타이포그래피는 언어와 조형의 결합이다. 언어의 이해와 조형적 가치를 통한 인간 커뮤니케이션의 핵심적인 수단인 것이다. 가장 기본적인 역할인 정보의 전달과 공유에서 장애요소로 나타나는 '언어의 반작용' 현상을 극복하고자 여러 가지 기법을 도입한 연구가 시작되었고, 보다 가독성 있고 의미전달력에 있어서도 효과적인 움직이는 활자를 개발하여 보편화되기에 이르렀다. 그러나 그것은 컴퓨터 모니터나 영상화면, 그리고 휴대전화 액정 등의 영상 디지털 미디어에서는 실현이 용이하나, 전통적 정보전달 매체인 인쇄지면이나 주변 환경에서 흔히 접할 수 있는 빌보드, 사인보드 등에서는 사실상 표현이 어렵다. 이를 위한 하나의 해결 방법으로 메시지 전달력이나 가독성에서 기존의 정적인 타이포그래피보다 훨씬 강력한 소구력을 가지는 동적타이포그래피에서 표현의 핵심요소인 시 공간적 표현효과에 대응하는 시각적 의미전달 체계를 색채의 본질과 특성에서 접근하여 동적표현에 근접한 커뮤니케이션 효과를 창출하고자 한다.
이동통신 단말기의 그래픽 유저 인터페이스 환경은 다양한 요인에 의하여 그 변화를 자극 받고 있다. 한정된 디스플레이 공간 안에서의 다 기능화로 인한 사용성의 문제, 정적이고 지시적인 상황에 익숙한 문자 중심의 세대에서 자율적이고 동적인 영상 중심의 세대로의 사용자 세대의 변화, 합리적 소비 보다는 감성적 만족을 중요하게 여기는 사용자 가치의 변화, 그래픽 디자인 트랜드의 변화, 서비스 컨텐츠의 변화, 기술의 발전 등 이동통신 단말기를 둘러싼 모든 측면에서 변화가 진행되고 있다. 여기에 이동통신 단말기 제조사, 서비스 업체, 컨텐츠 업체, 칩 제조사 등 이동통신 서비스와 관련된 다양한 사업 주체들의 복잡한 이해관계 속에서의 경쟁 또한 이러한 변화를 부추기는 요인의 하나로 볼 수 있다. 본 연구에서는 이러한 변화요인들을 적절히 수렴하여 제공할 수 있는 보다 효과적인 그래픽 유져 인터페이스 디자인 방법을 모색하고자 하였으며, 보다 효율적이고 적극적인 개선을 위해 현재 이동통신 단말기의 GUI 디자인의 주요 디자인 수단인 Bitmap 또는 Vector 그래픽 대신 보다 다양한 시각적 표현 방법을 내재하고 있는 3D 기반의 Motion 그래픽을 활용한 이동통신 단말기의 GUI 디자인 방법을 제안 하고자 한다. 하지만 아직 여러가지 제약 조건들로 인하여 이동통신 단말기 내에서 3D Motion 그래픽의 적용이 완전히 자유롭지 않은 것이 사실이다. 그러나 기술의 발전 속도로 볼 때 머지 않아 3D Motion GUI 제공을 위한 이동통신 단말기의 기술적 환경은 충분히 발전될 것이며, 이에 따라 본 연구와 같이 3D 그래픽이나 Motion 그래픽을 등을 활용한 이동통신 단말기의 사용자 인터페이스 연구의 선행은 매우 필요하다고 볼 수 있다.
최근 선박자동식별장치의 도입으로, 육상에서 선박위치, 침로, 속력, 선박종류 등 선박 항적데이터 수집이 가능해 졌다. 본 연구는 맵리듀스 알고리즘을 분산처리 환경에 적용하여 선박 항적데이터를 효율적으로 처리하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 데이터 전처리 단계, 맵핑 단계, 리듀싱 단계로 나뉘어져 있다. 데이터 전처리 단계는 선박의 동적 및 정적 데이터를 통합하고, 비관심지역의 선박정보는 필터링한다. 맵핑 단계는 선박 위치를 지오해시 코드로 변환하여 맵리듀스의 키 데이터로 할당하고, 선박의 ID는 값 데이터로 분리한다. 리듀싱 단계에서는 키 데이터가 같은 키-값 쌍 데이터를 추출하여 해당 그리드에서 선박의 수를 계산하여 시각화 한다. 제안한 방법은 항적데이터 분석에 있어서 기존 프로그램 성능에 비해 1~4배 성능 개선이 되었다.
저화질 이미지의 화질 개선에는 전통적으로 히스토그램균등화 기법이 사용되어 왔다. 히스토그램균등화 기법은 입력 이미지의 누적밀도함수를 변환함수로 사용하는 기법으로 이는 이론상 최대의 엔트로피를 가지지만 주관적 화질 측면에서는 백화현상이 나타나는 문제점이 있다. 본 논문에서는 히스토그램균등화 기법 기반의 가중 히스토그램 균등화 기법을 제안한다. 이는 인간의 시각특성을 반영한 Weber-Fechner 법칙을 사용하며 입력영상에 독립적인 변환함수를 제공하는 여러 이미지 화질 개선 기법들이 가지는 문제점을 해결하기 위해서 동적영역 재조정 과정을 포함한다. 최종적으로 재조정된 동적영역 범위 내에서 Weber-Fechner 법칙을 적용한 변환함수와 히스토그램균등화 기법을 통해 얻어진 변환함수간의 가중 평균을 통하여 변환함수를 생성한다. 실험결과 제안하는 알고리즘은 주관적 화질 측면에서 대비비를 효과적으로 향상시키는 것을 보여주며, 엔트로피 또한 비교에 사용된 여러 이전의 방법들과 비교하여 유사하거나 높은 값을 가지는 것을 볼 수 있었다.
최근 비디오 감시, 로봇 시각 휴대폰 등 무수히 많은 카메라가 생활 속에 파고들면서 휴먼 동작 인식은 컴퓨터 시각 분야의 새로운 붐을 일으키고 있다. 자체로 그다지 흥미 있는 동작은 아니지만 걸음걸이 또는 보행은 가장 보편적으로 많이 관찰되는, 의심할 여지없이 사람의 대표적인 동작이다. 그리 오래되지 않은 과거에 보행자 인식의 관점에서 반짝 연구가 있었지만 관심의 길이가 짧은 만큼 보행 동작에 관한 체계적인 분석과 이해 없이 이루어졌었다. 본 연구에서는 일련의 점진적인 모델을 이용하여 보행 동작의 구조를 체계적으로 분석하고자 한다. 입력 영상 신호의 다양한 변형과 불완전성을 극복할 수 있는 동적 베이스망 기반의 보행자 모델과 보행 모델을 제시한다. 그리고 이변량 폰 미제스 분포의 조건부 밀도 함수를 기반으로 마르코프 체인의 이산 상태 공간을 연속 공간으로 확장하는 방법을 제안한다. 제안된 모형화 프레임워크를 이용한 일련의 시험, 분석에서 보행자를 91.67% 인식하며 보행 동작을 보행 방향과 보행 자세의 두 가지 독립적인 성분으로 분리 해석할 수 있었다.
랜드마크와 같이 시각적 인지가 용이해야 하는 요소의 입지 선택은 공간설계과정에서 많이 등장하는 화두이다. 최근에는 이러한 시각적 요소의 가시성을 평가하기 위해서 컴퓨터를 활용한 그래프 분석기술이 많이 적용되고 있으나, 분석의 틀이 평면적이고 시점과 대상점의 설정이 고정적이어서, 실질적인 분석결과를 얻는데 한계가 컸다. 이에 본 연구에서는 3차원 환경에서 동적 시점에 대한 분석이 가능한 비지향성 다차원 가시도 분석(MDVC-N) 분석방법론을 제시하였으며, 3차원 컴퓨터그래픽기술을 이용하여 분석어플리케이션을 구축하고, 시점과 대상점을 설정하는 스크립트 구조를 설계하였다. 여기에 고저차를 갖는 지형에 다양한 높이의 건물이 배치되어 있는 복합화된 대지를 예시모델로 적용하여 분석방법론을 검증하고 입지별 대안의 시각적 특성을 파악하였다. 연구를 통하여 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. 1) 6개의 대안을 설정하여 정량적인 가시도를 측정할 수 있었다. 2) 3차원 그래프로 재현하여 직관적인 분석이 가능하였다. 3)공간구문론의 국부통합도를 공간이용행태 변수로 보정한 결과를 산출함으로서 분석의 적용성을 향상시켰다.
본 논문에서는 분할 축과 평면의 위치를 동적으로 결정하는 적응형 KD 트리 구조를 이용한 정점 군집화(Adaptive Vertex Clustering) 알고리즘과 이를 이용한 새로운 메쉬 분할 방법을 소개하고자 한다. 정점 군집화는 주로 한 개의 거대한 3차원 메쉬를 여러 개의 파티션(Partition)으로 분할하여 효율적으로 처리하고자 할 때 사용되는 기법으로, 옥트리 구조를 이용한 공간 분할 기법과 K-평균 군집화(K-Means Clustering) 방법 등이 있다. 그러나 옥트리 방식은 공간 분할 축과 이에 따른 분할된 공간의 크기가 고정되어 있어서 파티션 메쉬 면의 정렬 상태가 고르지 못하고 포함된 정점의 개수가 균등하지 못한 단점이 있다. 또한, K-평균군집화는 균등한 파티션을 얻을 수 있는 반면 반복처리와 최적화를 위해 많은 시간이 소요된다는 단점이 있다. 본 논문에서는 적응형 정점 군집화를 통해 빠른 시간에 균등한 메쉬 분할을 생성하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 본 적응형 KD 트리는 메쉬가 포함된 경계상자(Bounding Box) 공간을 정점의 개수와 분할 축의 크기를 기준으로 계층적으로 분할한다. 그 결과 각 파티션 메쉬는 컴팩트성(compactness)의 특성을 유지하며 균등한 수의 정점을 포함하게 되어 각 파티션의 균등한 처리시간 및 메모리 소요량 등의 장점을 살려 향후 메쉬 간소화 및 압축 등의 다양한 메쉬 처리에 활용될 수 있기를 기대한다. 본 방법을 적용한 3차원 모델의 실험 통계와 분할된 파티션 메쉬의 시각적인 결과도 함께 제시하였다.
빅데이터가 여러 분야에서 다양하게 접목됨에 따라 빅데이터 시장이 하드웨어로부터 시작해서 서비스 소프트웨어 부문으로 확장되고 있다. 특히 빅데이터 의미 파악 및 이해 능력, 분석 결과 등 총체적이고 직관적인 시각화를 위하여 애플리케이션을 제공하는 거대 플랫폼 시장으로 확대되고 있다. 그 중에서 SNS(Social Network Service) 등과 같은 소셜 미디어를 활용한 빅데이터 추출 및 분석에 대한 수요가 기업 뿐만 아니라 개인에 이르기까지 매우 활발히 진행되고 있다. 그러나 이처럼 사용자 트렌드 분석과 마케팅을 위한 소셜 미디어 데이터의 수집 및 분석에 대한 많은 수요에도 불구하고, 다양한 소셜 미디어 서비스 인터페이스의 이질성으로 인한 동적 연동의 어려움과 소프트웨어 플랫폼 구축 및 운영의 복잡성을 해결하기 위한 연구가 미흡한 상태이다. 따라서 본 논문에서는 소셜 미디어 데이터의 수집에서 추출 및 분류에 이르는 과정을 하나로 통합하여 운영할 수 있는 프레임워크를 개발하는 방법에 대해 제시한다. 제시된 프레임워크는 이질적인 소셜 미디어 데이터 수집 채널의 문제를 어댑터 패턴을 통해 해결하고, 의미 연관성 기반 추출 기법과 주제 연관성 기반 분류 기법을 통해 소셜 토픽 추출과 분류의 정확성을 높였다.
연구목적: 본 연구는 화재시뮬레이션 데이터를 증강현실에 연동할시 발생하는 방대한 데이터 구축과 그로 인한 데이터 과부하 문제 해결 방안을 강구하기 위함이다. 연구방법: 데이터 추정 기술인 선형 보간법의 신뢰도와 계산 복잡도를 개선하기 위한 적정 Input 데이터의 간격을 설정하기 위한 실험을 진행하였다. 또한, 선형 보간법이 화재의 동적 변화를 잘 반영하는지 확인하기 위한 타당성 검증을 진행하였다. 연구결과: 연구 대상 건축물인 지하 공동구에 적용 결과 10m 간격으로 데이터 입력시 보간법의 신뢰성과 시뮬레이션의 연산처리 속도 개선에서 높은 만족성을 보였다. 또한, 보간법을 활용한 화재시뮬레이션 데이터의 추정 방식이 높은 설명력과 신뢰성을 가진다는 것을 MAE와 R-Squared를 이용한 평가를 통해 검증하였다. 결론: 본 연구는 화재시뮬레이션에 디지털트윈 기술을 적용하면서 발생하는 데이터 과부하 문제를 보간법을 통해 해결하였으며, 이를 통한 화재 정보 예측과 시각화가 실시간 화재 예방에 크게 기여함을 확인하였다.
교육 매개체의 디지털화를 위해 정보 통신망과 기술을 본격적으로 교육에 도입함으로써 교육의 패러다임이 e-learning(electronics learning)으로 이동하고 있다. 그러나 e-learning 콘텐츠는 컴퓨터가 있는 장소에서만 제공받을 수 있기 때문에, 언제 어디서나 사용자가 원할 때 교육받기 힘든 단점이 있으며, 기존 오프라인 콘텐츠를 e-learning 콘텐츠로 재구성하기 위해 많은 비용과 시간이 소요된다. 본 논문에서는 정적인 2차원 시각 정보만을 제공하는 기존 오프라인 콘텐츠의 그림 영상에 모바일 기기를 이용하여 동적인 인터랙션과 다양한 멀티미디어 정보를 융합할 수 있는 교육용 모바일 콘텐츠 (education mobile contents: EMC) 시스템을 제안한다. 제안된 영어 교육 콘텐츠는 기존 오프라인 콘텐츠의 그림 영상을 저해상도 카메라가 장착된 모바일 기기로 인식하기 위해 모양 기반의 영상 검색 방법을 이용하며, 수행속도와 크기와 기울기 변화에 강건한 시작점 일치를 통한 차분 체인코드 (differential chain code)를 사용한 DTW(dynamic time warping)를 이용한다. EMC는 모바일 기기를 이용하여 장소에 상관없이 오프라인 콘텐츠에 적합한 온라인 콘텐츠를 빠르고 정확하게 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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