고분자 분산형 액정 렌즈는 40 wt%의 NOA65 prepolymer와 60 wt%의 E7 액정 균일 혼합물에 추가적으로 광개시제를 첨가하여 $11{\mu}m$와 $30{\mu}m$의 두께로 제작 되었다. 광개시제로 사용된 벤조페논은 상업적으로 판매되는 NOA65에 기본적으로 5.0 wt%의 함량으로 포함되어있다. 이 논문에서는 NOA65에 포함되어 있는 벤조페논의 농도가 스마트 전자 안경을 위한 고분자 분산형 액정 렌즈에 미치는 영향에 대해서 알아보았다. 광개시제는 NOA65와 E7 액정 혼합물 무게의 1, 2, 4, 8, 16 wt%씩 추가로 첨가되었다. 벤조페논이 첨가된 샘플이 가지는 구동 전압, 직선 구간의 기울기, 응답 시간, 명암비와 같은 전기-광학적 특성들은 벤조페논의 첨가 없이 NOA65 만을 사용해 만든 샘플에 비해 모두 개선되었다. 이러한 개선들은 벤조페논의 첨가로 인해 샘플 내부에 존재하는 액정 방울의 평균 직경 크기가 증가하는 것에 기인하였다. 액정 방울의 평균 직경 크기는 벤조페논을 0 wt%에서 8 wt%로 첨가함에 따라 $5.3{\mu}m$에서 $12.2{\mu}m$로 증가하였다. 광개시제의 농도 범위에 대해 구동 전압은 11.1 V에서 17.3 V의 범위를 보였고, 직선 구간에서의 기울기는 10.35 %T/V에서 13.96 %T/V의 범위를 보였다. 이 두 특성은 벤조페논의 첨가 없이 기본 NOA65로 만들어진 샘플에 비해 더욱 개선되었다. 벤조페논을 첨가하지 않고 샘플의 셀 간격을 $30{\mu}m$에서 $11{\mu}m$로 감소시킴에 따라 상승응답 시간은 0.47 ms에서 1.05 ms로, 하강 응답 시간은 18.64 ms에서 45.3 ms로 각각 증가하였고 명암비는 86.5에서 5.7로 크게 감소하였다. 두 특성 모두 셀 간격의 영향으로 저하되는 것을 확인하였으나 벤조페논의 첨가에 따라 상승 응답 시간은 0.77 ms, 하강 응답 시간은 41.04 ms로 각각 감소하였고 명암비는 16.7로 증가하여 다소 개선되는 것 또한 확인되었다.
본 논문에서는 Tikhonov-Miller 처리를 이용하여 다양한 공격에 대해서 워터마킹의 강인성을 향상시키는 방법을 제안한다. 시각적으로 판별할 수 있는 패턴 워터마크를 웨이브릿 변환 영역에서 수평(LH2), 수직(HL2), 대각(HH2) 성분의 부대역에 임계치를 기준으로 가중치를 달리 부여하여 삽입한다. 또한 인간 시각 시스템의 특징을 이용하여 워터마크를 삽입한다. 삽입한 워터마크는 보안성과 높은 추출율을 위해 무작위로 섞었다. 그런 다음 섞어 짜 맞추기(Interlace)를 했다. 제안한 방법의 강인성과 유사성 향상을 입증하기 위해 명암, 크기 변화, 필터링, 잘라내기, 히스토그램 평활화, 손실압축(JPEG, gif)과 같은 영상처리를 하였다. 실험 결과 제안한 방법은 비가시성을 고려하여 강인하게 워터마크를 삽입할 수 있고 여러 공격에 대해서 더욱 높은 상관 계수로 추출할 수 있었다.
이미지 품질을 정확히 평가하기 위해 이미지 평가 도구는 인간 시각 시스템을 반영해야 한다. 즉, 이미지의 구조, 색, 명암 비 등 여러 가지 요소들을 고려하여 평가해야 한다. 또한 스마트 폰과 같은 모바일 임베디드 기기의 폭넓은 사용에 따라 빠른 수행 속도를 갖는 것이 중요하다. 본 논문에서는 인간 시각 만족과 빠른 계산속도 달성을 동시에 얻기 위하여 색 유사도, 변화율 유사도, 위상 유사도를 상승적으로 결합하였고 최적화된 이미지 풀링 및 양자화 기반으로 설계하였다. 제안하는 기법은 기존에 존재하는 13개의 기법과 비교하였고 네 가지 검증 도구를 사용하여 성능을 검증하였다. 실험 결과 세 검증 도구에서 가장 우수한 성능을 보였고 한 검증 도구에서 기존 최고 기법인 VSI에 이어 두 번째로 좋은 성능을 보였으며 실행 속도는 VSI에 대해 평균 약 20% 개선된 결과를 얻었다. 또한 기존의 기법들 보다 더 인간 시각 시스템과 제안 기법의 품질 평가 값의 연관성이 크게 존재함을 확인하였다.
2007년 현재 전 세계적으로 모바일 기기 사용 인구수는 약 30억 명으로 전 세계 PC사용자 수의 두 배에 달한다. 모바일 디스플레이는 작은 크기로 인해 휴대성이 높은 등 많은 장점을 갖고 있지만, 소형화와 전력 절감을 위해 얇은 디스플레이 패널과 저성능 이미지 센서를 채택하는 등 대형 디스플레이에 비해 색상표현력이 떨어질 수 밖에 없다. 따라서 본 연구에서는 모바일 디스플레이 자체의 성능이 떨어지더라도 사람의 눈에 인식되기 용이하게 색채이론에 입각해 이미지 환경을 변경하는 방법을 제안한다. 사람의 눈은 망막상의 색신경이 어떤 색의 자극을 받게 되면 그 색의 보색에 대한 감수성이 높아지고, 명암차이가 분명한 색상들을 나열하면 반대 밝기에 대한 민감도가 높아진다. 사람의 시각신경에서 느끼는 색채에 대한 감성적인 색상처리(RGB의 채도를 증가 시키거나 다이나믹 레인지의 확장과 보색대비의 강조에 따른 변화)를 통하여 얻은 데이터를 비교 분석 한다. 그 결과 적용 전의 이미지보다 적용 후의 이미지의 인식률이 높아지고 화질이 향상됨을 알 수 있다.
'색채는 우리의 의식과 상관없이 긍정적 혹은 부정적으로 우리에게 영향을 미치는 에너지이다.' 라고 이텐(Johannes Itten)은 말했다. 우리가 자연에서 보는 색채는 감정에 우선적으로 강하게 작용한다. 이러한 색채의 경험은 우리에게 상징 또는 도상으로 다가오며 인간의 심리를 알레고리로 표현하게 된다. 애니메이션의 색채는 영상매체가 갖는 시각적인 요소이자 중요한 의미작용을 하는 이미지이며 빛의 속성이자 가장 먼저 눈에 들어오는 시지각적 요소이다. 형태, 움직임, 명암 등과 같은 조형요소와 함께 색채는 인간과 인간 주변의 상황을 표현하는 매체로서의 중요한 기능을 한다. 애니메이션에서는 캐릭터의 심리적 변화 상태뿐만 아니라 처한 상황을 암시하기 위하여 색채를 상징적으로 사용한다. 심리적 의미전달은 색채의 상징성을 도상(icon)적으로 표현하게 된다. 따라서 애니메이션의 이미지 표현을 위한 색채는 의미전달을 위한 보편성을 띠게 된다. 본 연구는 색채의 상징적 의미가 작품에 어떻게 반영되었는가에 초점을 맞추었다.
본 논문에서는 퍼지 콘트라스트와 HOG 기법을 이용한 지능형 감시 시스템을 제안한다. 제안된 감시 시스템은 주로 침입자 탐지를 위한 것으로 감시 영상에서 명암 대비를 강조하기 위해 퍼지 콘트라스트 기법을 적용한 후, 감시 전/후 영상에 Substraction 기법을 적용한다. Substraction 기법이 적용된 영상에서 히스토그램의 변화가 큰 경우에는 침입자의 침입으로 간주한다. 침입으로 간주된 영상에서 감시 대상의 물체를 감시할 영상과 침입자를 실시간으로 추적하기 위한 영상으로 구분한다. 감시 대상의 물체를 감시할 영상에서는 퍼지 이진화를 적용한다. 퍼지 이진화를 적용한 영상에서 Blob 기법을 적용하여 객체화 한 후, 침입된 침입자의 영상을 저장한다. 침입자를 실시간으로 추적할 영상에서는 HOG 기법을 적용한 후, SVM 기법을 적용하여 움직이는 사람의 객체를 추적한다. 제안된 방법을 실제 실시간 영상에 적용한 결과, 제안된 감시 시스템이 효율적으로 침입자를 감시하는 것을 확인할 수 있었다.
최근 클라우드, 모바일 등 ICT 기술의 발전으로 소셜 네트워크를 통한 이미지 활용이 급증하고 있다. 이러한 이미지는 개인정보가 포함되어 있어, 개인정보 유출 사고가 발생될 수 있다. 이에 이미지에서 개인정보를 인식하고 마스킹하는 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존 이미지에서 개인정보를 인식 하는 방법인 광학 문자 인식은 이미지의 밝기, 명암, 왜곡에 따라 인식률의 변화가 심하여 한글 인식이 미흡한 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 광학 문자 인식 방법을 기반으로 CNN 알고리즘에 딥러닝을 적용하여 이미지 인식 기반 향상된 개인정보 식별 및 마스킹 시스템을 설계 및 구현하였다. 또한 구현된 제안 시스템을 동일한 이미지를 가지고 광학 문자 인식과 개인정보 인식률을 비교평가를 진행하고, 제안 시스템의 얼굴 인식률을 측정하였다. 테스트 결과 제안 시스템의 개인정보 인식률은 광학 문자인식에 비해 32.7% 향상되었으며 얼굴 인식률은 86.6%로 확인되었다.
색에 대한 연상이 발전하여 어떤 통념을 형성하게 되면 그 객에는 상징적인 의미가 부여된다. 색이 구체적 사물 이외의 추상적인 개념이나 표상, 감정 등을 형성하고 있는 것을 '색의 상징성'이라고 한다. 게임의 색채는 게임에 몰입하게 하는 시각적인 요소이자 중요한 의미작용을 하는 이미지이며 빛의 속성이자 가장 먼저 눈에 들어오는 시각적 요소이다 형태와 움직임, 명암 등의 다른 조형요소와 함께 색채는 인간과 인간 주변의 상황이나 감정을 표현하는 매체로서의 중요한 기능을 한다 게임에서는 캐릭터의 심리적 변화 상태뿐만 아니라 상황이나 분위기, 힘의 속성과 강도 등을 암시하기 위하여 색채를 상징적으로 사용한다 이러한 의미전달은 색채의 상징성을 도상적으로 표현하게 된다. 따라서 게임의 이미지 표현을 위한 색채는 의미전달을 위한 보편성을 띠게 된다. 본 연구는 색채의 상징적 의미가 게임에 어떻게 반영되었는가에 초점을 맞추어 살펴보고자 한다.
Sargassum confusum을 대상으로 동해안 오호리 지역에서 1983년 3월 부더 1984년 4월까지 이 종의 생장 및 일차생산력을 조사하였다. S. confusum은 2월에 생장하기 시작하여 여름에 최대생장을 나타낸 후 빠른 속도로 쇠퇴하는 생육주기를 가진다. 생식활동은 6월에 주로 이루어 진다. 이러한 생장양상은 수온과 밀접한 관제를 갖는다. 최대성장율은 5월의 1.3cm/day이며 최대길이는 8월의 120cm이다. 산소명암병법으로 측정된 S. confusum의 일순생산력은 6월에 11.2 gC/dry wt/day이며 이를 기초로 추정한 연생산력은 745 gC/$m^2$/yr이다. 한편 현존량의 변화에만 의존하여 추정된 연생산력은 745 gC/$m^2$/yr로서 탈락에 의한 손실이 약 60%에 달하고 있다.
지문영상으로부터 특징점을 정확하게 추출하는 것은 효과적인 지문인식 시스템의 구축에 매우 중요하다. 하지만 지문영상의 품질에 따라 특징점 추출의 정확도가 달라지기 때문에 지문인식 시스템에서의 영상 전처리 과정은 시스템의 성능에 크게 영향을 미친다. 본 논문에서는 지문영상으로부터 명암값의 평균 및 분산, 블록 방향성 차, 방향성 변화도, 융선과 골의 두께 비율 등의 5가지 특징을 추출하고 계층적 클러스터링 알고리즘으로 클러스터링하여 영상의 품질 특성을 분석한 후 습성(oily), 보통(neutral), 건성(dry)의 특성에 적합하게 영상을 개선하는 지식기반 전처리 방법을 제안한다. NIST DB 4와 인하대학교 데이타를 이용하여 실험한 결과, 클러스터링 기법이 영상의 특성을 제대로 구분함을 확인할 수 있었다. 또한 제안한 방법의 성능 평가를 위해 품질 지수와 블록 방향성 차이를 측정하여 일반적인 전처리 방법보다 지식기반 전처리 방법이 품질 지수와 블록 방향성 차이를 향상시킴을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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