소리를 이용한 정보의 표현 방법은 무형의 특징을 가진 매체를 이용하여 어떠한 방법을 통하여 구체적인 형태를 이끌어 내는가에 대한 문제에서 시작된다. 이 과정에서 소리를 매개체로 이용하여 구성되는 오디오-비쥬얼 시스템은 청각적 소재를 이용한 시각적 표현이라는 방법적 측면에서 감각 기관의 연계에 대한 역할을 맡고 있는 부분에서 청각의 시각화라는 비 구체적 감각에 대한 구체화라는 변형의 의미를 갖는다. 오디오-비쥬얼 시스템 형태를 통한 작품을 표현하는데 있어 기존에 사용되던 프로그래밍을 통한 비규칙적 프로시쥬얼(Procedure)적 동적(動的) 이미지 또는 비동적(非動的) 이미지를 사용한 표현 방법에서 시각적 출력 방법의 제한으로 인한 표현 방법의 제한이 생겨날 수 있는 부분에 있어 동적 이미지를 이용한 오디오-비쥬얼 시스템을 통하여 소리를 매체로 한 다양한 표현 결과물을 이끌어낼 수 있다. 본 논문에서는 동적 이미지를 사용한 오디오-비쥬얼 시스템을 통해 다양한 청각적 소재의 시각화 방법 및 소리를 이용한 애니메이션 표현법의 새로운 대안을 제시한다.
본 논문에서는 동적 프로젝션 맵핑을 구현하기 위하여 3차원 공간의 깊이 정보와 대상 객체의 색상영상에서의 특징점을 추출하여 3차원 공간상에서 움직이는 2차원 평면 객체의 자세를 안정적으로 추정하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 타겟 이미지를 출력하여 타겟 이미지 보다 큰 평면 패널에 부착하고, 이 평면 패널을 3차원 공간상에서 움직이는 환경에서 타겟 이미지의 자세를 안정적으로 추정하기 위하여 고안되었다. 제안 기법에서는 우선 패널이 움직일 수 있는 깊이 영역을 지정하여 해당 깊이 영역에 존재하는 2차원 패널을 추출하고, 패널의 사각영역을 추출한다. 또한, 색상 영상에 SURF 알고리즘을 적용하여 2차원 평면상에 부착된 타겟 이미지의 영역을 색상 특징을 기반으로 함께 추출하여 패널의 사각 영역과 타겟 이미지의 상대적인 위치 정보를 추출한다. 셋업 단계에서 추출된 타겟 이미지의 상대적인 위치 정보를 이용하여, 조명의 변화에 의하여 순간적으로 타겟 이미지의 특징점 추적에 실패한 경우, 패널의 사각 영역에 의해 계산된 타겟 이미지의 상대적 위치 정보를 계산하여 자세 추정에 사용함으로써 움직이는 타겟 이미지의 3차원 자세를 안정적으로 추정할 수 있도록 하였다.
일반적으로 줄어든 동적 범위를 확장하는 기법은 사진의 동적 범위를 충분히 포함하는 노출이 다른 여러 사진을 합성한다. 본 논문에서는 하나의 사진만으로 동적 범위가 확장하는 방법을 제안하였다. 하나의 사진을 딥러닝을 이용하여 구현한 네트워크가 입력 이미지의 동적 범위를 확장하도록 학습시켰다. 구현된 네트워크를 평가하기 위해 HDRNet의 결과물과 비교를 하였다. 그 결과 제안한 방법으로 얻은 이미지는 HDRNet과 비교하여 영상의 대조비가 향상되는 것을 확인하였다.
저 사양 HMD(Head Mounted Display)를 사용하는 가상 환경 네비게이션 시스템은 true-color 이미지를 제한 된 색으로 표현 할 때 이미지를 양자화 해야 한다. 그러한 시스템은 고정된 팔래트를 이용하여 전체적으로 이미지를 양자화하고 사용자에게 주로 이미지의 일부분(시선영역)을 보여준다. 인간의 눈은 시선영역의 색변화에 민감하고 HMD를 통해 이미지의 일부분만을 보기 때문에 시선영역의 색 만을 고려하여 동적으로 팔래트를 생성하고 이을 이용하여 이미지를 양자화 한다면 사용자는 가상 환경을 보다 생동감 있게 느낄 수 있다. 본 논문에서는 사용자가 가상환경을 보다 생동감 있게 느끼게 하기 위한 동적 팔래트의 생성속도 개서 방안을 제안하고 제안 방법을 이용하여 가상환경 네비게이션 시스템을 구성하였다. 네비게이션 시스템은 사용자의 시선영역이 변할 때 마다 팔래트를 생성하고 이미지를 양자화 하여 HMD를 통해 사용자에게 양자화된 이미지를 보여준다. 본 논문에서는 제안 방법을 이용한 시스템의 선호도를 조사 하였으며 대부분의 사용자가 제안 방법을 이용한 시스템을 선호 하였다.
본 연구는 원자력 발전소에 있는 방화벽의 케이블 관통부위에 설치된 CPFS(Cable Penetration Fire Stop)시스템 안에서 일어나는 동적열전달 현상을 3 차원으로 나타낼 수 있는 시험시뮬레이터에 사용될 수학적 모델과 수치계산 알고리즘의 개발에 관한 것이다. CPFS 내에서 일어나는 열전도 현상을 나타내는 지배방정식은 주어진 조건들 하에서 포물선형 편미분방정식(Parabolic PDE)으로 나타난다. 문제를 단순화하기 위해 열의 흐름을 두 성분으로 나누었다 즉, 케이블과 평행한 선을 따라서 일어나는 열전도와 벽면과 평행한 평면 위에서 일어나는 열전도로 나누었다. 먼저 선을 따라 일어나는 동적 열전도 현상을 나타내는 PDE를 연속과완화(SOR: Successive Over-Relaxation)를 적용하여 유한한 불연속점들에 대한 연립 상미분방정식(ODE)으로 전환했고, 그 연립방정식은 ODE Solver 를 이용하여 풀 수 있었다. 둘째로, 각 불연속 점에 위치한 평면 위에서 일어나는 열전도를 계산하기 위해서, 유한요소의 합을 근사식으로 이용하여 PDE를 ODE로 전환해서 계산하는 유한요소법(Finite Element Method)이 이용된다. 여기서 시간과 공간의 함수 T(x, y, z, t)인 온도는 각 선의 점들과 각 평면의 요소들에 대해서 일정한 시간간격으로 초기온도와 경계온도를 업데이트하여 계산을 반복한다. 이러한 일련의 계산결과를 바탕으로 CPFS 시스템 내에서의 온도분포의 동적인 변화를 해석한다. 결론적으로 관통하는 케이블이 CPFS 시스템의 온도분포에 매우 중요한 역할을 한다는 것을 알 수 있다. 시뮬레이션 결과는 CPFS 내의 온도분포를 쉽게 이해할 수 있도록 3 차원 그래픽으로 나타냈으며, 상용소프트웨어 FEMLAB 으로 계산한 결과와 비교해서 개발된 모델과 계산 알고리즘의 정당성을 보였다. 맞이하고 있음을 볼 수 있다. 국내광업이 21C 급변하는 산업환경에 적응하여 생존하기 위해서는 각종 첨단산업에서 요구하는 소량 다품종의 원료광물을 적기에 공급 할 수 있는 전문화된 기술력을 하루속히 확보해야 하며, 이를 위해 고품위의 원료광물 확보를 위한 탐사 및 개발을 적극 추진하고 가공기술의 선진화를 위해 선진국과의 기술제휴 등 자원산업 글로벌화 정책이 절실히 요구되고 있음을 알 수 있다. 또한 삶의 질을 향상시키려는 현대인의 가치관에 부합하기 위해서는 각종 소비제품의 원료를 제공하는 광업의 본래 목적 이외에도 자연환경 훼손을 최소화하며 개발 할 수밖에 없는 구조적인 어려움에 직면할 수밖에 없다. 이처럼 국내광업이 안고 있는 여러 가지 난제들을 극복하기 위해서는 업계와 정부가 합심하여 국내광업 육성의 중요성을 재인식하고 새로운 마음가짐으로 관련 정책을 수립 일관성 있게 추진해 나가야 할 것으로 보인다.의 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 브랜드 이미지와 서비스 품질과의 관계에서 브랜드이미지는 서비스 품질의 선행변수가 될 수 있음을 증명하였으며 4개 요인의 이미지 중 사풍이미지를 제외한 영업 이미지, 제품 이미지, 마케팅 이미지가 서비스 품질에 영향을 미치고 있음을 알 수 있다. 둘째, 지각된 서비스 품질과 가격 수용성과의 관계에서, 서비스 품질은 최소 가격에 신뢰서비스 요인에서 정의 영향을 미치고 있으나 부가서비스, 환경서비스에서는 역의 영향을 미침을 알수 있고, 최대 가격에 있어서는 욕구서비스 요인은 정의 영향을 미치지만 부가서비스의 경우에는 역의 영향을 미치고 있음을 알 수 있다. 셋째, 서비스품질과 재 방문 의도와의 관계에 있어서 서비스품질은 재 방문 의도에 영향을 미침을 알 수 있다. 따라서 브랜드 이미지는 서비스품질의 선행변수가 될 수 있으며, 서비스품질은 가격 수용성과 재방문 의도에 영향을 미치고 있음을 알 수
게시판 시스템은 양방향으로 정보를 교환하는 정보 시스템으로서의 높은 효용을 지니고 있으며, 웹과 결합하여 다양한 정보 시스템의 핵심 요소로 자리잡고 있다. 또한 이미지 등의 멀티미디어 정보를 게시물에 포함하여 효율적인 정보 공유에 사용되고 있다. 그러나 지금까지의 게시판 시스템은 게시물의 내용에 접근하기 위해, 단순한 텍스트 패턴 매칭에 의존하고 있다. 이러한 접근 방식은 텍스트 중심의 게시판에서는 어느 정도 효용을 갖지만. 멀티미디어를 포함하는 게시판의 경우에는 적용되기 어려운 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이의 해결을 위해 이미지 데이터를 포함하는 게시물에 대해 시맨틱 태깅을 할 수 있는 게시판 시스템에 관하여 논한다. 제안된 시스템은 사전에 정해진 태깅 정보가 코드에 고착되지 않고, 외부에서 지정한 시맨틱 태깅을 동적으로 수용하는 구조물 갖고 있다. 이러한 구조를 통하여 이미지의 종류나 성격에 가장 적합한 태깅을 동적으로 지정할 수 있게 되며. 의미 기반의 검색을 지원하게 된다.
F2C(Fog-to-Cloud) 환경에서 클라우드와 포그는 긴밀하게 협업하여, 동적으로 작용하며 서비스를 제공할 수 있어야 한다. 이에 본 논문에서는 기존 클라우드/서버 컴퓨팅에서 클라우드 서버 중심의 단방향 서비스 이미지 배포대신에 레지스트리를 이용하여 클라우드, 포그, 그리고 에지까지 서비스 이미지를 배포 가능하게 하여, 동적인 서비스 상호운용이 가능한 시스템을 제안하였다. 또한, 클라우드, 포그에 레지스트리 이미지를 설치하고, 서비스 이미지 등록을 통해 서비스 배포, 실행되는 시스템을 구현하였다.
최근 많은 연구 결과물에서 빅데이터를 이용하여 학습된 뉴럴 네트워크가 영상 내 노이즈를 제거하는데 매우 효과적임이 입증되었다. 여기에서 한 걸음 더 나아가, 입력으로 주어진 노이즈가 있는 영상의 특징을 분석하여, 사전에 학습된 네트워크의 파라미터를 테스트 타임에 동적으로 업데이트함으로써 주어진 입력 영상을 더욱 잘 처리할 수 있도록 하는 연구들이 시도되고 있다. 본 원고에서는 이와 같이 테스트 타임에 주어지는 입력 영상을 네트워크 학습에 사용하는(self-supervision) 이미지 복원 기법들을 소개한다. 다음으로, 기존의 self-supervision을 이용하는 기법들 대비 학습 효율성과 정확도를 더욱 향상시킬 수 있는 새로운 형태의 네트워크 파라미터 업데이트 기법을 설명하고, 제안하는 기법의 우수성을 다양한 실험 결과를 통해 분석 및 입증한다.
영상 표시 장치에서 대조 이미지의 왜곡 현상을 보완하기 위해 히스토그램 평활화(Histogram Equalization)와 플래토 평활화(Plateau Equalization)가 사용된다. 히스토그램 평활화(Histogram Equalization)를 이용하여 명암대비를 증가 시킬 경우 과도한 이미지의 밝기 변화에 따른 과포화 현상이 발생하며 실시간 시스템에서는 물체 추적에 왜곡 현상이 발생한다. 특히, 적외선 영상(infrared image)과 같이 명암비가 한쪽으로 치우쳐 있는 영상들을 명암비를 개선하기 위해서는 플래토 평활화(Plateau Equalization)와 같은 영상 개선 방법이 필수적이다. 플래토 평활화에서는 임계값을 사용하는 방법이 제시되고 있지만 실험에 의한 최적 임계값을 찾아내는 방식이며, 이 방법은 입력되는 새로운 영상마다 임계값을 실험에 의해 매번 반복해서 도출해야 문제점이 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 과포화 되는 이미지 영역의 문제를 해결하기 위해 제시하는 방법으로 히스토그램 평활화(Histogram Equalization)의 동적 분할하는 알고리즘에 근거하되, 입력 영상에따라 적응적으로 임계값을 설정하는 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 실시간 영상에서 기존의 동적분할 히스토그램에 비해 자연스럽게 명암비를 개선하여 과포화 되거나 중요한 정보를 누락하여 왜곡 되지 않게 자연스러운 화면을 재생하는 방법을 제안한다.
이 논문에서는 이미지 데이타베이스에서 모양 특징 기반 이미지 분류와 인덱싱을 위해 객체의 윤곽선 특성을 고려해 임계값을 동적으로 결정하여 최적 우세점을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 동적 임계값결정은 원본 모양의 윤곽선 길이 비와 근사화된 다각형의 둘레 길이 비를 알고리즘 수행시 점진적으로 검사하는 방법을 사용한다. 이 알고리즘은 윤곽선 특징을 반영하여 동적인 임계값 검사를 함으로써 의사점 수를 최대한 줄이며 최소 우세점만으로 모양 특징 정보를 추출할 수 있는 장점을 보인다. 제안한 방법은 객체의 윤곽선을 이루는 n개의 점에서 m개의 최적 우세점을 찾는데 평균 O(nlogn)이 걸린다. 최적화 평가는 7가지 서로 다른 특성을 가지는 70개의 합성 모양과 1,100개의 어류 모양에 대해 알고리즘을 적용하고 피 결과에 대해 평가 함수를 구성하여 수행하였다. 최적화율은 실험 모양들에 대해 평균0.92를 보였으며 기존 알고리즘에 대해 약 14% 최적화 성능 개선을 보였다. 제안한 알고리즘을 통해 추출한 모양 특징 정보는 정규화를 통해 이미지 분류와 인덱싱, 유사도 검색에 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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