• 한국경영과학회지
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• 제19권1호
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• pp.99-112
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• 1994

An important modelling requirement for multimedia systems is the representation of temporal constraints among several different media that ordinarily arise in multimedia application. The multimedia system which integrates various types of data is required to express voice, image, text and graphic data with simultaneousness or an arbitrary time intervals. The purpose of this study is to analyze the temporal reationships and synchronization among several different kinds of medium. Moreover, it proposes a Multimedia Display-Time Composition Model (MDTC Model) which guarantees a representation of any kind of temporal synchronization among more than two kinds of medium. The proposed model is applied to a company advertizing system. Finally, a multimedia authoring tool based on the MDTC Model is implemented.

• 한국멀티미디어학회지
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• 제4권3호
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• pp.22-33
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• 2000

• 한국도서관정보학회지
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• 제36권4호
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• pp.365-387
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• 2005

본 연구에서는 멀티미디어 표현 및 기술을 위한 주요 메타데이터 initiatives를 분석하고 문제점을 제시하였다. 그 결과 대부분의 메타데이터 개발은 1999년부터 2004도에 개발되었으며 주로 멀티미디어 내용자체를 표현하기보다는 예술작품 또는 동영상의 서지사항에 기반 한 요소들로 구성되어 있는 것으로 나타났다 또한 생성방법은 인간이 개입하는 방식을 취하고 있으며 MPEG-7은 멀티미디어 전체를 포괄하면서 표현의 일관성을 유지할 수 있는 포괄적인 표준으로 나타났다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.1404-1413
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• 2014

본 연구는 멀티미디어 동화수업과 구연동화 수업이 유아의 언어표현력과 그리기 표상능력에 미치는 영향을 알아보는데 목적을 갖고, 2011년 3월에서 4월간 D광역시에 소재하고 있는 K유치원과 S유치원 만5세 유아 50명(연구집단 25명, 비교집단 25명)을 대상으로 하였다. 분석결과 첫째, 멀티미디어 동화수업 집단이 구연동화 수업 집단에 비해 언어표현력 점수가 높았다. 둘째, 멀티미디어 동화수업 집단이 구연동화 수업 집단에 비해 그리기 표상능력 점수가 높았다. 이는 유아교육에서 멀티미디어를 활용한 교육활동의 중요함을 나타낸 것으로 유아들은 멀티미디어 동화를 듣고 다양한 언어활동을 통해 이야기를 보다 잘 이해 할 수 있으며, 동화 속 주인공을 탐색하고 그리기로 연계해서 표상하는 과정을 통해 유아의 언어표현력과 그리기 표상능력의 향상을 가져옴을 시사하였다. 그러나 멀티미디어 동화수업 하나만을 강조하는 교육활동보다는 구연동화의 장점을 보완한 상호 적절하게 연계한 교육활동이 요구된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.173-180
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• 2018

This paper proposes a method to improve the performance of face recognition via super-resolution method using sparse representation and deep learning from low-resolution facial images. Recently, there have been many researches on ultra-high-resolution images using deep learning techniques, but studies are still under way in real-time face recognition. In this paper, we combine the sparse representation and deep learning to generate super-resolution images to improve the performance of face recognition. We have also improved the processing speed by designing in parallel structure when applying sparse representation. Finally, experimental results show that the proposed method is superior to conventional methods on various images.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제14권4호
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• pp.240-248
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• 2014

We present a robust speaker identification algorithm that uses novel features based on soft bag-of-word representation and a simple Naive Bayes classifier. The bag-of-words (BoW) based histogram feature descriptor is typically constructed by summarizing and identifying representative prototypes from low-level spectral features extracted from training data. In this paper, we define a generalization of the standard BoW. In particular, we define three types of BoW that are based on crisp voting, fuzzy memberships, and possibilistic memberships. We analyze our mapping with three common classifiers: Naive Bayes classifier (NB); K-nearest neighbor classifier (KNN); and support vector machines (SVM). The proposed algorithms are evaluated using large datasets that simulate medical crises. We show that the proposed soft bag-of-words feature representation approach achieves a significant improvement when compared to the state-of-art methods.

• 정보교육학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.185-196
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• 2001

초등학생들은 수식보다 문장으로 나타낸 문제를 더 어려워한다. 이것은 수학적인 계산 기능보다도 문제표상에 요인이 있는 것으로 생각할 수 있다. 수학 문장제 표상능력을 높이기 위해서는 문제의 요구를 정확히 이해하는 것이 요구된다. 이를 위해서는 멀티미디어 자료와 의사소통을 필요로 하는데, 웹은 멀티미디어 구현과 상호작용적 의사소통을 촉진할 수 있기 때문에 수학 문장제 표상학습을 위한 최적의 환경을 제공한다. 따라서 본 논문에서는 수학 문장제 표상능력 향상을 위한 웹 기반 시스템을 설계하여 초등학교 6학년을 대상으로 실험적으로 적용하였다.

• 디자인학연구
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• 제15권1호
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• pp.113-122
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• 2002

본 연구에서는 멀티미디어와 네트워크를 중심으로 변화하고 있는 교육환경에서, 온라인교육을 위한 학습이론과 멀티미디어 표현기법을 선택하는 과정을 도울 수 있는 방법에 대하여 고찰하였다. 진행은 객관주의와 구성주의, 두가지 교육이론의 고찰과 멀티미디어표현의 특성분석을 통하여 가이드라인을 제시하고 이를 CAI 각 형태에 적용하는 방법으로 이루어졌다. 객관주의와 구성주의는 CAI의 기초 환경구성의 토대가 되며, 객관주의는 고정적, 순차적, 구조적, 수동적인 학습에, 구성주의는 자율적, 선택적, 비구조적, 능동적인 학습에 적합한 것으로 나타났다. 그리고, CAI에 활용되는 멀티미디어요소의 표현을 위한 기준을 선정하기 위한 요소로는 미디어의 특성, 학습자의 특성(인지모델, 숙련도, 수용성), 그리고 컨텐츠의 특성을 고려하였다. 이 과정에서 선정된 기준을 바탕으로 현재 활용되고 있는 CAI의 6가지 형태에 대하여 이를 구성하는데 가장 적합한 교육이론, 효과적인 미디어, 학습자 수준, 학습컨텐츠의 종류 및 특성을 분류하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.758-768
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• 2017

In this paper, we present a novel method to extract face representation based on multi-resolution spatial pyramid. In our method, a face is subdivided into increasingly finer sub-regions (local regions) and represented at multiple levels of histogram representations. To cope with misaligned problem, patch-based local descriptor extraction has been also developed in a novel way. To preserve multiple levels of detail in local characteristics and also encode holistic spatial configuration, histograms from all levels of spatial pyramid are integrated by using dimensionality reduction and feature combination, leading to our spatial-pyramid face feature representation. We incorporate our proposed face features into general face recognition pipeline and achieve state-of-the-art results on challenging face recognition problems.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제6권4호
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• pp.262-268
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• 2017

Intelligent video surveillance systems have been developed to monitor global areas and find specific target objects using a large-scale database. However, person re-identification presents some challenges, such as pose change and occlusions. To solve the problems, this paper presents an improved person re-identification method using sparse representation and saliency-based dictionary construction. The proposed method consists of three parts: i) feature description based on salient colors and textures for dictionary elements, ii) orthogonal atom selection using cosine similarity to deal with pose and viewpoint change, and iii) measurement of reconstruction error to rank the gallery corresponding a probe object. The proposed method provides good performance, since robust descriptors used as a dictionary atom are generated by weighting some salient features, and dictionary atoms are selected by reducing excessive redundancy causing low accuracy. Therefore, the proposed method can be applied in a large scale-database surveillance system to search for a specific object.