본 논문에서는 동영상을 대상으로 하는 기존의 시각주의 시스템의 성능을 향상시킨 새로운 시스템에 대하여 설명한다. 제안하는 시스템은 기존의 시스템이 가지고 있던 한계점인 서로 반대되는 특징을 가지는 색상에서 하나의 특징만을 고정적으로 선택하던 것을 극복하여, 서로 반대되는 특징 중 현저함이 더 높은 색상 특징을 선택하여 입력 들어오는 영상에 적응적인 현저함 추출을 하였다. 도한 시간 현저함 정보를 추가적으로 고려할 수 있도록 하여 동영상에 대한 처리도 가능하도록 하였고, 성능 평가 시 인간을 대상으로 한 설문 조사 실험을 추가하여 보다 인간의 시각 인식과 유사한 시스템임을 증명하였다.
선택적 정보처리에 관한 지각적 부담 가설과 희석 가설을 비교하기 위해 세 개의 실험을 실시하였다. 지각적 부담 가설은 행동 목표에 부합하는 과제의 지각적 부담이 적을수록 불필요한 정보가 더 깊이 처리될 수 있다고 보는 반면, 희석 가설은 지각적 부담에 관계없이 제한된 주의 자원에 대한 경쟁에 의해 정보 선택 여부가 결정된다고 본다. 두 가설을 비교하기 위하여 표적 탐색의 지각적 부담이 방해자극의 반응 간섭에 미치는 영향을 측정하였다. 실험 1과 2에서는 탐색 배열을 구성하는 비표적자극의 개수와 색깔을 각각 조절하여 시각탐색의 지각적 부담을 조작하였다. 그 결과 방해자극의 간섭은 지각적 부담에 상관없이 비표적자극이 많을수록 감소하였다. 실험 3에서는 비표적자극의 역할을 규명하기 위해 비표적자극과 방해자극의 지각적 범주를 같거나 다르게 제시하였다. 그 결과 지각적 범주가 같을 때에만 방해자극의 간섭이 감소하였다. 전반적으로 본 연구의 결과는 지각적 부담 가설보다는 희석 가설과 일치하며, 더 나아가 시각 정보의 선택이 지각적 범주 별로 특화된 주의 자원의 제약을 받는다는 증거를 제공한다.
본 논문에서는 2019년 12월부터 2020년 7월까지 약 8개월간 유통되었던 코로나19와 관련된 뉴스데이터를 이용하여 일자 및 지역별로 단어에 대한 빈도를 구하고, 결과를 활용하여 코로나19 환자에 대한 현황 데이터와의 상관관계를 시각화하였다. 뉴스데이터는 한국언론진흥재단에서 운영하고 있는 뉴스 빅데이터 시스템 '빅카인즈'에서 수집된 데이터를 활용하였다. 본 논문에서 제안하는 시각화 시스템은 지역과 기간을 선택하면 분석한 결과를 이용하여 전체 지역 대비 선택한 지역의 뉴스 빈도수, 선택한 지역의 주요 키워드, 주요 키워드의 지역별, 일자별 변화 등을 보여 주고 있다. 이러한 시각화를 통하여 이전에 발생하였던 사건에 대해 주요 키워드와 코로나19 확진자 및 감염자 추이를 확인할 수 있다.
교통정보를 운영자와 사용자에게 제공할 때 시각화 방법이 사용된다. 데이터 및 정보시각화 기법을 적용하기 위한 기초연구와 상호작용 시각화 기법을 적용한 교통정보 서비스의 디자인 기법을 연구하였다. 먼저 데이터 시각화, 정보 시각화에 대해 기존 연구 사례를 정리하고, 상호작용 시각화 기법의 정의와 현재 제공되고 있는 교통정보 서비스를 분석하였다. 상호작용 시각화 기법의 종류는 다양하지만 이번 연구에서는 상호작용 시각화 기법 중 선택, 질의, 연결, 필터링, 재정리에 대해서 각각이 교통정보를 제공하는 서비스에서 활용할 수 있는 방안과, 복합적 사용 방안에 대해서 연구하였다. 이러한 상호작용 시각화 기법은 정보와 사용자간의 상호작용을 제공함으로써, 사용자는 일방적으로 제공되는 정보를 보는 것이 아닌 능동적으로 정보 획득이 가능해진다. 교통정보의 경우 사용자가 정보를 효율적으로 이해하고, 이를 의사결정에 반영하는 과정이 빠르게 이루어지는 것이 중요하기 때문에, 상호작용 시각화 기법을 교통정보 제공 서비스에 적용함으로써 사용자의 편의성을 증대시킬 수 있을 것으로 판단된다. 이번 연구를 통해서 다양한 상호작용 시각화 기법이 교통정보 제공 서비스에 적용 될 수 있는 기초연구가 될 수 있기를 기대한다.
본 논문은 상향식 현저함 모델을 이용하여 입력 영상으로부터 시각적 주의를 갖는 영역들을 자동으로 검출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 인간의 시각 시스템과 같이 사전 지식 없이 시각정보의 공간적인 분포에 근거하여 장면을 해석하는 상향식 현저함 모델 방법을 입력 영상에 적용하여 관심 물체 영역을 검출하는 연구이다. 상향식 현저함 방법은 Treisman의 세부특징이론 연구에서 제시한 바와 같이 시각적 주의를 갖는 영역은 시각정보의 현격한 대비차이를 가지는 영역으로 집중되어 배경에서 관심영역을 구분할 수 있다. 입력 영상에서 현저함 모델을 통해 3차원 현저함 맵을 생성한다. 그리고 생성된 현저함 맵으로부터 실제 관심영역들을 검출하기 위해 제안한 방법에서는 적응적 임계치 방법을 적용하여 관심영역을 검출한다. 제안한 방법을 관심영역 분할에 적용한 결과, 영역 분할 정확도 및 정밀도가 약 88%와 89%로 제시되어 관심 영상분할 시스템에 적용이 가능함을 알 수 있다.
운영체제의 행위를 이해하기 위해서는 운영체제와 프로세스간의 상호작용을 감시하여 효과적으로 보고하는 시각화 도구가 중요하다. 본 연구에서는 리눅스 운영체제를 대상으로 하여 기존의 도구가 제공하지 못하는 추상적 시각화 기능을 선택적으로 제공함으로써 감시대상인 행위를 확장적으로 쉽게 이해할 수 있게 하는 도구를 제안한다.
현대사회는 매스미디어에 의한 이미지의 시대이다. 광고매체는 이러한 현대사회의 일상생활에서의 각종 시각정보전달 매체 물을 통한 수용자의 이미지의 접촉과 반도에 지대한 자극과 영향을 준다. 신문, 잡지광고 텍스트 제작에 있어서 서체(typeface)선택의 활용에 따른 시각이미지(시심상, visual image)의 비교 연구를 통하여 볼 때, 헤드라인 서체의 선택은 광고카피의 중요성 못지 않게, 광고 컨셉에 맞는 발신자(광고주, client)와 수용자(소비자, consumer)의 관계에서 보다 효율적인 대 소비자를 향한 광고효과의 증대를 위해 중시되어져야 한다. 한편 이러한 헤드라인 서체의 시각이미지(시심상, visual image)는 다른 시각화상정보 전달요소(그림, 시진 등)들과 '심리적 조화의 일치' 라는 관점에서 행하여져야 한다. 이는 모든 인간들이 각자의 얼굴을 지니고, 각기 맡은바 역할에 맞추어 살아가는 것과 같이, 서체(typeface)도 각기 서체가 갖는 이미지의 '심리적 조화의 일치'하에 활용될 때 서체의 개성과 역할이 배가되어지기 때문이다.
본 연구에서는 공간영역특성의 컬러정보와 주파수영역 기반의 시각특성 요소를 이용한 혼합 워터마킹 기법을 제안하였다. 제안한 방법은 공간영역을 선택하여 컬러의 색차 정보를 분석하여 공간적으로 분포되어있는 컬러정보를 계산하고, 주파수 변환영역을 통해 인간시각에 덜 민감한 계수블럭을 분석하여 인간의 시각특성 파라미터 값들을 구하였다. 또한 중요한 특징 중에 하나는 퍼지추론 기법을 시각시스템 특성에 적용하여 워터마크가 삽입될 최적의 부 대역을 선택하도록 설계하였다. 계수분포에 따른 적응적 워터마크를 삽입한 후, 비가시성과 강인성 평가 실험을 수행한 결과 다양한 종류의 공격유형에 대하여 제안한 방법의 타당성을 입증 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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