본 논문에서는 사용자 맞춤형 여행가이드 서비스 기능을 포함하는 몽생미셸 가상현실 시스템에 대해 설명한다. 이 시스템은 사용자로 하여금 가상 여행지나 문화유적 등을 다닐 수 있도록 해주고, 사용자들이 관심을 많이 보였던 아이템 등에 대해 좀 더 많은 정보를 얻을 수 있도록 해준다. 또한 가상체험 중에 찍은 사진들과 데이터 베이스로부터 받은 정보들을 바탕으로 본인의 취향에 맞는 사용자 맞춤형 여행 가이드를 만들 수 있다. 이렇게 만들어지는 여행 가이드는 웹 페이지의 형태로 만들어져 출력해서 실제 여행지에 갔을 때 본인의 취향에 맞는 여행 가이드로 활용하거나 웹사이트 등에 올려 남들과 공유할 수 있다. 그리고 본 여행 가이드 시스템의 컴포넌트 모듈들은 다른 여행지에 대한 가이드 시스템을 만들 때에도 활용할 수 있도록 설계되었다. 본 논문에서는 몽생미셸을 소재로 제작한 가상현실 사용자 맞춤형 여행 가이드 시스템의 제작 동기, 개발, 그리고 간단한 사용성 평가에 대해 논한다.
초고령사회로 인한 정보격차를 줄이기 위해 지자체에서 고령자를 대상으로 스마트폰 사용법 교육을 진행하고 있다. 하지만 1 대 다수 교육의 한계, 고령자의 학습 효과 미비 등의 문제점이 있어 스마트폰 교육에 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 이러한 문제점을 바탕으로 고령자 대상으로 반복적으로 학습할 수 있는 교육환경 등을 고려하여 오프라인 교육 현장에서 직접 사용할 수 있는 교육용 서비스를 제안하였다. 해당 연구의 앱은 생성형 AI를 이용하여 사용자가 실제 사용에서 어려워하는 부분을 파악해 사용자별로 다른 문제를 제공해 개인 맞춤형 실습이 이루어질 수 있도록 설계하였다. 기존의 지자체 교육과 연계해 사용한다면 1:1 교육, 시간, 그리고 내용 면에서 효율적인 스마트폰 교육이 이루어질 것으로 기대된다.
본 논문은 스테레오 영상을 이용하여 3 차원 영상을 제공하기 위한 과정에서 중요한 변위 지도 생성 과정의 개선을 목적으로 한다. 변위 지도란, 서로 다른 시점의 두 영상 내에 매칭되는 대응점을 찾고 이와 같은 대응점들 간의 차를 통해 상대적 거리정보를 얻은 후, 이를 정규화하여 픽셀 값으로 나타낸 지도이다. 이에 본 논문에서는 변위 지도 생성 시, 물체들 간 대응점 매칭율을 높이기 위해 물체들의 외곽을 보존하여 형태를 뚜렷하게 하는 전처리 과정을 제안한다. 제안하는 방안은 제한 적응 히스토그램 평활화를 통해 물체들의 세부적인 특징들을 부각시키고, 양방향 필터를 통해 외각을 뚜렷하게 하는 전처리 과정을 포함한다. 본 논문에서는 제한 적응 히스토그램 평활화와 양방향 필터의 처리 과정을 분석하고, 실험결과를 통해 제안하는 전처리 과정을 검증하였다.
지리정보시스템(GIS)의 사용이 여러 분야에서 점차 확대됨에 따라 단순한 2차원적인 평면 공간상의 수치정보의 제공에서 벗어나 보다 실제적이고 현실감 있는 정보를 제공해 줄 수 있는 지도모델에 대한 요구가 점점 높아져가고 있다. 이에 2차원 지리정보시스템(2D GIS)의 데이터 정보 표현 한계를 극복할 수 있는 대안으로 떠오르고 있는 모델이 3차원 수치지도 정보를 가진 3차원 지리정보시스템(3D GIS)이다. 3차원 수치지도는 2차원 수치지도가 가지는 정보 표현 한계를 벗어나 보다 높은 가독성과 함께 표현한 수 있는 정보량이 높고 다양해 여러 분야로 활용 방안이 가능하다. 따라서 3차원 지리정보시스템에 대한 공간자료(Spatial Data)의 오차한계 극복과, 정밀한 3차원 데이터를 효율성 있게 구축하기 위한 3차원 수치지도의 모델이 요구된다. 본 연구는 부산광역시 해운대구 전 지역을 대상으로 한 3차원 수치지도 측량 및 제작, 이의 활용방안에 대한 연구를 목적으로 진행한다.
본 논문에서는 병렬 신경망을 기반으로 원형 게이지뿐만 아니라 다양한 종류의 아날로그 게이지 값을 인식하는 방법을 제안한다. 아날로그 게이지는 다양한 산업 현장에 쓰이고 있지만, 게이지 값을 사람이 읽는 과정에 불필요한 시간이 소모가 되고 위급 상황에 빠른 대응이 힘들다. 이러한 문제로 인해 게이지 값을 디지털화하여 컴퓨터로 전송되는 데이터만으로 자동으로 모니터링을 하기 위한 방법이 필요하다. 제안하는 방법은 두 단계로 구성된다. 우선 입력된 게이지에 대해 원근법 보정을 수행하고, 게이지의 중심 좌표와 눈금의 최소, 최대, 지침에 대한 정규 벡터를 이용해 게이지의 각도를 계산한다. 이는 학습 데이터와 추가 학습한 실험 데이터의 적은 평균 각도 오차를 통해 제안한 방법이 실제 산업 현장에 잘 적응 가능함을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 GAN 과 자기 지도 학습(self-supervised learning)을 통해 입력 얼굴 영상의 공간 해상도를 4 배 증가시키는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 변형된 StarGAN v2 구조의 생성자와 구분자를 사용하여 저해상도의 입력 영상만을 가지고 학습 과정을 거쳐 고해상도 영상을 복원하도록 자기 지도 학습을 수행한다. 제안하는 기법은 복원된 영상과 고해상도 영상 간의 손실을 줄이는 지도 학습이 가지고 있는 단점을 극복하고 입력 영상만을 가지고 영상 내부에 존재하는 특징을 학습하여 얼굴 영상에 대한 고해상도 영상을 복원한다. 제안하는 기법과 Bicubic 보간법과의 비교를 통해 우수성을 검증한다.
본 연구는 이러닝 콘텐츠에 활용되고 있는 동영상, 이미지 등의 다양한 멀티미디어 학습자원을 효과적이고 효율적으로 개발, 관리하고 공유할 수 있는 시스템을 개발하기 위한 목적으로 수행되었다. 이를 위해 방송, 언론, 기업 등에서 동영상, 사진, 플래시와 같은 미디어자료들을 관리하는 미디어자산관리시스템을 분석하여 멀티미디어자원관리시스템으로 재설계하였다. 이 시스템은 IPTC 표준을 따르는 미디어자산관리시스템의 6개 메타데이터 항목을 SCORM에 대응시켜 변환하였으며 윈도 2003 서버와 오라클 RDBMS를 사용하였고 사용자용과 관리자용으로 구분하여 개발하였다.
지금까지 멀티미디어 정보 시스템에서 동기화를 해결하는 방식은 ad hoc 방식을 주로 사용하고 있으므로 멀티미디어 데이타의 동기화를 쉽고도 효율적으로 해결하기 위한 방법이 필요하다. 본 논문에서는, 모니터를 이용한 스케줄링 기법을 사용하여 미디어 데이타들 간의 동기화를 이루는 방식을 제안한다. 사용자가 고수준 사용자 인터페이스를 이용하여 미디어 데이타들 간의 시간 관계성을 표현하면, 시스템의 모니터는 특정한 시각에 수행하여야 할 미디어 데이타의 선정과 수행 시간을 제어하여 주며, 스케쥴러는 적절한 스케쥴링 방법을 결정하여 미디어 간의 동기화를 이루는 방식이다.
개인 디지털 콘텐츠 증가에 따른 개인 미디어의 관리를 위해 대량의 메타데이터를 자동으로 생성하는 연구가 반드시 필요하다. 본 논문에서는 온톨로지 기반의 추론을 이용하여 개인 미디어 메타데이터를 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 부족한 정보로부터 적합한 의미를 추출하여 메타데이터를 자동 생성하므로 콘텐츠관리의 어려운 문제점을 해결한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 사용자가 메모를 부착하기만 하면, 온톨로지 기반 추론을 통해 메타데이터를 자동 생성하는 방법으로 다음과 같은 세가지 기술과 특징을 갖는다. 첫째, 개인 미디어 온톨로지를 정의한다. 둘째, 미디어 메타데이터 표준을 정의한다. 미디어의 종류가 다르더라도 정의한 표준의 키워드만 추출할 수 있다면 미디어의 통합관리가 가능하다. 셋째, 메타데이터 자동 생성 기술을 연구한다. 단순히 온톨로지에 정의된 키워드의 의미만을 보지 않고, 온톨로지 기반의 추론엔진을 이용하여 사용자를 중심으로 관련 키워드의 관계를 고려한 메타데이터 생성의 정확성을 높인다. 이러한 기술을 기반으로 시맨틱 검색도 가능하며, 기존의 메타데이터 저작도구와 비교하여 보다 정확한 메타데이터 자동생성과 검색이 가능하다.
본 논문에서는 분산 멀티미디어 환경에서 데이터 크기의 가변성과 네트워크의 부하변동으로 인하여 발생하는 미디어 불연속성을 방지하면서 동기화를 보장하는 클라이언트 버퍼 안정화 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 클라이언트의 상황에 맞도록 산출된 미디어스크림의 제어량과 제어시간이 포함된 제어 메시지를 멀티미디어 서버로 전송함으로써 클라이언트 버퍼를 안정화 시킬 수 있다. 클라이언트는 주기단위로 수신측의 자원과 네트워크의 상태를 예측하여 오버런 혹은 스타베이션이 발생할 징후가 보이면 제어 메시지를 생성하는데, 제어값들은 클라이언트의 상황과 멀티미디어 서버의 미디어스트림전송 메커니즘 및 네트워크의 상태를 고려하여 생성된다. 본 알고리즘의 특징은 미디어스트림의 과도한 드롭으로 인한 질 저하를 방지하며, 특히 네트워크의 부하변동이 클 경우에는 빠른 속도로 시스템을 안정화시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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