본 논문에서는 완성된 수묵화나 여러 회화적 효과를 지닌 그림을 가지고 그곳에 있는 라인 패턴을 자동으로 추출한 후, 자동으로 스케치에 그 라인 패턴을 입혀주는 방식을 연구하였다. 이를 이용해 전체 프레임 중간에 애니메이터가 완성한 키 프레임을 받고, 다른 프레임들과의 대응 라인을 찾은 후 패턴을 자동으로 입혀 중간 프레임들을 얻어내는 결과를 보여준다.
본 논문에서는 언론사 프레임 분석을 위해 2020 년 2 월 1 일부터 7 개월간 코로나 19 를 언급한 기사 데이터를 수집하여 단어 임베딩을 수행하고, 언론사별 중복단어 행렬로 K-Means Clustering 을 수행하여 군집별로 모인 언론사들의 분포를 살펴본다. 또한, 언론사별 중복되지 않는 유일단어들의 긍정, 부정, 정치적, 경제적 등의 특성에 따라 프레임을 분석하여 파악한다. 이를 통해, 특정 기간동안 코로나 19 관련 기사에서 나타나는 언론사별 프레임을 비교 및 분석하고자 한다.
본 논문은 위성방송 표준인 DVB-S2 (Digital Video Broadcasting-Satellite second generation) 에 적용 가능한 효율적인 변조모드 추정 가능한 프레임 동기 검출 회로를 제안한다. 매우 낮은 SNR에서 SOF (Start Of Frame)를 검출하고 변조 모드를 추정하기 위해 본 논문에서는 새로운 상관기 방식의 프레임 동기 검출 회로 구조와 낮은 복잡도의 AGC (Automatic Gain Controller)를 제안한다. 제안한 프레임 동기 검출 회로는 복잡도가 높은 기존의 D-GPDI (Differential - Generalized Post Detection Integration) 알고리즘을 직접 구현한 방식과 비교하여 약 93%의 곱셈기 개수와 89%의 덧셈기 개수를 줄일 수 있었으며 Xilinx Virtex II FPGA 검증 보드를 이용하여 제안된 구조를 검증하였다.
EPCglobal Class-1 Gen-2 충돌방지 기법에서는 Q-알고리즘을 통하여 질의 라운드의 프레임 크기를 결정한다. Q-알고리즘은 리더의 식별영역 내에 있는 태그의 수를 추정하지 않고 슬롯의 상태만을 이용하여 질의 라운드의 프레임 크기를 계산하므로 알고리즘에 비하여 리더의 알고리즘이 단순한 장점이 있다. 반면, 실제 태그의 수를 반영한 최적화된 프레임 크기를 할당할 수 없는 단점이 있다. 또한, 기존의 Q-알고리즘에서는 프레임 크기를 조절하기 위한 매개변수인 C값이 정해져 있지 않다. 따라서 본 논문에서는 매 질의 라운드마다 태그의 수를 추정하여 Q-알고리즘의 매개변수 C값을 결정하는 기법을 제안하고, 이에 대한 성능분석을 한다.
RFID 시스템에서 태그 수집은 가장 중요한 기능이다. 태그들은 리더의 수집 명령에 따라서 동일한 채널에서 응답하게 되며, 2개 이상의 태그가 동시에 응답할 때 RFID 시스템에서 태그 충돌이 발생한다. 태그 충돌은 RFID 시스템에서 성능을 저하 시키는 중요한 요소이다. 능동형 RFID 시스템에서는 태그 충돌을 해결하기 위하여 프레임 슬롯 알로하 충돌방지 프로토콜을 널리 사용하고 있다. 많은 연구에서 프레임 슬롯 ALOHA 방식의 최대 시스템 효율은 36.8%임을 나타내고 있다. 본 논문에서는 기존의 프레임슬롯 알로하 보다 개선된 태그 수집성능 위해 RFID 시스템에 정합하는 efficient slotted CSMA/CA를 제안한다. IEEE 802.15.4 저 전력 센서 네트워크에서 널리 사용 중인 slotted CSMA/CA를 RFID 시스템에 적용하기 위한 프레임 구조를 제시하며, 주변의 태그 개수에 따라 유동적 프레임 사이즈 조절을 통한 수집성능을 향상한다. 실제 433MHz 능동형 RFID 리더와 태그 40대에서 실험을 통하여 제안한 slotted CSMA/CA가 프레임 슬롯 ALOHA 방식보다 태그 수집시간, 수집라운드 및 충돌 횟수에서 각각 18%, 37.4%, 77.8%의 성능향상을 보였다.
이 논문의 목적은 "왜 프레게는 공리 V 대신 흄의 원리를 기본 원리로 삼지 않았을까?"라는 물음에 답하는 데 있다. 이 물음은 프레게 철학의 해석에 관한 물음이기도 하지만, 최근의 새로운 논리주의의 기획이 정당한가를 묻는 물음이 기도 하다. 이 물음에 답하기 위해, 나는 프레게 철학의 틀 안에서 흄의 원리를 공리로 삼는 방안과 정의로 삼는 방안을 차례로 살펴보았다. 우리 논의를 통해 흄의 원리를 공리로 간주하는 방안은 프레게의 논리주의 기획이나 공리관과 어울리지 않으며, 그것을 정의로 간주하는 방안 또한 그의 정의관과 어울리지 않는다는 점을 밝힌다. 나아가 흄의 원리를 기수 개념의 암묵적 정의로 간주하려는 시도가 해결해야 할 문제가 어떤 것인지를 규명하였다.
본 연구에서는 정권의 대북한 정책에 따라 변화된 뉴스 프레임이 구체적으로 수용자의 북한 및 통일에 대한 인식에 어떻게 영향을 미칠 것인가를 실증적 연구 방법을 통해 파악해보고자 하였다. 연구방법으로는 뉴스 프레임의 노출에 따른 수용자의 반응을 실험 연구를 통해 직접 확인함으로써 뉴스 프레임의 영향력을 검증하였다. <연구문제 1$gt;은 북한의 이미지에 대한 뉴스 프레임의 영향력을 검증하는 것인데, 이 검증 결과 뉴스 실험 처치를 하지 않았던 통제 집단과 실험 처치가 되었던 두 집단 간에는 북한의 이미지에 대한 유의미한 인식의 차이를 발견 할 수 있었다. <연구문제 2>는 북한 및 통일관련 뉴스의 프레임이 통일에 대한 인식에 미치는 영향력을 알아보기 위한 것이었다. 연구 결과 적대적 뉴스 처치집단의 경우는 인식을 부정적으로 강화시켰으며, 우호적 뉴스 처치집단의 경우도 당초 예상과는 달리 역시 부정적인 인식을 강화시켰다. 이러한 연구결과는 TV 뉴스 수용자의 인식에 이치는 뉴스 프레임의 영향력을 다시 한번 확인한 것이라고 할 수 있다. 앞으로 연구결과를 바탕으로 추후 우리나라 방송의 바람직한 북한 및 통일 관련 뉴스 보도 방향을 모색해볼 수 있을 것이다.
본 연구는 표적이 규칙적으로 움직일 때 생기는 4DCT 영상의 모션 아티팩트(motion artifact) 관련된 원인들인 partial volume effect (PVE), partial projection effect (PPE), 각각의 프레임의 시작점 사이에 불일치(MMimph)의 원인들은 조사 및 분석을 목적으로 했다. 본 기관에서 제작된 흉부팬텀과 아크릴의 두개의 원기둥팬텀(반지름: 2 cm, 길이: 0.5 cm/ 반지름: 2 cm, 길이: 10 cm)이 규칙적인 움직이는 동안 CT을 이용하여 4D 영상을 획득했다. 촬영은 자동시작과 각각의 프레임의 시작점을 일치시키기 위해 매뉴얼로 두 가지 방법으로 시작하였다. 첫번째 실험에서는 CT 캔트리 rotation time은 5초와 8초가 이용되었다. 각 프레임은 다른 위상으로 시작되었다. 두번째 실험에서는 각 프레임에서 같은 위상으로 시작되게 하기 위해 매뉴얼로 시작했다. 세번째 실험에서는 원기둥팬텀을 2초와 6초를 주기로 움직였다. 각각의 4DCT의 영상에서 표적의 부피를 구했다. 영상으로부터 구한 표적의 부피와 표적의 실제 부피와 비교를 통해 관계를 분석했다. 흉부팬텀 실험에서는 CT의 갠트리 속도가 팬텀의 움직임보다 빠를수록 PVE와 PPE의 영향이 적어짐에 따라 영상에서 얻은 표적부피는 실제에 근접했다. 각각의 프레임의 시작점이 일치할수록 움직임의 속도와 표적의 부피와 상관관계가 높았다. 원기둥팬텀에서는 흉부팬텀의 경우와 같이 갠트리 속도가 팬텀의 움직임보다 빠를수록 영상으로부터 구한 표적부피는 실제 표적부피에 근접했다. 특히 한 slice의 두께가 2.5 mm을 고려 할 때 axial방향의 PVE, PPE, 각각의 프레임의 시작점이 일치가 되는 상태를 시뮬레이션한 길이 10 cm의 원기둥팬텀 실험에서는 영상에서 얻은 표적부피는 표적이 정지되었을 때 영상에서 얻은 부피와 거의 일치했다. 팬텀이 느리게 움직일수록, CT 갠트리의 rotation 시간이 짧을수록 영상에서 얻은 표적부피는 실제 부피에 근접했다. CT 촬영 시 각각의 프레임의 시작점이 같을수록 표적의 속도와 영상에서 의한 표적의 부피는 상관관계가 높게 나타났다. CT 갠트리의 rotation 속도를 팬텀의 움직임보다 빠르게 하고, CT 촬영시 각의 프레임의 시작점을 일치시킬수록 실제의 팬텀부피에 근접하리라고 예상된다.
본 논문에서는 MPEG 비디오 데이터의 컷(cut)과 디졸브(dissolve)를 검출하여 샷(shot) 단위로 분할하고 각 샷의 카메라 동작 또는 객체 움직임의 형태를 분류하는 방법을 제안하고자 한다. 정확한 샷의 위치와 카메라, 객체의 세분화된 동작을 구별하기 위한 전단계의 연구에서[1] 우선 MPEG 데이터의 I(Intra) 프레임의 DC(Direct Current) 계수를 분석하여 픽처 그룹을 Shot(장면이 바뀐 경우), Move(카메라 동작 또는 객체가 움직인 경우), Static(영상의 변화가 거의 없는 경우)으로 세분화하여 분류하였다. 이 과정에서 2단계 구조의 신경망을 구성하고 여러 종류의 특징을 서로 다른 해상도에서 추출하여 결합시키는 방법을 제안하였다. 다음 단계로 Shot 또는 Move로 분류된 픽처 그룹의 P(Predicted), B(Bi-directional) 프레임을 선별적, 계층적으로 탐색하여 컷의 정확한 발생 위치와 카메라 동작 또는 객체 움직임의 종류를 결정하는 방법을 제안한다. P, B 프레임의 매크로 블록의 종류별 분포를 통계적으로 이용하여 컷의 발생 위치를 검출하여, P, B 프레임의 매크로 블록 종류와 움직임 벡터를 동시에 사용하는 신경망을 구성하여 디졸브, 카메라 동작, 객체 움직임의 종류를 검출한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 MPEG 데이터의 압축을 풀지 않은 상태에서 I 프레임의 DC 계수만을 사용하여 픽처 그룹을 분류하며, 분류된 픽처 그룹 내에서 일부의 P, B 프레임만을 계층적으로 선택하여 탐색함으로서 처리 시간을 감소시키고자 하였다. 세 종류의 서로 다른 비디오 데이터를 사용한 실험에서 93.9-100.0%로 픽처 그룹을, 96.1-100.0%로 컷을 검출하였다. 또한 두 종류의 비디오 데이터를 사용한 실험에서 90.13% 및 89.28%의 정확성으로 카메라 동작 또는 객체 움직임을 분류하였다.
본 논문은 MPEG-2 동영상의 축소전환 시 IDCT기법을 이용한 임베디드 시스템 구현에 대한 연구이다 일반적으로 압축된 MPEG-2 동영상의 축소전환은 입력 비트열을 완전 복호화한 후, 저대역 필터링과 서브 샘플링을 수행하는 것이다. 그러나 이 방법은 큰 메모리와 많은 계산량을 요구하는 단점이 있다. 최근 이러한 문제점을 해결하기 위해 DCT 영역에 축소 전환하는 방법이 제안되었다. 이 방법은 고해상도 프레임 메모리의 1/4만을 요구한다. 이는 완전히 축소된 영상이 프레임 메모리에 저장되기 때문이다 그러나 이로 인한 필도 정보의 손실은 움직임 보상 단계에서 심각한 오차를 일으키며 영상 화질을 저하시킨다. 임베디드 시스템에서는 동영상의 화질을 유지하며 계산량이 적은 축소 변환 기법이 필요하다. 공간적인 영역에서 축소 변환 방법과 주파수 영역에서의 축소 변환 기법을 임베디드 시스템에 적용하였을 때 동영상의 프레임 속도에 대하여 비교하여 보았다. 주파수 영역에서 축소 변환을 수행하였을 때 평균 29 frame/sec로 주파수 영역에서의 변환 기법이 25% 우수하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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