악성 댓글은 언어폭력이며 사이버 범죄의 일종으로 인터넷상에서 상대방이 올린 글에 비방이나 험담을 하는 악의적인 댓글을 말한다. 악성 댓글을 단순히 차단하는 다른 프로그램들과는 달리 해당 영상의 악성 댓글의 비율을 알려주고 악플러들의 닉네임과 그 빈도를 나타내주는 것으로 차별화를 두었다. 따라서 많은 유튜버들이 겪는 악성 댓글 문제들을 탐지하여 유튜브에 달리는 악성 댓글들을 탐지하고 시각화하여 제공한다.
청각장애인은 수화 언어, 즉 수어를 통해 의사소통한다. 따라서 본 논문에서는 의료 상황에서 청각 장애인이 겪는 소통의 어려움을 해결하기 위해 의료 상황 중심의 수어 데이터셋을 구축한 뒤, R(2+1)D 딥러닝 모델을 이용해 수어 동작을 영상 단위로 인식하고 분류할 수 있도록 하였다. 그리고 이를 Django를 이용한 웹 사이트로 만들어 사용할 수 있게 하였다. 이 웹 페이지는 청각장애인 개인 뿐만 아니라 의료 사회 전반적으로 긍정적인 효과를 줄 것으로 기대한다.
We proposed a method for visual place recognition that represents images using objects as visual words. Visual words represent the various objects present in urban environments. To detect various objects within the images, we implemented and used a zero-shot detector based on a large-scale image language model. This zero-shot detector enables the detection of various objects in urban environments without additional training. In the process of creating histograms using the proposed method, frequency-based weighting was applied to consider the importance of each object. Through experiments with open datasets, the potential of the proposed method was demonstrated by comparing it with another method, even in situations involving environmental or viewpoint changes.
한국의 전통탑에 대한 정보는 주로 2D 형식의 사진이나 동영상 자료를 통해 제공되고 있다. 또한, 특정 지역 및 시대에 따라 분류하여 제공하는 웹사이트도 일부 존재한다. 본 논문에서는 우리나라의 다양한 시대별 탑에 대한 서비스를 현실적으로 체험할 수 있도록 웹 기반으로 구현했다. Aframe 언어를 활용하여 웹상에서 그래픽을 표현하고, 서버는 아파치를 이용하여 서비스를 제공했다. 더불어 가상현실를 이용해 실감형서비스를 제공하기 위해 웹상에서 가상현실을 지원다. 이를 통해 사용자들은 웹상에서 가상현실과 360도 서비스를 동시에 이용할 수 있다.
다중스레드 모델은 데이터플로우 모델의 내부적인 병렬성, 비동기적 자필 가용성과 폰 노이만 모델의 실행 지역성을 결합하여 병렬처리 시스템의 성능을 향상시켰다. 이 모델은 프로그램의 실행을 위하여 컴파일러에 의해 생성된 스레드를 수행하며, 스레드의 생성 방법에 따라 자원 활용 빈도나 동기화 빈도와 같은 스레드의 질이 결정되는 특징이 있다. 하지만 다중스레드 모델은 실행 모델이 특정 플랫폼에 제한되는 단점을 가지고 있다. 이에 반해 자바는 플랫폼에 독립적인 특징을 가지고 있어 다중스레드 모델의 스레드 코드를 실행 단위인 자바 언어로 변환하면 다중스레드 모델의 특징을 여러 플랫폼에서 수정 없이 사용할 수 있게 된다. 자바는 원시 언어를 중간 언어 형태의 바이트코드로 변환하여 각 아키텍처에 맞게 설계된 자바 가상 머신이 설치된 시스템에서 자바 언어를 수행한다. 이러한 자바 언어의 바이트코드는 번역기의 중간 언어와 같은 역할을 수행하고, 이때 자바 가상 머신은 번역기의 후위부와 같은 역할을 한다. 스레드 코드에서 번역된 자바 바이트코드는 다양한 플랫폼에서 실행될 수 있다는 장점은 있지만 신뢰할 수 없다는 만점이 있다. 또한 자바 언어 자체의 문제에 의해 안전하지 못한 코드가 생성 될 수도 있다. 본 논문은 다중스레드 코드가 플랫폼에 독립적인 특성을 갖출 수 있도록 다중스레드 코드를 자바 가상 머신에서 실행 가능하도록 한다. 또한 번역시에 자바에서 발생할 수 있는 문제들을 고려하여 안전한 바이트코드를 생성한다. 즉, 다중스레드 모델의 스레드 코드를 플랫폼에 독립적이고 외부 공격으로부터 안전한 자바 바이트코드로 변환하는 번역기를 선계, 구현한다.구센타와 병원간에 임상정보와 유전체 분석정보의 공유가 필수적으로 발생하게 됨으로, 유전체 정보와 임상정보의 통합은 미래 의료환경에 필수기능이 될 것이다. 3) 각 생명공학 연구소에서 사용하는 첨단 분석 장비와 생명공학 정보시스템의 자동 연계가 필요하다. 현재 국내에는 전국적인 초고속정보망이 가동되어 웹을 기반으로 하는 생명정보의 공유는 기술적으로 문제가 될 수 없으나 임상정보의 유전체연구에 그리고 유전체연구정보의 임상활용은 다양한 문제를 내포하고 있다. 이에 영상을 포함한 환자정보의 유전체연구센터와 병원정보시스템과의 효율적인 연계통합 운영을 위해 국내에서는 초기 도입단계에 있는 국제적인 보건의료정보의 표준인 Health Level 7 (textural information 공유), DICOM (image 및 wave 공유), 관련 ISO표준, WHO의 ICD9/10 (질병분류), LOINC (검사 및 관련용어), SNOMED International (의학용어) 등을 활용하여야 한다.matrix. The prediction system gives about 50% of sensitivity and 98% of specificity, Based on the PID matrix, we develop a system providing several interaction information-finding services in the Internet. The system, named PreDIN (Prediction-oriented Database of Interaction Network) provides interacting domain finding
애니메이션은 이야기를 바탕으로 프레임을 구성하는 조형언어와 컷을 구성하는 프레임을 그려내는 비실사동영상예술이다. 따라서 영상을 표현함에 있어 프레임 내에서는 미술의 표현어법과 조형공간장치들을, 컷은 프레임과 프레임사이의 영상 어법을 충실하게 갖추어야한다. 단편애니메이션은 작가의 주관적 담론을 표현하기 위한 서사보다는 독특한 이미지표현과 다양한 영상 실험에 의해 제작되는 특징을 갖고 있다. 따라서 독창적인 영상을 구성하는 이미지스타일이나 다양한 영상연출 등이 매우 중요한 요소로 작용한다. 이번연구에서는 필름조작에 의한 제작방식을 보여준 <탱고>와 <페스트 필름>의 실험적 영상 연출의 특징을 상호 비교해보았다. 그 결과 다음과 같은 특징을 알 수 있었다. 첫째, 제작기법에서는 <탱고>는 라이브 영상에서 얻어낸 이미지를 셀매트에 직접 페인팅과 많은 옵티컬 노출공정을 통해 제작한 픽실레이션인 반면 <페스트 필름>은 수백편의 액션영화의 장면을 선별하여 찢기, 오리기, 붙이기, 접기 등의 다양한 콜라주기법으로 제작되었다. 둘째, 화면공간연출로는 <탱고>는 일반적인 화면전환을 거부하고 고정된 카메라앵글로 인물들의 비 인과관계를 반복된 행위와 순환적 영상구조로 표현한 반면 <페스트 필름>은 인물간의 상호 대립관계를 다양한 카메라앵글과 독특한 이미지의 화면전환으로 빠르게 진행하는 전진구조를 갖고 있었다. 셋째, 편집에서는 <탱고>는 다양한 인물의 등장으로 여러 개의 장면으로 보이나 실질적으로는 전체의 영상이 하나의 쇼트로 이루어진 롱 테이크 쇼트로 표현되었다. 반면 <페스트 필름>은 수백 개의 다양한 쇼트에 의한 영상재구성으로 시각적 재미와 몰입 도를 극대화하고 있다. 즉 두 작품 모두 일반적인 애니메이션제작방식과는 차별화된 필름조작을 통해 애니메이션영상표현의 확장성을 보여준 실험적 작품이라는 공통점을 갖고 있다. 이외에도 <탱고>가 뚜렷한 내러티브 없이 다양한 인간들의 반복일상을 재 개념화된 공간의 영상미로 전달한 반면 <페스트 필름>은 이항대립의 구조로 설정하고 속도감 있는 전개와 콜라주에 의한 이미지 재구성을 통해 새로운 영상공간으로 풀어내고 있음을 알 수 있었다.
본 연구에서는, 흉부단순사진에 있어서 종양그림자의 검출에 대한 흑백 Inverse image과 Hybrid image의 유용성을 ROC해석으로 검토하였다. 증례의 선택은 일본방사선기술학회가 발행한 표준 Digital 영상 Date Base로부터 30장을 선택 하여 original image로 하였다. c언어를 통해 Inverse image는 60장, Hybrid image는 30장 제작하였다. 실험방법으로 연속 판독실험을 하였고, ROC실험 display program은 Matlap을 통하여 작성하였다. 관찰자의 수는 Inverse image의 경우 방사선사 5명과 방사선의 2명, 합계 7명으로 실험하였다. Hybrid 영상의 경우, 방사선 전공자 3명과 숙련된 방사선사 2명, 합계 5명으로 실험하였다. ROC곡선은 Metz가 작성한 ROCKIT Program을 이용하여 구하였다. Inverse image의 경우 관찰자 7명 전원, 방사선과의 2명, 방사선사 5명의 평균 ROC곡선의 Az는 각각 original image의 0.742, 0.793, 0.721에서, Inverse image의 0.775, 0.821, 0.753까지로, 통계적 유의차로 증가하였다. Hybrid image의 경우 관찰자 5명 전원, 숙련된 방사선사 2명, 방사선학 전공자 3명의 평균 ROC곡선의 Az는 각각 original image의 0.525, 0.491, 0.5478에서, Hybrid 영상의 0.4868, 0.539, 0.450로 변화 하였다. 결론적으로, 흉부단순사진에서 종양의 검출에 관하여, Inverse image은 유의하지만, Hybrid 영상의 경우 유의한 차이가 나타나지 않았다.
식품 표면의 색변화를 화상화하고 3원색으로 분리하여 가공, 처리할 수 있는 영상 처리 시스템을 video camera와 영상 카드, 조명 장치, PC로 구성하였다. Video camera로부터 출력되는 analog 화상 신호를 영상카드에서 digital신호로 변환하고 이를 PC 모니터 상에서 $640{\times}480$ 해상도의 자연색으로 출력할 수 있도록 하였다. C 언어로 작성한 프로그램에 의하여 일정한 시간 간격으로 출력 화면을 파일로 저장하고 여러 가지 화상 분석을 수행할 수 있도록 하였다. 이 영상 처리 시스템을 사용하여 사과의 숙도 차이를 색차이로 분석한 결과 미숙 완숙의 정도를 green과 red 성분의 색값 차이로 나타낼 수 있었으며, blue 성분의 차이는 미미하였다. green 성분의 차이는 35.01이고 red 성분의 차이는 6.16으로 나타나, 사과의 분급에는 green색을 이용하는 것이 적합하였다. 고기의 육질과 지방의 색차를 이용한 화상 분리에서는 육질 부분에서의 red성분이 $180{\sim}230$인 반면에 지방은 240 이상으로 나타나, red 성분을 기준으로 한 경계값을 사용하여 육질과 지방의 화상을 분리하여 육질의 색 성분을 정확히 측정할 수 있었다. 이와 같이 육질의 조직별로 분리한 후의 Hunter값은 전체 고기를 대상으로 할 때는 L, a, b값이 70.6, 38.4, 22.8이지만 육질 부분만으로 했을 때 L, a, b값은 65.6, 44.4, 21.3이었고, 색차값 ${\Delta}E$가 2%감소하였다.
영상 데이타는 전송, 검출 및 처리과정에서 여러 잡음에 의해 훼손될 수 있다. 적응성 가중 메디안 필터라는 공간변화 필터를 사용하여 방사선 투과영상의 양자 잡음을 제거하였다. 제안된 필터는 처리 윈도우 내 각 픽셀의 국소 통계치의 변화에 따라 필터의 성능이 변화하여 에지를 최대한 보존하면서 잡음만을 제거하고자 이러한 국소 통계 값에 근거한 적응성 가중 메디안 휠터 (AWMF)를 제시한다. AWMF를 구현함에 있어 두 가지 방법으로 나뉘는데, 우선 국소 통계의 특성에 따라 3개의 영역으로 분류하여 가중치를 부여하는 간단한 비선형 필터이고, 다음으로는 잡음모델로부터 국소 통계의 특성에 따라 경계(edge) 영역과 균일 영역으로 구분하여 영상시스템에 적당한 균일 척도 값을 구하여 영상의 공간적인 변화 정도를 판단하는 기준이 되도록 하였다. 제안한 알고리듬은 IBM-PC 상에서 C 언어로 구현하였으며 AWMF가 다른 잡음 제거 필터들과의 성능 비교를 통하여 경계는 보존하면서 잡음은 최대한 제거하는 우수한 필터임을 검증하였다.
최근 영상 편집 기술의 발달과 더불어 시청자의 이해를 돕기 위해 인위적으로 자막을 삽입하는 경우가 늘고 있다. 인위적으로 삽입된 자막은 해당 장면의 내용이나 편집자의 의도를 잘 표현하고 있기 때문에 비디오 정보 검색(video information retrieval)이나 비디오 색인(video indexing)과 같은 응용에 유용하다. 기존의 자막 영역 추출 방법은 에지(edge), 색상(color), 텍스처(texture) 정보와 같은 하위 계층(low-level) 특징을 기반으로 하기 때문에 다양한 필체나 밝기 대비를 가진 자막이 동시에 나타나거나 복잡한 배경에 포함된 자막 영역의 경우 잘 검출하지 못한다. 이에 본 논문은 기존의 방법과는 전혀 다른 천이 영역 기반의 새로운 영상 내 자막 영역 검출 기법을 제안하고자 한다. 먼저, 영상 내 삽입된 글자 주변은 시청자에게 영상으로부터의 높이 감을 주기 위해 해당 글자와 다른 색으로 표현된다는 관찰 결과를 바탕으로 천이 지도를 생성한다. 생성된 천이 지도를 이용하여 후보 영역을 추출하고 상태 밀도 개념을 바탕으로 후보 영역 중에서 삽입된 자막 영역을 추출한다. 제안하는 알고리즘은 글자 색, 크기, 위치, 필체, 밝기 대비에 관계없이 적용이 가능하며, 다양한 언어에 관계없이 뛰어난 성능을 보인다. 또한, 프레임 간 자막 영역 업데이트를 통해 자막 영역 추출의 효율을 높였다. 다양한 영상에 대한 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 효율적인 비디오 자막 영역 추출 방법임을 보이고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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