동영상 데이터와 같은 영상자료는 많은 활용분야를 가지고 있지만, 비정형성과 구조의 복잡성으로 인하여 손쉽게 검색을 하거나 재사용하는 데 있어서 많은 어려움을 가지고 있다. 본 논문에서는 동영상과 같은 멀티미디어 데이터를 구조적이고 체계화된 형태로 기술한 언어인 SMIL과 SAMI를 사용하여 동영상과 동기화 되어있는 폐쇄자막을 기반으로 동영상을 검색하는 시스템을 구현하였다. 사용자의 검색어를 입력받아 자막파일에서 검색어를 가지고 있는 문자열에서 시간 요소를 추출하여 해당하는 동영상 화면을 보여주는 구조를 가지고 있다.
본 연구의 목적은 수삼 등급을 판정하는 기준 중에서 수삼의 중량을 직접 측정하지 않고 영상 분석으로 가능한 근접하게 추정하는 것이다. 이를 위해 수삼영상 취득장치를 제작하였으며 126개의 수삼샘플을 대상으로 영상을 취득하였다. 각각의 수삼샘플의 중량을 측정하고 영상분석 데이터를 이용하여 중량추정공식을 산출하는데 이용하였다. 영상분석과 파라미터 추출과정에는 C언어 기반의 Labwindows/CVI 개발 툴과 오픈소스 라이브러리 OpenCV를 이용하였다. 영상분석 과정에서 추출한 파라미터와 중량과의 상관관계를 가장 잘 표현할 수 있는 필터설정 값을 추적하여 적용하였고, 최소제곱법을 사용한 선형 회귀분석으로 선형성을 가지는 0.9162의 강한 양의 상관계수 값을 얻을 수 있었다.
기술의 발전과 정신을 차리기 힘들 정도로 쏟아져 나오는 정보들로 인해 기존의 전통적 시각언어들은 벌써 형태적으로나 기능적으로 위기를 맞고 있다. 동영상에 기반을 둔 상호간의 의사소통은 이제 더 많은 것을 요구한다. 소프트웨어의 기술과 전통방식의 디자인을 결합하는 것만으로는 불충분하다. 앞으로의 모션그래픽은‘어떤 방식으로 메시지와 디자인, 시간, 움직임을 융합할 것인가’가 중요하다.
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)
이 논문은 공간 사진을 이용한 u-GIS 콘텐츠를 생성할 수 있도록 하는 GeoPhoto 콘텐츠 마크업 언어를 제안하고 있다. 제안된 GeoPhoto 콘텐츠 마크업 언어는 상이한 여러 플랫폼에서 개인 맞춤형 공간 사진 영상 정보를 표출 및 활용할 수 있는 콘텐츠를 지원하기 위한 GeoPhoto 콘텐츠 모델과 마크업 언어를 포함하고 있다. GeoPhoto 콘텐츠 언어는 다양한 공간 사진 콘텐츠를 제작할 수 있도록 GeoPhoto, CubicPhoto, SequenceGeoPhoto 타입을 기반으로 현재 많이 사용되고 있는 다양한 지리 정보, 위치 정보, 사진 정보등의 정보를 융합하여 표현하는 기능을 지원한다. 또한, 사진과 관련한 다양한 콘텐츠 모텔을 제공 할 수 있도록 다양한 GeoPhoto 콘텐츠 모텔과 이 콘텐츠들 사이의 연산들을 설정할 수 있도록 지원한다. 이 논문은 GeoPhoto 콘텐츠를 표현하기 위한 연산으로서 Annotation 연산과 Enlargement 연산, Overlay 연산들을 제안하고 있다.
다중 화자 대화 속 인물 식별이란 여러 등장인물이 나오는 대본에서 '그녀', '아버지' 등 인물을 지칭하는 명사 또는 명사구가 실제 어떤 인물을 나타내는지 파악하는 문제이다. 대본 자연어 데이터만을 입력으로 하는 대화 속 인물 식별 문제는 드라마 대본에 대해서 데이터가 구축 되었고 이를 기반으로 여러 연구가 진행되었다. 그러나, 사람도 다중 화자 대화의 문장만 보고는 인물을 지칭하는 명사 또는 명사구가 실제 어떤 인물인지 파악하기 어려운 경우가 있다. 이에 본 논문에서는 발화가 되는 시점의 영상 장면 정보를 추가적으로 활용하여 인물 식별의 성능을 높이는 방법을 제시한다. 또한 기존 대화 속 인물 식별 연구들은 미리 정의된 인물을 대상으로 분류하는 형태로 접근해왔다. 이는 학습에 사용되지 않았던 인물이 나오는 임의의 다른 드라마 대본이나 대화 등에 바로 적용될 수 없다. 이에 본 논문에서는 영상 정보는 활용하되, 한번 학습하면 임의의 대본에 적용될 수 있도록 사전 인물 정보를 사용하지 않는 상호참조해결 기반의 인물 식별 방법도 제시한다.
최근 잡음이 심한 환경에서 음성인식을 신뢰성있게 하기 위하여 입모양의 움직임과 음성을 같이 사용하는 방법이 활발히 연구되고 있다 본 논문에서도 이러한 목적으로 영상언어인식기와 음성인식기의 결과에 각각 가중치를 주어 결합하는 방법을 제안한다. 특히 가중치를 입력음성의 잡음의 정도에 따라 자동적으로 결정하는 방법을 제안한다. 가중치의 결정을 위하여 입력샘플간의 상관도와 LPC분석의 잔여 오차를 이용한다. 모의실험 결과, 이런 방식으로 결합된 인식기는 잡음이 심한 환경에서도 약 83%의 인식성능을 보이고 있다.
본 논문에서는 내용 기반 영상 검색을 이용하여 사용자가 원하는 영상을 쉽게 찾아내고, 이를 자동 재구성함으로써, 독창적인 영상 언어라 일컬어지는 몽타주를 사용자 중심의 관점에서 구현하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 실시간 몽타주 시스템은 이산 푸리에 변환(Discrete Fourier Transform)을 이용해 사용자가 선택한 영상의 특징을 찾고, 유클리디안 거리(Euclidean Distance)를 이용해 데이터베이스에 있는 영상과 유사도를 비교함으로써, 빠르고 효과적으로 사용자가 원하는 영상을 검색할 수 있다. 또한 카메라 트래킹(Camera Tracking)에 의해 실시간으로 사용자의 움직임 영상을 취득하고, 취득된 영상을 검색된 사용자의 영상과 함께 자동 재구성함으로써, 손쉽게 사용자의 의도에 맞춘 영상 재구성을 하게 된다. 본 시스템은 사용자를 즐겁게 참여시킬 수 있는 뉴미디어 영상 디자인 툴(엔터테인먼트)이다. 일방적으로 영상을 시청하는 소극적 영상의 수용자에서 벗어나 영상 재생산의 적극적 주체가 되는, 사용자 중심의 새로운 영화(미디어기반 엔터테인먼트)의 토대가 될 것으로 기대된다.
VR 360 영상 콘텐츠는 이전 영상 콘텐츠와는 달리 필연적으로 관객이 부분적인 감상을 하게 되므로, 이에 대한 새로운 영상 언어 연구가 필요하다. 본 연구에서는 특히 VR 360 영상 콘텐츠가 360도로 배경이 확장되므로, 그 안에서 사건 요소와 배경 요소의 적절한 배치가 관객들의 시선을 유도하는데 주요한 역할을 하게 될 것이라는 점에 주목하였다. 따라서 본 연구에서는 서사적 관점에서 사건 요소 및 배경 요소의 배치에 초점을 맞춰, 선정 사례들의 양상을 분석하였다.
과거 19세기와 20세기의 구분은 영상의 대두라고해도 과언이 아닐 것이다. 이러한 영상은 급속도로 발전, 제작, 상영되면서 인간과 사회에 커다란 영향을 주고 있다. 현대 사회의 영상은 언어적 인간관계와는 또 다른 새로운 영상적 관계를 만들어 내면서 새로운 의식과 사상을 만들며 우리의 삶에 영향을 준다. 영상(映像) 혹은 이미지(이하 영상)라고 불리는 것은 단순히 그림과 같은 예술에 한정된 것이 아니라 지식과 과학, 정치, 문화, 경제와 상호작용을 하여 영향을 주고받으면서 우리의 사고와 사상을 지배하게 되는 시각을 이루게 된다. 이 논문의 영상은 특히 움직이는 영상 혹은 동영상(이하 영상)을 지칭하며 이것은 다른 이미지와 달리 고유한 특성을 가지고 있다. 21세기에 들어 영상은 시시각각 의식적 혹은 무의식적으로 우리와 접하게 되며 이로 인하여 인간과 사회의 관계를 비이상적으로 몰고 가는 현세대의 관한 고찰을 필요로 한다. 또한 새로운 각도로 인간성 회복과 사회적 역할 등을 할 수 있도록 영상 분석에 접근하려 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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