플래쉬 영상은 비-플래쉬 영상에 비해 잡음이 적고 디테일을 잘 표현하지만, 강한 플래쉬 빛으로 인하여, 종종 부자연스럽게 회백색으로 포화되고 전면 물체 주위에는 비정상적으로 강한 그림자가 나타나는 등의 색상 열화를 겪는다. 본 논문에서는 동일 장면을 찍은 비-플래쉬 영상의 색상 정보를 전달함으로써 플래쉬 영상의 색상 화질을 개선하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 플래쉬 영상의 선명한 에지와 섬세한 디테일을 더욱 잘 보존하면서도 자연스러운 색상의 영상을 구성함으로써 우수한 주관적 화질을 보여준다. 잡음 특성이 다른 두 가지 영상에 대한 실험을 통하여 성능을 검증하였다.
본 논문은 플래쉬 메모리 접근시 erase 횟수를 줄이기 위하여 섹터 매핑 기법을 적용한 FTL (Flash Translation Layer) 알고리듬을 제안한다. 블록 매핑 기법을 적용한 기존의 알고리듬에 비하여 제안한 알고리듬은 섹터 단위의 매핑 테이블을 활용하여 데이터를 억세스하는 섹터 매핑 기법을 사용하여 erase 횟수를 줄임으로써 전체적인 메모리 억세스 시간을 줄이고 플래쉬 메모리의 수명을 연장시킬 수 있다. 제안한 알고리듬에서는 write를 위한 빈 공간이 없을 때 erase 횟수가 가장 적은 블록을 victim 블록으로 선택함으로써 wear-leveling을 구현하였다. 제안한 알고리듬을 검증하기 위하여 MP3 재생기, 동영상 재생기, 웹 브라우저, 문서 편집기의 어플리케이션에 대해 실험을 수행하였다. 제안한 알고리듬을 사용하였을 때 기존의 BAST, FAST 알고리듬과 비교하여 72.4%, 61.9%의 erase 횟수가 감소하였다.
모바일 기기의 발달은 기존의 웹상에 적합한 플래쉬 애니메이션이 선풍적인 인기를 끌고 있던 애니메이션은 백터방식으로 화질 열화와 전송용량에 따른 단점을 일부분 해결 했지만 3D 입체 영상 표현이 어려우며 애니메이션 영상표현의 실시간 랜더링과 스마트폰 디바이스 기술이 상업적 요구조건에 부합하여 3D 영상처리 기법의 발전이 요구되고 있다. 본 논문에서는 임베디드 시스템 장치나 스마트폰에서 그래픽 렌더링을 하기 위한 OpenGL Es 2.0 라이브러리로 안드로이드의 뷰 시스템과 OpenGL, M3G을 통한 3차원 그래픽 렌더링이 가능한 3D 애니메이션 영상처리 방법에 관하여 연구하였다.
디지털 카메라의 대중화와 고용량 저장매체의 보편화로 인해 대중들은 손쉽게 디지털 사진 촬영이 가능하게 되었다. 디지털 사진은 필름 사진과 달리 촬영을 하는데 있어 비용이 들지 않을 뿐만 아니라 플래쉬 메모리의 증가로 인해 다수의 사진들을 촬영할 수 있게 되었으나 그만큼 많은 사진들을 관리하고 분류하는 것은 쉽지 않은 일이 되었다. 따라서 디지털 사진을 자동으로 분류하고 관리하는 기능은 중요한 과제가 되었지만, 현재까지 나온 방법들은 사진 내의 객체가 확대, 축소 및 이동하거나 배경이 바뀌는 영상에 있어서 정확한 유사도를 측정하여 분류하는데 어려움이 있었다. 본 논문에서는 이와 같은 어려움을 보완한 디지털 사진의 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 입력영상을 그리드 형태로 나누어 각 블록별로 측정한 유사도 값을 바탕으로 클러스터링하며, 이때 디지털 사진 내에 포함되어 있는 촬영정보인 EXIF를 이용하여 입력 영상에 따라 적응적(adaptive)으로 그리드를 나누어 비교한다. 또한, 영상에 따라 각기 다른 색상의 분포 정도를 고려해 색상 가중치를 고려하여 사진을 비교함으로써, 영상의 고수준(high-level) 분석에서처럼 객체와 배경을 추출하여 따로 분리하지 않고도 객체의 배경이 다른 사진들을 저수준(low-level) 에서 분석이 가능토록 하였다. 제안한 방법으로 실험한 결과 객체의 크기 및 이동이나 배경에 큰 영향을 받지 않으면서 입력영상들을 클러스터링 할 수 있었다.
비디오 데이터를 효율적으로 검색, 정렬, 탐색, 분류하기 위해서는 프레임 간의 샷 전환 탐지가 선행되어야 한다. 본 논문에서는 디지털 비디오 데이터의 샷 전환 탐지를 위해 비디오 스트림을 구성하고 있는 각 프레임들 간의 화소 밝기 차이와 히스토그램의 변화를 이용하였다. 플래쉬 등과 같은 인위적이고 급격한 화소 밝기변화에 의한 오류를 최소화하기 위해 샷 전환 탐지 이전에 각 프레임 간의 밝기 보상을 적용하였다. 밝기 보정 된 프레임으로부터 프레임의 서브 블록 간의 지역적 화소 밝기 정보, 그리고 프레임의 화소 밝기 값 히스토그램을 비교하여 샷 전환을 탐지한다. 실험에서 제안된 알고리즘은 국가기록원 소장 비디오에 적용하여 효과가 있음을 보였다.
"사랑은 움직이는 거야" 라는 광고 문구를 보면서 움직임(애니메이션)이 얼마나 중요한가를 단적으로 알수 있다. 이동성이 현대 사회에서 강조되면서 움직임의 패러다임은 인터넷과 홈페이지의 개념을 바꿔 놓았다. 플래시는 이러한 움직임을 기본으로 하고 있다. 플래시의 최대 강점은 애니메이션이며, 애니메이션은 고도의 상품 개발 자유도를 가지고 있고, 감성과정서, 오락과 문화를 제공하는 정보기술 산업 및 영상미디어 문화 산업이다. 특히 온라인 네트웍크, 디카, 컬러폰의 대중화로 애니메이션, 게임 등 문화 컨텐츠를 쉽게 접근 할 수 있는 시대가 도래되었다. 이러한 필요성에 따라서 국내 대학에서는 이와 관련된 학과들이 수없이 많이 생겨나고 있으나 아직 플래시 애니메이션과 게임 제작에 대한 컨텐츠가 미비한 실정이다. 본 논문에서는 학생들이 쉽게 애니메이션과 게임을 제작할 수 있는 "MX 2004 위한 플래시 컨텐츠 제작" 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 별도의 패키지 없이 간단하고 용이하게 사용될 수 있다. 전문가들을 위한 3D-MAX, 마야, VRML이 아니라 현재 일반 사용자들이 가장 많이 사용하고 있는 플래쉬를 이용하여 12가지 기본 방법을 제안하고 이를 게임과 애니메이션을 제작할 수 있는 제작방법 등을 수록한 모델을 설계하고 구현하였다.
압축된 동영상에서 인덱싱을 위한 장면전환 검출기법에서 기존의 방법들은 실험에 의한 고정 임계값을 설정하여 임계값 보다 크면 장면전환이라고 판단해왔다. 기존의 고정 임계값을 적용시켰을 때는 플래쉬나 카메라 움직임 등에 의한 오검출이 많은 문제점이 있었다. 본 논문에서는 장면 전환 검출을 위한 임계값을 동영상 특성 중, 장면전환점간격을 이용하여 임계값을 동적으로 변화시키는 방법이며, 고정 임계값을 사용하는 경우보다 오검출을 줄이는 향상된 장면전환 검출기법을 제안한다. 실험에서는 동영상 특성을 통계적으로 분석하여, 기존의 고정임계값과 제안한 동적임계값을 사용한 결과 값을 비교분석 하였다. 제안한 방법은 기존의 방법보다 30%정도 오검출이 줄었다.
인터넷을 통한 온라인교육이 보편화 되면서 학습에 많은 비중을 차지하고 있다. 하지만 정보의 소외를 받고 있는 장애인들은 온라인교육에서도 소외되고 있다. 정부에서는 이러한 정보격차를 줄이기 위해 장애인의 웹접근성을 의무화한 법률을 공표하였으나 그것이 실행되는 단계는 미미하다. 본 논문에서는 색각이상을 가진 학습자를 위해 주요 교육용사이트의 색채 구성에 대해 분석하고 이를 바탕으로 앞으로 교육용사이트의 설계방향을 다음과 같이 제시한다. 첫째, 액센트 컬러를 붉은색 계열 외에 다른 컬러를 활용한다. 둘째, 화면의 흑백전환기능을 추가한 다. 셋째, 동영상과 플래쉬 색 구성을 색각이상자에게 적합하게 구성해야 한다.
정보통신기술의 발달로 인하여 e-learning산업은 급속히 팽창하고 있으며, 이외 함께 제작 기술의 발전도 빠르게 이루어지고 있다. 기존의 동영상 강의 제작의 큰 비중을 차지하던 Microsoft 사의 WMV(Window Media Video) 형식에서 최근에는 다른 동영상 파일에 비해 용량은 작지만 화질이 매우 우수한 포맷인 FLV(Flash video)으로 전환되고 있는 추세이다. 플래쉬 기반으로 이루어진 Flv는 윈도우, 리눅스 이외에도 대부분의 OS 환경과 브라우저에서 구동이 되며, 사용자가 별도의 플레이어 설치나 코덱 설치 과정 없이 재생을 할 수 있어 차세대 표준형, 개방형 플랫폼으로 개발자들의 관심을 끌고 있으나, 아직까지는 기존의 WMV 형식과 FLV간의 용량이나 화질의 비교, 제작시간 등에 대한 정확한 비교 분석에 관한 데이터가 나와 있지 않은 실정이다. 따라서 본 논문은 제작 방식에 따라 WMV와 FLV간의 데이터 비교 분석을 통하여 각기 특성에 맞는 제작 플랫폼을 설정하는데 가이드를 제시하고자 한다.
기존의 많은 장면 전환 검출 알고리즘은 점진적 장면 전환을 검출하기보다는 급격한 장면 전환 검출에 중점이 맞추어졌다. 일반적으로 점진적 장면 전환 검출에 중점을 둔 알고리즘은 많은 연산량을 필요로 한다. 또한 장면 전환 검출에 오류 요소인 플래쉬 라이트, 카메라 움직임 및 특수효과 등의 다양한 오류 요소를 고려하지 못하는 경우가 많다. 또한 기존의 많은 방법들은 히스토그램 기반의 알고리즘을 제시하였지만 좋은 성능에 비해 처리속도에서 취약하다. 본 논문에서는 저장된 동영상으로 부터 수직과 수평 블록의 시간적 슬라이스 영상과 슬라이스 영상 내 매크로 블록에 해당되는 정보를 이용한 빠르고 정확한 장면 전환 검출 알고리즘을 제안한다. 슬라이스 영상으로부터 시, 공간 상관관계의 히스토그램을 구성하고, 이를 그래프 컷 분할 알고리즘에 적용하였다. 처리속도 향상을 위해 영상 전체가 아닌 각각 영상 내 수직, 수평 방향의 중심 부분의 해당되는 위치의 블록에서만 시공간 정보를 추출하여 히스토그램을 구성하였다. 또한 카메라, 물체의 움직임 및 특수효과 변화 등을 효과적으로 검출할 수 있도록 매크로 블록의 움직임과 형태 정보를 이용하여 상당한 변별력 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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