디지털 방식이 가져온 변화는 기존사회 가치체계 자체의 변화를 추구하며 남과는 다르게 차별화 시키고자하는 사고방식이 그전보다 훨씬 강해지고 있다. 따라서 변화된 환경에 맞는 다양하고 독창적인 이미지 연출이 필요하며, 이미지 제작을 위한 표현 방법이 필요하다. 본 논고는 디지털 이미지 크리에이팅에 관한 것으로 먼저 개발 대상을 선정하고, 감성차원을 통해 개발 대상에서 연상되는 감성어휘를 추출한다. 이후 대상간의 연계성을 시네틱스의 상징적 유추를 통해 시각화시키는 프로세스로 진행된다. 본 논고에서 활용된 시네틱스 기법은 그 특성상 대상의 본질적인 의미를 파악하는 기회를 제공하여 그 해결책의 본질에 대한 새로운 통찰력과 접근방법을 찾을 수 있기에 문제 정의와 문제 해결에서 창조성을 자극시키는 도구로써 사용되었다 궁극적인 연구 목적은 단순한 이미지의 왜곡이나 변형이 아니라 본질적인 의미가 담긴 디지털 이미지 제작의 방법 모색과 프로세스 접근에 대한 태도의 전환을 통해 독창적이고 다양한 디지털 이미지 연출에 도움이 되고자 함이다.
영웅스토리텔링의 기초인 '비범한 탄생', '낯선 세계로의 이입', '탐험, 모험', '영웅의 탄생', '귀환'의 순서는 게임 스토리텔링에서도 기초가 된다. 특히 이 과정 중 다음 단계로의 진입이 게임에서 Stage가 갖추어야 할 특성중 하나가 된다. 이때 영웅 스토리텔링의 관문이 가져야 할 특성은 크게 1) 외부적 한계 2) 내부적 한계의 극복으로 이루어져 있고 이에 대한 보상의 과정을 거쳐, 내부적 인정, 외부적 인정의 단계를 가지는데, 이것이 게임에서 핵심이 되는 중요한 특성이다. 또한 이 단계가 게임 스토리텔링으로 전이되면 다음과 같다. 1-5단계가 기반적 스토리로, 6-9단계가 게임 진행으로, 10-12는 게임의 규칙이나 장르로 변형된다. 본 논문에서는 게임에 적용 가능한 영웅 스토리텔링의 스토리 시스템화를 위하여, 게임 스토리텔링의 근간을 이루는 것이 영웅 스토리텔링이라는 것을 밝히고, 사례를 분석하여 게임에서의 영웅 스토리텔링의 모델을 도출하였다.
본 논문에서는 차량에서의 자동 음성인식 시스템과 같이 신호대잡음비가 낮은 잡음 환경에서의 음성인식에 적합한 변형된 스펙트럼 차감법을 제안한다. 기존의 스펙트럼 차감법은 스펙트럼에서 낮은 신호대 잡음비(SNR)를 갖는 부분은 감쇄되고, 신호대잡음비가 높은 부분은 강조되는 신호대잡음비에 의존한다. 그러나 이러한 구성은 높은 신호대잡음비를 갖는 환경에서는 적절하나 차량 환경과 같이 낮은 신호대잡음비를 나타내는 환경에서는 매우 부적절하다. 제안하는 방법은 낮은 신호대잡음비를 갖는 잡음 환경을 위해 음성우세영역을 강조하여 불필요하게 음성영역이 과차감되지 않도록 방지한다. 차량용 음성명령어 어휘를 대상으로 한 실험 결과에서 제안하는 방법이 기존의 방법에 비해 우수한 것을 확인하였다.
기존의 클러스터 라우팅 방식은 클러스터 헤드를 선출하여 클러스터 내의 멤버 노드들로부터 정보를 수집하고 압축하여 기지국에 전송함으로써 에너지 효율을 높일 수 있는 대표적인 방식이다. 그러나 클러스터 형성 단계 중 매 라운드마다 셋업 단계에서 선출된 클러스터 헤드와 클러스터 내의 멤버 노드들 간의 빈번한 정보 교환으로 인해 발생하는 불필요한 에너지 소모는 클러스터 라우팅 방식이 해결해야 하는 과제이다. 본 논문에서는 셋업 단계에서의 선출된 클러스터 헤드와 기존의 클러스터 헤드 사이에 변경되지 않는 중첩된 영역에 속한 멤버 노드들을 계산함으로써, 중첩된 멤버 노드들의 셋업 단계에서의 불필요한 송수신 횟수를 줄여 정보 교환을 최소화하였다. 따라서 셋업 단계에서의 소모되는 에너지를 절약하여 안정 단계에서 효율적으로 사용함으로써, 에너지의 효율적인 사용과 전체적인 네트워크의 생존시간을 증가시키고자 하며, 전체 네트워크내의 멤버들에게 클러스터 헤드가 될 수 있는 균등한 기회를 주고자 하는클러스터 헤드 선출 프로토콜을 제안한다.
최근 공동 연결 관계와 연속적인 정점 위치들의 움직임으로 이루어진 메쉬들의 모임, 즉 메쉬 시퀀스를 압축하는 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문은 Khodakovsky 등이 제시한 준균일 메쉬 압축방법에 기반한 메쉬 시퀀스의 압축 알고리즘을 제시하고자 한다. 준균일 메쉬 시퀀스로의 메쉬 재구성을 이용한 메쉬 시퀀스 압축 알고리즘은 크게 두 부분으로 이루어진다. 첫 번째 부분은 주어진 비균일 메쉬 시퀀스로부터 준균일 메쉬 시퀀스를 생성하는 것이다. 준균일 메쉬를 생성하기 위해 본 논문에서는 MAPS 알고리즘을 사용하였다. 하지만 단일 메쉬에 대해 적용이 가능한 MAPS 알고리즘을 메쉬 시퀀스에 그대로 적용할 수 없다. 따라서 주어진 애니메이션에서의 정점 움직임을 고려하여 유사한 움직임을 가지는 영역별로 분할하고, 이 분할 정보과 정점의 움직임을 고려할 수 있도록 MAPS 알고리즘을 확장하였다. 두 번째 단계에서는 웨이블릿 변형과 메쉬 분할 정보를 이용해 준균일 메쉬를 압축하였다. 각 분할 영역의 변환 정보를 고려해 분할 영역 내 정점의 위치를 예측하고, 참조 프레임과의 차이값을 압축함으로써 효율적으로 준균일 메쉬 시퀀스를 압축하였다.
IEEE 802.1x 기반 무선랜 환경은 Auth/Deauth Flooding 공격과 같이 무선랜 프로토콜의 취약점을 이용한 DoS 공격 등에 노출되어 있다. 무선랜 공격자는 유선에서와 마찬가지로 근원지 IP 주소를 스푸핑하여 대량의 트래픽을 발생시키는 등 무선 네트워크에 대한 DoS 공격을 수행할 수 있다. 따라서 무선랜에 대한 공격에 능동적으로 대응하기 위해서는 기존의 유선망에서의 IP 역추적 기술을 변형하여 무선망에 적용할 수 있다. 이에 본 연구에서는 무선랜 환경에서 발생하는 트래픽에 대해 TTL 기반의 개선된 패킷마킹 기법을 제시하여 무선 트래픽에 대한 분류 기능도 제공하면서 동시에 스푸핑된 무선 IP 패킷의 근원지 정보를 재구성하는 기법을 제시한다. 실험 결과 AP를 기반으로 역추적 기능을 이용하여 보다 안전한 무선랜 환경을 구축할 수 있었다.
최근 실시간으로 생성되는 대용량의 SNS 데이터로부터 유의미한 정보를 찾아내고 분석하는 것이 중요해지면서 핫 토픽 검출에 대한 관심도 크게 증가하고 있다. SNS 특성상 사전 확인이 이루어지지 않은 불특정 다수의 글들을 대상으로 하기 때문에 이 글들을 대상으로 핫 토픽을 예측했을 때 결과의 신뢰성이 저하된다는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 소셜 네트워크에서 사용자의 영향력을 고려한 신뢰성 높은 핫 토픽 예측 기법을 제안한다. 트위터를 기반으로 변형된 TF-IDF 알고리즘을 통하여 순간적으로 많이 이슈화되는 키워드 후보 집합을 추출하고, 트윗에 사용자 영향력을 가중치로 부여함으로써 핫 토픽 예측 결과의 신뢰성을 높인다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 기존 기법과 제안하는 기법의 성능평가를 수행한다. 성능평가 결과, 제안하는 기법은 기존 기법에 비해 정확도, 재현율 모두 향상됨을 확인하였다.
본 연구는 영문 제목 으로 발표된 동명의 세 작품을 비교 분석한다. 원작 소설과 두 편의 영화는 각각 다른 작가들에 의해 세상에 소개된다. 소설과 첫 영화 <진정한 용기>는 1960년대 말에 발표되었고, 두 번째 영화 <더 브레이브>는 2010년 코엔 형제에 의해 발표된다. 각 작품의 스토리에는 큰 차이가 없다. 하지만 작품들이 주목한 주제의 차이에 의해 캐릭터와 전개가 조금씩 변형되어 작품 마지막에는 서로 크게 다른 영화로 인식된다. 본문에서는 작품들의 비교를 통해 각각의 해석과 전개 과정을 살펴본다. 그리고 코엔 형제가 <더 브레이브>에서 강조하는 내용의 표현 방법을 알아보고, 그것들이 코엔형제의 이전 작품들이 다루었던 미국 현대사회와 어떻게 연결이 되는지를 설명한다. 마지막으로 <더 브레이브>를 통해 코엔 형제가 바라본 인간의 물욕에 의해 점점 악화되는 미국 현대사회를 정리하고 그 기원을 찾아본다.
스마트 기기의 대중화로 다양한 위치 기반 서비스가 제공되고 있다. 최근에는 소셜 서비스와 결합한 위치 기반 소셜 서비스들이 생겨나고 있다. 이러한 위치 기반 소셜 네트워크 서비스에서는 사용자 중심의 가장 가까운 위치를 검색하는 k-최근접 질의 처리의 요구가 증가된다. 본 논문에서는 대규모 사용자 환경에서 질의를 효율적으로 처리하기 위한 근사 k-최근접 질의 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 빅데이터 분산 처리기술을 활용하여 효율적인 스트림 처리를 수행한다. 본 논문에서는 대량의 위치 데이터에 대한 색인을 위해 전통적인 그리드 색인 기법을 변형한 색인 기법을 제안한다. 제안하는 질의 처리기법은 사용자의 진행방향을 고려하여 해당 셀을 우선적으로 탐색한다. 이를 통해 k개의 근사 결과 집합을 생성할 수 있다. 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해 기존 기법과 다양한 성능 평가를 수행한다.
본 연구는 문화생산론을 적용하여 한국대중음악산업의 수직계열화 구조를 기업집중과 생산시스템을 중심으로 분석하였다. 분석대상은 국내 디지털 음원유통 1위인 멜론 가요음악차트의 2000-2013년의 주간 톱텐을 사용하여 양적연구를 하였다. 연구결과 한국대중음악시장의 수직계열화 구조는 미국의 그것과는 다른 형태를 보였다. 미국의 메이저가 취하였던 수직 계열화는 음반시장의 불확실성에 대처하기 위하여 독립 레이블의 인수, 합병 등을 통하여 홍보와 유통만을 책임지고 음악의 생산은 독립 레이블에 맡기는 오픈 시스템인 반면 한국은 디지털 음원환경으로의 변화에 전통적인 가치사슬이 붕괴되어 디지털 음원유통사가 단순하게 유통만 책임지는 변형된 수직 구조를 나타내었다. 특히 대기업 계열의 유통사가 시장의 과점현상을 보이는 심각성을 발견하였으며, 이는 창조경제시대의 건전한 산업생태계 구축에도 어긋나는 것으로 선진사례의 연구를 통한 오픈시스템으로의 개선이 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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