그림자는 사실적인 장면의 렌더링에 없어서는 안되는 중요한 요소다. 그림자를 생성하는 방법 중 한가지인 이미지 기반 방법은 빠른 속도로 인해 많이 사용되는 방법이다. 그러나 다른 여러 이미지영역의 방법과 마찬가지로 앨리어싱 문제가 나타나는 단점이 있다. 이 문제를 극복하기 위한 여러방법이 제안되었으며 PCF(Percentage Closer Filtering)도 그 중의 한 방법이다. PCF를 이용한 그림자 생성 기법은 렌더맨에 구현되면서 유명해졌는데, 결과적으로 그림자 경계에서 보이는 앨리어싱 문제를 어느정도 해결하였다. 그러나 사용되는 필터의 크기에 따라 계산 속도가 문제가 될 수 있는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존의 PCF 방법을 개선하여, 거의 유사한 결과를 보이면서 PCF보다 더 빠른 시간안에 그림자를 생성하는 기법을 제안한다.
2003년 개봉된 공포영화 <장화, 홍련>은 약 314만 관객을 동원하며 흥행에 성공했다. 당시 일부에서는 영화의 내용을 이해하기 어렵다는 의견도 있었으나, 이 영화는 2003년을 전후로 개봉된 공포영화 중 가장 큰 호평을 받았다. 영화 속 4명의 주인공은 한 가족이고, 아빠의 외도로 가족 간 갈등이 시작된다. 무현(아빠)의 외도는 아내의 자살로 이어지고, 아내이자 엄마의 자살은 수연(동생)의 죽음으로 또다시 이어지는데, 이때 수연의 죽음에 은주(새엄마)가 관련되어 있다. 수미(언니)는 수연이 죽은 후 은주가 수연의 죽음을 그대로 방치한 사실로 큰 상처를 받지만, 동시에 그런 은주의 행동에 자신도 연관되어 있다는 사실을 깨달으며 동생을 죽게 한 죄의식도 느낀다. 은주 역시 수미의 독설로 상처를 받았지만 그에 대한 복수로 수연을 죽게 한 사실에 죄의식을 느낀다. 김지운 감독은 개봉당시 인터뷰에서 "이 영화는 가족 간 상처와 죄의식에 관한 영화"라 밝혔는데, 영화 속에서 가족이 주고받은 상처와 죄의식은 가상과 실재 이미지가 뒤섞인 공포 이미지로 그려진다. 상처는 가상 이미지로, 죄의식은 실재 이미지로 표현된다. 이 글에서는 가상과 실재 이미지를 설명해주는 영화 속 스틸사진을 제시하면서 상처와 죄의식이 어떤 의미가 있는지 알아보았다. 또 주인공 간 갈등을 유발하는 매개체 3가지가 지닌 상징적 의미도 서술하였다.
본 연구의 목적은 사진을 사실의 묘사와 재현에 국한하지 않고 상상력을 자유롭게 표현할 수 있는 미디어로서 새로운 가능성을 모색하고 일상의 경험을 창의적으로 표현하는 작업을 위한 기법의 구현에 있다. 포토몽타주 제작기법 연구를 위한 작품의 형성배경으로서 사진과 회화의 다원성 연구를 위한 픽토리얼리즘, 포토몽타주 기법을 탄생시킨 다다이즘에 대한 분석을 위한 문헌연구와 선행연구조사를 수행하였으며 새로운 시각적 표현 기법의 모색을 위한 작품제작을 병행하여 사진과 회화의 융합가능성을 고찰하였다. 연구 방법으로 기존의 포토몽타주 제작기법과의 차별성에 대하여 조사하고 Transfer Mode를 활용하는 이미지합성과 다중 레이어의 멀티이미지를 합성하는 포토몽타주 제작기법에 대하여 설명하고 영상을 구성하는 이미지 언어의 기능적인 측면에서 이미지를 활용하여 포토몽타주를 제작하였다.
본 논문은 파우더 메이크업 효과를 시뮬레이션 하는 새로운 방법을 제안한다. 간단하면서도 사실적인 색상을 표현할 수 있는 색상 발현 모델을 고안하고, 여러 색상의 인조스킨에 파우더를 도포한 사진 이미지 분석에 색상모델을 적용하여 파우더 고유의 투과색 및 도포 두께를 추출하였다. 또한, 실제 사람 피부에 도포된 파우더 도포 두께 패턴을 추출하고 이를 다른 사람의 사진 상에서 메이크업 시뮬레이션 하는 데 사용하여 파우더의 질감을 실감 있게 표현하였다. 실험 결과 제안된 메이크업 시뮬레이션은 사실적인 색감과 질감을 나타낸 것으로 평가되었으며, 파우더 색상을 가상으로 테스트 하는 데 사용할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 정치인의 유튜브 정보서비스 질과 정치인 이미지 및 신뢰와 유권자의 사회·정치 참여의도의 구조적 관계를 실증 분석하는 것이 목적이다. 이를 살펴보기 위해 유권자 306명을 대상으로 온라인 설문조사로 표집했으며 분석한 결과는 다음과 같다. 먼저, 정치인 유튜브 정보서비스의 질 요인들은 정치인의 이미지에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났고. 그중 적시성, 신뢰성은 정치인의 신뢰에 긍정적 영향을 미쳤으나 유희성은 영향을 미치지 않았다. 유튜브를 통한 정치인 이미지와 신뢰 모두 유권자의 사회·정치 참여의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 간접효과를 살펴본 결과, 정치인 이미지는 정보서비스의 질과 사회·정치 참여의도에 간접효과를 나타냈으며, 정치인 신뢰는 적시성·신뢰성에서만 사회·정치 참여의도에 간접효과가 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 정치인의 이미지와 신뢰가 시민들의 사회 및 정치참여에 호소하는 주요 변인이라는 사실이 유튜브에서도 적용된다는 것을 밝혀낸 의의가 있다.
본 연구는 스크린 골프에서 그래픽 콘텐츠가 제공하는 이미지 느낌, 표현 방법, 이미지 색상의 고려 정도에 따라 소비자가 경험하는 스크린 골프의 콘텐츠 특성, 재이용 의도, 고객 만족, 경제적 가치에 어떠한 차이가 있는지를 검증하였다. 또한 스크린 골프의 콘텐츠 특성이 경제적 가치에 어떠한 영향 관계가 있고, 이러한 과정에서 재이용 의도와 고객 만족이 어떠한 영향이 있는지를 분석하고자 하였다. 2021년 9월 1일부터 9월 30일까지 스크린 골프장을 이용하는 소비자를 대상으로 225부의 설문조사를 실시하였다. 자료 처리는 빈도분석, 요인분석, 신뢰도분석, 군집분석, 카이제곱분석, 3단계 매개회귀분석을 실시하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 선호하는 이미지 느낌은 깔끔하고 세련된 느낌이 높게 나타났고, 선호하는 표현 방법은 사실적 이미지가 높게 나타났으며, 선호하는 이미지 색상은 초록 계열 색상이 높게 나타났다. 둘째, 그래픽 콘텐츠 고려 정도에 따라 경쟁성, 이용 용이성, 유대감, 현실감에서 차이가 나타났고, 소비자의 재이용 의도, 고객 만족, 경제적 가치에서 차이가 나타났다. 셋째, 스크린 골프 콘텐츠 특성과 경제적 가치의 관계에서 고객 만족과 재이용 의도는 매개효과가 나타났다. 이러한 연구를 통하여 스크린 골프의 그래픽 디자인 모형을 도출할 수 있는 기초자료를 제공함으로써 운영 주체의 경제적 효익이 향상될 수 있는 방안을 제시하였고, 스크린 골프 산업이 성장하는데 기여하고자 하였다.
간접 조명은 사실적인 이미지 생성에서 매우 중요한 역할을 한다. 우리는 광원에 대한 사진트리(quadtree)를 사용한 확산 간접 조명의 실시간 렌더링 기법을 제안한다. 먼저, 수십만 개의 간접 광원 정보를 이미지의 각 픽셀에 저장하며, 이를 시점에 독립적인, 사진트리 형태의 이미지 피라미드로 만든다. 이 광원 트리를 하향식의 너비우선으로 탐색하며, 좋은 화질을 제공하는 적합한 광원 집합을 찾아 조명을 근사한다. 우리는 트리의 생성과 탐색 등의 모든 과정을 그래픽스 하드웨어 상에서 실시간에 처리한다. 결과 이미지들은 제안된 기법이 컬러 블리딩(color bleeding) 등의 확산 간접 조명 효과를 잘 연출하는 것을 보여준다. 우리의 기법은 복잡한 장면에서도 별도의 전처리과정없이 초당 수십${\sim}$수백 프레임으로 렌더링할 수 있었다. 샘플링을 사용한 기존의 기법에 비하여 동급 화질에서 7배 가량 더 빠른 성능을 보였으며, 샘플링 노이즈를 피할 수 있었다.
본 연구는 제품디자인 개발과정에서 많이 활용되고 있는 워크스테이션(workstation)의 하나인 알라아스(Alias)를 활용하여 정확한 3차원 모델 링 데이터를 구축하는 과정을 비디오 개발 과정을 통해 제시하였다. 먼저 알리아스(Alias) 모델 링의 기본이 되는 NURBS 곡선의 특징과 표면 생성 방법을 파악하였다. 기본적인 표면을 생성한 후 사실적인 이미지 표현을 위해 적용하게 되는 질감표현(texture), 조명(lighting), 렌더링(rendering) 방법을 파악하였다. 제품 디자인의 모델 링에 필요한 이러한 요소들을 비디오 디자인 개발 과정을 통해 종합적인 활용방향을 제시하였다.
초기의 3D 게임 엔진들은 3차원 이미지 렌더링에 초점을 맞춰 개발이 되었기 때문에 현실세계에서와 마찬가지로 물체들 간에 발생하는 선형운동 및 회전운동 등의 고전 물리학의 운동법칙과 운동에 의해 발생하는 물리적 현상에 대한 고려가 미비하였다. 3차원 게임 개발자들에게 게임을 구성하는 객체 및 요소를 현실적으로 인식하기 위한 물리학의 중요성이 부각되었고, 이후에 많은 개발자 및 개발회사들이 현실 세계의 물리현상을 게임에 적용시키고 있다. 이에 본 논문에서는 3차원 게임을 위한 물리엔진에서 물체들의 사실적인 표현과 움직임에 도움이 되는 관절체의 종류와 구조에 대해 연구하였다.
본 논문에서는 대표적인 이미지 분류 모델인 CNN(Convolutional Neural Network)과 시간에 따른 이미지의 변화를 학습할 수 있는 LSTM(Long Short-Term Memory) 기반의 온라인 서명인식 모델을 제안한다. 실제로는 위조서명을 미리 구하기 어렵다는 사실을 고려해 서명검증 대상자가 아닌 타인의 진서명과 대상자의 일반 필기 데이터를 음의 데이터로서 학습에 사용하였다. 실험 결과, 전체 이미지 중 서명 부분의 비율에 따라 좋은 성능을 보이는 검증 모델이 다르며 Accuracy 성능지표를 통해 이 비율이 높거나 낮을 경우 CNN-LSTM 이, 중간일 경우 CNN 이 적합하다는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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