이미지의 유사성을 결정하는 요인을 톤(tone), 즉 명도와 채도로 결정하여 정보 엔트로피를 계산하여 상관 계수를 계산하였다. 이미지의 톤을 알아보기 위해 영상정보의 색 공간을 RGB color space에서 HSI color space로 전환하였다. 이후 유사성을 판단하기 위해 이미지의 전체 픽셀수가 아닌 엔트로피 값의 범위에 따라 전체 70%의 픽셀 또는 이미지를 가장 많이 구성하는 세 가지 톤의 픽셀 수에 의해 결정되었다. 'Romantic'이라는 인간의 감성으로 판단된 18개의 영상정보를 선정하여 위의 모델을 적용, 이미지 유사성을 판단하였다.
컬러영상은 흑백 영상에 비해 보기 아름다울 뿐만 아니라 보다 다양하고 현실적인 정보를 나타낼 수 있으며, 특히 색의 대비를 이용하여 특정한 부분의 가시도를 높일 수 있는 장점이 있다. 최근에는 컬러 모니터의 대중화와 말티미디어 기술의 보급으로 인하여 대부분의 컴퓨터 사용자가 칼라 디스플레이를 사용하고 있으며, 이를 이용한 영상의 재현 및 제품 디자인이 자연스러운 영상색의 재현은 정확한 정보 의 전달 뿐만 아니라 사용자의 만족도 및 감성적 제품 개발에 중요한 요인이 되고 있다. 본 연구에서는 색을 가장 자연스러운 상태로 재현할 수 있는 Contrast/Brightness 상태를 알아보고, Contrast/Brightness 변화가 화면에 재현된 영상색에 미치는 영향에 대하여 분석하였다.
본 연구에서는 스트리밍 기술에 대한 연구를 통해 각 플랫폼에서의 게임 영상의 특징과 기능을 정리했다. 게임 영상은 게임을 소재로 하여 마케팅과 게임플레이 방법 전파 등의 목적으로 게임콘텐츠 자체와 관계성이 높다. 영상 길이가 짧고 전파도 간편하다. 게임 영상 내용의 주된 유형은 게임 해설, 게임전략, 웃기기, 모방하기, 뮤직비디오, 게임 정보. 게임홍보동영상 기능 등으로 게임에 대한 직·간접적 홍보로서 제작자와 이용자에게 각각의 이유로 활용되어진다. 이 글은 게임 영상의 제작 주체와 제작 조건 등을 제작과정 중심으로 분석하였다. 제작 주체는 직업 창작자, 비 직업 창작자와 일반 사용자로 나뉘며, 게임 동영상 제작 동기는 주로 경제적 실리를 얻기 위해, 게임 영상 제작 방식은 게임 중 무작위로 생성되는 것과 사전 기획 후 촬영하는 것 두 가지다. 게임 동영상에 대한 실례를 통해 제작 과정을 추출 제시하였다.
이미지는 오늘날 커뮤니케이션 행위를 지배하고 그 구성원의 사고 구조와 방식에 영향을 미친다. 이러한 현상은 TV 등 다양한 영상매체의 등장으로 가속화되었으며$^1$ 시각 커뮤니케이션이 갖는, 언어문화권을 뛰어넘는 의미의 보편성과 순간적인 의미 전달성이라는 기능적 속성으로 인해 급격히 진행되었다. (중략)
본 작품은 jitter의 multiplex기능을 이용한 디지털 아트작품으로 두 가지 영상의 cross concept를 이용한 인터렉티브 영상 설치 작품이다. 평면스크린이 아닌 형광등을 이용하여 특수 제작한 스크린을 통해, 형광등에 비춰지는 영상과 그 틈새로 벽에 비춰지는 두 가지 영상을 보여주게 된다. 실시간으로 카메라에 의해 받아들여진 관객의 모습과 제작해 놓은 두 가지 영상은 jitter의 multiplex기능에 의한 합성과정을 거쳐 형광등 스크린에만, 또는 벽에만 비춰지게 된다. 한 영상이지만 관객의 모습은 벽과 형광등을 오가며 관객을 혼란에 빠트리게 된다. 제작한 영상과 실시간으로 입력되는 관객의 두 가지 모습은 상반, 또는 병치의 느낌으로 관객에게 다가가게 되며 그것은 인간의 이중성을 표현하게 되는 동시에 물리적인 존재공간과 우리가 느끼는 시각적 공간을 구분하여 서로 다른 지배 문법이 있다는 것을 표현하게 된다. 퍼스펙티브와 환경에 의해 왜곡되는 영상재현의 과정을 보여주기 위해 형광등으로 제작한 스크린과 cross concept의 영상을 제작 사용하였다.
최근 인공지능기술은 자기공명영상(이하 MRI)의 폭넓은 분야에서 임상적 활용가치를 보여주고 있다. 특히, MRI에서 영상획득과정의 효율성 및 복원된 영상의 품질을 향상시키기 위한 목적으로 인공지능모델의 개발이 활발하다. 임상에서 활용되는 다양한 MRI 프로토콜에서 인공지능은 병렬영상기법과 같은 기존 가속화 방법 대비 추가적인 영상획득시간을 가능하게 해줄 수 것으로 기대된다. 또한, 펄스시퀀스 디자인, 영상의 인공물 감소, 자동화된 품질평가와 같은 영역에서도 인공지능모델은 도움을 줄 수 있는 연구 결과들이 소개되고 있다. 또한, 영상분석 과정에서 중요한 장비 및 프로토콜의 영향을 줄여줄 수 있는 방법으로도 인공지능 기반의 접근이 이루어지고 있다. 본 종설에서는 MRI 영상의 획득 과정에서 최근 인공지능기술들이 적용되고 있는 분야 및 해당 분야에서의 인공지능기술의 개발 및 적용과 관련된 현안들을 소개하고자 한다.
무인 비행체와 함께 사용되는 지상관제 시스템은 이용 영역에 따라 수많은 응용 서비스를 제공할 수 있기 때문에 해당 응용 성격에 맞게 디자인 되어야 하는 사안을 가지고 있다. 무인 비행체로부터 수집된 이미지를 활용하여 수계 관리 시스템 구축에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있는 시점에서 이를 위해 최적화 된 지상관제 시스템의 구축은 필수적이다. 기존의 지상관제 시스템은 영상 정보를 수집하기 위한 내용이 부족하기 때문에, 본 연구에서는 기존의 지상관제 시스템을 이루는 구조에서 영상 정보 수집을 위한 내용을 보완하여 수계 관리 시스템을 위한 지상관제 시스템의 기초 연구에 대한 내용을 기술하고자 한다.
현재 DSP는 음성 및 오디오 신호처리 시스템, 디지털 통신 시스템, 제어 시스템, 영상처리 시스템 등 많은 영역에 걸쳐 성공적으로 사용되고 있다. 몇가지 대표적인 활용분야를 살펴보면, 음성신호 압축 분야 [1-4], MPEG (moving picture expert group)과 같은 오디오신호 압축분야[5,6], 그리고 디지털 통신 시스템에서의 적응 반향제거기, 적응 동화기, 채널간섭 제거, 변복조기, 채널 코딩, 암호화기[7-14] 등에서도 DSP가 사용되고 있다. 그리고 수중 음향 신호처리[15], 디지털 필터 디자인, 전력 스펙트럼 추정, 수중 음향 신호처리 같은 디지털 신호처리 분야[16-23]와 적응 신호처리[24-26], 이외에도 능동 소음 제어기 및 적응 제어기와 같은 제어 시스템 [27]에도 유용하게 이용되고 있다. 또한 영상 압축, 디지털 방송, 의료기기 등과 같은 영상처리 분야[28-32] 및 그 밖의 많은 분야에서 DSP의 활용은 점점 커져가고 있는 추세이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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