지상파 방송에서는 청각장애인을 위해 폐쇄자막(closed caption) 서비스가 제공되고 있지만, 이를 저장하여 VOD 서비스 등에 제공하고자 할 때는 영상과의 비동기화(desynchronization) 문제로 인해 활용할 수 없는 문제가 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 자동 음성인식(automatic speech recognition)과, 자막 동기화 문제에 맞게 변경된 동적계획법(modified dynamic programming)을 이용하는 방법을 제안한다. 문자열 정렬에서 삽입과 삭제 등 간격(gap)의 발생을 제어하는 제약조건과 그에 따른 점수 구조를 적용함으로써 문자열 정렬 성능을 개선한다. 또한 정렬된 폐쇄자막과 음성인식 문자열로부터 시간 동기정보를 복원하고 동기화된 자막을 생성하는 방법을 제안한다. 실제 TV 프로그램과 자막에 적용하여 기존 방법에 비해 성능의 향상이 있음을 확인하였다.
텔레매틱스는 자동차에서 교통정보 및 여행자정보를 비롯하여 멀티미디어, 인터넷, 이-메 일송수신과 차량원격진단과 사고 시 센터로의 자동통보 서비스 등 자동차 운전자 및 이용자를 위한 서비스라고 할 수 있다. 혹자는 텔레매틱스를 새로운 기술로 분류하기도 하나 엄격히 말하면 텔레매틱스 자체는 기술이 아니고 ITS, 통신, 방송, 인터넷, 멀티미디어 등 각종 요소기술을 활용하는 자동차 중심의 새로운 서비스 영역인 것이다. (중략)
현대 생활에 있어서 스마트폰은 매우 편리한 도구이다. 그러나 장소와 시간에 따라 스마트폰을 반드시 무음모드로 전환하여야 한다. 항시 휴대하는 휴대폰은 매우 편리하지만, 부적절한 장소와 시간에 울리는 벨소리를 무음모드로 전환해야 하는 불편이 있다. 본 논문에서는 안드로이드 운영체제의 스마트 폰의 GPS와 계산 기능을 사용하여 특정 장소와 시간에 무음모드로 자동 전환하는 스마트 폰 앱을 개발하였다. 원하는 장소와 시간에 맞추어 무음모드로 자동 전환시킴으로서 실생활에 많은 편리성을 줄 것으로 기대된다.
고수준의 명세나 고수준의 프로그래밍 언어로 작성된 원시 코드를 이용하여 테스트 데이터를 생성하는 것이 일반적이다. 그러나 어떤 상황에서는 이러한 테스트 데이터 생성 정보가 항상 이용가능하지 않을 수 있다. 이 논문에서는 실행가능 목적코드를 바탕으로 테스트 데이터를 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 정교한 목적 코드 분석을 필요로 하지 않은 매우 간단한 함수 최소화 기법을 사용하여 동적으로 테스트 데이터를 생성한다. 삼각형 분류 프로그램에 대한 실험을 통하여 분기 커버리지를 매우 효과적으로 달성함을 보인다.
휴대 단말기에서 전송하는 메시지는 사용자의 위치/시각/선호도와 같은 컨텍스트를 포함할 수 있다. 본 논문에서는 사용자의 컨텍스트에 따라 메시지를 분류하여 전달하는 시스템을 제안한다. 즉, 송신자가 메시지를 전송하면 메시지 전달 서버는 송신자의 컨텍스트에 따라 사전에 등록된 주소(휴대 단말기 번호, 웹 서버 주소, 이메일 주소 등)로 자동으로 메시지를 전달한다. 따라서 송신자는 수신자에 대해 여러 개의 주소를 인지할 필요가 없이 대표 주소로 전달이 가능하고 수신자는 주제별/지역별로 메시지를 분류하여 메시지를 수신할 수 있는 장점이 있다.
본 논문에서는 한국어를 기반으로 음성 데이터와 텍스트 정보에서 한국어 음소를 추출하고 분할된 음소들을 사용하여 정확하고 자연스러운 3D 립싱크 애니메이션을 제작하기 위한 오토 립싱크 Maya 플러그인을 개발하였다. 여기서 개발된 시스템에서는 음소 분할은 Microsoft Speech API 엔진 SAPI에서 제공하는 49개의 음소를 참조하여 한글에 사용되는 음소들을 모음 8개, 자음 13개로 분류하였다. 또한 모음과 자음의 발음들은 다양한 입모양을 가지지만 일부 동일한 입모양에 대하여 같은 Viseme을 적용할 수 있도록 구현하였다. 이를 바탕으로 파이썬(Python) 기반의 오토 립싱크 Maya 플러그인을 개발하여 립싱크 애니메이션이 한 번에 자동으로 구현할 수 있게 하였다.
본 논문에서는 가정에서의 환경 모니터링을 기반으로 하여 홈 IoT 시스템을 구현하였다. 구현한 시스템에서는 각종 센서들로부터 데이터들을 실시간으로 수집하고 서버로 전송하였다. 이들 데이터들의 기반으로 홈의 디바이스들을 자동 또는 수동으로 제어하는 것을 구현하였다. MQTT 프로토콜을 사용하여 토픽에 따라 실시간으로 받아들이는 센서들의 데이터의 값과 그 변화를 볼 수 있었다. 브로커(Broker)를 통해 실시간으로 받아지는 각 토픽별 데이터를 토대로 자동으로 환경을 제어하는 시스템의 구현하고 시험을 통하여 동작을 확인하였다. 이런 시스템은 향후 실시간으로 데이터를 추적 및 모니터링이 필요한 헬스케어, 산업용 IoT, 화재 예방 등에 유용하게 응용될 것이라 기대된다.
본 논문에서는 왜곡율이 큰 광각 렌즈가 부착된 CCD 카메라를 위한 왜곡 영상의 간단한 자동 보정 방법을 제안한다. 제안된 방법으로 보정 목표물(Calibration Target)인 왜곡 그리드(Grid) 영상과 왜곡되지 않은 표준 그리드 영상에서 매칭되는 교차점들 사이의 관계를 3차 와핑(Warping) 식으로 모델링하고, 모델링한 식으로부터 보정 계수를 추출한다. 실험은 방사 왜곡이 심한 광각 CCD 컬러 카메라로부터 얻어진 투시가 강하게 들어있는 입력 영상을 가지고 수행하였다. 제안한 방법은 왜곡 영상의 보정율이 평균 영상오차와 최대 영상오차 영역에 대하여 모두 95 퍼센트 이상을 유지하므로 보정의 정확도가 기존 방법 보다 우수하며, 렌즈의 종류나 왜곡의 형태에 관계없이 포괄적으로 적용이 가능한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 자동으로 야구 비디오를 요약하는 방법과 이를 구현한 소프트웨어 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 빠른 수행 속도와 정확성 높은 요약 결과를 추구한다. 이를 위해 압축비디오상의 특징 값에 기반 한 빠른 비디오 분할과 간단한 자막 인식을 수행하여 야구 경기에서 중요한 이벤트들을 검출한다. 또한, 본 시스템은 여러 레벨의 비디오 요약을 지원하기 위해 계층적 구조의 내용 기술을 지원한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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