본 논문은 개인이 소장하고 있는 문서, 이미지, 오디오, 동영상 등의 미디어를 통합 관리하는데 사용할 수 있는 개인용 미디어 온톨로지에 대해서 기술한다. 본 논문에서 기술하는 개인용 미디어 온톨로지는 미디어 정보 기술을 위한 부분과 미디어를 소장하고 있는 개인 정보 기술을 위한 부분, 그리고 온톨로지 기반 추론을 위한 추론 규칙으로 구성된다. 온톨로지는 W3C에서 표준으로 정의한 온톨로지 표현 표준 언어인 OWL (Web Ontology Language)로 기술되어 있어서, OWL을 지원하는 다양한 도구들을 이용할 수 있다. 뿐만 아니라, 온톨로지 추론 규칙을 함께 기술하고 있어서 온톨로지 기반 추론을 통해서 온톨로지에 명시적으로 기술되지 않은 정보들을 획득하는 것이 가능하도록 한다.
글로벌 라이프로그 미디어 클라우드 서비스를 위하여 네트워크 기술, 클라우드 기술 멀티미디어 App 기술 및 하이라이팅 엔진 기술이 요구된다. 본 논문에서는 미디어 클라우드 서비스를 위한 개발 기술 및 서비스 기술 개발 결과를 보였다. 하이라이팅 엔진은 표정인식기술, 이미지 분류기술, 주목도 지도 생성기술, 모션 분석기술, 동영상 분석 기술, 얼굴 인식 기술 및 오디오 분석기술 등을 포함하고 있다. 표정인식 기술로는 Alexnet을 최적화하여 Alexnet 대비 1.82% 우수한 인식 성능을 보였으며 처리속도면에서 28배 빠른 결과를 보였다. 행동 인식 기술에 있어서는 기존 2D CNN 및 LSTM에 기반한 인식 방법에 비하여 제안하는 3D CNN 기법이 0.8% 향상된 결과를 보였다. (주)판도라티비는 클라우드 기반 라이프로그 동영상 생성 서비스를 개발하여 현재 테스트 서비스를 진행하고 있다.
MPEG-IoMT 프로젝트는 미디어 사물 간 미디어 또는 가공된 데이터를 주고 받을 수 있게 제정된 표준으로 MPEG-IoMT 표준을 통해 센서, 분석기 등 다양한 미디어 사물과의 연결로 새로이 가공된 데이터를 만들어 주고 받을 수 있게 된다. 하지만 현재는 사용자가 다른 미디어 사물을 연결하고자 할 때 그 기능을 직접 찾고 설정을 해야하는 불편이 있다. 본 논문에서는 MPEG-IoMT 내에 다른 미디어 사물과의 자동적인 연결과 통신이 가능하도록 설정할 수 있는 Setup Information 온톨로지에 대해 제안한다.
인터넷 상상에서 멀티미디어 연출을 수행할 때 근원지와 목적지의 멀티미디어 데이터의 서비스 품질이 다른 경우가 발생하고 있다. 이러한 경우에는 근원지의 멀티미디어 데이터를 목적지에서 필요로 하는 대로 변환하여 주는 과정이 필수적이다. 이때 발생하는 문제는 동일한 멀티미디어 연출 프로그램일지라도 그것이 재생되는 단말기나 통신망의 환경에 따라 서비스 품질의 변환 과정이 다르다는 점이다 즉 재생되는 단말기나 통신망이 정해질 때마다 그에 알맞은 변환 과정을 다시 생성해야 한다. 또한 멀티미디어 스트림이 변환 자원을 통과하는 동안 지연되어 목적지에서 필요로 하는 대로 재생이 가능하지 않을 수도 있다. 따라서 여러 개의 변환 자원을 통과한 후에도 재생이 가능한지 확인하여야 한다 본 논문은 주어진 변환 자원과 통신망을 고려하여 근원지 데이터가 목적지에서 필요로 하는 모든 가능한 변환 경로를 찾는 알고리즘을 제시한다. 제시한 변환 경로를 생성하는 알고리즘은 목적지에서 필요로 하는 서비스 품질로 변환해나가는 과정에서 동일 변환 자원(들)의 반복 연결인 순환 경로를 방지하여 프로그램이 반드시 종료되도록 서비스 품질 전이도를 이용한다. 그리고 재생 가능성을 검사하기 위하여 변환 과정에서 소요되는 시간과 지연 등을 계산하는 방법과 요구하는 시간 내에 재생될 수 있는지 검사하는 방법을 제안한다. 마지막으로 이러한 방식을 실험실에 서 개발한 TransCore라는 멀티미디어 스트림 엔진과 VIP라고 하는 저작 도구에 구현하였고, 간단한 시나리오에 적용한 결과를 기술한다
본 연구는 멀티미디어를 활용한 웹 기반 코스웨어의 개발로서 첫째, 7차 교육 과정 9학년 과학 교과의 '생식과 발생' 단원을 선정하여 기된 과정의 내용을 철저히 분석하고 심화ㆍ보충 과정과 관련된 자료를 추출하였으며, 둘째, 멀티미디어 기반의 코스웨어가 구동될 수 있는 서버 환경을 구축하였고, 세째 멀티미디어 기반의 웹 코스웨어를 제작하고 구현하였다. 네째. 구현된 코스웨어를 교실 환경에 투입하고 교사와 학생의 반응을 조사하는 순으로 수행하였다. 코스웨어 설계의 기본 방향은 기된 과정의 학습 내용을 학습자 중심의 학습이 되도록 주제별로 적절히 재구성하고 심화ㆍ보충 과정에 해당하는 부분의 내용을 추출하여 학습자가 학습 동기를 향상시킬 수 있는 다양한 멀티미디어 컨텐츠를 학습자와의 상호작용을 할 수 있도록 CGI를 활용하여 구현하였다. 코스웨어의 기본 구조는 기본학습(내용 항목), 학습평가, 학습 자료실, 보충 학습, 심화 학습, 교과서를 넘어서, 유용한 사이트 등으로 구성이 되어 있다. 교사용 검사지는 주로 일반 사항, 수업 설계 측면에서 추출하여 사용하였고, 학생용 검사지는 일반 사항과 기술적 측면에서 추출하여 사용하였다. 설문지 조사 결과 대부분의 항목에서 보통이상의 점수를 얻음으로써 개발된 코스웨어의 필요성 및 유용성이 입증이 되었고 앞으로도 더 많은 멀티미디어를 포함한 웹 기반의 코스웨어가 개발되어 학교 현장에 투임 되어야 한다는 것을 시사한다.
본 논문은 다양한 형식으로 구성된 멀티미디어 데이터베이스를 의미적 통합 (Semantic Integration)/검색 (Semantic Retrieval) 하기 위한 멀티미디어 온톨로지 구성 방법에 대해 기술한다. 우리는 이를 위해 멀티미디어 콘텐츠를 기술하고 있는 대표적 표준인 MPEG-7 Multimedia Description Schemes(MDS)와 TV-Anytime 의 개념에 기반한 통합 온톨로지를 구성하고 Web Ontology Language(OWL)를 이용하여 다시 표현한다. 그리고 현재 다른 개념 및 다른 형태의 온톨로지와 우리가 구성한 통합 온톨로지와 의 상호운용성에 대해 기술한다. 마지막으로, 통합 멀티미디어 온톨로지를 이용한 의미적 검색 방법에 대해 기술한다.
본 논문에서는 미디어내 동기화와 미디어간 동기화를 지원할 수 있는 분산 멀티미디어 동기화 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘에서는 미디어내 동기화는 미디어 스케일링 기법에 의해 이루어 지고, 미디어간 동기화는 가변 처리율에 의해 이루어 진다. 우리는 미디어내 동기화를 위해 미디어 버퍼의 검사 주기와 스케일링 기간을 구하였고, 미디어간 동기화를 위해 마스터 미디어와 슬레이브 미디어의 상대적 시간 스탬프의 비교 주기를 구하였다. 그리고 시뮬레이션을 통하여 제안한 알고리즘의 성능을 평가하였으며, 그 결과 본 논문에서 제안한 알고리즘이 미디어내 동기화와 미디어간 동기화를 잘 수행함을 알 수 있었다.
이 연구는 영유아들의 스마트 미디어 이용에 대한 담론이 어떻게 구성되어 있는지 살펴보고자 한다. '스마트미디어 노출=위험한 행위'라는 경고에도 불구하고, 아동의 스마트 미디어 과의존은 증가해왔다. 이러한 현상은 영유아들의 미디어 이용을 둘러싼 사회적 맥락을 살펴볼 필요성을 제기한다. 이 연구는 10개 일간지 및 경제지를 대상으로 2018년-20년에 생산된 기사를 분석했다. 그 결과, 영유아의 미디어 담론 형성의 핵심적인 발화주체는 관련 콘텐츠 생산자 및 플랫폼 운영자들이었다. 학계 및 시민단체, 부모를 중심으로 한 스마트 미디어의 부정적 영향에 대한 입장이 개진되었지만 산업계는 이러한 위험성 논의를 넘어 영유아의 스마트 미디어 이용에 긍정적 의미를 부여했다. 스마트 미디어는 자녀의 생활습관형성, 학습과 발달을 돕는 미디어, 자녀의 미디어 이용에 대한 부모의 통제권을 확보하도록 도와주는 안전한 미디어로 재정의 되었다. 자녀의 스마트 미디어 과의존을 유발하는 원인으로 거론되면서 비난과의 대상이자 문제해결의 주체였던 부모는 산업계의 서사 전략 속에서 돌봄 책임자이자 도움이 필요한 존재로 위치 지워졌다. 위험 담론 속에서 불완전한 돌봄의 방식으로 표상되었던 디지털 육아는 이제 최신 기술을 활용한, 부모들이 손쉽게 동원 가능한 육아 방식으로 규정되었다.
멀티미디어 응용 서비스를 제공하기 위해 기존 데이터 통신과 비교하여 멀티미디어 통신은 여려 가지 요구사항을 지원해야한다. 특히, 분산 환경에서 연속적으로 생성된 미디어를 목적지에서 시간적인 관계를 유지하면서 재생시킬 수 있는 동기화 메커니즘은 무엇보다도 중요한 문제이다. 그런, 생성지에서 일정하게 생성된 미디어는 전송 에러나 네트워크 전송 지연시간 때문에 목적지에서는 일정한 시간 간격으로 재생을 보장받지 못한다. 본 논문은 네트워크를 통해 전송되는 오디오나 비디오 같은 멀티미디어 스트림의 연속적인 재생을 보장하기 위해 미디어내 동기화 메커니즘을 제안한다. 제안된 모델은 QoS 기반의 버퍼크기와 재생 보정 알고리즘을 통해 목적지에서 연속적인 미디어 재생을 보장한다.
본 논문에서는 소량의 레이블 데이터로 딥러닝 기반 분류 모델을 훈련할 때 적용되는 준 지도 학습 기법 (semi-supervised learning: SSL)에 대해서 분석한다. 기존의 준 지도 학습 기법은 크게 일관성 정규화 (consistency regularization), 엔트로피 기반 (entropybased), 의사 레이블링 (pseudo labeling)으로 구분할 수 있다. 우선, 각 준 지도 학습 기법의 알고리즘에 대해서 서술한다. 실험에서는 준 지도학습 기법을 레이블 데이터의 수를 변화시키면서 훈련 후 분류 정확도를 평가한다. 최종적으로 실험 결과를 바탕으로 기존 준 지도 학습 기법의 한계에 대해서 서술하고, 분류 성능을 향상하기 위한 연구 방향을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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