디지털 미디어 환경의 상호작용 가능성은 인간의 표현 방식에 채택되어 디지털 기술의 역동적인 측면을 의미화구조와 통합함으로써 영상의 표현 범위는 물론 영상 수용의 패러다임을 전환하고 있다. 가상현실 영상은 얼마나 생생하게 현실을 모사하고 있는가와 같은 핍진성(verisimilitude)의 문제를 넘어 제작자-영상-관객으로 이어지는 영상의 제작과 수용의 일방향적 메커니즘을 변화시키고 있다는 점에서 중요한 의미를 지니고 있다. 무엇보다도 가상현실 영상은 일방적으로 제시되는 것이 아니라 이용자에 의해 구성되는 상호작용적 영상이다. 가상현실 영상을 본다는 것은 카메라가 비추는 것만을 보는 것이 아니라 마치 현실 세계에서와 같은 시야를 확보하게 된다. 따라서 프레이밍을 통해 통제되던 영상이 이용자에 의해 적극적으로 구성되는 것으로 변화한다. 이는 영상자체의 존재 양식의 변화는 물론 영상 수용 패러다임의 전환을 의미한다. 아울러 영상의 서술구조와 그 과정에서 구성되는 주체에 대해서도 새로운 논의를 요구하는 것이다. 가상현실 영상에서 이용자의 시선은 영상 안의 시선과 영상 밖의 시선이 융합된 것이다. 가상현실 영상에서 시선의 주체로서 이용자의 위치는 쇼트의 연결, 내레이션과 같은 담론의 장치에 의해 지속적으로 제한되기 때문이다. 가상현실 영상의 의의는 미학적으로 완성도 높은 영상을 보여주는 것을 넘어 이용자에 따라 영상이 재구성됨으로써 영상 속에 이용자의 존재를 적극적으로 반영하고 거기에 이용자를 참여시키는데 있다.
ICT 기술의 발달로 로봇의 실내 활용이 증가하고 있다. 현재 이용되거나 향후 이용 범위가 증가할 수 있는 운반, 청소, 안내 로봇 등의 연구가 고도화 될 것이다. 실내 공간에서 이동 로봇 활용을 원활히 하기 위해 자기 위치 인식 문제는 가장 먼저 해결되어야 하는 중요한 연구이다. 추가적으로 이동 로봇의 위치가 인위적으로 이동되거나 예기치 못한 충돌로 인해 기존의 경로에서 이탈하였을 경우 등에서도 이동 로봇이 이런 상황을 인지하고 판단하여 목적지로 정확히 이동할 수 있는 강인한 시스템이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 이동 로봇의 자기 위치 관련 여러 문제들을 해결하고자 실내에 설치되어 있는 다수의 CCTV 등 외부 영상 및 이를 절대 공간 좌표 변환한 정보와 더불어 이동 로봇의 엔코더 정보 등을 융합하여 강인한 위치 인식 시스템을 구현하였다. 추가로 이동 로봇 시스템에 경로 주행 알고리즘인 벡터 필드 히스토그램 기법을 적용하였고 실제 실험 수행 후 연구 결과를 확인하였다.
현재까지 전국의 여러 도시에 설치된 지하 공동구는 효율적인 관리가 필요한 중요 국가시설물임에도 불구하고 이들을 통일된 기준에 따라 통합 관리하기 위한 지원 시스템이 미비하여 지하 공동구의 현황을 파악하기 위해서는 전문가들이 직접 지하 공동구를 방문해야 하기 때문에 많은 시간과 비용을 낭비하고 있는 실정이었다. 본 연구에서는 전국의 여러 도시에 설치되어 있는 지하 공동구의 효율적인 원격 관리를 지원하기 위해 웹 기반의 지하 공동구 시설물 관리 시스템을 개발하였다. 구현된 시스템에서는 지하 공동구의 단면도를 웹상에서 간략하게 그릴 수 있는 요약 맵 기능을 포함시켜 지하 공동구내의 시설물의 위치 등을 단면도상에 쉽게 표시할 수 있도록 하였으며 단면도로부터 수용 시설물의 위치 및 관리 상태를 사진 이미지, 동영상, 또는 3D 파노라마 기술을 이용하여 현장에 있는 것과 같은 느낌으로 정확하게 확인할 수 있도록 하였고, 지하 공동구의 보수 보강, 수시 점검, 안전 진단 결과를 관리 이력 데이터베이스에 축적하여 통합적이면서 효율적인 지하 공동구의 관리가 가능하도록 하였다.
국내 심해 저서환경의 접근 한계로 서식생물과 인근환경 연구를 위한 정밀채집이 불가능하였으나, 6,000 미터급 심해 무인잠수정 해미래의 개발로 가능성이 열렸다. 활용가능성 확인을 위해, 2015년 6월에 2주간 동해에서 연구선 온누리호와 무인잠수정 해미래를 이용하여 울릉분지와 후포퇴 사면의 8개 정점에서 심해 종합해양연구를 국내최초로 수행하였다. 수심 범위가 194~2,080m인 조사해역에서 총 10회 잠수를 수행하였고, 잠수시간은 운용조건에 따라 약 1~6시간 소요되었다. 조사 결과, 1) 주요 심해 해저면의 실제 영상, 2) 주요 수산자원인 홍게류의 서식밀도 및 미기록 생물종을 포함한 심해생물상 자료, 3) 해저협곡의 경사면 등 특이 지형 확인, 4) 압력주상채니기를 이용한 퇴적물 주상시료 채집, 5) 육상폐기물 해양 투기현황을 확인 및 획득하였다. 본 탐사결과 심해 저서환경 및 생물의 직접관찰 및 채집이 가능함을 확인하였다.
최근 데이터의 질이 높아짐에 따라 영상을 처리하는데 많은 시간이 소모되는 문제가 제기되어 영상 처리 알고리즘의 가속화가 필요하게 됨으로써, 기존의 CPU와 CUDA(Compute Unified Device Architecture) 기반의 인식 시스템에서 연산속도와 성능이득 비교를 위해 OpenMP를 가지고 측정할 수 있는 문자 인식시스템으로 학습된 문자데이터가 입력되면 매칭이 가장 잘 되는 영상의 영역을 인식하는 환경으로 구현하여 각 영문 알파벳의 글씨체가 일정하고 크기가 규격화 되어 있으므로 문자를 학습하고 문자 정합도를 계산하기 위한 영상 매칭 방법을 구현하게 되었다. GPGPU(General Purpose GPU)프로그래밍 플랫폼 기술인 CUDA연산 기법을 이용하여 알고리즘을 빠르고 효율적으로 처리하는 OpenMP에서 인텔 i5 2500의 네 개의 코어를 사용하여 인식 할 때, 기존 CPU의 성능보다 4배의 속도가 나오지 않고 데이터의 분할과 병합 연산의 지연으로 인해 약 3.2배의 속도로 향상되는 가속화 방법을 제안하고 그래픽카드에서 처리하는 병렬처리 결과, 순차적 연산을 수행하였던 CPU 기반의 처리에 비해 성능이득이 약 21X(배)로 향상됨을 확인하였다.
본 논문은 서베일런스 네트워크에서 이동하는 객체 추적 시 영상 데이터의 전송량을 감소시키는 신경망 계산 시간의 단축 알고리즘을 제안한다. 객체 검출은 디지털화 연속된 영상으로부터 객체 존재 유무를 판단하고, 객체가 존재할 경우 영상 내 객체의 위치, 방향, 크기 등을 알아내는 기술로 정의된다. 그러나 영상 내의 객체는 위치, 크기, 빛의 방향 및 밝기, 장애물 등의 환경적 변화로 인해 객체 모양이 다양해지므로 정확하고 빠른 검출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 신경망을 사용하여 몇 가지 환경적 조건을 극복한 정확하고 빠른 객체 검출 방법을 제안한다. 검색 영역의 축소는 영상 내 색상 영역의 분할과 차영상을 이용하였고, 주성분 분석을 통해 신경망의 입력 벡터를 축소시킴으로써 신경망 수행 시간과 학습 시간을 단축시켰다. 실시간으로 입력되는 동영상에서 모두 실험하였으며, 색상 영역의 분할을 사용할 경우 입력 영상의 칼라 설정의 유무에 따른 검출 성공률의 차를 보였다. 실험 결과에서 보면 제안하는 방법으로써 객체의 움직임을 탐지하였을 때 기존의 방법보다 30% 정도 더 높은 인식 성능을 보여준다.
본 논문에서는 DVB-H, DVB-T, SDMB 및 TDMB 응용과 같이 고해상도, 저전력 및 소면적을 동시에 요구하는 모바일 영상 시스템 응용을 위한 12비트 100MS/s 0.13um CMOS ADC를 제안한다. 제안하는 ADC는 3단 파이프라인 구조를 사용하여 고해상도 및 높은 신호처리속도와 함께 전력 소모 및 면적을 최적화하였다. 첫 번째 및 두 번째 MDAC 사이에 적용된 증폭기 공유기법은 기존의 증폭기 공유 시 입력 단을 리셋하지 않아 발생하였던 메모리 효과를 제거하기 위해 두개의 입력 단을 사용하였으며, 위상 일부가 중첩된 클록을 사용하여 스위칭 동안 발생하는 글리치를 최소화하여 출력 신호의 정착 시간 지연 문제를 줄였다. 마지막 단으로 사용되는 6비트 FLASH ADC에는 효과적인 2단 기준 전압 선택 기법을 적용하여 소비되는 전력 소모 및 면적을 줄였다. 제안하는 ADC는 0.13um 1P7M CMOS 공정으로 제작되었으며, 면적은 0.92 $mm^2$이고, 측정된 DNL 및 INL은 각각 0.40LSB, 1.79LSB의 최대값을 갖으며, 동적성능은 100MS/s의 동작속도에서 각각 최대 60.0dB의 SNDR과 72.4dB의 SFDR을 보여준다. 전력 소모는 1.0V 전원 전압 및 100MS/s 동작속도에서 24mW이며, FOM은 0.29pJ/conv.으로 최근까지 발표된 12비트 100MS/s급 ADC 중에서 가장 우수한 성능을 보여준다.
최근 국내외에서는 LTE가 도입 초기단계를 넘어, LTE-A로의 도약이 이루어지고 있다. 이를 기반으로 고속의 서비스를 제공함으로써, 이동 전화로 시작한 휴대폰의 역할은 데이터 중심의 스마트폰으로 바뀌고 있다. 시스코에 의하면 2018년 전세계 모바일 데이터 트래픽은 지난해 대비 11배 증가 전망할것으로 내다봤다. 한국에서 모바일 비디오가 전국 모바일 트래픽에서 차지하는 비중은 2013년 66%에서 2018년 75%로 증가할 전망이다. 하지만 여전히 음성 서비스가 가장 중요하며, 높은 VoIP 통화 품질을 제공하기 위해서는 다양한 데이터 트래픽을 사용하는 가운데 LTE 망 상황에 따라 전송 속도를 조절하고, 낮은 BLER을 제공해야 한다. 실제 통화를 위한 전송율이 최대 23.85 Kbps인 AMR-WB 코덱을 사용하지만, 초당 수십~수백 MB까지 전송할수 있는 LTE일지라도 셀 가장자리의 사용자에게 일정 수준의 전송률을 떨어뜨리지 않고 유지하는 것은 어려운 일이다. 본 논문에서는 이러한 점을 개선하기 위해 특히 문제가 많이 발생하는 셀 가장자리의 품질을 개선하고자, 다양한 스케줄링 알고리즘의 성능을 분석하고 개선 방안을 제시하였다. 제시된 방안은 2계층 스케줄링 알고리즘을 사용하며, 셀 가장자리에 위치한 VoIP 사용자를 일정 비율 타 어플리케이션에 비해 우선 처리하는 스케줄링 알고리즘을 제공하는 기술이다. 본 논문에서는 throughput과 BLER 측면에서 VoIP 성능이 향상되었음을 확인하였다.
혜성은 그 특유의 조형성과 신비로움으로 인하여 다양한 창작 분야에 영감을 주는 주요한 모티브로서 작용하고 있다. 현대 과학 기술의 발전과 그 맥락을 함께하며 계속해서 변화, 확장되는 미디어 아트는 테크놀로지의 활용을 통해 혜성의 구조와 같은 고유 특성까지 작품 내에 모티브로서 표현하는 형태를 보이고 있다. 본 연구는 혜성의 특성을 모티브로 하여 관객이 작품에 근접하면 상호작용이 일어나 관객에게 혜성의 꼬리를 만드는 주체가 되는 경험을 제공하는 거리 인식 기반 인터랙티브 미디어 아트 작품 "Near by"를 제작하는 과정을 기술한 연구이다. 본 작품은 관객이 가까이 다가온 것이 인식되면 혜성의 핵을 표현한 LED 구조물에 색 변화가 일어남과 동시에 구조물의 뒤로 꼬리를 표현한 영상이 프로젝션 되는 구조로 이루어져 있으며, 이러한 상호 작용 과정을 통해 관객들로 하여금 혜성에 대한 인식을 새롭게 하고 작품과 감성적으로 교감할 수 있도록 하고자 하였다. 단순히 혜성의 조형적 특성 뿐 아니라 혜성의 형성 과정까지 작품의 모티브로서 담아내고자 시도하였으며, 이러한 복합적인 모티브 표현 방법을 제안함을 통해 향후 미디어 아트 분야에 있어 자연 현상 모티브의 표현 범위를 확장시킬 수 있는 가능성을 제시하고자 한다.
전 세계적으로 게임시장은 지속적인 성장을 하고 있는 반면 아케이드 및 비디오 게임 시장은 성장이 정체되어 있다. 이러한 정체 속에서 30여년 동안 롱런을 하고 있는 마리오 시리즈의 2015년 최신작 "슈퍼마리오 메이커" 커스터마이즈 게임 타이틀의 눈에 띄는 판매율과 성장은 특이하다. 커스터마이즈의 연구에 있어서 선행 연구로 진행된 게임 커스터마이즈의 문헌과 연구들은 대부분 게임 캐릭터와 관련된 내용들이 주를 이루고 있었다. 본 연구에서 게임 유저들이 갖고 있는 커스터마이즈의 인식과 욕구에 대하여 설문조사 한 결과 커스터마이즈 기능 중 게임의 룰과 캐릭터 관련 부분을 커스터마이즈 하고 싶어하는 것으로 조사되었다. 슈퍼 마리오 메이커가 인기를 끌며 높은 수익을 내고 있는 원인과 더불어 커스터마이즈가 주된 컨셉인 이 게임속의 커스터마이즈 특징적 요소들은 무엇인지를 분석하였다. 분석결과 게임 진행 룰의 커스터마이징이 가능, 게임 사용자간의 데이터 공유, NFC 피규어 캐릭터의 콘텐츠 마케팅적 접목, 지속적이고 새로운 커스터마이징 기능의 업데이트 제공 등 4가지 특징들로 분석되었다. 게임 커스터마이징은 기존의 캐릭터에서 벗어나 더 많은 분야에 까지 활용함은 많은 유저들을 만족시키는데 도움이 될 것이라 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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