본 논문에서는 자연스러운 파노라마 영상 생성을 위해 FAST(features from accelerated segment test)를 이용한 특징점 기반의 파노라마 영상 생성 기법을 제안한다. 다수의 영상을 이용해 자연스러운 파노라마 영상을 만들기 위해 실린더 투영을 수행 한 후 추출된 특징점들을 RANSAC(random sample consensus)을 이용해 정합 시 오차율을 최소화한다. 서로 다른 방향에서 얻은 다수의 영상을 합성할 때 정합 경계 주변의 이질감을 보완하기 위해 블렌딩 기법을 사용함으로써 자연스러운 파노라마 영상을 생성한다. 다수의 영상으로 실험을 한 결과 왜곡이 보정되고 자연스러운 파노라마 영상을 생성할 수 있었다.
가상 면접은 현대 사회에서 필수적인 기술이지만, 상호작용의 부족으로 인해 한계가 존재한다. 현실적이고 현장감 있는 가상 면접을 구현하기 위해서는 면접관을 자동으로 생성하여 다양한 상황에서의 면접을 진행할 필요가 있다. 본 논문은 Stable Diffusion 기반의 프롬프트 엔지니어링을 통해 가상 면접관 생성에 대한 연구 결과를 제시한다. 프롬프트 엔지니어링은 Stable Diffusion 모델이 생성하는 결과의 품질을 향상시킬 수 있으며 다양한 조건에 따른 실험 결과를 제시한다.
본 논문에서는 일반 단일 시점의 축구 비디오를 스테레오스코픽 영상으로 변환하는 방법을 제안한다. 축구 비디오 분석 과정을 통하여 축구 비디오를 일정한 종류의 샷으로 분류하고, 분류된 샷 종류에 따른 깊이지도 생성 방법을 제안한다. 원거리 샷의 경우에는 운동장 영역 추출을 통하여 운동장 영역에 깊이기도 (Depth Map)을 생성하는 방법을 제안한다. 그리고 비 원거리 샷의 경우, 운동장 영역 블록 수와, 간단한 피부색 발견 알고리즘을 통해 생성한 스킨 블록의 수에 따라 다시 3가지로 샷을 분류하고, 각 종류의 샷에 따른 깊이지도 생성 방식 1) 오브젝트 영역 추출을 통한 깊이지도 생성, 2) 스킨 블록을 이용한 전경 영역 추출과 가우시안 함수를 이용한 깊이기도 생성, 그리고 3) 스킨블록이 없는 상황에서의 깊이기도 생성 방법을 제안한다. 제안한 방법을 통하여 생성한 깊이 지도를 이용하여, 스테레오스코픽 영상을 생성하는 방법을 소개하고, 생성한 실험영상을 결과로 제공한다. 그리고 주관적 깊이감 품질 평가를 통해서, 제안된 방법을 통해 생성된 영상이 원본 영상에 비해 깊이감이 향상됨을 증명한다.
김, 미역, 다시마, 톳 등의 해조류는 chlorophyll을 다량 함유하고 있고 굴은 소화관 내에는 미분해의 chlorophyll이 축적되어 있다. chlorophyll은 일중항 산소에 의한 광증감 산화를 촉매 한다는 것이 알려져 있다. 따라서 홍조류인 김과 진두발의 천일건조 및 굴의 자외선 조사시 광증감 산화가 지질산화에 어느정도 기여하는가를 밝히기 위해 광증감 산화 시킨시료의 총 지질의 과산화물가를 비교, 검토 하였고 과산화물의 위치이성체의 조성을 측정하였다. 굴의 총 지질 함량은 $2.7\%$였고, 또한 진두 발과 김의 총 지질 함량은 각각 $0.1\%$였다. 굴의 과산화물가는 생시료의 경우 56.7 meq/kg 이던 것이 4시간동안 자외선 조사 후에는 100.9 meq/kg으로 증가하였다. 진두발의 경우 원조의 140.2 meq/kg에서 3일간 천일건조후에는 213.4 meq/kg으로 증가 하였고, 김은 원조의 63.3 meq/kg에서 3일간 천일건조후에는 118.8 meq/kg으로 증가하여 산화가 진행되었음을 예측할수 있었다. 각 시료의 광증감 산화에 의해 생성한 과산화물의 위치 이성체의 조성을 GC-MS로 측정 한 결과 18:1 (n-9)와 18:2 (n-6)로부터 생성된 것으로 추정되는 위치 이성체를 분리하였다. 또한 9-OOH와 13-OOH의 비율이 비교적 높았으나 18:1(n-9)와 18:2(n-6)이외의 지방산으로부터 생성될 것으로 추정되는 위치이성체는 분리 확인할수 없었다.
일반적으로 가상 스피커 구현을 위한 음상정위 방법으로 HRTF(Head Related Transfer Function) DB를 원음에 convolution하는 기법을 사용하게 된다. 그러나 비개인화된 HRTF는 가상 스피커 구현에 있어 사용자에 따라 상/하 또는 앞/뒤 방향에 대해서 혼돈을 가져올 수 있어 정위감을 저하시킬 수 있다. 본 논문에서는 상/하, 앞/뒤 정위감을 개선하기 위해 가상 스피커 주변의 HRTF를 그룹화하여 만들어진 새로운 HRTF를 사용한 가상 스피커에 대하여 연구한다. 효과적인 HRTF 그룹화를 위해 필요한 HRTF 개수, 위치 등을 실험을 통해 결정하며, 청감 평가를 수행한다. 생성된 HRTF를 사용한 가상 스피커의 성능 평가 결과, 상/하, 앞/뒤 정위감이 개선됨을 실험을 통해 확인하였다.
물김치는 발효 중 국물에 생성된 젖산을 비롯한 각종 유기산과 이산화탄소가 주는 독특한 신선미와 상쾌한 탄산미 그리고 배추나 무의 아삭아삭한 조직감 때문에 즐겨 먹는 김치의 종류이다. 일반 배추로 담근 물김치가 무색인데 비해, 안토시아닌 색소를 함유한 자색 양배추를 주재료로 물김치를 담그면 발효됨에 따라 유기산이 생성되어 pH가 낮아짐에 따라 색소가 안정화되어 시각적으로 아름다운 색을 띌 것으로 생각된다. 따라서 본 실험에서는 배추, 흰양배추, 적색양배추로 물김치를 담그어 숙성되는 동안의 이화학적, 관능적 특성을 분석하였다. (중략)
이기종 간에 문서 정보를 상호 교환할 수 있도록 국제표준기구에서는 SGML을 데이터 객체 양식 표준으로 ISO 8879로 제정하였다. 오늘 날 웹 표준 문서인 HTML이 XML로 전환되어 감에 따라 SGML의 중요성이 증대되고 있다. HTML이나 XML은 일반사용자가 사용하기 쉽게 SGML의 복잡함을 축소한 것이다. XML이나 SGML은 모두 DTD 규칙에 의재 작성되는데, DTD를 작성하기 위해서는 SGML DTD 작성 규칙을 알아야 한다. 이제 본 논문에서는 SGML DTD작성 규칙을 잘 모르더라도 쉽게 DTD를 개발할 수 있도록 GUI를 기반으로 하는 DTD 생성기를 구현하였다.
본 연구에서는 학습동기 유발 효능감을 조작적으로 정의한 후, 문헌연구와 전문가 델파이 조사를 통해 수학교사의 수학 학습동기 유발 효능감 측정 도구인 Motivating Efficacy Scale for Mathematics Teachers(MESMT)의 초안을 개발하고, 이 측정 도구의 요인구조를 탐색하고, 타당도와 신뢰도를 검증하기 위해 전국의 초·중등 수학교사 347명의 온라인 설문조사 응답 자료를 사용하여 탐색적 요인분석을 수행하였다. 탐색적 요인분석 결과, 문헌연구와 전문가 델파이 조사 결과를 통해 개발된 초기 42개 설문문항에서 17개 문항이 삭제되고, 4개 요인(성공경험 제공, 주의집중 및 참여 유도, 수학 사례기반 관련성 생성, 외재적 보상 제시), 25개 문항의 최종 MESMT를 도출하였다. 본 연구에서 개발한 MESMT는 타당도와 신뢰도가 검증된 수학교사의 수학 학습동기 유발 효능감 측정 도구로써, 수학 학습동기 유발 효능감에 대한 이해와 수학교사의 수학 학습동기 유발 역량 증진을 위한 많은 후속 연구들의 출발점이 될 것으로 기대된다.
임의의 위치에 음상을 정위하는 기초적인 방법으로, 각각의 고도각과 방위각에서 측정된 머리전달함수를(HRTF : Head Related transfer Function) 원음에 convolution하는 기법이 사용된다. 하지만 더미헤드를 통해 측정된 HRTF는 사용자에 따라 정위감을 저하시킬 수 있다. 또한 좌표로 표현되는 영상과는 달리, 소리는 들려오는 방향을 정확한 좌표로 표현하기가 힘들다. 이에 본 논문은 HRTF를 사용하여 음상을 정위하는 경우의 정위감 개선에 대한 방법을 제안한다. 정위감 개선을 위해 Neville 보간법을 통해 HRTF를 그룹화하는 방법에 대해 연구하였으며, 생성된 HRTF를 음상 정위에 사용하고 청감 평가를 통해 성능을 확인하였다.
최근 국내외 디지털 가전 업체들은 다양한 3D 기술을 앞세워 가정 내에서도 편하게 즐길 수 잇도록 다양한 3DTV를 출시하고 있다. 이러한 3DTV에서 입체영상을 시청하기 위해서는 입체콘텐츠가 제작되어 전송되어야 한다[1]. 이러한 입체 콘텐츠는 RGB 영상과 깊이맵을 이용하여 생성할 수 있는데, 이때 깊이맵은 사용자의 용도에 따라 다양한 형태로 변환될 수 있다. 최근엔 이러한 깊이맵과 3D 영상의 컬러를 변환하여 지각 깊이감을 개선하는 영상처리 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 기존의 컬러 변환을 통한 2D 영상의 지각 깊이감 개선을 입체영상에 적용하여, 3D 지각 입체감을 동시에 향상시키는 방법을 제안한다. 이를 위해 대조 변환 및 배경 다크닝 방법을 제안하고, 실험을 통해 제안 방법이 상기 목적을 얻을 수 있는 것을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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