This article is to investigate the possibility that project-based classes introducing mobile phones can replace the monotony of traditional classes led by teachers as well as they can encourage students to take active part in the classes to some extent. The students in groups choose a genre for their own video projects (e.g., movie, drama, news, documentary, and commercial) and produce the video contents using a mobile phone for presentation made at the end of a semester. In the sense that the students are allowed to do video-based mobile phone projects, they can work independently outside of class, where time and space are more flexible and students are free from the anxiety of speaking or acting in front of an audience. A mobile phone project consists of around five stages done both in and outside of the classroom. All of these stages can be graded independently, including genre selection, drafting of scripts, peer review and revision, rehearsals, and presentation of the video. Feedback is given to students. After the presentation, students filled out a survey questionnaire sheet devised to analyze students' responses toward preferences and level of difficulty of the project activity. Finally, proposals are made for introduction of a better mobile phone-based project classes.
최근 들어 인터넷 사용자가 주체가 되어 생산하고 공유하는 UCC(User Created Contents)의 발달로 컨텐츠 제작 분야에서의 가장 중요한 이슈는 동영상을 쉽고 편리하게 편집하고 재생하는 시스템의 개발이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 마이크로소프트사에서 COM Component로 지원하고 있는 Direct X에 포함된 동영상 편집 기술인 Direct Show를 이용하여 UCC제작 시스템을 구현하였다. 본 연구에서 새롭게 제안한 시스템은 Direct Show 기반의 변환필터 삽입 방식으로 사용자가 각종의 영상효과를 손쉽고 편리하게 UCC에 삽입할 수 있음은 물론, 기존의 프레임 단위 방식과는 달리 동영상 재생중에 각종의 영상효과를 삽입할 수 있다는 특징을 갖고 있다. 실험을 통하여 본 연구에서 개발한 필터를 사용하여 동영상의 재생과정에서 각종의 영상효과를 삽입할 수 있음을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 시스템은 UCC 및 광고영상 제작 등에 널리 응용될 수 있을 것으로 판단된다.
DMB 서비스의 상용화 및 3D 게임, 휴대용 인터넷, 영화서비스 등의 멀티미디어 서비스를 위하여 최근 모바일용 기기에 VGA급 이상의 컬러 FPD의 채택이 본격화 하고 있다. VGA급 이상의 화면에 30fps의 실시간 동영상을 디스플레이 하려면 소프트웨어를 통한 구현방법은 프로세서의 성능이 이에 미치지 못하기 때문에 구현이 어렵고, 전용 하드웨어를 구성하여야만 풀 프레임의 동영상지원이 가능하다. 본 논문에서는 모바일 디스플레이 장치의 실시간 동영상 구현을 위한 flash memory controller, OLED interface로 이루어진 OLED 제어기를 제안하고 이를 FPGA로 구현하여 성능을 평가하고자 한다.
대부분의 추천 시스템에서는 개인의 선호 정보를 바탕으로 한 내용-기반 추천 기법과 다른 사람들로부터의 추천을 기반으로 한 사회적 추천 기법을 사용한다. 이들 두 기법은 각각 장단점을 갖고 있으며, 서로 경쟁 관계에 있다기보다 상호 보완적인 성격을 갖고 있다. 이에 두 기법의 적절한 조합이 전체 추천 시스템의 질을 결정하는 관건이 된다. 본 논문에서는 사용자 개인마다 각 기법에 대한 만족도와 의존도가 다름을 밝히고, 이러한 각 개인의 경향에 따라 여러 추천 기법의 결과를 개인별로 조합해 주는 기법을 제안하였다. 각 개인의 경향을 나타내는 척도로 충성도, 다양도, 전문가도 둥의 척도를 정의하여 사용하였으며, 이 원리에 의해 동작하는 조합 엔진의 결과는 최고 40%, 평균 23%의 coverage 개선 효과를 나타내었다.
정보의 폭발적인 증가로 인해 사용자들은 오히려 원하는 정보를 빠른 시간에 얻는 것이 힘들어졌다. 따라서 이 문제를 해결하기 위한 다양한 방식의 새로운 서비스들이 제공되고 있다. 추천 시스템 중에서 영화를 추천해주는 방법에는 사용되는 알고리즘에는 협업필터링 방법이 가장 성공한 알고리즘으로 사용되고 있다. 협업 필터링 방법은 사용자가 자발적으로 입력한 선호도 평가치를 바탕으로 추천 하고자 하는 사용자와 취향이 비슷하다고 판단되는 사람들 즉, 최근접 이웃을 구하고 최근접 이웃의 선호도 평가치를 바탕으로 사용자에게 영화를 추천을 해주는 기법이다. 그러나 협업 필터링에는 몇 가지 대표적인 문제점이 있으며 희박성 및 확장성, 투명성이 있다. 본 논문에서는 영화 추천 시스템에서의 협업필터링의 희박성 문제를 보완하고자 개개인의 성향을 반영하여 효율이 좋은 추천 방법을 제안하고 하둡에서 성능평가를 하였다.
빅데이터 분석을 위해 많이 사용하고 있는 기계학습 알고리즘들 중 딥러닝 알고리즘이 많이 활용되고 있으며 분류와 예측에 높은 정확도를 나타내고 있다. 딥러닝 알고리즘의 적용에 따른 많은 장단점들이 있지만, 단점은 분석에 사용되는 특징들이 너무 많다는 것과 분석 모델을 만드는데 사용되는 알고리즘도 여러 가지를 적용하다 보니 분석 시간이 오래 걸린다는 것이다. 이런 단점들은 업무를 파악하면 특징을 최소화할 수 있고 필요로 하는 정보만 선별해서 대표적인 딥러닝 알고리즘 하나에 분석을 하게 되면 분석 시간을 단축시킬 수 있다. 이 실험은 [1], [2]에서 연구한 영화 관객수 예측 모델을 4개의 특징으로 최소화하고 선별된 데이터를 인공신경망 알고리즘 하나로 예측 모델을 생성하였을 때 유의미한 정보를 도출해 낼 수 있는지를 알아보기 위한 것이다. 실험결과는 최종 관객수를 1명 단위까지 정확하게 예측하지는 못했지만 비슷한 수준의 관객수 정보를 예측하였다. 학문적인 접근으로 보았을 때 예측 정확도가 높지 않으면 사용이 불가능한 모델이라고 판단할 수 있지만, 기업 입장으로 접근해 보았을 때 예측 정보가 [1]. [2] 연구 결과에 비해 부족한 수준은 아니다. 총 소요된 시간은 기획 3일, 데이터 수집 및 모델 개발 5일, 분석 시간 10분으로 개발 시간 단축, 업무 효율성 향상, 비용 절감을 기대할 수 있다.
본 논문에서 RTSP 기반의 스트리밍 서버를 구현해서 스트리밍 서비스가 가능하게 하였다. 클라이언트가 서버에 스트림을 요청하게 되면 그 때부터 주기적으로 클라이언트와 서버(웹 서버)간의 통신을 통해 전송 속도를 측정한다. 서버에서는 하나의 무비클립에 대해 분할 인코딩 해 놓은 스트림들을 전송 속도를 기반으로 차별 전송을 한다. 측정 속도에 따라 서버에서 보내는 스트림이 달라지며 스트림의 위치를 기억해서 달라진 전송 속도에 따라 다른 스트림을 보낼 때, 그 위치 그대로 보냄으로써 끊임없는 변환이 이루어진다.
최근 컴퓨터와 네트워크 기술이 빠르게 발전하고 널리 보급되면서 텍스트 위주로 작업을 하던 어플리케이션들의 비중이 낮아지고 멀티미디어 데이터를 처리하는 어플리케이션들의 비중이 점차 증가하고 있는 추세이다. 다양한 멀티미디어들 중에서 동영상 멀티미디어를 다루는 프로그램들은 멀티미디어 응용 어플리케이션들 중에서 큰 비중을 차지하고 있으며 실생활에서 널리 사용되고 있다. 대표적 인 동영상 압축 표준인 MPEG의 경우 매우 높은 압축률을 제공하여 일반 사용자들도 손쉽게 동영상 데이터를 접하고 사용할 수 있는 기회를 제공한다. 하지만 MPEG 인코딩은 매우 많은 컴퓨팅 자원과 시간을 요하는 작업이다. 본 연구에서는 동영상 데이터를 인코딩하는데 소요되는 시간을 줄이기 위해 클러스터 환경에서 MPI를 이용하여 동영상 압축 표준인 MPEG 기반의 병렬 인코더를 설계 및 구현하였다.
In context awareness and user intention tasks, dataset construction is expensive because specific domain data are required. Although pretraining with a large corpus can effectively resolve the issue of lack of data, it ignores domain knowledge. Herein, we concentrate on data domain knowledge while addressing data scarcity and accordingly propose a multi-channel long short-term memory (LSTM). Because multi-channel LSTM integrates pretrained vectors such as task and general knowledge, it effectively prevents catastrophic forgetting between vectors of task and general knowledge to represent the context as a set of features. To evaluate the proposed model with reference to the baseline model, which is a single-channel LSTM, we performed two tasks: voice phishing with context awareness and movie review sentiment classification. The results verified that multi-channel LSTM outperforms single-channel LSTM in both tasks. We further experimented on different multi-channel LSTMs depending on the domain and data size of general knowledge in the model and confirmed that the effect of multi-channel LSTM integrating the two types of knowledge from downstream task data and raw data to overcome the lack of data.
시대가 빠르게 변할수록 미디어의 형태와 역할도 발맞춰 바뀌어 가는게 현실이다. 지금 가장 주목 받고 있는 미디어는 바로 1인 미디어 UCC(User Created Contents)라고 해도 과언이 아니다. 각 가정마다 하나의 카메라가 보급이 되고 심지어 일상생활에서 없어서 안 될 휴대폰으로도 영상을 촬영 할 수 있게 되었다. 그러나 여기서 끝나는 게 아니라 이것을 가지고 동영상을 제작할 수 있는 시대가 되었다. 그것이 바로 UCC의 시작이다. 개인의 사생활을 제작할 뿐 만 아니라 기업, 사회, 광고, 엔터테인먼트, 쇼핑몰 등 다양한 곳에서 UCC를 활용하고 있다. 본 논문에서는 위와 같은 시대를 맞아 1인 미디어 UCC의 현재와 미래를 통계학적 관점에서 연구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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