model for Immersive Video) 기술에서는 바탕 시점(Basic View)과 각 시점의 고유한 영상 정보를 패치 단위로 모아둔 추가 시점(Additional View)으로 처리하는 모델을 채택하고 있다. 그 중에서 추가 시점은 일반적인 영상과는 달리 시간적/공간적 상관성이 떨어지는 분절적인 형태로 이루어져 있어 비디오 인코더에 대해 최적화가 되어 있지 않으며, 처리 방법의 특성에 따라 자기 유사적인 형태를 지니게 된다. 따라서 MIV 에서 스크린 콘텐츠 코딩 성능과 함께 화면 내 블록 카피(IBC: intra block copy) 기술에 대한 성능을 분석 결과를 제시한다. IBC 미적용 대비 최대 7.56%의 Y-PSNR BD-rate 감소가 가능함을 확인하였으며, 영상의 특성에 따라 IBC 의 선택 비율을 확인하여 추가 시점의 효율적인 압축 형태를 고찰한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제18D권4호
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• pp.275-286
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• 2011

본 연구의 목적은 조직 내 소셜 미디어를 활용하여 기업의 성과에 도움이 되는 방안을 찾고자 함에 있다. 최근 들어 기업들도 소셜 미디어를 다양한 분야에 활용하는 방안을 모색하고 있음에도 이에 대한 연구는 극히 미흡한 실정이다. 이에 본 연구는 소셜 미디어 서비스 사용자 간의 커뮤니케이션이 증가하게 되면 다양한 인간관계 형성 및 확장이 발생되고, 이것은 다시 정보공유, 자아추구, 사회참여, 유희(오락) 등의 성과로 이어지는 연구모형을 설정하였다. 연구의 효과를 극대화하기위해 연구대상을 소셜 미디어 서비스를 이용하는 직장인과 비직장인들로 분류하여 조사 및 분석하였다. 연구 결과, 직장인들은 모르는 사람들과 지식을 공유한 후, 습득된 지식을 바탕으로 자신의 이미지를 지인들에게 어필하는 것으로 나타났다. 또한, 소셜 미디어 기능에 유희(오락)성을 포함시키면 조직 내 소셜 미디어의 사용이 활성화되어 경영참여로 이어질 수 있는 것으로 분석되었다. 본 연구는 향후 조직 내 소셜 미디어 서비스를 활용할 경우 유용한 가이드라인으로 사용될 수 있을 것이다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.383-394
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• 2018

본 논문에서는 최근 활발히 연구되고 있는 딥 러닝 기반의 이미지와 비디오 압축 기술에 대해 살펴본다. 딥 러닝 기반의 이미지 압축 기술은 심층 신경망에 압축 대상 이미지를 입력하고 반복적 또는 일괄적 방식으로 은닉 벡터를 추출하여 부호화한다. 이미지 압축 효율을 높이기 위해 심층 신경망은 복원 이미지의 화질은 높이면서 부호화된 은닉 벡터가 보다 적은 비트로 표현될 수 있도록 학습된다. 이러한 기술들은 특히 저 비트율에서 기존의 이미지 압축 기술에 비해 뛰어난 화질의 이미지를 생성할 수 있다. 한편, 딥 러닝 기반의 비디오 압축 기술은 압축 대상 비디오를 직접 입력하여 처리하기 보다는 기존 비디오 코덱의 압축 툴 성능을 개선하는 접근법을 취하고 있다. 본 논문에서 소개하는 심층 신경망 기술들은 최신 비디오 코덱의 인루프 필터를 대체하거나 추가적인 후처리 필터로 사용되어 복원 영상의 화질 개선을 통해 압축 효율을 향상시킨다. 마찬가지로, 화면 내 예측 및 부호화에 적용된 심층 신경망 기술들은 기존 화면 내 예측 툴과 함께 사용되어 예측 정확도를 높이거나 새로운 화면 내 부호화 과정을 추가함으로써 압축 효율을 향상 시킨다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.79-88
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• 2022

소셜미디어 빅데이터는 소비자의 소비형태 뿐만 아니라 지역의 이미지를 파악할 수 있는 많은 정보가 포함되어 있다. 본 논문에서는 국내 포털 사이트인 네이버와 다음의 Blog와 Cafe로부터 '삼척'이 포함된 데이터를 2015년부터 2019년까지 1년 단위로 수집하였고, 텍스트 마이닝과 네트워크 분석을 실시하여 지역 이미지를 형성하는 키워드를 추출하고 지역 이미지 변화를 분석하였다. 연구 결과에 따르면, 2015년 지역 이미지는 '장호항', '동해', '해수욕장' 등 인근 지명이나 장소 등의 이미지 인지적 요소들로 표현되고 있는데, 2016년과 2019년은 지역 내의 특정 장소인 삼척쏠비치로 이미지 인지적 요소가 변한 것을 알 수 있다. 그리고 지역 이미지와 연관된 키워드들이 삼척을 대표하는 명소인 '장호항', 리조트가 포함하고 있는 것을 보아 지역 이미지 형성에 인프라 시설 요소가 큰 역할을 한다고 볼 수 있다. 네트워크 데이터에 대한 유의성 검증은 부트스트랩 기법을 이용하였고, 2015년, 2016년, 2019년 p-value가 각각 0.0002, 0.0006, 0.0002로 유의수준 5%에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났다.