한국의 광고시장은 2012년 기준 10조원 규모로 성장하고 있으나 대부분이 광고주들에 의한 일방향적인 소통형태의 광고이다. 최근 Facebook이나 Youtube등에 의한 간접광고가 늘어나고, 이들이 소비자들의 흥미를 끄는 시점에서 본 논문에서는 모션인식 컨트롤러인 Kinect를 이용하여 소비자와 소통할 수 있는 광고 플랫폼을 제안한다. 제안하는 플랫폼에서는 단순한 게임을 즐김으로써 거부감 없이 광고를 받아들일 수 있고 간접적으로 스쳐지나가는 광고들보다 더욱 효율적으로 내용을 전달할 수 있다. 기존의 윈도우폼에서 발생하였던 드로잉 문제는 XNA 게임엔진을 사용함으로써 해결하였고 Facebook API를 사용하여 SNS와 연동할 수 있도록 제작하였다. 또한 랭킹 시스템의 도입으로 사용자의 흥미를 끄는 요소를 넣었고 사용자의 얼굴 이미지를 추출하여 스토리 라인에 추가하여 몰입 도를 높였다.
이제 우리나라는 이른바 선거의 계절이 연달아 돌아온다. 20대 총선과 19대 대선이 그것이다. 대선 후보 논의를 하다 보면 사람들이 후보의 생김새나 말투, 음성, 옷차림 등에도 적잖이 좌우됨을 깨닫게 된다. 한 설문결과를 보니 대통령을 뽑을 때 무엇을 가장 중요하게 보느냐라는 물음에 능력과 경력, 정책 등이 높은 순위였고, 그 상식적인 덕목을 바로 뒤따르는 게 인물과 이미지였다. 이 연구는 선거를 통한 공직후보 당선자의 얼굴을 연구하였다. 이 연구는 아름다움(美)과 성(性)별이 선거의 승리에 어떤 영향을 미치는지를 고찰하였다. 구체적으로는 선거유인물 상에 제시된 홍보사진을 이용한 설문조사를 분석하였다. 분석결과 비록 아름다움이라는 요소가 통계적으로는 유의미한 역할을 한다고 할지라도 이와 같은 아름다움이라는 요소 보다는 투표결정에 보다 강력한 관련을 갖는 것은 후보자에 대한 적격성 그리고 신뢰성 이라는 것을 파악할 수 있었다. 필자는 또한 아름다움과 적격성의 평가가 긍정적으로 서로 연관되어 있다는 사실을 발견하였다.
여성의 얼굴에 과색소침착이 발생하는 것은 불안감, 특히 미적인 요소에 있어서 많은 고민을 유발한다. 피부의 흑화는 자외선(UV)에 대하여 이를 방어하기 위한 기작으로 멜라닌의 양과 밀접한 관계가 있다. 이러한 피부의 구성성분을 관찰하기 위해, confocal scanning laser microscope (CSLM)은 피부에 직접 현미경 검사를 실시하여 어떠한 조직의 변화 없이 피부를 실시간으로 관찰할 수 있는 비침습적 이미지 장치이다. 본 연구에서는 자외선 조사를 통해 유도된 하박 내측 피부의 과색소침착을 유도하여, 다른 피부색을 평가하는 측정기기와 상관성을 분석하여, CSLM을 이용한 새로운 미백 평가방법을 제시하였다. CSLM을 활용한 미백 효능 평가법은 소비자가 보다 이해하기 쉽도록 미백 제품을 평가하는데 유용할 것으로 생각된다.
최근 CCTV의 영상정보 공개시 타인의 영상에 대해서는 모자이크 처리하여 식별이 불가능하도록 하는 개인정보 보호법이 발표되었다. 반면에 CCTV를 통하여 획득된 영상 데이터를 활용한 범죄 수사는 점차 더 많이 활용되고 있는 추세이다. 이렇게 상반된 2가지의 요구사항에 의해 촬영된 CCTV 동영상을 수사기관 등의 기관에서 요청할 경우 개인정보(개인 얼굴 이미지 등)을 마스킹(Masking)해 배포함으로써 개인정보 유출을 차단하는 마스킹/ 언마스킹 솔루션에 대한 시장의 요구가 크게 성장할 것으로 예측된다. 정보주체가 정보열람 의뢰기관에 정보를 요구하기 전에 객체에 대한 선별 마스킹을 하기 위한 정보보호 솔루션에 있어서 가장 핵심되는 기술은 객체에 대한 추적기술이다. 본 논문에서는 CCTV영상에 대한 후처리로써의 정보보호 솔루션에 적합한 객체추적 알고리즘을 제안한다. 안정적인 추적이 가능하도록 하기 위해 움직임정보와 색상정보를 함께 사용하였다. 그러면서도 시간이 많이 걸리지 않는 컬러 중심점 이동(Color Centroid Shifting) 기반의 방법을 사용하여 추적의 속도 성능을 높였다.
The study was focused on surveying the cultural identity and the origin of T-shirts, and examining their functions. Six cities were selected to categorize the design motifs of cultural identity appearing in the design of contemporary T-shirts. These cities include a city in France, United Kingdom, Italy, United States and Japan where collections are currently presented at, and also a city in China that has shown a high economic growth as one of the most popular sightseeing cities. Cultural identity was presented in the T-shirts that were examined in this study through diversified design motifs. Motifs used in T-shirt designs to reflect cultural identity included national flags, notable places, letters, names of geographic places, and individuals. A national flag is a motif that signifies national identity and it was used in the front of T-shirts as it is or was just partially used. Also, many world-renowned structures or architectural buildings were applied to T-shirt design. Noted places such as the White House, the Statue of Liberty in the U.S., Tienanmen Square in China and the Eiffel Tower in France were used. The unique characters of language, such as Hangeul in Korea were used as design elements to reflect the structural characteristics of letters. Names of geographic places were used as design elements through the disclosure of the name of a symbolic city or a tourist site in each country. In terms of figures, not only the historical figures or celebrities from each country were used, but the image of bodies and faces that represent each culture were used as well. In addition, this study was used to develop T-shirt designs that reveal the cultural identity of Korea.
The purpose of this research is to study face images according to color of make-up was made by computer graphic simulation. The various facial images can be helpful for choosing suitable make-up color planning. In order to find out the differences of face images by make-up color, three different foundations and seven eye-shadows, six lips were applied on the round face model. Make-up Image Scale was used the scale of seven point modified the S-D method. Data were analyzed by Varimax perpendicular rotation method, Duncan's Multiple Range Test, Three-way ANOVA. As the result of make-up image perception analysis, a factor structure was divided into mildness, modernness, elegance, unique. The factor of mildness, modernness, unique affected on the foundation color. Foundation color was found out to be influential variable to distinguish color perception abilities. Also, the foundation, eye-shadow, lip color were influenced interactively on the perception of elegance factor. Pink color was important color, influenced on the mildness factor. Gray and purple color were influenced on the modernness factor. Mildness factor was perceived as the most bright foundation but unique factor was perceived as the most dark foundation. Then, the foundation, eye-shadow, lip color were influenced interactively on the perception of facial images. The results can be effectively applied to today's marketing and color design management which is focused on the product's emotional image in customer's mind.
웨어러블 컴퓨터의 개발로 인해 인간과 컴퓨터간의 전통적인 인터페이스는 점차 사용하기 불편하게 되었고 이는 새로운 형태의 인터페이스에 대한 요구로 이어지게 되었다. 본 논문에서는 이러한 추세에 맞추어 디지털 카메라를 통해 인간의 제스처를 인식하는 새로운 인터페이스를 연구하였다. 카메라를 통해 손 제스처를 인식하는 방법은 빛과 같은 주변 환경에 영향을 받기 때문에 탐지기는 덜 민감해야 한다. 최근에 Viola 탐지기는 얼굴 탐지에 좋은 결과를 보여 주었으며, 이는 적분 이미지로부터 추출한 하얼 특징을 이용한 Adaboost 학습 알고리즘을 사용하였다. 본 논문에서는 이 방법을 손 영역 탐지에 적용하였으며 피부색을 이용한 고전적인 방법들과 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과는 빛과 같은 방해 요소가 있는 환경에서 Viola 탐지기가 피부색을 이용한 탐지 방법보다 더 견고함을 보여 주었다.
사물 인터넷(IoT) 산업이 확산되면서 사용자의 정보를 특별한 조작 없이 물체가 스스로 인식하는 일이 매우 중요해졌다. 그중에서도 성별(남, 여)은 생물학적인 구조가 달라 성향이 다르고 사회적으로도 기대하는 바가 다르기 때문에 매우 중요한 요소이다. 하지만 얼굴 이미지를 기반으로 한 성별 인식과 관련된 연구는 동일한 성별이라도 다양한 생김새를 가지고 있어서 여전히 도전적인 분야이다. 그리고 성별인식 시스템을 사물 인터넷에 적용하기 위해서는 디바이스 크기를 소형화 시켜야 하며 저전력으로 구동이 가능해야 한다. 따라서 본 논문에서는 저전력으로 실제 사물에서 성별을 인식할 수 있는 기능을 탑재하기 위해 딥 러닝 기반의 성별 인식 알고리즘을 제안하고 이를 모바일 GPU 임베디드 보드에 포팅하여 최종적으로 실시간 성별인식 시스템을 구현하였다. 실험에서는 소비전력과 초당 처리 가능한 프레임 수를 PC환경과 모바일 GPU 임베디드 환경에서 측정하여 저전력 환경에서도 성별 인식이 가능함을 증명하였다.
본 논문은 대량의 영상에서 특정 출연자가 나오는 영상부분을 탐색하여 재생하고자 한다. TV영상 프로그램에서 주인공이나 특정 장면을 탐색 하려면 영상을 플레이하거나 코너를 설정하여 시청한다. 기존 방식은 장면 탐색이나 코너별 시청시 수동으로 offset값을 설정 하여야만 한다. 그러나 본 논문에서 제안하는 방식은 주인공 얼굴을 학습 시킨후 영상인식으로 주인공을 찾고 주인공이 등장하는 장면으로 이동하여 영상을 재생 하게 된다. 특정 출연자에 대한 데이터는 크롤링 기법을 활용하여 추출 및 수집한다. 수집된 데이터를 기반으로 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크 알고리즘을 사용하여 학습하고 이를 이용하여 성능 평가를 진행한다. 성능 평가는 드라마를 재생하면서 추출된 키 프레임에서 학습 된 특정 출연자를 추출, 판단하는 방법으로 정확도를 측정한다. 학습된 장면을 얼마나 빨리 그리고 정확하게 탐색 하는지 성능 확인결과 약 93%의 정확도를 확보하였다. 도출된 성능을 기반으로 특정 장면만을 시청하는 코너별 시청, 인물 탐색 및 상세정보 retrieval 등 영상서비스에 응용 하고자 한다.
본 논문에서는 Boosted 3-D PCA 방법을 데이터 세트로 평가하고 성능을 평가한다. 그런 다음 네트워크의 특징과 성능을 분석하겠습니다. 본 논문에서는 Boosted 3-D PCA 학습방법을 사용하여 300W-LP 데이터 학습을 수행했으며 AFLW2000 데이터 세트를 사용하여 평가를 평가했다. 결과는 이 성능 결과는 기존 랜드마크 대 포즈 방법보다 자유롭게 얼굴 이미지의 데이터 세트를 사용하여 학습할 수 있으므로 실제 상황에서 포즈를 정확하게 예측할 수 있다. 키포인트 세트의 최적화는 독립적이지 않기 때문에, 우리는 계산 시간을 줄일 방법을 확인했다. 이 방법은 Boosted 3-D PCA 성능을 향상시키거나 다양한 애플리케이션 도메인에 적용하는 데 매우 중요한 자원이 될 것으로 예상한다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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