셀린 시아마는 동시대를 대표하는 여성감독이다. 그녀는 꾸준히 여성에 관한 주제로 작품을 만들고 있으며, '여성서사'를 개척해왔다고 할 수 있다. 특히 성장기 소녀의 성적 정체성 형성을 둘러싼 복잡성과 또래 문화가 개인들에게 미치는 영향들을 다루는 데 있어 독보적인 시각을 보여주고 있다. <타오르는 여인의 초상>에서 감독은 가부장이 부재하는 해방된 공간에서 '아가씨', '화가', '하녀' 간의 여성 연대를 보여주면서, 여성주의적 고전 해석과 여성 역사 기록에 대한 자기반영적인 의식을 보여준다. 이 영화는 '그림 그리기'라는 설정을 토대로 시각예술 전반의 역사를 통해 구축된 시선의 젠더화, 응시와 대상화, 본다는 것과 권력의 문제 등을 탐사한다. 영화 속에서 엘로이즈와 마리안느의 초상화 작업은 '보는 자로서의 남성 화가와 남성의 시선을 경유하여 자신을 응시하는 여성 모델'이라는 공식을 해체하고 응시를 주고받음의 상호작용 과정으로 전화시킨다. 응시를 주고받는 과정은 엘로이즈의 몸에 마리안느의 얼굴이 겹쳐지는 누드화로 인장된다. 이는 서구의 회화 역사에서 보기 방식의 양식화를 통해 남성 관객 위치를 이미지 안에 새겨 넣는 지배적 형식으로서의 누드화를 레즈비언의 에로틱한 시선으로 일순간에 전복시킨다.
다양한 문화 콘텐츠들과 연계할 수 있는 캐릭터는 디지털 기술의 발전으로 다양한 플랫폼을 형성하였고, 해당 산업과 시장의 규모는 빠르게 성장하고 있다. 최근 스마트폰 메신저에서 캐릭터 이모티콘의 활용이 급증하면서 캐릭터가 비언어적 커뮤니케이션 도구로 자리매김함과 더불어 독자적 분야로 주목받고 있다. 캐릭터 시장이 확대되면서 소비자에게 흥미와 친근감을 줄 수 있는 디자인의 중요성은 더욱 강조된다. 캐릭터의 신체 비례에는 다양한 성격을 표현할 수 있는 함축적이고 상징적인 의미가 포함되어 있다. 이에 본 연구는 소비자들에게 선호도가 높은 캐릭터들의 신체비례를 살펴보고 그 비례에 따른 캐릭터 디자인의 조형적 요소의 특성을 분석하였다. 분석 결과, 2,3등신의 SD 캐릭터로 과장된 형태와 7,8등신의 Real 캐릭터로 사실적 캐릭터가 선호되는 것으로 나타났다. SD 캐릭터의 색채로는 귀엽고 경쾌한 이미지의 채도가 높은 색상이 사용되었으며, Real 캐릭터에서는 활동적인 이미지의 색상과 색의 명암을 통해 입체감이 표현되었다. 그리고 SD 캐릭터는 생략된 신체부분으로 인해 동작은 제한되는데 비해, 애니메이션 캐릭터의 얼굴 움직임이 과장되며, Real 캐릭터에서는 사실적이고 역동적으로 동작을 묘사하고 있다.
안구 추적은 눈동자의 움직임을 감지하여 안구의 운동 상태나 시선의 위치를 추적하는 인간과 컴퓨터의 상호작용(HCI)분야이다. 안구 추적은 사용자의 시선 추적을 이용한 마케팅 분석이나 의도 인식 등에 적용되고 있으며 다양한 적용을 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 안구 추적을 수행하는 방법 중에 영상처리를 이용한 안구 추적 방법이 사용자에게는 편리하지만 조명의 변화와 스케일 변화 그리고 회전이나 가려짐에는 추적의 어려움이 있다. 본 논문에서는 이미지 기반의 안구 추적시 발생되는 조명, 회전, 스케일 변화 등 환경변화에도 강인하게 안구 추적을 수행하기 위하여 두 단계의 추적 방법을 제안한다. 우선 Haar분류기를 이용하여 얼굴과 안구 영역을 추출하고, 추출된 안구 영역으로부터 CAMShift과 템플릿 매칭을 이용하여 강인하게 안구를 추적하는 두 단계의 안구 추적 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 조명 변화, 회전, 스케일 등 변화하는 환경 조건하에서 실험을 통하여 강인성을 증명하였다.
내비게이션 단말기에 사용되는 전자지도 제작이 수작업으로 이루어지고 있어 오기가 발생할 수 있기 때문에, 본 논문에서는 내비게이션 정보의 요소로 다루어지는 교통 표지판에 대한 오프라인 자동 인식에 대해 제안하였다. 컴퓨터 비전과 패턴 인식 응용 분야로 2차원 얼굴 인식 분야에 널리 활용되고 있는 주성분분석기법(PCA)과 선형판별분석기법(LDA)을 이용하여 교통표지판을 인식하고자 한다. 먼저 PCA를 이용하여 높은 차원의 2차원 이미지 데이터를 저차원의 특징 벡터영역으로 투영을 시킨다. PCA로부터 구해진 저차원의 특징 벡터를 이용하여 LDA로 분산 매트릭스들 간에 최대가 되고 하고, 분산 매트릭스 내에서는 최소가 되도록 하였다. 실제 도로 환경에서 추출된 교통 신호판의 대부분을 제안된 알고리즘에 의해서 특징 벡터를 40개 이상 사용하였을 경우 92.3%이상의 높은 인식률을 보임을 확인하였다.
의료 센터에서 데이터 분석과 스마트폰 어플리케이션 권한을 부여함으로써 사물 인터넷 (IoT)은 환자 중심의 의료 관찰과 관리에서 대혁변을 일으킬 것이다. 네트워크 연결은 개인 의료 서비스에서 IoT 의학 장치로 부터 건강을 관찰하는 스마트폰으로부터 진료받는 사람들의 건강 정보를 모으기 위한 기본 요구사항이다. 스마트폰에 설치된 IoT 환경은 매우 효과적이고 이것은 사회 기반 시설을 필요로 하지 않는다. 본 논문은 ECG 캡처링에 영향을 주지 않기 위해 스마트폰이 개인 IoT 아키텍처를 효율적으로 사용하는 것을 보여준다. 적응 IoT 의료 장치 관문은 클라우드 구성에 관한 대용량을 가진 개인 의료 서비스에 사용된다. 이 접근법에서, 스마트폰 카메라는 개인 ECG 파형을 추출하기 위해 사용된 이미지 기술을 기반으로 하고, 그것을 IoT 아키텍처를 사용한 대용량 저장 연결에 근거한 클라우드로 보낸다. 정교해진 알고리즘은 스마트폰이나 테블릿 카메라로 부터 찍힌 얼굴이미지로 부터 효율적인 ECG 등록을 직접 가능할 수 있는 여지를 준다. 이 심도있는 기술은 아마 적절한 기능 강화들이 소개된 후에 개인 의료 서비스를 관찰하는데 있어서 특별한 가치를 가질 것이다.
최근 스포츠 중계에 동원되는 카메라 대수가 증가함에 따라 수많은 카메라 화면 중 순간적으로 최고의 화면을 고르는데 어려움이 있다. 지금까지 스포츠 경기를 촬영한 영상들에서 자동으로 최고의 화면을 선택하는 방법들이 연구되어 왔지만 배경이 고정된 영상들만을 고려해 배경이 움직이는 영상들을 고려하는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 각 영상 별로 관심선수를 추적하여 획득한 영상 내 관심선수 영역을 대상으로 관심선수의 활동량, 얼굴 가시성, 다른 선수와의 겹침 정도, 이미지 블러 현상 정도를 매 프레임 마다 정량적으로 나타내어 정량화된 값을 기반으로 최고의 화면을 선택한다. 이렇게 선택된 베스트 뷰를 20명의 일반 사람들에게 베스트 뷰와 워스트 뷰를 선택하게 하여 사람들이 선택한 베스트 뷰, 워스트 뷰와 비교한 결과 베스트 뷰와 일치율이 54.5%로 낮았지만 반대로 워스트 뷰와 일치율이 9%로 확실히 사람들이 선호하지 않는 화면은 선택하지 않는 것을 알 수 있었다.
신체 동작, 얼굴 표정과 같이 아주 복잡한 생체 패턴을 인식하고 분류하는 인간의 능력을 모방한 정보처리 컴퓨팅 관련 연구가 최근 다수 등장하고 있다. 특히 컴퓨터비전 분야에서는 인간의 뛰어난 인지 능력 중 상황정보 없이 시각시퀀스에서 동작을 분류하는 기능을 통해 시공간적 패턴 코딩과 빠른 인식 방법을 이해하고자 한다. 본 연구는 비디오 시퀀스상의 동작인식에 생물학적 시각인지과정의 영향을 받은 생체 기반 컴퓨터비전 모델을 제시하였다. 제안 모델은 이미지 시퀀스에서 동작을 검출하고 시각 패턴을 판별하는 데 생체 시각처리과정의 신경망 구조 단계를 반영하였다. 실험을 통해 생체 기반 동작인식 모델이 인간 시각인지 처리의 여러 가지 속성을 고려했을 뿐 아니라 기존 동작인식시스템에 비해 시간 정합성이 뛰어나며 시간 변화에 강건한 분류 능력을 보임을 알 수 있다. 제안 모델은 지능형 로봇 에이전트와 같은 생체 기반 시각정보처리 시스템 구축에 기여할 수 있다.
본 논문에서는 일반 사용자가 카메라로 사진을 촬영할 경우에 시선을 집중시키면서 안정적인 구도의 영상을 얻을 수 있는 자동 구도 제시기법을 제안한다. 일반 사용자는 대부분 사진의 구도에 대한 배경지식이 없이 사진을 촬영하고, 촬영된 사진은 피사체의 위치가 적절하지 않아 전문가들이 촬영한 안정적인 구도의 사진과 대조된다. 따라서 비전문가 사용자들에게 촬영 후 영상을 처리하는 방법이 아닌 촬영 시 안정적인 구도를 자동으로 제시해주는 방법을 제공한다. 제안하는 방법은 Saliency Map, Image Segmentation, 윤곽선 검출 등을 통해 피사체를 분석하고 피사체를 안정적인 구도가 구성될 수 있는 위치에 황금분할 가이드라인과 함께 출력한다. 실험결과를 통해 피사체를 분석하고 윤곽선을 검출하여 사용자에게 자동으로 구도가 제시되는 것을 알 수 있다.
본 논문은 TV를 이용한 영화시청 환경에서 해당 컨텐트에 대한 시청자의 암묵적 반응과 컨텐트의 멀티모달 피쳐를 실시간으로 측정 및 동기화하여 이를 기반으로 동영상 선호모델을 지속적으로 개선하고 필요시 영화추천을 수행하는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템에선 이미지, 소리, 자막 스트림으로부터 실시간 추출되는 저수준 피쳐들과 동기화되어 측정된 얼굴표정, 자세 및 생체신호로부터 해당 동영상이 유발한 시청자의 감정상태를 추정하여 선호모델 학습에 사용한다. 제안한 컨텐트-시청자 연계 추천모델의 일례로서 컨텐트의 오디오 및 자막 정보를 이용하여 시청자의 피부전기활성도로 측정된 arousal반응을 예측할 수 있음을 보인다.
방송의 영상콘텐츠가 HDTV로 제작되고 모니터가 대형화되면서 방송 조명에서 피사체의 얼굴 표현이 더욱 중요한 과제가 되었다. HDTV는 빛에 의한 영상 표현의 정밀성의 확대로 피사체의 인물 모델링은 좀 더 부드럽고 깨끗한 영상이미지가 필요하다. 디지털 시대의 인물에 비춰지는 조명 방식도 새로운 변화가 필요하게 되었다. HD 영상에서 피사체의 미적 표현을 위한 언더라이트의 표현 특성을 이용한 인물 모델링 방식이 주목받고 있다. 이에 본 연구에서는 언더라이트 광원의 강도, 거리, 크기가 인물 모델링 특성에 어떻게 영향을 미치는지 실험 측정하여 비교 분석하였다. 실험 결과를 종합적으로 살펴보면 언더라이트의 최적의 효과를 나타내기 위해서 강도는 총 밝기 대비 17%∼25.5%, 거리는 40cm이후, 크기는 최소한 20cm이상이 되어야만 좋은 결과를 가져올 수 있음을 보여주고 있다. 이러한 데이터는 향후 고화질 영상에서 인물을 좀 더 부드럽고 깨끗한 이미지를 얻는데 활용도가 높은 자료가 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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