미디어의 발전과 함께 시각표현은 정지화면에서 동영상으로 그 영역이 확대되었다. 애니메이션 영화, TV CM, GUI 등과 같은 분야는 프레임이 누적된 가현운동 현상이 나타나면서 쇼트, 씬과 같은 단위 구조가 만들어지므로 정지화면에 비해 움직임이 필연적인 조형요소가 된다. 따라서 형태, 색채, 공간, 크기, 움직임과 같은 조형요소 중에서 움직임은 특히 중요한 요소로 부각된다고 볼 수 있다. 소쉬르(Saussure)가 설명한 기표와 기의의 관계처럼 이미지의 표현과 형식은 그 내용과 서로 제약을 주는 반면 상호 보완에 의해 하나의 기호로서 수용된다. 이는 움직임 역시 그 형식적 특성이 메시지가 담고 있는 내용에 어떠한 관여를 할 것이라는 추론을 가능하게 한다. 이를 분석하기 전 먼저 게슈탈트이론 중 '그룹핑의 원리'를 이론적 근거로 하여 동영상 시지각 실험을 실시하여 움직임과 타 조형요소의 관계를 조사하였다. 그 결과 약 70-80%의 피실험자가 '움직임'을 지각 상 중요한 그룹핑 단서로 생각하는 것으로 나타났다. 이러한 형식적 특성을 토대로 동영상의 구조를 분석했을 때 움직임은 커뮤니케이션 과정에서 메시지의 의미의 맥락을 유지하는데 영향을 준다. 사람이나 사물, 배경의 형태와 색 등이 변하더라도 움직임이 유사한 지향점을 가지면 그 대상의 정체성은 유지될 수 있다. 둘째, 움직임에 의해 형상(figure)으로서 대상이 부각되므로 내용의 명료성을 높여준다. 셋째 추후 정보처리에 있어서 유사한 움직임의 진행을 예측할 수 있는 지식표상으로 작용하게 된다. 넷째, 교차편집과 같이 둘 이상의 씬이 빠르게 전환되고 복잡한 편집구조를 가지더라도 움직임이 내용에 일관성을 부여하는 성격을 갖는다. 움직임은 기본적인 시지각적 반응으로서 입력되는 시각정보를 그룹화시키는 하나의 단서가 된다. 또한 영상 메시지의 구조적인 틀을 형성하는데 관계하여 자칫 현란하고 남용될 수 있는 시각적 표현에 질서를 부여하고 의미 작용에 명료함을 높이는 효율성을 가진다. 동영상은 본질적으로 시간성을 내포하므로 다수의 단위 구조가 조합된 담화를 가지며, 미디어믹스 환경에 의해 공통적이면서도 차별화된 표현이 요구되고 있다. 따라서 본 연구는 게슈탈트 이론의 그룹핑 원리를 동영상 범주로 확대하여 적용해 봄으로써 움직임이 다른 조형요소보다 부각되는 속성이 됨과 의미구조 형성에 영향을 줌을 분석하였으며, 이는 미디어 특성에 따라 각 영상분야에서 구조적 조형미와 새로운 영상표현을 개발하는 관점이 될 수 있음을 제안한다.
움직임 객체 분할은 내용 기반 응용을 위하여 핵심적인 것이다. 다중 프레임 차이 누적은 프레임 차이 정보를 누적하여 움직임 에지를 검출한다. 검출된 움직임 에지와 분할될 현재 프레임의 에지를 비교하여 움직임 객체 에지를 생성한다. 그러나 실시간 카메라로 입력되는 연속 동영상의 움직임 객체 에지에는 객체 색과 배경 색의 일치 혹은 객체의 움직임 감소로 말미암아 에지 단락이 발생한다. 에지 단락은 매우 심각한 문제로서 움직임 객체의 영상 품질을 심하게 손상시키는 경우도 있다. 본 연구에서는 강건하고 포괄적인 에지 연결 알고리즘을 개발하여 이 문제를 해결하였다. 또한 본 연구에서는 자동 움직임 객체 분할 알고리즘을 개발하여 분명하고 깨끗한 모양의 움직임 객체를 자동으로 분할하였다. 개발한 알고리즘은 CIF 영상을 초당 30 프레임 이상 처리할 수 있다. 본 논문에서 개발한 알고리즘은 MPEG-4 내용 기반 코딩 시스템에 적용할 수 있다.
동영상에서의 객체 추적은 보안, 색인 및 검색, 감시, 통신, 압축 등 다양한 분야에서 중요하다. 본 논문은 HEVC 비트스트림 상에서의 객체 추적 방법을 제안한다. 복호화를 수행하지 않고, 비트스트림 상에 존재하는 움직임 벡터(MV : Motion Vector)와 부호화 크기 정보를 Spatio-Temporal Markov Random Fields (ST-MRF) 모델에 적용해 객체 움직임의 공간적 및 시간적 특성을 반영한다. 변환계수를 특징점으로 활용하는 객체형태 조정 알고리즘을 적용해 ST-MRF 모델 기반 객체 추적방법에서 나타나는 과분할에 의한 오차전파 문제를 해결한다. 제안하는 방법의 추적성능은 정확도 86.4%, 재현율 79.8%, F-measure 81.1%로 기존방법 대비 평균 F-measure는 약 0.2% 향상하지만 기존방법에서 과분할 및 오차전파가 두드러지는 영상에 대해서는 최대 9% 정도의 성능향상을 보인다. 전체 수행시간은 프레임 당 평균 5.4ms이며 실시간 추적이 가능하다.
현재 정보화의 물결은 모든 분야에 지대한 영향을 미치고 있다. 디자인 분야에서도 정보의 단순 사용 단계를 벗어나 체계적으로 디자인 정보를 유지, 관리하여 지식의 축적에 힘을 모아야 할 때이다. 통신 속도의 발전과 압축기술의 발달로 문자 정보 중심의 데이터는 이미지, 동영상 등 멀티미디어 데이터로 발전하고 있으며 이와 관련한 효과적인 정보 활용을 위한 여러 방법론이 필요한 시점에 이른 것이다. 이미지 정보의 가공은 기존의 문헌 정보 위주의 정보 가공 및 축적 방식에서 탈피하여 이미지 정보의 고유 특성 및 활용에 적합한 방식을 연구해야 한다. 본 연구에서는 디자인 이미지 자료를 분석하여 디자인 이미지 자체의 정보 요소를 추출하고 시스템에 적용한 사례를 통해 디자인 이미지 정보의 자료 색인과 구현 체계를 제안하고자 한다
본 논문에서는 실시간으로 보행자를 추적할 때 배경 제거를 이용하여 변형된 HOG(Histogram of Oriented Gradients) 특징 추출을 제안하였다. 기존의 HOG 특징 추출은 연산량이 많아 추적 속도가 느린 문제가 있다. 배경 제거를 통해 연산량 감소와 추적률을 향상시키기 위해 연구하였다. 불필요한 영역에서의 특징 추출을 감소시키기 위해 HSV 색공간에서 S 채널과 V 채널을 이용하여 영역 제거를 진행하였다. 영상의 평균 S 채널과 V 채널로 배경 제거 후 입력 영상이 전체적으로 어두워 객체 추적에 실패하는 경우가 있다. 이러한 경우를 방지하기 위해 히스토그램 평활화를 하였다. 제거된 영역에서 추출되는 HOG 특징이 감소되고, 객체에서는 명확한 HOG 특징이 추출되어 객체 추적 속도와 추적률이 향상되었다. 본 실험에서는 다수의 보행자나 한명의 보행자가 존재하는 영상, 배경이 복잡한 영상, 흔들림이 심한 영상을 가지고 실험하였다. 제안하는 방법은 기존의 HOG-SVM 방법과 비교하여 처리 속도는 약 41.84% 향상되었으며 오 추적률은 약 52.29% 감소되어 개선된 추적률을 보였다.
본 논문에서는 심혈관 조영영상으로부터 좌심실의 형태 및 운동을 가시화하기 위해 기하학적 정보와 물리적 정보를 통합한 동적 가우시안 블럽(dynamic gaussian blob)모델을 개발하였다. 동적 가우시안 블럽 모델은 superellipsoid에 3차원 가우시안 형태함수를 갖는 단일 유한요소를 통합한 것으로, 좌심실에 작용되는 가상적인 힘에 의해 형태를 적하하고, 심박동 전 주기에서의 운동을 추적한다. 또한 벽 운동 정도에 따라 다른 색을 지정하여 볼 수 있도록 함으로써 벽 운동에 이상이 있는 부위를 육안으로 쉽게 판별할 수 있도록 하였다. 이와 같은 좌심실의 동적.색체 가시화는 형태가 변황되는 심장질환이나 허혈이나 심근경색증처럼 심실벽 운동에 이상이 있는 질환의 진단을 도울 수 있다.
본 논문은 색약자가 웹을 통한 멀티미디어 컨텐츠를 사용시 정상인이 인지하는 것과 동등한 정보를 인지 할 수 있도록 컴퓨터화된 색약 진단 및 보정이 통합된 시스템의 상용화 개발에 관한 것이다. 개발된 시스템은 인증 및 진단을 하는 CVDWeb 서버와 클라이언트에 다운 로드 되어 보정을 하는 WebAgent 로 구성되어 있어 사용이 쉽고, 서버의 부하를 최소로 줄일 수 있으며, 텍스트, 이미지 및 동영상의 실시간 처리 및 원색 보정이 가능하다.
최근 범죄예방과 안전문제 등으로 CCTV와 같은 영상장비가 다양하게 활용되고 있다. 영상기기들은 대부분 24시간 작동되기 때문에 경비 인력을 절감할 수 있지만, 녹화된 영상에서 특정 인물과 같은 객체를 검색하는 업무는 여전히 수동으로 이루어지고 있어, 실시간 검색이 요구되는 상황에서는 정확하고 빠른 대처가 미흡하다. 본 논문에서는 최신 딥러닝 기술과 OpenCV 라이브러리를 이용하여 사용자의 의해 입력된 의상정보를 바탕으로 특정인물을 영상에서 빠르게 검색하고, 그 결과를 실시간으로 전송하는 기술을 제안한다. 개발된 시스템은 YOLO 라이브러리를 이용하여 실시간으로 인물객체를 탐지한 후, 딥러닝 기술을 이용하여 인간의 의상을 상/하의로 구분하고 OpenCV 라이브러리를 통해 색을 검출하여 특정 인물 객체를 자동으로 인식하도록 구현하였다. 본 논문에서 개발한 시스템은 특정 의상을 갖춘 인물객체를 정확하고 빠르게 인식할 뿐만 아니라 기타 객체 인식에도 활용할 수 있는 확장성을 갖추고 있어 다양한 용도의 영상감시시스템에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
영상은 대용량적인 특성과 비정형적인 특성을 가지고 있으므로 신속하고 효율적으로 영상을 검색하기 위해 영상의 정확한 특징정보를 추출하여 검색 시스템을 구축하여야 한다. 영상 검색 시스템은 텍스트 기반의 전통 데이타베이스와는 다른 모델링 방법과 검색방법을 사용한다. 따라서, 영상 검색 시스템에서의 검색속도와 정확도를 향상시키기 위해서는 새로운 영상 데이타베이스 생성기법과 효율적인 검색 기법이 필요하다. 본 논문에서는 입력 영상으로부터 검색에 상용되는 에지 특징정보 추출을 위해 라플라시 안마스크와 입력 영상을 컨벌루션하여 에지의 외곽선 데이타를 추출하였으며, 그리고 추출한 에지 특징정보와 메타데이타로 영상 데이타베이스를 생성하여 신속하고 효율적으로 영상을 검색할 수 있도록 주석기반 및 내용기반 영상 검색 시스템을 구현하였다. 주석기반 및 내용기반 영상 검색 시스템은 영상의 하위 레벨에 표현된 내용기반 에지 특징정보와 특징정보 추출이 어려운 상위레벨에 표현된 주석기반 에지 특징 정보를 영상의 색인으로 구성하여 사용하기 때문에 영상 컨텐츠 검색의 성능을 향상시킬 수 있다. 마지막으로 본 논문에서 제시한 영상 검색 시스템은 메타데이타에 의해 영상 데이타베이스를 구축하므로 정확한 영상 컨텐츠 정보의 축적관리와 영상의 정보공유 및 재이용이 가능하다.
미도는 문 스펜서가 제시한 이론으로 아름다움의 정도를 수치로 표현하려 한 것이다. 그리고 미국의 학자 버크호프가 문 스펜서의 미는 복잡성 속의 질서성을 가진 것이라는 명제를 분석하였다. 그는 미도의 공식을 발표하여 미도의 정도를 수량적으로 취급하였다. 따라서 기존의 색채 조화론의 부족한 점을 제거하여 보다 과학적이고 정량적인 조화이론을 전개했다. 본 논문에서는 배색의 좋고 나쁨은 질서의 요소와 복잡함의 요소로 나누었다. 미도는 질서의 요소를 복잡함의 요소로 나눈 것이다. 이를 영상의 미도 계산에 활용하여, 감성으로 취급되는 색채조화 및 부조화의 문제를 수치적으로 계산하였다. 그리하여 영상에서 색을 판별하여 미도가 좋은 배색인지 아닌지를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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