• 방송공학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.892-904
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• 2008

센서네트워크와 같은 자원한정적인 상황에서의 비디오 부호화가 중요해짐에 따라 경량화 비디오 부호화 문제의 솔루션으로 분산비디오 부호화 기술(DVC: Distributed Video Coding)이 폭넓게 연구되고 있다. 이의 대표적인 기술인 Wyner-Ziv 부호화 기술은, 복호화기에서 영상간 유사도를 이용하여 부호화하는 현재 프레임에 대한 보조정보를 생성하고, 발생하는 잡음을 채널코드를 이용하여 제거함으로써 영상을 복원한다. 따라서 복호화기에서 보조정보를 정교하게 만들수록, 즉 제거되어야 할 잡음이 적게 생성될수록 전체적인 시스템의 부호화 효율이 좋아진다. 하지만 실제로 복호화기가 부호화하는 현재 프레임에 대한 정보 없이 정확도 높은 보조정보를 만드는 것은 상당히 어려운 일이므로, 복호되는 현재 프레임의 정보 및 그 신뢰도에 기반하여 점진적으로 보조 정보를 향상시키는 방법이 개발되었다. 하지만 복호결과를 이용하여 보조정보를 향상시키기 위해서는 복호결과 정보의 에러율에 못지않게 복호결과로부터 유효한 정보의 양 또한 중요하다. 따라서 본 논문에서는 변환영역의 Wyner-Ziv 부호화 기술에서 점진적으로 복호되는 현재 프레임에 대한 정보의 에러율 및 유효한 정보 양을 고려한 신뢰도에 기반하여 점진적으로 보조정보를 향상시키는 부호화 방법을 제안한다. 실험결과는 제안 방법이 점진적 보조정보 향상방법을 사용하지 않는 이전 변환영역 Wyner-Ziv 부호화 방법에 비해 최대 약 1.7 dB에 이르는 성능향상이 있음을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.75-100
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• 2018

최근 웹툰, 음원, 동영상, 게임, 교육, 앱 등 많은 콘텐츠 기업에서 콘텐츠 유료화 정책을 추진하고 있으나, 무료 콘텐츠에 익숙한 독자들의 문화적 관성이 온라인 콘텐츠의 유료화 전환에 많은 어려움을 주고 있다. 특히 온라인 뉴스 콘텐츠는 포털 사이트를 통해 무료로 배포되고 있어 유료화에 대한 독자들의 거부감이 다른 온라인 콘텐츠 보다 더욱 심한 실정이다. 이러한 문제 해결을 위해 학계 및 산업계에서 온라인 콘텐츠의 유료화 방안에 대한 연구가 다양한 차원에서 진행되었다. 최근에는 일부 온라인 뉴스 매체를 중심으로 독자들이 자발적으로 마음에 드는 뉴스 콘텐츠에 대해 원하는 만큼의 구독료를 지불하게 하는 Pay-What-You-Want (PWYW) 지불모델을 적용하는 시도가 이뤄지고 있다. 이에 본 연구는 PWYW 모델의 성공적인 정착을 위한 선결요인으로 독자의 자발적 독자구독료 지불행위에 영향을 미치는 온라인 뉴스 콘텐츠의 체계적 속성을 도출하고, 각 속성 및 하위 속성의 상대적 중요도를 비교 분석하였다. 좀 더 구체적으로, 선행연구 분석을 통해 기사제목 유형, 기사 이미지 자극성, 기사 가독성, 기사 유형, 기사 지배적 정서, 기사 내용-이미지 유사성 등 총 여섯 가지의 온라인 뉴스 콘텐츠의 체계적 속성을 도출하였으며, 내용분석(content analysis)을 통해 각 기사의 속성값을 측정하고 이를 기반으로 컨조인트 분석(conjoint analysis)을 실시하여 속성 간 상대적 중요도를 계산 및 검증하였다. PWYW 모델이 적용된 온라인 뉴스 콘텐츠 379개에 대한 컨조인트 분석 결과, 기사 가독성, 기사 내용-이미지 유사성, 기사제목 유형 등의 순으로 자발적 독자구독료에 큰 영향을 주는 것으로 분석된 반면, 기사 유형, 기사 지배적 정서, 기사 이미지 자극성 등은 상대적으로 낮은 중요도를 보이는 것으로 조사되었다. 본 연구는 내용분석과 컨조인트 분석을 동시에 실시하여 온라인 뉴스 콘텐츠에 대한 자발적 지불의도에 영향을 미치는 체계적 요인을 도출하고, 그 상대적 중요도까지 살펴보았다는 점에서 학술적 의의가 있으며, 온라인 뉴스 콘텐츠 제작자 및 사이트 운영자들로 하여금 독자들의 자발적 지불을 유도할 수 있는 가이드라인을 제시하였다는 점에서 그 실무적 의의가 있다.