현재의 영상 입력 장치는 입력 영상의 해상도와 선명도 향상을 주된 목표로 하고 있다. 그러나 오히려 영상의 입력 정밀도가 높아질수록 원하지 않는 영상 신호까지 받아들이는 결과를 초래하곤 한다. 대표적인 스캐너 입력 장치의 경우 스캔 목적면 외에 이면 영상까지 깊게 스캔되어 원하지 않는 출력 결과가 나타나기도 한다. 사용자 입장에서 입력된 영상을 일일이 편집한다는 것은 매우 번거로운 일이 아닐 수 없다. 따라서 본 논문에서는 비교적 간단하고 효과적인 화질 개선 알고리즘을 구현하여 이면 영상의 제거뿐만 아니라 영상의 선명도를 높이기 위한 화질 개선에 주안점을 둔다. 또한 이와 같은 목적은 보다 질 높은 정보전달을 위한 프리젠테이션의 목적에 부합하며 나아가 다양한 발표 자료 및 문서 자료의 제작에도 효과적일 것이다.
화질개선 알고리즘에 있어서 빠른 처리시간을 가지는 알고리즘들은 영상의 질을 개선하기만 할 뿐 영상의 강조처리는 하지 않는 단점이 있고, 강조된 영상을 얻는 알고리즘의 경우에는 화질의 처기에 비례하여 많은 처리 시간을 필요로 하는 단점이 있다. 본 연구는 다양한 방법으로 촬영되는 영상에 있어서 근소한 화소의 차이로 인해 사람의 눈으로는 식별이 불가능한 영상을 개선하여 육안으로 식별하게 하거나, 영상의 본래 활용 목적에 부합하도록 개선하는 방법이다 이는 영상을 보기 좋게 하거나, 부드러운 영상을 얻는 것이 아니고 보다 뚜렷하게 강조된 영상을 얻기 위해 연구되었다. 이에 대한 새로운 알고리즘으로 히스토그램 재분배에 의한 화질 개선 방법을 제안한다.
영상 검색의 수행 방법으로 사람의 시각 시스템의 특성을 기반으로 효과적인 특징 추출 통한 계층적인 내용 기반 검색 시스템을 제안한다. 영상 고유의 특징을 얻기 위해 영상내에 존재하는 형태 정보와 질감 방향성 및 칼라 정보를 이용한다. 본 논문에서는 형태 정보의 추출을 위하여 사용자의 질의 영상에서 에지 특징 정보를 추출하고 부분 영역으로 분할된 영상에서 GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix)의 Contrast를 질감 특징으로 추출한다. 이들 두 특징을 이용하여 1차 분류 과정을 거치고 2차 검사에서는 보다 정확한 검색을 수행하기 위하여 1차로 분류된 후보영상들에 대하여 영상의 세부 정보인 칼라 정보를 기반으로 유사도를 측정함으로써 유사한 칼라와 형태를 가지는 영상뿐만 아니라 칼라가 다른 유사한 영상에도 효율적인 검색 성능을 보였다.
테크놀로지의 발달로 영상 이미지는 영상 예술 뿐 만 아니라 다매체에서 디지털이미지로 전달되고 있다. 기존의 영상 이미지는 화면 프레임을 단순히 시간적 움직임을 재현하는 것이나 제한된 화면 효과를 통해 표현되었다. 그러나 테크놀로지의 진보로 인하여 디지털 미디어는 기존 영상 기법을 확장시켜 다양한 표현을 빠르고 쉽고 편리하게 구현이 가능하게 되었다. 이와 같은 기술적 진화는 결과적으로 영상 이미지가 생성하는 이미지와 이미지 사이에 생기는 이질적 간격을 복잡하고 자극적으로 끝임 없이 전달 받게 되는 상황에 놓이게 되었다. 우리에게 디지털 이미지가 생성하는 이미지의 시간성이 움직임을 어떻게 해석할 수 있는지 들뢰즈의 관점에서 살펴보고, 인식적 요소가 실질적으로 어떻게 표현될 수 있는지 실증적인 사례<아디다스 광고 영상>을 중심으로 분석해 보고자 한다.
미디어와 기술 발달의 따른 매우 원본과 같은 복제 영상인 유사-복제 영상들이 원저자의 동의 없이 사용자간의 교환이 무방비로 유동되고 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여, 본 논문에서는 새로운 영상 식별자를 제안한다. 제안된 영상 식별자는 특징점 기반이며, 그것의 주변 밝기 정보의 고유값 분해과정을 거쳐서 지역 기술자를 생성한다. 이 생성된 지역 기술자들을 원본 데이터베이스와 빠르게 검색하여 주어진 질의 영상과 관련된 원본을 찾는 시스템이다. 실험에서는 총 13 종류의 영상을 왜곡을 시행하였으며, 거리의 따른 임계값은 false-positive alarm 을 시행하여 결정하였다. 실험결과 매우 높은 정확률을 가지며, 영상으로부터 영상 식별자 추출 및 데이터에이스 검색속도 또한 매우 우수한 성능을 가진다.
경상분지 북동부 일대의 제3기 결정질 응회암에서 분포하는 미세균열의 전반적인 분포특성을 규명하였다. 포항시 흥해읍 및 청하면 지역에서 채취한 6개 암석시료의 수평면 상에서 발달하는 108조의 미세균열은 영상처리를 통하여 구별하였다. 이들 108조의 미세균열은 38장의 영상에서 뚜렷한 선상배열을 보여 주었다. 결정질 응회암에 대한 방향각(${\theta}$)-빈도수(N) 관계도의 전 영역은 미세균열의 분포상에 의하여 20개의 영역으로 분류할 수가 있다. 관계도에서 미세균열의 여러 조는 수직상의 일반적인 절리의 방향과 일치하는 강한 배향성을 보여 준다. 따라서 관계도의 각 영역내에서 빈도가 높은 방향각으로부터 거시적인 수직상 절리의 잠재성을 추측할 수가 있다. 관계도에서 나타난 이러한 절리의 형태는 강화군 석모도의 중생대 화강암의 경우와 거의 동일하다. 결정질 응회암에서 도출한 미세균열의 방향을 종합한 장미도에서, 빈도등급에 따른 미세균열의 우세한 조들의 방향성은 암체에 작용한 최대 압축 주응력의 대표적인 방향성을 시사한다. 한편 결정질 응회암의 미세균열의 방향성에 대하여 경상분지 남서부의 불국사 화강암류에서 분포하는 열린 미세균열 그리고 국내 중생대 화강암류의 석산에서 발달하는 수직 결의 방향성과 비교하였다. 광역 분포도에서 상기한 결정질 응회암 및 불국사 화강암류의 미세균열 조 그리고 수직 결 사이의 분포형이 일치한다는 사실은 결정질 응회암에서 내재하는 미세균열의 계는 국내 중생대 화강암류에서도 광역적으로 발달함을 시사한다.
본 연구는 COVID-19 유행으로 온택 학습상황에서 교수제작 동영상 수업과 실시간 화상수업에 따른 수업의 질, 학습몰입, 학업성취도의 수준과 학업성취도에 미치는 요인을 확인하기 위해 시도되었다. 연구대상은 2개의 대학에서 간호학과에 재학중인 학생 122명을 대상으로 하였다. 연구결과 수업의 질은 실시간 수업에서 높았고(t=-2.69, P=0.02), 학습몰입은 동영상 수업에서(t=-1.14, P=0.28), 학업성취도는 동영상 수업에서 높은 것으로 나타났다 (t=4.24, P=0.01). 수업유형에 따라 학업성취도에 미치는 영향요인은 교수제작 동영상 수업에서는 학습몰입(β=.37, p<.001)이, 실시간 화상 수업에서는 수업의 질(β=.29, p<.001)이 학업성취도에 가장 많은 영향을 미쳤다. 본 연구결과를 바탕으로 온택 환경에서 학업성취도를 향상 시키기 위해 수업유형에 적합한 교수-학습설계의 전략개발이 필요함을 제언한다.
SPECT의 기능적인 영상과 CT의 해부학적 영상을 융합하여 영상 진단의 시너지 효과를 창출하는 SPECT/CT는 부가적인 CT의 사용으로 환자의 피폭선량을 증가시킨다. SPECT/CT를 사용함으로서 불가피한 피폭선량에 대한 선량감소 효과를 위해 CT의 방사선 노출 시 선량이 환자의 크기와 모양에 따라 자동조절 되는 CT장비의 자동노출제어(Automatic exposure control, AEC)시스템을 SPECT/CT에 적용함으로써 피폭선량의 감소효과와 영상의 질의 변화를 비교 및 평가하고자 하였다. 실험에 사용된 SPECT/CT는 GE사의 Discovery 670이며, AEC 기법으로는 Smart mA를 선원은 $^{99m}Tc$을 사용하였다. CT선량 변화에 따른 SPECT영상과 CT영상의 질을 비교하기 위해 CT의 조건을 첫 번째 관전압 80, 100, 120, 140 kVp, 관전류 10, 30, 50, 100, 150, 200, 250 mA, 두 번째 AEC기법은 (10-250 mA)로 설정하여 실험하였으며, SPECT영상의 resolution과 contrast를 평가하기 위해 triple line phantom과 Flangeless Esser PET phantom을 사용하였으며, CT영상과 선량을 평가하기 위해서 anthropomorphic chest phantom을 이용하였다. Torso protocol (120 kVp, 150 mA)을 적용하였으며 AEC기법(120 kVp, 10-200 mA)으로 촬영하여 noise와 uniformity를 측정하였으며, CTDI (mGy), DLP (mGycm)값을 구하였다. 관전압, 관전류의 변화와 AEC 적용에 대한 감쇠보정 한 SPECT영상에서의 Resolution은 FWHM [mm] left 3.48 mm, center 3.65 mm, right 3.60 mm로 일정한 값을 보였다. Contrast의 결과 값은 cold spot에 대한 감쇠물질 정도에 따른 공기, 물에 대해서는 큰 차이를 나타내지 않았으며, 뼈에 대해서는 관전압이 증가할수록 감소하는 값을 보였다. Hot spot에 대해서는 관전압과 관전류의 변화 그리고 AEC를 적용 시 큰 차이를 보이지 않았다. CT영상에서의 noise값을 각각 비교한 결과 15.4, 18.5으로 AEC적용 시 noise 값은 증가하였지만 noise값의 coefficient variation (CV)값은 각각 33.8, 24.9으로 AEC 사용 시 노이즈 값의 변동이 작아 uniformity한 영상을 얻을 수 있었다. 선량평가를 위한 비교에서 DLP[mGy-cm]값은 426.78, AEC 적용 시 352.09의 값을 보여 AEC적용 시 피폭선량이 약 18% 감소함을 알 수 있었다. 본 실험을 통하여, SPECT/CT 영상에서 CT선량변화에 따른 SPECT 영상의 감쇠보정은 차이가 없음을 확인 할 수 있었으며, CT선량의 증가는 CT영상의 질은 향상되지만, 피폭선량이 증가하므로 피폭선량을 줄이기 위해 AEC기법을 적용하여 동일한 감쇠 보정된 SPECT영상과 noise가 균일한 CT영상을 획득할 수 있으며 피폭선량이 감소할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 동일한 동영상을 검출하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 시공간 그룹특징 핑거프린팅이다. 동영상의 프레임은 고정된 비율 방법으로 추출되며, 수직그룹과 수평그룹으로 나눠진다. 서술자는 각 그룹특징을 이진화 핑거프린팅으로 추출하여 만든다. 그 다음 원본 동영상의 서술자로 두 종류의 핑거프린팅 데이터베이스를 구축하여 질의 동영상과 정합한다. 효율적이고 효과적인 동영상 복사 검색을 하기 위해 높은 강인성, 독립성, 정합 속도를 가져야 한다. 제안한 방법에선 그룹특징으로 동영상의 다양한 변형에 높은 강인성과 독립성을 가지게 된다. 구축된 원본 핑거프린팅 데이터베이스는 질의 동영상과의 고속 정합을 가능하게 해준다. 제안한 방법은 기존 방법들과 비교했을 때 다양한 변형에서 뛰어난 성능향상을 보였다. 특히, 속도 향상에 매우 뛰어난 성능을 가져온 것이 본 논문의 큰 장점이라 할 수 있다.
최근 딥러닝 모델을 통해 사진이나 영상을 활용하여 영상 합성을 수행하는 것에 대한 요구가 높아지고 있다. 기존 영상 합성 모델의 경우 주어진 영상으로부터 모션 정보만을 전이하여 사진에 대한 애니메이션 효과를 생성하였다. 하지만 이러한 합성 모델의 경우 음성에 따른 립싱크가 불가능하다는 문제와 함께 합성 결과물의 화질이 떨어진다는 문제점이 있다. 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 이미지 애니메이션 기법을 기반으로 한 새로운 프레임워크에 대해 설명한다. 본 프레임워크에서는 합성하려는 사진과 영상, 그리고 오디오를 제공하면 사진의 인물 특징을 유지한 채 주어진 영상의 행동을 따라 움직이는 것뿐만 아니라 음성에 맞게 발화하는 모습도 함께 합성하여 모션 전이와 함께 립싱크를 수행한 합성 결과물을 생성한다. 또한 초해상화 기법을 영상 합성물에도 활용하여 더욱 고화질, 고해상도의 합성 결과물을 제공하도록 구성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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