통계는 연역적 사고를 강조하는 수학의 다른 영역과 달리 귀납적 추론과 직관적 사고를 요구한다. 따라서 학교 수업에서 학생들이 실제적인 상황을 모델링 할 수 있도록 하며, 주어진 상황에서 자료를 올바르게 산출하고 분석 할 수 있도록 적절한 지도 방법이 필요하다. 그렇지만 학교 수업은 대다수 알고리즘 연습 위주의 통계 학습-지도로 통계적 사고 교육이 제대로 이루어지지 못하고 있다. 이로 인해 학생들은 형식적인 통계 처리에는 익숙하지만 통계 교육의 궁극적 목적인 변이성과 자료를 현명하게 다루는 능력이 부족하다. 본고에서는 피상적인 기계적 계산위주의 통계교육에서 실제적인 자료를 수집하고, 이를 적절히 가공 처리하여 정보의 가치를 높일 수 있는 통계 지도 방향을 탐색해 보고자 한다.
비디오 압축을 위한 움직임 예측의 전 영역 탐색 및 무손실 방법의 많은 계산량은 고속 움직임 예측 알고리즘 개발을 이끌어 왔다. 여전히 계산량과 예측 화질의 적절한 제어가 필요하며, 본 논문에서는 전 영역 탐색 기반의 방법과 비교하여 예측 화질은 거의 유지하면서 효율적으로 계산량을 줄이고, 동시에 화질과 연산량 제어가 가능한 고속 움직임 예측 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 부분 블록에러합과 각 단계별 최소 에러 위치 변동의 문턱치들을 이용하여, 각 후보 지점에 대하여 부분 블록 에러 합을 계산하고, 이를 일련의 문턱치들 적용하여 불가능한 후보들을 조기에 제거하고, 각 단계별 최소 에러 지점의 최적 후보의 불변동 횟수를 비교 판단하여 고속의 움직임 예측을 구현하며, 문턱치를 조절하여 화질과 연산량을 쉽게 제어한다. 제안하는 알고리즘은 단독으로 사용할 뿐만 아니라 기존의 고속 알고리즘들과 결합하여 사용해도 예측 화질 대비 우수한 연산량 감소를 얻을 수 있으며, 실험 결과에서 이를 검증한다.
다양한 사회의 문제를 여러 각도에서 담고 있는 신문은 교과서의 한계를 보완하고자 하고 다양한 교수학습방법을 필요로 하는 교육계의 요구와 결합하며 NIE학습을 등장시켰다. 정보통신기술의 발달과 시대적 요구에 의해 종이 신문은 인터넷 신문으로 변화하였고, NIE학습은 정보통신기술의 인프라 기반이 완비된 학교, 가정에서 지식정보화 사회의 급변하는 환경 변화에 능동적으로 대응해 나갈 수 있는 창의적이고 전문적인 인적자원의 육성을 목적으로 하는 이러닝(e-learning)의 학습방법과 결합하여 e-NIE로 발전하였다. e-NIE학습이 이루어지기 위한 필요조건을 알아보고, 기존의 NIE학습이 가지고 있던 장점을 살리면서 이러닝의 환경 속에서 보다 효과적으로 활용할 수 있는 e-NIE의 학습 활동 종류를 4가지 영역으로 나누어 각 영역의 활동을 구체적으로 제시해 보았다.
본 논문은 멀티미디어의 특성을 활용하여 초등학교 5학년의 음악과 전 영역을 멀티미디어 CAI로 설계하고 구현함으로써 음악에 대한 기초개념과 악곡에 대한 이해와 관심을높이고 학습자에 대한 개별학습과 교수-학습의 효율성을 높이고자 하였다. 이에 따라서 멀티미디어 CAI에 관한 이론을 탐색하고 CAI의 설계원리 및 교과의 특성을 고려하여 Hannafin와 Peck이 제안한 코스웨어 설계모형을 모델로 하였다. 설계모델에 따라 교육과정을 분석하여 멀티미디어 적용요소를 추출하였으며 저작환경에 적합한 스토리보드 형식을 작성하였다. CAI 코스웨어 설계모형에 준거하여 객체지향적이고 상호대화적인 접근을 가능하도록 멀티미디어 디렉터를 도구로 사용하였다. 본 CAI 프로그램은 멀티미디어(Text, Image, Graphic, animation, sound)를 활용하여 주의집중과 동기유발을 높혔고 특히 가창, 기악, 창작, 감상, 이론적 내용, 형성평가의 모든 음악적 영역을 교육과정의 내용에 일치시켜 충실한 교수-학습이 이루어지게 하여 모든 교사의 현장수업에 대한 부담감을 감소시켰다.
본 연구는 비주얼 씽킹과 SNS를 활용한 진로교육을 실시하여 학생들의 진로 인식을 제고하고자 하였다. 또한 학부모들의 자녀의 진로에 대한 관심을 증대시키며, 초등학교 진로교육의 목표인 학생의 발달 단계에 맞는 진로교육을 통해 자신의 적성과 능력에 알맞은 진로를 탐색하도록 하였다. 비교 연구 결과 실험반이 '진로에 대한 의견 및 태도', '정보탐색 및 합리적인 의사결정', '직업에 대한 지식' 전 영역에서 비교반에 비해 유의미한 결과를 가져왔다. 연구 결과 비주얼 씽킹과 SNS를 활용한 진로교육이 학생들의 진로 인식을 고취하고 진로 탐색에 적극적인 태도를 가져오는 긍정적인 효과를 보이는 것으로 나타났다.
Due to the significant computation of full search in motion estimation, extensive research in fast motion estimation algorithms has been carried out. However, most of the algorithms have the degradation in predicted images compared with the full search algorithm. To reduce an amount of significant computation while keeping the same prediction quality of the full search, we propose a fast block-matching algorithm based on gradient magnitude of reference block without any degradation of predicted image. By using Taylor series expansion, we show that the block matching errors between reference block and candidate block are proportional to the gradient magnitude of matching block. With the derived result, we propose fast full search algorithm with adaptively determined scan direction in the block matching. Experimentally, our proposed algorithm is very efficient in terms of computational speedup and has the smallest computation among all the conventional full search algorithms. Therefore, our algorithm is useful in VLSI implementation of video encoder requiring real-time application.
본 논문에서는 전영역 탐색기반의 방법과 비교하여 예측화질은 거의 유지하면서 무의미한 계산량을 줄이는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 PDE 기반으로 각 후보 지점에 대하여 부분 블록 에러 합을 계산하고, 이에 따라 다음 단계에서 진행할 후보들을 선별하고, 최소 에러지점의 최적후보에 대해 단계별 안정성을 비교 판단하여 그 다음 단계의 진행 여부를 결정함으로써 최적의 움직임 벡터를 계산한다. 이를 통하여 전체의 최소블록매칭에러를 갖는 지점을 조기에 발견하고, 불필요한 후보들을 더 빨리 제거함으로써 불필요한 계산량을 줄이고 계산속도 향상을 얻을 수 있다.
스테레오 영상은 단일 영상과는 달리 오른쪽과 왼쪽, 2개의 영상으로 구성되어 있기 때문에 단일 영상에 비하여 더욱 많은 데이터량을 가지게 된다. 따라서 이를 효율적으로 처리하기 위한 영상 압축 기술이 필요하게 되었고, 이를 위해 DPCM기반의 예측 부호화 압축 기술을 대부분의 비디오 압축 표준에서 사용한다. 예측 부호화 기술의 구현을 위해 움직임 추정 및 변이 추정이 필요한데 이를 수행하는 알고리즘으로 여러 가지 비디오 코딩 표준들에서 블록 정합 알고리즘을 사용한다. 블록 정합 알고리즘 중 완전탐색 알고리즘은 기준 블록을 탐색영역 안에 존재하는 모든 블록과 비교하여 최적의 블록을 찾아낸다. 이 알고리즘은 최적의 블록을 찾을 수 있어 효율은 좋으나 많은 연산량이 단점이 된다. 본 논문에서는 스테레오 영상에서 움직임 벡터 정보와 전 프레임의 변이벡터 정보를 이용하여 고속으로 현재 프레임의 변이 벡터를 추정할 수 있는 방안을 제시한다. 변이 벡터 추정시 전역 변이 벡터를 사용하여 탐색 영역을 줄이고, 전 프레임들 사이에서 구한 변이 벡터 정보를 재사용하면서 움직임 벡터 정보를 이용하여 탐색 위치를 제한함으로 연산량을 줄여 고속의 변이 벡터 추정을 가능하게 하였다. 실험결과 제안 알고리즘은 움직임이 많은 복잡 영상 보다는 움직임이 적은 단순 영상에서의 성능이 훨씬 뛰어났으며, 움직임이 적은 단순 영상에서의 변이 벡터 추정 시에 약간의 residual 증가는 있지만 빠른 처리 속도를 제공하여 고속의 변이 벡터 추정을 가능하게 함을 확인하였다.
움직임 추정과 움직임 보상기법은 연속한 비디오 프레임간의 시간적 중복성을 이용하여 동영상내에 존재하는 중복된 데이터를 제거하기 때문에 비디오 영상 압축에서 중요한 역할을 하지만 많은 계산량으로 인하여 실시간 응용 및 고해상도 응용에 많은 어려움을 가지고 있다. 만일 움직임 추정을 하기 전에 블록의 움직임을 예측할 수 있다면 이를 바탕으로 탐색영역에서 초기 탐색점 위치와 탐색 패턴을 결정할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 움직임의 높은 시간적 상관성을 이용하여 초기 탐색점 위치와 탐색 패턴을 결정함으로써 적응적으로 움직임을 추정하는 새로운 기법을 제안한다. 실험을 통하여 제안된 알고리즘을 다이아몬드 탐색 기법과 비교하였을 경우, 제안된 알고리즘은 움직임 보상 예측된 화질에 있어서 약 0.1∼0.5(dB)정도 성능을 향상시켰으며 움직임 벡터 추정의 속도에 있어서 약 50% 이상 높은 성능 향상을 보였다.
본 논문에서는 MPEG 3DAV Coding에서 진행 중인 EE2 및 EE3의 다시점 영상 압축에 효율적으로 적용할 수 있는 블록기반 시차추정 기법을 제안한다. 제안된 기법은 영상의 특성을 이용하여 블록크기를 가변적으로 구성하는 적응적 시차 추정을 적용하여 영상의 화질을 개선하였다. 추정하고자하는 해당 블록의 주변 특성을 고려하여 탐색 영역을 가변적으로 설정함으로써 계산량을 줄이고 좌우방향으로 시차가 더 크다는 스테레오 영상의 특성을 이용하여 2진과 4진 트리 분해를 혼용함으르써 기존의 4진 트리만 이용한 정보 부호화 방식보다 부가정보량을 감소시킬 수 있다. 모의실험 결과 기존의 전 탐색 영역블록 정합기법(FBMA)에 비해 최대 $68\%$정도 계산량이 감소하고, PSNR면에서 기존 기법들보다 1dB 가량 개선되는 것을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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