방송 제작현장에서 이뤄지는 일터학습은 예비 방송 인력의 전문성 향상을 위해 필요한 교육과정이지만 대학 커리큘럼에 적극적으로 활용되지 못하고 있다. 이에 본 연구는 언론 관련 학과 학생들이 경험한 일터학습 사례를 제시하고 일터학습이 지닌 장단점과 효과 및 향후 방송 실무교육의 나아갈 방향을 살피고자 하였다. 14명의 대학생들을 대상으로 포커스그룹 토론을 통해 도출된 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 대학생들은 기존의 대학 실무교육이 제공하지 못하는 구체적인 현실 상황을 일터학습에서 경험한 것으로 파악되었다. 이로써 학생들은 현장 적응력과 콘텐츠 생산자로서의 인식을 갖추게 되었으나 생존경쟁이 심화되고 있는 방송산업계 현실 앞에서 직업 선택에 다소 혼란을 느끼게 된 것으로 나타났다. 둘째, 대학생들은 일터에서 시행착오나 실수, 피드백, 선의의 경쟁, 모방을 통해 자발적으로 학습하는 무형식학습을 경험하였으며 일터학습 결과 인터뷰 요령, 촬영 및 편집, 틀짓기, 사회적 대인관계 영역 등에서 암묵지를 형성한 것으로 나타났다. 이러한 분석 결과는 향후 방송 실무 강의자들이 일터학습에 보다 관심을 갖고 이를 적극적으로 활용할 필요성을 보여주는 것이다.
이 연구는 경영난을 겪는 지상파 지역방송사의 내부 조직 구조와 구성원의 역할 정체성 등이 어떻게 변하고 있는지를 알아보았다. 이를 위해 충청·영남·호남권 지역방송사에서 20년 이상 근무하는 임원·국장·부장급 15명을 심층 인터뷰했다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 지역방송사의 내부 조직 구조가 '경영'을 더 중시하는 쪽으로 변화되면서 광고·협찬·사업부서를 확대하거나 신설하고 기자·PD·아나운서 등 방송직 인력이 경영직으로 전환 배치되는 경우가 흔해졌다. 둘째, 내부 조직구조의 변화는 방송사나 개인의 생존을 위한 어쩔 수 없는 선택으로 인식되기도 했지만, 직업 언론인으로서의 역할 정체성이 부정적 방향으로 변하고 있는 것으로 나타났다. 셋째, 이러한 지역방송의 변화로 인해 공공성·공익성을 훼손할 수 있는 프로그램이 등장하고, 수익을 고려한 '펀딩 베이스' 프로그램과 모바일 유통을 우선하는 '모바일 퍼스트' 프로그램에 대한 긍정적 인식이 확산되고 있는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 사각 평면이 아닌 실린더나 구 형태의 비평면 스크린에 고품질 파노라마 영상을 렌더링 하기 위해 스틸 카메라를 이용한 자동 캘리브레이션과 멀티 프로젝터를 이용한 파노라마 렌더링 시스템을 제안한다. 스틸 카메라를 이용한 비평면 스크린 캘리브레이션은 특정 패턴을 스크린에 투사하고 이를 촬영하여 프로젝터의 투사 왜곡을 보정하고 멀티 프로젝터간의 중첩 영역에 대한 보정을 자동 수행한다. 캘리브레이션이 완료된 이후에 멀티 프로젝터를 이용하여 고품질의 파노라마 비디오를 렌더링 하기 위해서 본 논문에서는 복수의 멀티 시스템과 동기화 카드를 이용하여 렌더링 시스템간의 재생 동기화를 수행 하였다. 제안하는 렌더링 시스템을 적용하면 기존의 전문가의 수동작업에 의한 인력 및 보정 시간을 줄일 수 있으며, 시스템 환경이 변하더라도 쉽게 적응적으로 렌더링 환경을 구축하는 것이 가능하고 고품질의 파노라마 비디오를 렌더링 하는 것이 가능하다.
수사관이 사건 관련 조직의 데이터베이스 시스템을 조사할 때, 조직 내부의 많은 시스템을 수작업으로 조사하여 데이터베이스 시스템을 찾는 것은 비효율적이다. 게다가 용의자가 사건 은폐나 알리바이 조작을 목적으로 데이터베이스 시스템을 은닉하는 경우, 수사관이 시스템을 찾기 위해 더욱 많은 인력과 시간을 소비한다. 따라서 간단한 조사로부터 얻은 정보를 통해 어떤 시스템부터 조사해야 할지 결정해야 한다. 데이터베이스 시스템이 네트워크에 연결되어 있는 경우는 접속 오류 정보를 분석하여 데이터베이스 시스템 사용 유무 정보를 수집할 수 있고, 네트워크에 연결되어 있지 않은 경우는 데이터베이스 시스템 흔적 정보 분석을 통하여 데이터베이스로 예상되는 시스템을 찾아 낼 수 있다. 본 논문에서는 데이터베이스 시스템을 은닉하는 사례에 대해 논하고 네트워크상의 은닉된 데이터베이스 시스템을 탐지하는 기법에 대해 살펴보기로 한다.
최근 디지털 사이니지의 가격의 하락과 기술의 발달로 유명 관광지에서 정보전달을 위해 아날로그형 간판에서 디스플레이 등을 사용한 디지털 사이니지로 전환하고 있으며, 그 중 세로형 디지털 사이니지인 키오스크를 활용한 간판이 증가하고 있다. 하지만 키오스크의 경우 보통 내장되어 있는 콘텐츠만을 제공하는 경우가 많아 콘텐츠를 관리하고 변경하기 위하여 불가피하게 인력과 시간이 소요되며, 원격에서 콘텐츠 제어가 가능하더라도 콘텐츠를 제어하는 동안 리소스 문제로 인해 키오스크의 사용이 중단될 수 있다. 이에 본 논문에서는 독립형 키오스크에서 콘텐츠를 표출하고 있으며 동시에 원격에서 콘텐츠를 제어/관리 할 수 있는 비동기식 콘텐츠 제어 기법에 대하여 제안하고자 한다.
최근 치안 관련 강력 범죄 발생이 사회 이슈화가 많이 된다. 이에 대한 해결책으로 CCTV가 기하급수적으로 보급, 설치되고 있다. 하지만 현재의 CCTV 기술은 단순 녹화의 수준에서 머물고 있기에 범죄 발생 사후에나 사용되고 있는 실정이다. 영상보안 분야에서 현재 진행되고 있는 지능형 영상 분석 기술은 영상 감시, 분석을 인력으로 사용하는 방식에서 벗어서 실시간으로 시스템에서 상황판단을 하여 경보하여 줌으로써 범죄의 예방 및 조속한 해결을 가능하도록 발전하고 있다. 본 논문은 지능형 영상 분석 시스템을 구성하는데 있어서 영상 분석 기술의 인터페이스를 공통화를 적용, 모듈화 함으로써 각각의 감시사이트에 적용 가능한 최적의 비전 기술 모듈만을 시스템 관리자에 선택에 따라 해당 시스템에 적용할 수 있도록 하였다. 또한 각 비전 모듈을 개별 프로세스로 동작하게 하고 모듈간의 통신을 네트워크화 함으로써 분산 환경으로 동작할 수 있도록 개발하였다.
현재 세계 모바일 App 시장에서는 메신저 서비스가 꾸준히 인기를 이어가고 있으며 국내 모바일 메신저 시장 또한 월간이용자수가 꾸준히 유지되고 있다. 이에 따라 많은 App들이 메신저 기능을 제공하기 위해 자체 채팅 서비스를 도입하거나 외부 메신저 App을 연동하는 방법을 사용하고 있다. 하지만 중·소 IT 기업의 경우 자체 개발 인력 및 인프라를 마련하는데 한계가 있으며 외부 메신저 App 연동 시 이탈 역효과의 단점이 발생한다. 이에 본 논문은 중·소 IT 기업에 활용성을 높일 수 있는 STOMP 프로토콜 활용 자체 메신저 App 서비스를 개발하려 한다. 본 논문을 통해 App 자체에서 메신저 기능을 손쉽게 도입해 이용자 이탈율 최소화를 기대한다.
신생아 호흡곤란증후군(RDS, Respiratory Distress Syndrome)은 미숙아 사망의 주된 원인 중 하나이며, 이 질병은 빠른 진단과 치료가 필요하다. 소아의 x-ray 영상을 시각적으로 분석하여 RDS 의 판별을 하고 있으나, 이는 전문의의 주관적인 판단에 의지하기 때문에 상당한 시간적 비용과 인력이 소모된다. 이에 따라, 본 논문에서는 전문의의 진단을 보조하기 위해 심층 신경망을 활용한 소아 RDS/nonRDS 판별 방법을 제안한다. 소아 전신 X-ray 영상에 폐 영역 분할을 적용한 데이터 세트와 증강방법으로 추가한 데이터 세트를 구축하며, RDS 판별 성능을 높이기 위해 ImageNet 으로 사전학습된 DenseNet 판별 모델에 대해 구축된 데이터 세트로 추가 미세조정 학습을 수행한다. 추론 시 입력 X-ray 영상에 대해 MSRF-Net 으로 분할된 폐 영역을 얻고 이를 DenseNet 판별 모델에 적용하여 RDS 를 진단한다. 실험결과, 데이터 증강과 폐 영역을 분할을 적용한 판별 방법이 소아전신 X-ray 데이터 세트만을 사용하는 것과 비교하여 3.9%의 성능향상을 보였다.
인터넷 환경의 변화에 따라 텍스트 기반의 정보 전달에서 멀티미디어 기반의 스트리밍 방식으로 바뀌어가고 있다. 또한 대용량의 동영상 데이터뿐 아니라 Shorts, Clip Reels 또는 등 다양한 방식의 동영상 형태로 배포되고 있으며 서비스 플랫폼에서는 손쉽게 편집할 수 있도록 기능을 제공하고 있다. 대용량 콘텐츠, TV, Youtue 콘텐츠를 포함하여 소용량 동영상 편집에 필요한 영상 제작 기술에서 가장 인력과 시간이 많이 소요되는 부분은 편집 단계로 딥러닝 기반 인공지능 기술을 활용하여 자동화하고 있으며 영상편집에서 가장 기본이 되는 단위인 씬검출 기법을 개발하였다. 키프레임 검출 기법과 유사도 기법을 이용하여 씬을 추출하였으며 블록 Cost Function을 이용하여 최적화하여 0.5214의 정확도를 도출하였다.
최근 본인에게 어울리는 색상을 배경으로 촬영하는 감성 증명사진이 유행하고 있다. 개인마다 퍼스널 컬러를 찾아 배경색에 적용하는 것은 시간, 비용, 인력적으로 어려움이 있으므로 자동으로 개인에 따른 배경색을 찾아서 사진을 합성하여 감성 증명사진을 제작해 주는 딥러닝 기반 시스템을 구축하였다. 본 논문에서는 Convolution Neural Network 를 기반으로 한 딥러닝 기술을 이용해 Image Matting 과 Multi-Label Classification 을 수행하여 기존 감성 증명사진들을 학습하여 모델을 구축하였으며, 해당 시스템으로 사용자에게 새로운 배경색이 적용된 감성 증명사진을 제공하는 웹 애플리케이션을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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