본 연구는 대중음악산업에서의 동영상 콘텐츠 제작이 증가하는 현실을 반영하여 연구자가 직접 대중음악 콘텐츠를 제작하고 해당 콘텐츠들로 구성된 유튜브 채널을 개설함으로써 실질적인 콘텐츠 제작과 유통의 과정을 탐구하였다. 유튜브는 2019년 2월 25일에 개시하고 채널 명은 인디뮤지션 홍보에 초점을 둔 '알리다뮤직'으로 정하였으며 10인의 인디뮤지션을 대상으로 콘텐츠를 제작하였다. 콘텐츠는 원테이크 라이브 형식으로 진행하였고 화면은 이메일 주소와 SNS 계정을 상단에 표기한 명함의 형태로 제작되었다. 따라서 콘텐츠 명은 '명함라이브'라고 정하였고, 라는 슬로건 하에 QR코드를 우측 하단에 삽입한 형태의 홍보 콘텐츠 영상물을 제작하였다. 본 연구는 이러한 과정을 통해 제작된 '알리다뮤직'의 '명함라이브' 콘텐츠에 직접 참여한 인디뮤지션을 대상으로 개선방안과 홍보방법에 대한 연구를 진행하였다. 5인의 참여자 인디뮤지션을 대상으로 한 그룹인터뷰와 유의미하다고 판단되는 1인을 선정하여 따로 일대일 심층인터뷰를 진행하였다. 그 결과 첫째, 뮤지션 홍보 매체로써 유튜브는 영향력이 가장 크며 적은 비용에 고효율을 낼 수 있는 매체로 나타났고, 둘째, 유튜브 콘텐츠 참여자 평가는 원테이크 라이브의 필요성과 '명함라이브' 콘텐츠의 디자인적인 요소 그리고 QR코드에 대한 인식으로 나누어 결과가 도출되었으며, 셋째, 유튜브 콘텐츠의 효과적인 홍보 방법으로 미디어적인 측면은 콘텐츠의 지속성 및 인지도 확보, 채널의 구독자 확보의 중요성, 효과적인 미디어 활용을 위한 타 SNS와의 연계로 나타났으며 내용적인 측면은 채널의 인지도 증가 필요성, 출연자 섭외 및 콘텐츠의 다양성, '명함라이브' 콘텐츠의 오프라인(회사, 관계자)과의 연계가 나타났다. 이와 같은 결과를 바탕으로 본 연구는 흥미로운 콘텐츠를 소비자에게 제공하는 동시에 다양한 뮤지션과 회사가 만나는 채널로 성장해야 할 것이며 이를 통해 회사와의 계약, 광고 수입 창출을 유도하여 플랫폼으로써의 채널로 자리 잡아야 할 것이다. 하지만 본 연구는 제한된 대상자를 대상으로 연구를 하여 다소 국한된 범위에 연구라고 할 수 있어 향 후 연구에는 더 많은 대상자를 대상으로 연구를 진행하여 다양한 관점에서의 홍보 및 개선방안을 도출하기를 기대해본다.
본 논문에서는 vector-radix 2차원 고속 DCT(VR-FCT)를 VLSI 병렬계산하기 위한 효율적인 어레이 알고리듬을 제안하고, 이를 집적회로로 구현하기 위한 회로를 설계하였다. VR-FCT 알고리듬의 버터플라이 연산부분을 2차원 어레이에 매핑하여 이를 병렬 및 파이프라인 처리함을써 VR-FCT 알고리듬의 고속성과 2차원 어레이의 병렬성 및 국부통신 특성을 동시에 이용할 수 있다는 특징을 갖는다. 제안된 구현방식은 RCA 방식과는 달리 transposition 메모리가 필요치 않으며, 2차원 어레이의 구조적인 규칙성, 모듈성 및 국부연결성 등에 의해 회로설계 시간의 단축, 설계검증 및 설계변경등이 용이하여 VLSI 구현에 매우 적합하다. 연산회로는 곱셈기를 사용하기않고 가산기만으로 설계하였으며, 2의 보수연산 대신에 Canonic-Signed Didit(CSD) 코드를 사용함으로써 약 30%의 가산횟수를 줄일 수 있었다. 제안된 방법의 DCT 연산과정을 C언어로 모델링하여 회로의 유한 레지스터 길이에 대한 연산정밀도를 분석하였다. 제안된 어레이 알고리듬의 시간성능은 (N*N) 2차원 DCT에 대해 O(N+Nnzd-log2N)의 시간 복잡도를 갖는다. 시뮬레이션 결과고부터 Nnzp=4이고 50MHz 클럭이 사용되는 경우, (8*8) DCT계산에 약 0.88 sec가 소요괴며, 약 72*10 pixels/sec의 연산성능이 예상된다.
인터넷을 통한 개방적 협업의 가치가 사회 경제적으로 증가하고 있는 가운데, 오픈소스 소프트웨어 개발 프로젝트의 성공적인 운영의 중요성 또한 증가하였다. 기존의 연구들이 프로젝트 성과에 영향을 미치는 다양한 요인들을 검증하였으나 프로젝트 운영자가 프로젝트 성과에 어떤 영향을 미치는지에 대한 연구는 한정적이다. 따라서 본 연구는 운영자의 특성을 개인의 특성과 운영 방식의 특성으로 나누어 인상형성 및 사회적 자본 이론을 중심으로 그 영향을 검증하였다. 이를 위하여 대표적인 오픈소스 소프트웨어 개발 플랫폼인 깃허브(Github)에서 611개의 리퍼지토리(Repository)와 리퍼지토리 운영자의 데이터를 수집하였으며, 사회 연결망분석을 통해 각 리퍼지토리의 지식공유 네트워크를 구축하였다. 위계적 회귀분석을 통해 프로젝트 성과에 영향을 미치는 명시적 리더의 특성을 분석한 결과, 운영자가 개인의 정보를 많이 공개하여 신뢰성을 확보하고자 노력하거나, 적극적으로 팔로잉을 하여 외부 개발자에 대한 관심이 높거나, 지식공유 네트워크에서 중심적인 역할을 할 경우 성과에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 반면, 코드의 수용비율이 높거나, 깃허브 내에서 전문가로 인지되어 있을 경우 오히려 성과가 낮은 것으로 나타났다. 본 연구는 향후 오픈소스 소프트웨어뿐만 아니라 다양한 형태의 개방적 협업의 성공적 운영을 위한 운영자 가이드라인으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 기본설계단계 건축물의 환경성능을 보다 정량적이고 객관적으로 평가를 위해 BIM기반 건축물의 전과정 온실가스 배출량 평가를 위한 친환경 템플릿 개발을 목적으로 한다. 템플릿을 활용하는 사용자는 건축물 설계 시타 환경성능분석 시뮬레이션의 도움 없이 다양한 환경성능의 고려가 가능하며 전과정평가에 대한 사전지식이 없는 사용자들도 건축물의 전과정 평가를 용이하게 할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 이를 위해 건축물 주요 건축자재를 선정하여 6대 환경영향 데이터베이스와 조달청 표준공사코드를 분석하여 구축하였다. 또한 전과정 평가를 용이하게 하기 위해 데이터베이스를 매칭한 주요 건축자재 패밀리를 개발하였다. 설계단계 주요 건축자재에 따른 패밀리를 활용하여 모델링 시 BIM 프로그램인 Revit 내에서 평가결과를 확인하기 위해 Revit 프로그램의 일람표기능을 활용하여 환경성능에 대한 의사결정이 가능하도록 하였다. 또한, 구축된 패밀리의 활용과 추가적인 패밀리 구축에 필요한 과정을 가이드라인으로 작성하여 제안하였다.
스마트 시설환경은 대표적으로 원예, 축산 분야 등 여러 형태의 농업현장에 정보 통신 및 데이터 분석 기술을 도입하고 있는 시설화된 생산 환경이라 할 수 있다. 근래에 하드웨어적으로 급증한 스마트 시설환경에서 생산되는 방대한 생육/환경 데이터를 올바르고 적합하게 사용하기 위해서는 일반 산업 현장과는 차별화 된 분석기법이 요구된다고 할 수 있다. 소프트웨어 공학 분야에서 연구된 빅데이터 처리 기술을 기계적으로 농업 분야의 빅데이터에 적용하기에는 한계가 있을 수 있다. 시설환경 내/외부의 다양한 환경 변수는 시계열 데이터의 난해성, 비가역성, 불특정성, 비정형 패턴 등에 기인하여 예측 모델 연구가 매우 난해한 대상이기 때문이라 할 수 있다. 본 연구에서는 근래에 관심이 급증하고 있는 인공신경망 연구 소프트웨어인 Tensorflow (www.tensorflow.org)와 대표적인 Open source인 OpenNN (www.openn.net)을 스마트 시설환경 환경변수 상호간 상관성 분석에 응용하였다. 해당 소프트웨어 라이브러리의 운영환경을 살펴보면 Tensorflow 는 Linux(Ubuntu 16.04.4), Max OS X(EL capitan 10.11), Windows (x86 compatible)에서 활용가능하고, OpenNN은 별도의 운영환경에 대한 바이너리를 제공하지 않고 소스코드 전체를 제공하므로, 해당 운영환경에서 바이너리 컴파일 후 활용이 가능하다. 소프트웨어 개발 언어의 경우 Tensorflow는 python이 기본 언어이며 python(v2.7 or v3.N) 가상 환경 내에서 개발이 수행이 된다. 주의 깊게 살펴볼 부분은 이러한 개발 환경의 제약으로 인하여 Tensorflow의 주요한 장점 중에 하나인 고속 연산 기능 수행이 일부 운영 환경에 국한이 되어 제공이 된다는 점이다. GPU(Graphics Processing Unit)의 제공하는 하드웨어 가속기능은 Linux 운영체제에서 활용이 가능하다. 가상 개발 환경에 운영되는 한계로 인하여 실시간 정보 처리에는 한계가 따르므로 이에 대한 고려가 필요하다. 한편 근래(2017.03)에 공개된 Tensorflow API r1.0의 경우 python, C++, Java언어와 함께 Go라는 언어를 새로 지원하여 개발자의 활용 범위를 매우 높였다. OpenNN의 경우 C++ 언어를 기본으로 제공하며 C++ 컴파일러를 지원하는 임의의 개발 환경에서 모두 활용이 가능하다. 특징은 클러스터링 플랫폼과 연동을 통해 하드웨어 가속 기능의 부재를 일부 극복했다는 점이다. 상기 두 가지 패키지를 이용하여 2016년 2월부터 5월 까지 충북 음성군 소재 딸기 온실 내부에서 취득한 온도, 습도, 조도, CO2에 대하여 Large-scale linear model을 실험적(시간단위, 일단위, 주단위 분할)으로 적용하고, 인접한 세그먼트의 환경변수 예측 모델링을 수행하였다. 동일한 조건의 학습을 수행함에 있어, Tensorflow가 개발 소요 시간과 학습 실행 속도 측면에서 매우 우세하였다. OpenNN을 이용하여 대등한 성능을 보이기 위해선 병렬 클러스터링 기술을 활용해야 할 것이다. 오프라인 일괄(Offline batch)처리 방식의 한계가 있는 인공신경망 모델링 기법과 현장 보급이 불가능한 고성능 하드웨어 연산 장치에 대한 대안 마련을 위한 연구가 필요하다.
다계층 구조를 갖는 현대의 기업용 분산 애플리케이션에서 비즈니스 엔티티는 로직을 구현한 각 계층의 서비스 컴포넌트들을 관통하는 일종의 횡단관심사이다. 비즈니스 엔티티가 변화하면 이와 관련된 서비스 컴포넌트들은 비록 구현된 기능이 바뀔 필요가 없을지라도 새로운 타입의 비즈니스 엔티티를 다룰 수 있도록 수정되어야 한다. 본 연구팀은 이전 연구에서 서비스 컴포넌트로부터 외부화된 데이터인 비즈니스 엔티티에 대한 가변성을 효율적으로 처리하기 위한 DTT 컴포넌트 모델(Data Type-Tolerant Component Model)을 제안하였다. DTT 컴포넌트 모델은 서비스 컴포넌트들과 비즈니스 엔티티들 간의 직접적인 결합을 없앰으로써 서비스 컴포넌트들이 수정되지 않고도 새로운 비즈니스 엔티티들을 처리할 수 있게 된 반면, 이들을 중재하는 데이터 타입 컨버터를 개발해야 하는 부담이 발생한다. 이에 본 논문에서는 서비스 컴포넌트의 SCDT(Self-Contained Data Type)와 비즈니스 엔티티의 각 속성에 대한 메타데이터로 온톨로지를 사용하는 방법과, 이를 이용하여 데이터 타입 컨버터 코드를 생성하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 온톨로지 기반 DTT 컴포넌트 모델은 컴퓨터가 에러 없이 데이터 타입 컨버터를 자동으로 생성할 수 있게 함으로써, 서비스 컴포넌트들의 재사용성과 데이터 가변성 처리 효율을 크게 향상시킨다.
본 논문은 이진 영상 압축 표준인 JBIG2의 주요 구성모듈을 하드웨어 IP(Intellectual Property)로 설계 구현을 제안한다. JBIG2가 표준화된 이후 차세대 FAX 하드웨어 개발을 용이하게 하기 위하여 JBIG2 부호화기의 주요 모듈인 심볼 추출부, 허프만 부호화기, MMR 부호화기, MQ 산술부호화기를 하드웨어 IP로 합성하였다. VHDL코드 생성 및 합성을 위해서 ImpulseC Codeveloper와 Xilinx ISE/EDK 프로그램을 사용하였다. 심볼추출시 메모리의 사용을 최소화하기 위해 문서를 128라인씩 분할하여 처리하도록 설계하였다. 합성된 IP들은 Xilinx사의 ML410 개발보드의 Virtex-4 FX60 FPGA에 다운로드하여 성능평가를 수행하였다. 4개의 IP가 FPGA에서 차지하는 면적은 전체 slice의 36.7%를 차지하였다. 동작 검증을 위해 Active HDL 툴을 이용하여 각 IP에 대한 파형 검증을 수행한 결과 정상 동작함을 확인하였다. 아울러 ML410 개발보드 상에서 Microblaze CPU를 이용해 소프트웨어로만 수행한 경우와 동작 속도를 비교 한 결과, 구현된 IP들은 심볼 추출부는 17배, 허프만 부호화기는 10배, MMR 부호화기는 6배, MQ 산술부호화기는 2.2배 이상의 빠른 처리 속도를 나타내었다. 구현된 하드웨어 IP와 연동된 소프트웨어 모듈로 표준 CCITT문서를 압축한 결과 정상적으로 동작함을 확인하였다.
HD 블랙박스에 포함되는 GPS 위치정보 저장방법은 특정한 표준을 가지지 않고 제조사마다 고유한 방식을 사용하고 있다. 본 논문에서는 GPS 위치정보를 저장하기 위한 저장 공간의 한계성을 극복하고 이에 따른 화질저화를 유발하는 문제점을 해결하기 위하여, 숨겨진 필수영역을 이용한 HDTV 비디오 콘텐츠에 포함된 위치정보 은닉방법을 제안한다. HDTV 비디오 콘텐츠는 압축을 위하여 프레임 하단에 8-라인의 Border Extender가 반드시 필요하게 된다. 이는 현 위치정보를 은닉하는 공간으로 사용되며 화질열화를 방지하기 위하여 그레이스케일 블록 형태의 이미지로 삽입하였다. 제안 방법은 실제 HD블랙박스를 사용하여 확인되었으며, 기존의 부가영역을 사용한 ASCII 코드의 형식보다 해석이 어려우며 편집 재 압축할 경우 위치정보가 사라지는 보안효과가 있다. 따라서 제안방법은 페이스 북이나 유튜브 등과 같은 위치기반 동영상 서비스에도 적합하다.
본 연구에서는 촬상단면내의 평행이동에 기인한 MRI 아티팩트를 제거하는 새로운 방법을 제안한다 임상 진단에 있어서 종종 문제가 되고 있는 호흡에 따른 두뇌부분의 상하이동을 고려해서 위상 엔코드 축인 y 방향만의 강체의 평행이동을 취급한다 종래의 발견적인 반복위상탐색 처리법과는 달리, MRI 촬상과정과 화장 특성의 해석에 근거한 MRI 신호내의 체동성분과 화상성분을 단순한 대수연산에 의해 분리할 수 있는 새로운 구속조건을 도출한다 MRI 신호에 대해서 x 방향의 1차원 푸리에 변환을 행한 후의 y 방향 스펙트럼 위상값은 화상자신의 성분과 체동성분의 합이 되고 있다 한편 두뇌부위 등의 단층상에 있어서 주위의 피하지방 부분의 밀도는 거의 균일하다고 알려져 있어, 이 부위상에 있는 y 방향의 한 라인의 말도분포는 대칭모양으로 간주할 수 있다 밀도함수가 대칭인 경우 스펙트럼의 위상은 그 위치에 대하여 선형적으로 변화한다 따라서 이 선형함수로부터 벗어난 성분을 체동으로 분리할 수 있다. 이러한 구속조건에 기초를 둔 새로운 아티팩트의 제거방법이 본 연구에서 제안된다 최종적으로 phantom 화상을 사용한 시뮬레이션을 통해 본 방 법의 유효성을 나타낸다.
본 연구는 IoT 기술을 이용한 의료기기에서 송수신되는 대량의 이진데이터의 디지털 변조 과정시 독특한 압축 알고리즘을 적용하여 보다 빠른 시간내에 데이터를 송수신하기 위한 연구이다. 이를 위해 이진데이터 스트리밍을 간단한 규칙에 따라 바이너리 클러스터라는 단위로 구분한 뒤, 각 바이너리 클러스터에 대해 1차 압축바이너리 클러스터를 생성하고 유형별로 추가적인 압축 연산을 통해 1 내지 2비트를 압축한 2차 압축 바이너리 클러스터를 생성한 뒤, 각각의 2차 압축 바이너리 클러스터를 맨체스터 라인코딩 방식으로 전송하였다. 특히 본 연구에서는 각각의 2차 압축바이너리 클러스터들의 구분을 위한 정보로서 휴지 전위를 2차 압축 바이너리 클러스터를 코딩한 맨체스터 코드 사이에 삽입 전송하는 방법을 제안하였다. 이를 통해, 2비트 압축된 바이너리 클러스터의 경우 휴지 전위를 위한 1 전송 단위 시간의 소요를 고려하더라도 추가적으로 1 전송 단위 시간의 시간적 이득을 얻게 됨으로써 전송 속도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대되었다. 휴지 전위는 1개 전송 단위로서만 독립적으로 각각 분리된 압축바이너리 클러스터들의 연결에 사용하므로, 2개 전송단위 시간 이상의 연속된 휴지 전위는 존재하지 않게 되고, 맨체스터 코딩의 기본 규칙을 준수하므로 직류 성분도 존재하지 않게 된다. 특히 이미 정보이론 알고리즘을 이용한 압축된 이진 데이터에 대해서도 본 연구에서 제안한 압축전송 과정을 이용할 경우 전송 속도를 추가적으로 약 12.6% 향상 시킬 수 있음이 예측되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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