Due to COVID-19, the non-face-to-face content market is growing rapidly. However, most of the non-face-to-face content such as webtoons and web novels are produced based on the traditional culture of other countries, not Korean traditional culture. The biggest cause of this situation is the lack of reference materials for creating based on Korean traditional culture. Therefore, the need for materials on traditional Korean culture that can be used for content creation is emerging. In this paper, we propose a generation model of source data based on traditional folk paintings through the fusion of traditional Korean folk paintings and AI technology. The proposed model secures basic data based on folk tales, analyzes the style and characteristics of folk tales, and converts historical backgrounds and various stories related to folk tales into data. In addition, using the built data, various new stories are created based on AI technology. The proposed model is highly utilized in that it provides a foundation for new creation based on Korean traditional folk painting and AI technology.
Moisture in a building is one of the most important variables influencing building performance, human health, and comfort of indoor environment. However, there are still lacks in the knowledge of understanding the moisture problem well and controlling moisture. Accordingly, in order to provide the fundamental data to control moisture contents in the indoor air, this study was to predict moisture contents transferred through building envelopes and indoor moisture generation rate. Moisture transfer model was made by physical relations in each node, and the indoor moisture generation rate was gained by comparing the model with experimental analyses. From the study, we found out that moisture generation rate was critical and day-periodic, so that we predicted the indoor moisture content by substituting the constant value gained from the average in a day for the moisture generation rate.
수강생들의 정보와 경험 부족을 극복하기 위해, 의사 결정 트리를 활용한 콘텐츠 기획 트리를 개발하였다. 콘텐츠 기획 트리는 수강생들이 개발할 주제와 스토리를 선택하는 나무 몸통 생성단계, 해당 스토리를 바탕으로 개발 가능한 형태 '범주'를 선택하는 부모 가지 생성단계, 해당 콘텐츠를 효과적으로 제작하는 흥미 '효과'를 선택하는 자식가지 생성단계 그리고 시각화할 멀티미디어 표현 '요소'를 선택하는 잎사귀 생성단계로 구성된다. 교육 모델은 게임기획 디자인과 정보시각화 강의에 적용되었고, 각 강의에서 사용된 범주, 효과 그리고 요소의 예를 사례로 제시한다. 교육 모델은 145개 팀 프로젝트에 사용되었고, 단계별 학습 프로세스로 효율성을 확인하였다.
Depth-image-based rendering is generally used in real-time 2D-to-3D conversion for 3DTV. However, inaccurate depth maps cause flickering issues between image frames in a video sequence, resulting in eye fatigue while viewing 3DTV. To resolve this flickering issue, we propose a new 2D-to-3D conversion scheme based on fast and robust depth-map generation from a 2D video sequence. The proposed depth-map generation algorithm divides an input video sequence into several cuts using a color histogram. The initial depth of each cut is assigned based on a hypothesized depth-gradient model. The initial depth map of the current frame is refined using color and motion information. Thereafter, the depth map of the next frame is updated using the difference image to reduce depth flickering. The experimental results confirm that the proposed scheme performs real-time 2D-to-3D conversions effectively and reduces human eye fatigue.
본 논문에서는 대규모 한국어 언어모델인 KoAlpaca를 파인튜닝하고 이를 이용한 블로그 텍스트 생성 시스템을 구현하였다. 소셜 미디어 플랫폼의 블로그는 기업 마케팅 수단으로 널리 활용된다. 수집된 협찬 블로그 텍스트의 감정 분석과 정제를 통한 긍정 리뷰의 학습 데이터를 구축하고 KoAlpaca 학습의 경량화를 위한 QLoRA를 적용하였다. QLoRA는 학습에 필요한 메모리 사용량을 크게 줄이는 파인튜닝 접근법으로 파라미터 크기 12.8B 경우의 실험 환경에서 LoRA 대비 최대 약 58.8%의 메모리 사용량 감소를 확인하였다. 파인튜닝 모델의 생성 성능 평가를 위해서 학습 데이터에 포함되지 않은 100개의 입력으로 생성한 텍스트는 사전학습 모델에 비해서 평균적으로 두배 이상의 단어 수를 생성하였으며 긍정 감정의 텍스트 역시 두 배 이상으로 나타났다. 정성적 생성 성능 평가를 위한 설문조사에서 파인튜닝 모델의 생성 결과가 제시된 주제에 더 잘 부합한다는 응답이 평균 77.5%로 나타났다. 이를 통해서 본 논문의 협찬물에 대한 긍정 리뷰 생성 언어모델은 콘텐츠 제작을 위한 시간 관리의 효율성을 높이고 일관된 마케팅 효과를 보장하는 콘텐츠 제작이 가능함을 보였다. 향후 사전학습 모델의 생성 요소에 의해서 긍정 리뷰의 범주에서 벗어나는 생성 결과를 감소시키기 위해서 학습 데이터의 증강을 활용한 파인튜닝을 진행할 예정이다.
This paper presents the infectious watermarking model (IWM) for the protection of video contents that are based on biological virus modeling by the infectious route and procedure. Our infectious watermarking is designed as a new paradigm protection for video contents, regarding the hidden watermark for video protection as an infectious virus, video content as host, and codec as contagion medium. We used pathogen, mutant, and contagion as the infectious watermark and defined the techniques of infectious watermark generation and authentication, kernel-based infectious watermarking, and content-based infectious watermarking. We experimented with our watermarking model by using existing watermarking methods as kernel-based infectious watermarking and content-based infectious watermarking medium, and verified the practical applications of our model based on these experiments.
Purpose This study explored overall phenomena in context such as YouTube channel operation, strategy, and profit generation through interviews with two research participants who started their own businesses and are recognized as influencer on YouTube and analysis of viewer responses to uploaded contents. With the explosive growth of YouTube content provision and use, previous studies on YouTube are only being conducted individually on YouTube's content, influence, and content providers, so it is need to explore YouTube channel operations and the effect of revenue generation in context from an integrated perspective. Therefore, the purpose of this study is to present an integrated model that provides a specific process by contextually linking the factors and results influencing YouTube channel operation and revenue generation phenomena to individuals and companies who are trying to operate YouTube channels for the first time. Design/methodology/approach This study systematized and structured the overall phenomena in context such as YouTube channel operation, communication strategy, effect on revenue generation, and YouTube channel operation results by selecting interview subjects and collecting data through interviews, and analyzing viewer reactions (likes, comments, etc.). Due to the lack of previous studies exploring integrated phenomena, research analysis used Strauss & Corbin (1998)'s grounded theory approach, which presented inductive research methods to discover new theories by structuring concepts and categories based on detailed observations and information provided by interviewees. Findings The academic implication of this study is that while previous studies are conducted as individual studies on YouTube's content, influence, and content providers in the current situation where YouTube content provision and use are exploding, it integrally explores and presents an integrated model throughout the process. In addition, taking into account the lack of previous studies, it can be found in the aspect of using the grounded theory approach, an inductive theory approach that establishes a new theory. The practical implications can be found in that it presented practical directions to beginners who want to start operating YouTube channels by identifying operational preparations, communication strategies with viewers, and response management strategies.
최근의 인공 신경망(Neural Network) 기법은 전통적인 분류 문제와 군집화 문제 해결에서 벗어나 이미지 생성 같은 컨텐츠 생성에서도 좋은 성능을 보이고 있다. 본 연구에서는 차세대 컨텐츠 생성 기법으로 인공신경망을 이용한 이미지 생성기법을 제안한다. 제안하는 인공신경망 모델은 두개의 이미지를 입력받아서 하나의 이미지에서는 색상을, 다른 이미지에서는 모양을 가져와 새로운 이미지로 조합해낸다. 이 모델은 컨볼루션 인공신경망(Convolutional Neural Network)으로 제작되었으며 각각 이미지에서 색상과 모양을 추출해내는 두 개의 인코더와 각 인코더의 값을 모두 넘겨받아 하나의 조합이 되는 이미지를 생성해내는 하나의 디코더로 구성이 되어있다. 본 연구의 성과는 저비용으로 게임 개발 프로세스 상 다양한 2차원 이미지 생성 및 보정 작업에 활용될 수 있다.
In this study short gain rough rice(Chu-cheong) with initial moisture content of around 12%(w.b.) was exposed to 3 levels of relative humidity(70, 80 and 90%) and 3 levels of temperature(20, 25 and 3$0^{\circ}C$) of the air, in order to evaluate the adsorption characteristics of rough rice and the rate of cracked kernels which will serve as the basic data when developing the quality adjusting equipment. The result showed that the moisture content of rough rice increased rapidly during the early stages of moisture adsorption like other grains, and at least 70% of the adsorption occurred within the first 24 hours of exposure to the humid environment. Adsorption rate was more related to relative humidity than the temperature of air stream, and the higher the relative humidity, the higher the adsorption rate. And the Page's equation predicted best the adsorption process of this study. Experimental results for the crack generation during the adsorption process showed that the higher the relative humidity the more the cracked kernels, and that the temperature had little effect. An empirical equation was developed to predict the crack ratio for the conditions of this study, and Nishiyama model predicted better the crack generation than Hoerl model.
최근에는 터치형 단말기에서 소비되는 어플리케이션 형태의 콘텐츠 제작을 지원하는 소프트웨어가 다양하게 등장하고 있는데 이러한 콘텐츠 제작 기반의 소프트웨어는 기존의 사용자 태스크와 다른 형태를 갖는다. 사용자 인터랙션을 고려하는 시점이 콘텐츠 제작과 소비, 양 측면에서 모두 중요한 역할을 담당하기 때문이다. 이러한 변화의 흐름 가운데 본 논문은 태스크 모델링에 기반을 둔 모델 기반 유저 인터페이스 개발(Model Based User Interface Design, MB-UID)과 사용 중심 디자인(Usage Centered Design, UCD) 모델을 기반으로 콘텐츠 제작 소프트웨어 유저 인터페이스 디자인 프레임워크를 새롭게 제시한다. 본 프레임워크는 비즈니스 규칙 모델, 제작 역할 모델, 제작 흐름 모델, 제작 행동모델, 표현 모델의 다섯 단계로 구성된다. 본 연구를 통해 콘텐츠 제작시 사용자와 소프트웨어 간의 인터랙션을 효율적으로 통제함과 동시에 콘텐츠 소비시 발생 가능한 사용자 인터랙션 유형을 콘텐츠 제작 단계에서 미리 고려할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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