• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제8권9호
• /
• pp.115-123
• /
• 2008

본 논문은 수도권을 포함한 지역별 영상산업 정책을 비교 연구함으로써 효과적인 영상산업 클러스트 구축을 어떻게 도모해야 할지를 밝히는가가 이 연구의 목적이다. 이를 위해 서울 및 경기도를 포함한 수도권과 부산, 전주 등 4개 지역을 선정하여 각 지자체별 영상산업의 인프라 및 영상정책을 비교 검토하였으며, 이 결과 다음과 같은 결론을 제시하기에 이르렀다. 우선 영상산업 클러스트의 유형을 영상 산업형 클러스트와 영상. 관광사업 연계형 클러스트로 구분하고, 영상 산업형 클러스트는 국제적 경쟁력 강화를 위한 도시와 국내 차원의 영상산업 발전을 위한 도시로 다시 구분한 뒤 서울, 경기, 부산지역은 국제거점 영상 클러스트로 지정하고 전주, 대전지역은 지역거점 영상 클러스트로 지정하자는 것이다. 아울러 영상. 관광사업 연계형 클러스트는 로케이션 유치 및 오픈세트 등 관광단지 조성 등으로 지역 발전을 유도하는 차원에서 강원, 충청, 제주 지역 등을 지정하자는 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (3)
• /
• pp.753-755
• /
• 1999

본 논문에서는 동영상에서 움직임 벡터를 찾는 방법 중의 하나인 BMA(Block Matching Algorithm)를 워크스테이션 클러스터(cluster of workstations) 환경하에서 구현하고 이에 대한 성능 분석 모델을 제시한다. 동영상에서 움직임 벡터를 찾는 BMA는 영상처리 및 컴퓨터 비전 분야에서 널리 사용되는 방법으로 병렬화를 통해 처리 속도를 단축시킬수 있는 알고리즘이다. 그러나 워크스테이션 클러스트 환경하에서는 데이터의 분할 및 각 노드간의 통신방법에 따라서 전체적인 성능에 많은 영향을 미친다. 따라서 본 논문에서는 최적의 데이터 분할 및 각 노드간의 통신을 최소화하는 병렬 BMA를 설계.구현한다. 또한 데이터의 분할 및 각 노드간의 통신을 고려한 성능 모델을 제시하여 프로세서의 증가 및 데이터의 분배에 따른 성능을 예측하고, 실험 결과를 통하여 제시한 모델의 타당성을 입증한다.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제7권9호
• /
• pp.3029-3036
• /
• 2000

영상분할은 컴퓨터비전 시스템에서 영상정보추출의 중요한 과정 중의 하나이다. 이중에서 퍼지 클러스터링 방법은 영상분할에 광범위하게 사용되고 있다. 대부분의 퍼지 클러스터링 방법으로는 FCM 알고리즘이 사용된다. 그러나 FCM 알고리즘은 클러스터의 중심과 데이터간의 거리에 의존하기 때문에 클러스터 크기가 다를 경우에는 데이터가 오분류될 수 있다. 본 논문에서는 클러스트 크기에 상관없이 데이터를 분류할 수 있는 평균내부거리를 이용한 퍼지 클러스터링 알고리즘을 제안하였다. 평균내부거리는 각 데이터로부터 해당 클러스터 중심까지의 거리를 평균한 값으로 클러스터의 크기와 밀도에 비례한다. 실험 결과를 통하여 제안된 방법이 분류 엔트로피와 적합도 함수에 의해서 좋은 결과를 보여주고 있음을 증명하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제12권3호
• /
• pp.201-210
• /
• 2019

본 논문에서는 농장의 위성 사진 혹은 드론 사진을 이용하여 농장을 구분하고 농장 드론과 트랙터의 자율주행 및 행동을 제어하는 'AMCS(Agricultural Machine Control System)'를 제안한다. AMCS는 드론과 트랙터의 센서 데이터 및 비디오 영상 데이터로부터 농장 경계를 구분하고, 메인 서버에서 원격 제어 명령어를 읽어 들인 후 드론 및 트랙터 스프링클러와의 연동을 통해, 관리지역 내의 원격 제어 명령을 전달하는 'LSM(Local Server Module)'과 드론과 트랙터가 농장 밖에서 농장으로 이동하는 경로와 농장 안에서 저비용, 고효율로 일을 처리할 수 있는 경로를 설정하는 'PSM(Path Setting Module)'으로 구성된다. 본 논문에서 제안하는 AMCS의 성능분석 결과 AMCS의 PSM은 외부 출발점에서 농장까지 도달하는 경로를 설정할 때 다익스트라 알고리즘보다 약 100% 향상된 성능을 보였으며, 농장 내부 작업 경로를 설정할 때 기존 경로보다 약 13% 높은 작업 효율을 보였고 36% 낮은 작업 거리를 설정했다. 따라서 PSM은 기존 방식보다 더 효율적으로 트랙터와 드론을 제어할 수 있다.