본 연구는 엑티브시니어의 온라인 동영상을 통한 노마드 체육활동이 신체적자기지각과 성공적 노화에 미치는 영향을 규명하여 학문적 기초자료를 제공하는데 목적이 있다. 본 연구의 목적을 달성하기 위해 D시의 엑티브시니어 10명을 선정한 후, 온라인동영상 신체활동 참가 동의를 받고 사전, 사후로 나누어 실시하였고 2022년 3월 14일~4월 22일까지 카카오톡 단톡방을 개설하여 12차시 온라인 신체활동 동영상을 시청하고 일주일에 2개의 동영상을 다운로드 받아 월~금까지 운동을 실시하였다. 연구문제를 해결하기 위해 SPSS Ver20.0통계 프로그램을 이용하여 빈도분석과 대응t-test, 를 실시하였다. 그 결과 첫째, 엑티브시니어의 노마드 체육활동을 통한 신체적자기지각의 사전·사후검사를 분석한 결과, 얼굴만족, 신체만족, 체력의 변화, 질병의 변화 모두 평균적으로 증가하였다. 둘째, 엑티브시니어의 노마드 체육활동을 통한 성공적 노화에 대한 사전·사후를 분석한 결과 타인수용, 자기완성지향, 자기수용, 자녀에 대한 만족은 증가하였으나 자율적 삶, 적극적인생참여는 감소하였다. 이러한 결과를 통해 사회적 거리두기로 활동의 제약을 받았던 코로나시기에서 엑티브시니어의 온라인동영상 신체활동은 신체적자기지각과 성공적노화에 긍정적인 영향을 미치며 앞으로 자기 스스로 활동할 수 있는 다양한 프로그램이 개발되어야 할 것이다.
본 연구에서는 영상처리 및 패턴인식기법의 온라인 교육을 위한 컴퓨터 비전 실습에 대한 사례 연구를 다룬다. 컴퓨터 비전 실습내용은 원격 영상획득방법, 기초 영상처리 및 패턴인식방법, 렌즈 및 조명 선택방법, 통신을 포함한다. 본 연구는 원격 학습환경에서의 컴퓨터 비전 실습교육에 대한 사례연구로써, 원격 실습환경 구축방법과 영상처리 실습사례들이 소개되었다. 인터넷 환경구축보다는 원격 환경에 적합한 컴퓨터 비전실습 내용과 방법에 본 연구의 주안점을 두었다. 마지막으로, 온라인 컴퓨터 비전실습을 향상시킬 수 있는 방법과 추후연구과제를 제안하였다.
얼굴 영상은 똑같은 표정의 같은 사람이라도 조명에 따라 매우 다른 얼굴 영상으로 나타난다. 따라서 본 논문에서는 조명 변화에 강인한 얼굴 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 오프라인 훈련(off-line training)과 온라인 인식(on-line recognition)의 두 부분으로 이루어져 있다. 오프라인 훈련은 PCA(principal component analysis)를 기반으로 한다. 온라인 인식에서는 조명 변화에 대한 보상, 얼굴 특징의 추출, 그리고 인식을 위한 분류 과정의 3 단계로 구성되어 있다. 오프라인 훈련에서는 전체 훈련 얼굴 영상 데이터에 PCA를 적용하여 조명 변화가 최대한 제외된 특징 벡터 공간을 생성한다. 실제 인식 단계에서는 첫 번째로 입력 영상으로 들어온 얼굴 영상에서 조명의 영향을 보상하기 위해 준동형 필터링(homomorphic filtering) 후 밝기 정규화(normalization)를 취한다. 두 번째 단계에서는 입력 데이터의 차원을 줄이고 얼굴 특징 벡터를 구하기 위해 PCA를 수행한다. 마지막 과정으로서 입력 영상의 특징 벡터들과 오프라인에서 미리 구하여진 특징 벡터들의 유사도를 측정하여 얼굴을 인식하게 된다. 실험 결과 제안된 방법은 기존의 Eigenface 방법에 비해 우수한 성능을 나타내었다.
정보통신부가 주최하고 한국소프트웨어진흥원과 한국데이터베이스진흥센터가 공동으로 주관하는 디지털콘텐츠 대상 3/4분기 수장작이 정됐다. 디지털영상, 온라인게임, 교육용콘텐츠, 무선콘텐츠, 웹정보콘텐츠 등 5개 부문 총 7개 작품이 선정된 이번 3/4분기 디지털콘텐츠 대상 수상작들은 전 분야에 걸쳐 우수한 작품들이 제출돼 심사과정에서도 고민이 있었다는 후문이다. 수상작들을 살펴보면 디지털영상 분야에서는 캐릭터플랜의‘망치’와 아이코닉스엔터테인먼트의‘뽀롱뽀롱 뽀로로’가 수상의 영예를 안았고, 온라인게임 분야에서는 위젯의‘메이플스토리’와 그리곤엔터테인먼트의‘씰온라인’이 공동으로 선정됐다.
교육용콘텐츠에서는 유니메이션코리아의‘스몰 포테이토(Small Potatoes)’가 수상했고, 무선콘텐츠 분야에서는 웹이엔지코리아의‘부루마불’이 선정됐다. 마지막으로 웹정보콘텐츠 분야에서는 로앤비의‘온라인법률정보’가 대상을 차지했다. 이번 디지털콘텐츠 대상 수상업체들은 향후 정통부의 해외 진출과 마케팅을 위한 각종 활동에 우선적으로 참가하는 혜택을 누릴 수 있으며, 연말에 열리는‘디지털콘텐츠페어 2003’전시회에 참가하고, 대통령상 후보에 오르는 자격을 얻게 됐다.
인터넷 기술의 발전으로 1인 미디어 시대로 도래했다. 한 개인이 스스로 콘텐츠를 제작하여 관련 온라인 서비스로 업로드 하고, 많은 사용자가 온라인 서비스의 콘텐츠를 인터넷을 이용할 수 있는 장치(PC, 스마트폰, 스마트TV 등)를 이용해 시청하고 있다. 현재 대부분 사용자가 기존 온라인 서비스에서 제공하는 검색기능을 통해 원하는 콘텐츠를 찾아서 시청하고 있다. 이러한 기능은 콘텐츠를 업로드 한 사용자가 입력한 정보를 바탕으로 제공된다. 이러한 제한된 단어 데이터를 바탕으로 콘텐츠를 검색해야 하는 환경에서 잘못된 정보가 있는 경우 검색 결과의 유사도 효율 저하와 잘못된 결과를 사용자에게 제시한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 온라인 서비스에서 콘텐츠 정보를 시스템이 능동적으로 영상을 분석하고, 영상이 보유한 특성을 추출해 반영하는 방법을 제시한다. 한 동영상의 음성데이터를 근거한 스토리 내용을 근거로 형태소를 추출해 빅데이터 기술로 분석하기 위한 연구 내용을 다룬다.
본 논문에서는 GPU의 성능을 이용하여 다시점 거리 영상을 실시간으로 정합하는 3차원 온라인 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 거리영상의 정교한 정합을 위해 IPP 알고리즘을 사용하였으며, 최신 GPU 프로그래밍 기법으로 각광받고 있는 CUDA를 이용하여 정합 알고리즘의 연산비용이 큰 부분에 해당하는 투영과 변환의 반복 부분을 수행하였다. 스테레오 기반 휴대용 거리센서에서 $320{\times}240$ 거리영상을 획득하여 정합 알고리즘을 수행한 결과, 초당 5장의 거리영상을 정합할 수 있었다. 제안한 온라인 시스템은 실시간 3차원 모델 복원 기술이 필요한 로봇위치 인식, 주행용 비전 기술, 문화재 원형 복원 등의 분야에서 활용될 수 있을 것이다.
정보통신부가 주최하고 한국소프트웨어진흥원과 한국데이터베이스진흥센터가 공동으로 주관하는 디지털콘텐츠대상의 2/4분기 수상작에 대한 시상식이 7월2일 정보통신부 14층 중회의실에 열렸다. 수상작품으로는 디지털영상 부문에 매직큐브의 '오베이비', 온라인게임 부문에 넥슨의 '아스가르도', 무선콘텐츠 부문에 엠드림의 '중기갑보병K', 기타 디지털 콘텐츠 부문에 넷코디의 '실시간 개인체형인식합성을 이용한 웹새편 카달로그'가 각각 선정됐다. 이번에 선정된 4개 수상작들은 디지털영상, 온라인게임, 교육용콘텐츠, 무선콘텐츠, 기타 디지털콘텐츠 등 5개 부문에 걸쳐 1차 서류심사 및 2차 시연평가를 통해 선정됐다.
본 논문에서는 부류가 정해진 훈련 집합이 불필요한 온라인 학습 기반 추적 기법을 제안한다. 추적기의 학습을 위해 합성곱 신경망(convolutional neural network: CNN)을 이용하였다. 추적영상으로부터 직접 훈련 샘플을 수집함으로써 분류기 학습을 위한 비용을 감소시킬 수 있었고, 목표 영상에 적응적인 객체 모델을 생성할 수 있다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 우수한 성능을 보임을 입증하였다.
현재의 동영상 서비스 시장은 방대한 양의 콘텐츠를 제공하고 있음에도 불구하고, '새롭고 재미있는 콘텐츠 발견'에 대한 사용자들의 니즈를 완전히 충족시키지 못하고 있다. 이에 온라인 동영상 서비스 분야에서는 추천이나 프로모션과 같이 사용자의 시청 동기를 효과적으로 유발시키는 영역에서의 기술/사용경험의 연구가 꾸준히 제기된다. 사용 동기를 향상 시키는 효과적인 한 방법은 사용자가 서비스의 사용 과정에서 즐거움을 느끼게 하는 것이다. 이 연구에서는 사용의 즐거움을 제공하는 전략으로 '뜻밖의 재미있는 발견'에 주목하였다. 마치 우연히 발견한 좋은 분위기의 카페나 예기치 않았던 장소에서 우연히 만난 친구처럼 '뜻밖의 기쁨, 우연한 발견'을 뜻하는 '세렌디피티(serendipity)'가 적용되면 서비스의 사용에 즐거움을 증진시킬 수 있다고 보았다. 본 연구는 온라인 동영상 환경에서의 세렌디피티를 '뜻밖의 즐거움을 주는 콘텐츠의 우연한 발견'으로 정의한다. 연구에서는 1차적으로 폭넓은 문헌 고찰을 통해 세렌디피티의 다양한 속성들을 이론적으로 도출하였다. 다음으로 사용자 조사 다이어리를 통해 문헌 고찰만으로는 발견하기 힘든 온라인 환경에서의 세렌디피티의 속성을 추가적으로 도출하였다. 이렇게 도출한 세렌디피티의 속성에 대해 각 항목을 평가 문항으로 작성하여 유튜브 환경에서 실험을 진행함으로써 동영상 환경에서 발견되는 세렌디피티 속성을 확인하고 이를 유발하는 잠재적 요인에 대해 관찰하였다. 그 결과, 최종적으로 동영상 환경에서 세렌디피티를 유발하는 4가지 요인을 실증하고 확인하였다. 본 연구는 세렌디피티의 개념적 이해를 돕는 기초 자료로 활용될 수 있으며, 향후 온라인 동영상 서비스를 비롯한 IT 분야에서 세렌디피티의 역할이나 작용을 분석하고자 하는 후속 연구에 유용한 참고 자료가 된다는 점에서 학술적 의의를 갖는다.
본 논문은 불법복제된 DTV 방송프로그램의 온라인 불법전송을 차단하기 위한 비디오 복사본 검출 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 급격한 휘도 변화가 나타나는 방송영상의 비디오 프레임을 선별하여 키프레임(keyframe)을 구성한 후, 키프레임의 시 공간적 특징정보를 추출하여 사전에 등록된 방송영상 저작물들의 특징정보와 비교함으로써 해당 방송영상의 불법복제 여부를 판별하는 동영상 필터링(filtering) 기능을 제공한다. 특히 모든 프레임을 이용하지 않고 키프레임만을 추출함으로써 대용량 방송영상물의 저작권 침해 여부를 효율적으로 판단할 수 있으며, 온라인 전송과정에서 빈번히 적용되는 영상비 변환, 로고 삽입, 자막 삽입, 화질 열화 및 해상도 감소 등의 다양한 동영상 편집효과에도 강인함을 실험을 통하여 확인하였다. 또한 기존 알고리즘들과의 성능비교실험을 통하여 상대적 우수성을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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