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비선형 편집 입문자를 위한 RPT 학습모형 절차 설계 및 평가 (The Procedural Design and Evaluation of RPT Learning Model for NLE Beginners)

  • 장경수
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제17권4호
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    • pp.163-172
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    • 2017
  • 최근 방송영상분야에서 영상편집 방법으로 비선형편집(Non-Linear Editing; NLE)을 주로 사용하고 있다. 기존의 선형편집에 비해 비선형편집은 컷(Cut)의 삽입과 삭제가 용이하고, 영상편집 시 원하는 위치의 영상에 바로 접근할 수 있다. 또한, 타이틀과 효과, 장면전환 효과를 적용할 수 있고 출력 전에 미리보기를 통해 적용한 타이틀과 효과를 확인하고 수정하는 것이 용이한 장점이 있다. 그러나, NLE편집을 처음 접하는 학생들이 그것을 배우는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 비선형편집을 처음 접하는 학생들이 쉽게 배울 수 있는 기존의 상호동료교수법(Reciprocal Peer Tutoring; RPT)를 보완한 새로운 RPT 학습모형을 제시한다. 제안하는 교수학습모형을 적용한 실험집단과 적용하지 않는 비교집단으로 나누어 실험을 실시한다. 두 집단의 전체 평균, 성적 하위 집단의 학업 성취도, 표준편차, T검정과 함께 설문조사를 통한 만족도를 실시한다. 제안하는 학습모형을 적용한 실험집단이 통제집단에 비해 지표와 만족도에서 우월함을 보인다.

무인 자율 주행을 위한 최단 시간 경로계획 알고리즘 설계 (Design of Near-Minimum Time Path Planning Algorithm for Autonomous Driving)

  • 김동욱;김학구;이경수
    • 대한기계학회논문집A
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    • 제37권5호
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    • pp.609-617
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    • 2013
  • 본 논문은 무인 자율 주행을 위한 최소 시간 경로계획 알고리즘에 대해서 제안하였다. 최소 시간 경로계획 문제는 경로의 기하학적인 형상에 대한 고려뿐만이 아니라 차량 동역학까지 고려해야 하는 최적 문제이다. 경로계획은 후보 경로 생성 알고리즘과 속도 최적화 알고리즘으로 구성된다. 후보 경로 생성 알고리즘은 최단 거리 경로와 최고 속도 경로를 조합하여 후보경로를 생성한다. 속도 최적화 알고리즘은 차량의 주행성능 한계와 타이어 마찰 한계를 고려하여 각 후보 경로의 최고 속도를 계산한다. 이렇게 계산된 경로와 속도를 이용하여 각 후보 경로의 주행 시간을 계산하고 가장 작은 주행 시간의 경로를 최단시간 경로로 도출한다. 그리고 제안한 알고리즘은 CarSim 과 Matlab/Simulink 를 사용한 시뮬레이션을 통해 검증하였다.

반능동 단속형 감쇠기를 이용한 현가장치 개선에 관한 연구 (A study on the improvement of a suspension system adopting a semiactive on-off damper)

  • 최성배;박윤식
    • 대한기계학회논문집
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    • 제12권5호
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    • pp.959-967
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    • 1988
  • 본 연구에서는 반능동형 감쇠기의 작동기준을 설정하고 그것의 타당성을 조사 하는 것이 주목적이어서 속도에 대한 고려는 제외하였다.이때 반능동형 감쇠계가 고정된 감쇠계수를 갖는 감쇠기로 구성된 계보다 얼마만큼 성능이 향상되며 능동형 감 쇠기(감쇠계수를 제한된 영역내에서 순간순간 조절하여 변화시킬 수 있는 감쇠기)를 갖는 계에 얼마만큼 접근하는가가 비교되어진다.

3차원 입체 콘텐츠 제작을 위한 통합 저작 시스템 (Integrated editing system for 3D stereoscopic contents production)

  • 윤창옥;윤태수;이동훈
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제13권1호
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    • pp.11-21
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    • 2008
  • 최근 디지털 영상 미디어의 발전으로 인해 3차원 입체 콘텐츠에 대한 관심이 높아지고 있다. 이로 인해 3차원 입체 콘텐츠 생성에 대한 많은 기술들이 연구 개발되고 있다. 하지만 자연스럽고 몰입감이 높은 3차원 입체 콘텐츠 생성하는데 많은 어려움이 있다. 왜냐하면 2차원 영상에서는 3차원의 기하정보가 존재하지 않아 입체 콘텐츠 생성이 매우 어렵기 때문이다. 그리고 입체 카메라 생성 시 몰입감이 높은 입체 시점을 결정하기 위해 반복적인 저작 과정이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 다양한 형태의 영상들을 이용하여 3차원 입체 콘텐츠 제작을 위한 통합형 저작 시스템을 제안한다. 이를 위해 영상 기반 모델링 기법을 활용하여 영상 내에 존재하는 사영 기하 정보를 통해 3차원 모델을 생성한다. 그리고 3차원 입체 카메라 생성 시 몰입감이 높은 입체 영상의 시점을 결정하기 위해 실시간 대화식 입체 영상 미리보기 기능을 제공한다.이때 입체 모니터와 편광 필터 안경을 통해 직관적으로 고품질의 입체 콘텐츠를 생성한다.

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Netflix, Amazon Prime, and YouTube: Comparative Study of Streaming Infrastructure and Strategy

  • Suman, Pandey;Yang-Sae, Moon;Mi-Jung, Choi
    • Journal of Information Processing Systems
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    • 제18권6호
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    • pp.729-740
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    • 2022
  • Netflix, Amazon Prime, and YouTube are the most popular and fastest-growing streaming services globally. It is a matter of great interest for the streaming service providers to preview their service infrastructure and streaming strategy in order to provide new streaming services. Hence, the first part of the paper presents a detailed survey of the Content Distribution Network (CDN) and cloud infrastructure of these service providers. To understand the streaming strategy of these service providers, the second part of the paper deduces a common quality-of-service (QoS) model based on rebuffering time, bitrate, progressive download ratio, and standard deviation of the On-Off cycle. This model is then used to analyze and compare the streaming behaviors of these services. This study concluded that the streaming behaviors of all these services are similar as they all use Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH) on top of TCP. However, the amount of data that they download in the buffering state and steady-state vary, resulting in different progressive download ratios, rebuffering levels, and bitrates. The characteristics of their On-Off cycle are also different resulting in different QoS. Hence a thorough adaptive bit rate (ABR) analysis is presented in this paper. The streaming behaviors of these services are tested on different access network bandwidths, ranging from 75 kbps to 30 Mbps. The survey results indicate that Netflix QoS and streaming behavior are significantly consistent followed by Amazon Prime and YouTube. Our approach can be used to compare and contrast the streaming services' strategies and finetune their ABR and flow control mechanisms.