일반적으로 시그니처와 파일 메타정보가 없는 파편화된 파일은 복구가 어렵다. 특히 멀티미디어 파일은 파편화 가능성이 크고 높은 엔트로피를 가지고 있으므로 현재 시그니처 기반의 카빙으로는 복구하는 것이 거의 불가능하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 파편화된 파일에 대한 연구가 진행되고 있지만 멀티미디어 파일에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 논문은 시그니처(Signature)와 파일 메타정보가 없는 파편화된 멀티미디어 파일의 타입을 분류하는 연구이다. 파일 타입에 따라 특정 바이트 값의 빈도 차이를 통해 각 파일 타입의 특징값을 추출하며, 그에 맞는 Gray-Scale 테이블을 설계하고 CNN(Convolutional Neural Networks) 모델을 이용하여 JPG, PNG, H.264, WAV 총 4가지 멀티미디어의 파일 타입을 분류하는 방법을 제시한다. 본 논문을 통해 시그니처와 파일 메타정보가 없는 파편화된 파일 타입의 분류 연구를 촉진하여 다양한 파일의 복구 가능성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 고령사회로 진입한 한국 사회에서 미디어가 어떻게 '잘 나이 들기(Aging Well)'에 대한 의미를 구성해내는지 고찰해보고자 하였다. 구체적으로 TV 건강프로그램이 어떠한 모습으로 노화를 그려내고 있으며, 노화 과정을 재현하는 방식의 사회문화적 의미는 무엇인가라는 질문에 답하고자 하였다. 이를 위해 KBS <비타민>에 대한 텍스트 분석을 진행한 결과, <비타민>은 정보의 오락화를 추구하는 과정에서 노화된 몸을 희화화시켜 조소의 대상으로 재현하고 있으며, 노화방지를 하지 못한 출연자가 실패자로 낙인찍히는 과정을 보여주어 노화에 대한 공포심을 강화하고 있다. 이 과정에서 노화된 몸을 수명이 다한 기계로 의미화 하고 측정 가능한 노화 지수를 만들어 그 기준에 미치지 못한 노년은 의료전문가와 의료 기술의 도움이 필요함을 강조한다. 과거에는 질병으로 간주되지 않았던 노화를 의료의 영역으로 끌어들여 치료의 대상으로 삼는 '노화의 의료화' 담론은 의료전문가의 통제권을 강조하고 사회문제를 개인화시키는 결과를 확산시키고 있다.
본 논문은 3차원 TV 시청에 있어서, 2차원에서와 같은 색감을 최대한 제공하기 위한 방법을 연구하였다. 이를 위하여 입력 RGB 색상 막대(color bar) 영상을 기준으로 2차원과 3차원 재생시 재현되는 RGB 강도의 입출력 관계를 모델링하였으며, 이를 근거로 2차원 대비 보정되어야 할 3차원 색상 사상표(mapping table)를 생성하였다. 생성된 사상표를 기존 3차원 TV 시스템의 출력부에 추가하여, 일반 2차원 재생시에는 입력 영상을 우회(bypass)하도록 하고, 3차원 재생시 색상 보정 과정을 수행하도록 하여 3차원 재생시에도 2차원에서 느낄 수 있는 색감을 재현할 수 있도록 하였다.
최근 국가균형발전을 위한 문화콘텐츠산업의 비중은 날로 커지고 있으며 디지털 컨버젼스의 중심으로 부각되고 있다. 이러한 시대적, 사회적 요구에 즈음하여 정부의 지역문화 콘텐츠 육성 의지에 부합하는 전통건축물의 e-Learning을 위한 웹 기반 저작도구의 구현방법을 제안하고자 한다. 지금까지의 전통건축의 복원 및 재현은 전통적인 전수방식에 의존하거나 다분히 현상적인 수준에 그치고 있어, 우리 문화에서 중요한 위치를 차지하고 있는 전통건축물에 대한 저변의 확대와 보편적이고 대중적인 이해를 돕기에는 한계가 존재하는 것이 사실이다. 또한 전통건축에 관련한 교육자료는 대부분 고서(古書)나 텍스트에 의존하고 있는 것이 현실인 점을 감안할 때, 시각적이고 인터랙티브한 e-Learning 시스템의 연구는 필수적이라 할 것이다. 연구의 범위로서는 한국문화콘텐츠진흥원의 진행 중 사업인 문화원형복원사업인 "조선시대 탐라순력도의 디지털콘텐츠 개발"의 내용을 토대로 하며, 조선 중기인 17세기 제주도의 주심포계 전통건축을 대상으로 하고 있다. 본 연구의 내용은 1) 17세기 중엽 제주도의 주심포계 전통건축물에 대한 가구구조의 형성관계 및 그 형상을 디지털화하기 위한 데이터 체계를 제안하고, 2) 이에 따른 웹 기반의 가상전시 및 e-Learning 콘텐츠를 위한 시스템 구축의 프로토타입을 제시하며, 3) 상기 제시한 데이터 체계에 근거한 사용자 중심의 전통건축물 재현을 위한 3차원 저작환경 및 그 인터페이스를 제시한다. 이 결과로 전통건축물의 형성원리를 이해하고 전통 양식에 근거한 창의적 저작이 가능한 환경을 제시함으로써 멀티미디어 저작물 및 디자인 협업, 전통건축 유지보수 분야 등에 파급효과를 기대할 수 있다. 더불어 제안된 내용에 근거한 향후 연구로 전통건축물에 대한 일관되고 통합적인 관리방안과 그 실현수단에 대한 논의를 비롯하여 전통문화를 소재로 한 디지털 콘텐츠의 활용방안 및 그 부가가치에 대한 논의가 병행되어야 할 것이다.
현대사회에서 뉴스는 신화와 같은 역할을 한다고 한다. 신화는 사람들이 세상을 이해하고 체험하는 의미의 틀을 제공하는데, 그 신화를 구성하는 데 미디어 뉴스가 큰 역할을 하기 때문이다. 그런 의미에서 본 연구는 남녀 고위직 경제인들이 신문보도 사진에 어떻게 재현되는지를 내용분석의 양적인 방법과 기호학적인 질적방법을 통해 분석하고자 하였다. 1990년 1월 1일부터 2011년 12월 31일까지 지난 20년간 조선일보에 실린 기획 인터뷰 및 인물중심 기사 가운데 여성 경제리더 사진 전수와 무작위로 뽑은 동일 수의 남성 경제리더 사진을 분석하였다. 분석결과 남성은 대체로 업무현장과 밀접한 배경에서 역동적이고 진지하게 묘사되었고, 인물의 이미지를 강하게 표현하는 바스트샷이 대부분을 구성하였다. 반면 여성들은 업무와 분리된 장식적인 배경 속에서 인위적인 포즈를 취하고 있는 전신사진을 통해 수동적인 객체로 재현되는 남성주의적 시각이 발견되었다.
아동학대에 대한 사회적 관심이 증대되는 가운데 <미쓰백>과 <어린 의뢰인>은 아동학대 범죄의 심각성을 부각하고 관련 이슈에 대한 대중의 관심을 환기하였다. 두 영화는 각기 다른 실화 모티프와 인물 설정을 기반으로 아동학대 사건의 내러티브를 구현했지만, 아동학대 보도 등을 통해 구축된 재현 관습과 담론적 지형을 답습하는 양상을 보였다. 특히 계모를 가해자로 내세우고 친부를 방치자로 자리매김하여 일차적 돌봄 책임자로 여성을 상정하는 성역할 고정관념을 재확인하였을 뿐 아니라 대중서사의 전통 속에 자리 잡은 '사악한 계모' 이미지를 소환하여 기존 편견을 고착화하였다. 계모의 학대를 전면화하고 계모의 대립항으로서 '잃어버린 엄마'를 의미화함으로써 혈연관계와 생물학적 속성에 기초한 모성 신화를 공고히 하였다. 두 영화는 관습적인 갈등 구도와 익숙한 정서적 토대를 바탕으로 대중적 공감을 시도하였으며, 이 과정에서 아동학대 범죄의 일탈성을 부각하고 정상가족 담론을 강화하였다.
본 연구는 영화 <자산어보>(2021)가 19세기 성리학적 질서가 흔들리며 서서히 몰락해가는 조선을 어떤 방식으로 재현하고 있는지를 분석을 통해 살펴보기 위해 기획되었다. 분석에 앞서 역사극의 내레이션 특성을 고려하여 역사극의 분석틀을 제시하였다. 우리는 역사극의 분석틀을 활용하여 <자산어보>가 유배 서사의 플롯 구조를 기반으로 정약전, 장창대가 시대의 한계와 가능성 사이에서 주체적 개인으로 자신의 삶을 살아가는 모습을 재현하고 있음을 확인하였다. 흑백과 컬러 이미지의 대비, 보이스 오버 내레이션의 적극적 활용, 한시 자막과 음악 등으로 만들어낸 중심기억과 잉여기억을 통해 영화는 주체적 개인으로 살아가기 위해 필요한 것이 무엇인지에 관한 보편적인 질문을 우리에게 던지고 있다.
급격하게 증가하고 있는 동영상의 관리 도구로써 동영상을 계층적이고 구조적으로 구분하는 동영상 분할은 색인, 요약, 검색 등 다양한 응용 분야에서 공통적으로 적용될 수 있는 핵심 기술이라 할 수 있다. 기존의 적응적 임계값을 사용하는 동영상 분할 방법은 연속되는 프레임 간의 차이 값과 일정 간격의 크기를 갖는 윈도우에서 임계값을 계산하여 동영상 분할을 수행하였다. 그러나 이 경우, 윈도우의 크기보다 전환점의 발생 간격이 짧거나, 주변의 차이 값이 변동이 많으면, 정확한 검출을 하지 못한다. 상기 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 동영상의 포맷에 따라 윈도우의 크기를 결정하고, 윈도우 안에서 가중치를 사용하여 주변 값의 변화에 민감하게 반응하는 개선된 적응적 임계값 결정 알고리즘을 제안한다. 또한 카메라 불빛과 큰 물체의 빠른 움직임 등에 의한 오검출을 줄이기 위해 후처리 기법을 적용하였다. 실험을 통해서 제안된 방법은 기존 방법과 비교하여 3.7%의 성능 향상을 보이며, 변형된 동영상에서 95.5%의 재현성을 갖는 것을 확인하였다. 따라서 제안된 동영상 분할 방법은 기존 방법과 비교하여 정확성이 높고, 다양한 변형에도 재현성을 가지므로 동영상 관리 도구로써 많은 응용 분야에 적용할 수 있다.
요즘 스마트폰과 스마트 TV와 같은 스마트 기기에 대한 관심이 높아짐에 따라 보다 다양한 기능을 포함하는 영상장치가 주목받고 있다. 특히, 스마트 TV는 3차원 영상을 서비스함에 따라 보다 고화질의 3차원 영상을 효율적으로 부호화하는 것이 중요하다. 최근 MPEG(moving picture experts group) 그룹에서는 다시점 영상과 깊이 영상을 동시에 압축하여 부호화하는 표준화 작업이 진행되고 있다. 제한된 수의 시점을 이용하여 편안한 3차원 입체 영상을 재현하기 위해서는, 충분한 수의 중간시점의 영상을 생성해야 한다. 깊이정보를 이용하여 3차원 워핑을 수행하면 가상시점의 영상을 합성할 수 있는데, 깊이값의 정확도에 따라 화질이 달라진다. 스테레오 정합 기술을 이용하여 깊이맵을 획득할 때 객체의 경계와 같은 깊이값 불연속 영역에서 깊이값 오류가 발생할 수 있다. 이러한 오류는 생성한 중간영상의 배경에 원치 않는 잡음을 생성한다. 본 논문에서는 편안한 3차원 비디오 재현을 위하여 깊이맵을 기반으로 중간시점의 영상을 생성할 때 발생하는 경계 잡음을 제거하는 방법을 제안한다. 중간시점의 영상을 합성할 때 비폐색 영역을 합성한 후 경계 잡음이 발생할 수 있는 영역을 구별한 다음, 잡음이 없는 참조영상으로 대체함으로써 경계 잡음을 제거할 수 있다. 실험 결과를 통해 배경 잡음이 사라진 자연스러운 합성영상을 생성했다.
과일 품질 자동 선별 시스템에서 흠집이나 부패한 부위가 존재하는 불량 과일을 우선적으로 검출하여 제거하는 작업은 매우 중요하다. 본 연구에서는 기존의 영상처리 기법을 이용하여 불량 부위가 있는 과일 검출하는 방법의 한계점을 극복하기 위하여, 최신 인공지능 기술인 Yolo V4 딥러닝 지능기술을 이용하여 과일 불량 부위를 검출하는 방법을 제안한다. 본 연구에서는 흠집 또는 부패 부위가 존재하는 1,100개의 불량 사과 및 1,300개의 불량 배를 포함한 총 2,400개의 불량 과일에 대하여 Yolo V4 딥러닝 모델을 사용하여 학습하고 불량 부위 검출 실험을 하였다. 성능 실험 결과에 따르면 사과의 정확률은 0.80, 재현율은 0.76, IoU는 69.92%, mAP는 65.27%이고, 배의 정확률은 0.86, 재현율은 0.81, IoU는 70.54%, mAP는 68.75%의 성능을 나타내었다. 본 연구에서 제안한 방법은 기존 영상처리 기법을 이용한 방법보다 불량 부위가 있는 과일을 실시간으로 정확하게 선별하여 기존 과일 자동 품질 선별시스템의 성능을 획기적으로 개선할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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