본 연구는 1인 미디어 콘텐츠의 활성화를 모색하기 위해 구독자 10만 명 미만을 가진 초기 크리에이터를 대상으로 MCN 선택 동기와 콘텐츠 창작자로서 겪는 어려움, 지원 요구사항을 설문조사를 통해 분석하였다. 연구결과, 크리에이터들이 MCN을 선택하는 동기는 콘텐츠 제작과 유통에 대한 지원 및 수익 배분에 대한 만족 때문인 것으로 나타났다. 그러나 MCN을 불신하거나 독자 운영이 가능한 크리에이터는 독립적으로 활동하고 있었다. 크리에이터들은 공통적으로 해외 진출의 어려움을 인식하고 있었다. MCN에 소속되지 않은 크리에이터들은 콘텐츠 마케팅과 유통을, MCN 소속 크리에이터들은 해외 시장진출을 가장 어렵다고 인식하고 있었다. 또한, 소속 여부에 상관없이 동영상 플랫폼의 이용자 확대, 수익성에 대해 만족도가 낮았다. 성별에 있어서 여성 크리에이터들은 영상제작 수월성과 동영상 플랫폼의 작업 편리성에 대한 만족도가 떨어지는 것으로 나타났다. 초기 크리에이터들은 공통적으로 제작비 지원과 제작시설과 같은 인프라 구축을 필요로 하고 있었으며 특히 마케팅이나 해외 진출에 대한 공적 지원에 대한 요구가 크게 나타났다.
본 논문에서는 비디오 부호화에서 움직임 추정을 위한 고속 알고리즘을 제안한다. 기존의 고속 움직임 예측 방법들은 프레임에 따라 예측화질이 현저히 떨어지는 문제점을 가지고 있으며, 전영역 탐색기반의 향상 방법들은 계산량 감축이 높지 않은 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 전영역 탐색기반의 방법에 비하여 예측화질은 거의 같게 유지하면서 불필요한 계산량을 현저히 줄이는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 움직임 벡터의 확률분포와 적응적인 탐색 패턴 및 적응적인 블록매칭기준을 이용한다. 움직임 벡터의 확률분포에 따라 탐색패턴을 달리하며, 블록매칭 기준의 비교값을 다르게 함으로써 예측화질을 유지하면서 계산량만 효율적으로 감축할 수 있다. 제안한 알고리즘은 기존의 전영역 탐색 기반인 H.264 PDE 고속 알고리즘과 비교하여 예측 화질의 저하가 0~0.02dB이며, 소요된 계산량은 20%~30%정도이다. 제안한 알고리즘은 MPEG-2 및 MPEG-4 AVC를 이용하는 실시간 비디오 압축 응용분야에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
최근 Wi-Fi Alliance에서는 기존의 Wi-Fi 망에서 이동성을 갖는 무선 단말들이 중개기나 라우터가 없이 언제 어디서나 직접 통신이 가능한 Wi-Fi direct라는 새로운 표준 기술을 발표하였다. Wi-Fi direct에서 기기는 기존의 Wi-Fi 망에서 AP역할을 하는 Group Owner (GO)와 GO와 연결되어 있는 client로 구분되어 존재한다. 일반적으로 client들은 휴대성을 위해 제한된 배터리 용량을 갖기 때문에, 기기들의 에너지 소모가 효율적으로 이루어져야 한다. 이에 따라 GO의 에너지소모를 막기 위하여 두 가지 전력관리기법 Opportunistic기법과 Notice Of Absence (NOA)기법이 사용되었으나 이 두 기법은 트래픽 패턴 등의 특성을 고려하지 않아 에너지 효율성이 높지 않다. 이에 본 논문에서는 멀티미디어 트래픽의 특성을 파악하여 Wi-Fi direct power saving의 에너지 효율성을 높이기 위한 알고리즘을 제시한다. 제안하는 알고리즘은 NOA 기법에서 동적으로 변하는 비디오 프레임의 분포를 활용하여, 다음 비콘 구간에 도착할 비디오 프레임의 예상 크기에 따라서 GO의 awake 구간을 동적으로 조절함으로써, 불필요한 에너지 소모를 감소한다. 또한 비디오 프레임의 상호 의존성을 고려하여 비디오 프레임의 종류별로 우선 순위를 부여하고, 이를 바탕으로 우선순위가 높은 비디오 프레임이 높은 확률로 전송될 수 있도록 awake 구간을 결정함으로써 전송 효율을 높인다. 모의실험 결과 제안한 알고리즘이 NOA 기법에 비해 전송 지연이 더 짧고 에너지 효율이 더 높다는 것을 확인하였다.
네트워크 환경과 유무선 통신 기술의 급속한 발달로 인해 비디오 콘텐츠의 배포가 손쉽게 이루어짐에 따라 비디오 콘텐츠에 대한 보안은 매우 중요시 되고 있다. 따라서 본 논문에서는 MPEG-2 비디오 인코딩 과정 내에 복수의 카오스 사상 기반의 디지털 비디오 암호화 방법을 제안한다. 제안방법은 카오스 사상인 텐트 사상(Tent map)을 기본블록으로 하는 해시체인으로부터 128-bit의 난수특성이 우수한 비밀 해시 키를 생성하고 이를 로지스틱 사상(Logistic Map)과 헤논 사상(Henon map)에 적용하여 64개의 난수로 이루어진 $8{\times}8$ 난수블록을 생성한다. 제안한 방법은 $8{\times}8$ 난수 블록과 DCT 블록 내 영상정보에 대한 파급효과가 큰 저주파 계수들에 대해 선택적으로 XOR 암호화 연산을 수행함으로써 암호화 처리에 따른 오버헤드를 줄일 수 있으며, 복수의 카오스 사상을 결합한 구조를 사용하여 비교적 간단하면서 우수한 난수특성을 제공한다. 실험 결과를 통해 제안 방법은 암호화된 영상에 대해 PSNR이 12dB 이하로 좋은 시각적 암호화 성능을 나타냈으며, 압축 효율성 측면의 시간변화율과 압축 변화율은 각각 2%와 0.4% 이내의 실시간성에 적용 가능한 성능을 나타냈다.
ATM 망을 이용한 MPEG-2 화상 서비스 제공 시 망에서 발생하는 셀손실과 셀오류에 따른 서비스 품질의 저하를 사용자의 주관적인 관점에서 평가하여 CLR, CER과 MPEG-2 비디오의 주관적인 QoS 간의 관계를 연구한다. NEM모듈을 이용하여 망에 의한 셀손실과 셀오류를 정규, 지수함수 분포로 발생시켰으며 비디오 소스는 움직임 특성에 따라 드라마, 스포츠로 나누어 시험한다. 시험결과 주관적 QoS 등급5(Excellent)의 서비스 품질을 만족시키기 위한 망의 CLR 및 CER은 CLR&CER < $2{\times}10^{-7}$ 이었고, 주관적 QoS 등급4(Good)의 서비스 품질을 만족시키기 위한 망의 CLR 및 CER은 CLR&CER < $2{\times}10^{-6}$ 이었다. 본 연구결과는 ATM 망을 이용한 MPEG-2 화상 서비스 제공시 사용자가 요구하는 서비스 품질을 만족시키기 위한 망의 성능 목표치를 결정하고 망을 설계하는데 유용한 자료로서 활용할 수 있다.
2012년 12월 31일을 기점으로 지상파 아날로그 방송이 종료되고 디지털 방송으로 전환되게 된다. 따라서 아날로그 방송에서는 크게 느껴지지 못했던, HDTV 영상 화질에 대한 문제가 대두되고 있다. 디지털 방송에서 영상의 스트리밍 서비스를 위하여 실시하는 MPEG압축 방식은 콘텐츠의 블록형 잡음을 발생시킨다. 이러한 블록형 잡음을 현재는 사람의 눈으로 판별하고 있는데, 육안검수의 경우 객관적이지 못하다는 문제점이 있다. 본 논문에서는, HDTV 영상 화질에서 사람의 시각이 민감하게 반응하는 블록형 잡음에 대하여, 원본비참조 방법으로, 블록형 잡음을 검출한다. 그리고 검출된 블록형 잡음의 분포를 측정하여, 눈에 띄는 블록형 잡음의 수치를 정량화 한다. 본 연구를 통해 육안검사에 의한 블록형 잡음이 자동화된 툴을 이용하여 객관적으로 측정됨으로써, 정보통신의 영상 발전에 기여 할 것이다.
본 연구는 최근 증가하고 있는 온라인 콘텐츠 유통 사업자들의 비즈니스 모델을 탐색하기 위하여 최근 빠르게 성장하고 있는 미국의 넷플릭스와 훌루를 분석하였다. STOF 분석 틀을 도입, 두 사업자의 외부 환경, 서비스 영역, 조직 영역, 재무 영역을 분석하여 본 결과, 초기 비즈니스 모델은 분명하게 차별화되고 있는 것으로 나타났다. 넷플릭스는 저렴한 비용으로 온, 오프라인 통합 서비스를 제공하고 콘텐츠 추천 서비스를 제공함으로써 성장할 수 있었던 반면, 훌루는 유료 방송과의 경쟁에 직면하여 수용자 락인을 목적으로 무료 서비스를 시작함으로써 광고 없이 TV 콘텐츠를 시청하고자 하는 수용자를 끌어들일 수 있었다. 그러나 시간이 지날수록 두 사업자의 비즈니스 모델은 동질화되어 가는 것으로 나타났다. 특히 시장의 경쟁 심화와 서비스 영역의 동질화가 이에 영향을 미친 것으로 분석된다. 또한 경쟁 심화라는 외부 환경적 요인은 콘텐츠 소싱 비용의 증가 및 수익률 감소로 직결되고 있는 것으로 나타났다. 이는 콘텐츠 및 수용자 가치를 창출할 수 있는 차별적인 비즈니스 모델의 구축이 필요함을 시사한다.
실재감, 몰입, 각성은 비디오가 제공하는 흥미로운 사용자 경험이다. 사용자들은 개인의 관심에 응해줄 수 있는 미디어에 대한 요구가 강해지고 있다. 본 연구는 이러한 사용자의 요구를 바탕으로 설문조사방법과 뇌파측정을 결합하여 비디오 시청과 게임을 비교한 연구이다. 연구결과, 비디오 게임이 비디오 시청에 비해 실재감, 몰입, 각성이 높은 수준으로 확인되었으며, 몰입의 상태와 관련이 있다고 알려진 뇌파 역시 높은 수준으로 확인되었다. 마지막으로 게임몰입에 영향을 주는 요인으로 실재감, 각성, 뇌파(${\alpha}$, ${\beta}$, ${\delta}$)변인이 영향을 주는 것으로 확인되었다. 이 연구는 자기보고와 더불어 뇌파측정을 통해 실증적으로 분석하고 관련분야의 이론적, 방법론적 발전에 기여하고자 하였다.
한국에는 전력 분배를 위하여 약 9백만 개의 전신주와 1.3백만 킬로미터의 송전선이 있다. 이러한 많은 전력 설비의 유지보수를 위해서는 많은 인력과 시간이 소요된다. 최근 인공지능을 사용한 여러 고장진단 기술들이 연구되어 오고 있기 때문에 본 논문에서는 송전선의 여러 요인으로 인한 늘어짐을 감지하기 위해 기존의 현장에서의 검증 방법이 아닌 카메라 시스템으로 촬영한 영상에서의 인공 지능 기술을 활용한 송전선 늘어짐 감지 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 (i) 객체 탐지 시스템을 이용한 송전탑 감지 (ii) 동영상 촬영 데이터의 화질 저하 문제를 해결하기 위한 히스토그램 평활화 기법 (iii) 송전선 전체를 파악하기 위한 파노라마 영상 스티칭(iv) 송전선 탐지 알고리즘 적용 후 파노라마 영상 스티칭 기술을 이용한 늘어짐 판단 과정으로 진행된다. 본 논문에서는 각각의 과정들에 대한 설명 및 실험 결과를 보인다.
본 논문에서는 H.26L 동영상 부호화 표준 방식의 블록화 현상 및 링 현상을 효과적으로 제거하여 화질 개선된 영상을 얻기 위한 루프 필터 방식에 대한 제안한다. 기존 동영상 부호화 방식과 다른 형태의 움직임 보상 및 변환 방식을 기반으로 하는 H.26L 동영상 압축 방식의 블록화 현상 및 링 현상의 정도는 부호화 형태, 양자화 크기 및 움직임 정토에 의해 다르게 표현되므로 제안 방식에 서는 상기 정보에 따라 필터 형태 및 필터 계수가 다르게 설정되도록 하였으며, 필터 과정에서 발생할 수 있는 과잉 열화 현상을 줄이기 위한 제약 조건을 투영 연산 과정을 통해 정의하였다. 상기 부가 정보는 부호화부 및 복호화부 과정에서 이용 가능하므로 루프 필터 형태로 이용했으며, 부호화부 및 복호화부의 계산량을 절감하기 위해 알고리즘을 단순화 시켰다. 제안된 방식의 성능을 실험을 통해 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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