영상은 이미지를 전제로 하는 문화적 실천이다. 영상이미지를 통해 관객은 일상이 아닌 새로운 것을 체험하기를 갈망한다. 영상이미지의 구성 요소는 많지만 그중에 시각적 표현인 색채가 큰 역할을 담당하고 있다. 컬러영화가 등장하기 시작하면서부터 색채는 영상예술의 중요한 구성요소로서 끊임없이 발전하고 혁신적인 영상미술 디자인에서 중요한 역할을 하였다. 영화인들은 1895년 영화가 흑백으로 탄생할 때부터 색채에 대한 관심이 있었다. 이 두 가지 색채로 더 이상 시청자를 만족시키지 못했기 때문에 필름에 색채를 입히는 등 더 많은 색채를 영화 속에서 표현하려고 노력했다. 영상에서의 색채는 표현의 기법이면서도 정신과 사상으로 이해할 수 있다. 색채가 단순히 그냥 존재하는 것이 아니라 인간심리에 강하게 작용하고 있음에 일러주는 것이기도 하다. 색채는 영화 언어의 일부로, 색채언어는 영화 속에서 영화의 사상적 주제를 표현하거나 선명한 캐릭터를 묘사할 수 있으며, 사람들에게 더 직관적으로 메시지를 전달할 수 있다. 본 연구는 색 조명 방식 혹은 배색 방안인 바이섹슈얼 라이팅을 대상으로, 그의 기본적인 색채 구성요소, 즉 핑크색, 파란색 및 보라색이 갖고 있는 색채 특성을 이해해 색채를 통해 인간심리가 어떤 영향을 받고 있는 지에 대해 분석하고 바이섹슈얼 라이팅이 영상에서 나오는 장면들을 결합해 구체적인 사례분석을 했다. 이를 통해 바이섹슈얼 라이팅이 영상에서 색채 속성을 이용해 표현한 색채 언어가 무엇이고 바이섹슈얼 라이팅이 어떻게 색채를 통해 인간심리와 상호 작용하는지를 탐색하였다.
목적 소아 환자에서 두부 컴퓨터단층촬영(이하 CT)에 대한 딥러닝 이미지 재구성(deep learning image reconstruction; 이하 DLIR; TrueFidelity; GE Healthcare, Milwaukee, WI, USA)의 효과를 평가하고자 한다. 대상과 방법 총 126개의 소아 두부 CT 이미지를 수집했으며, adaptive statistical iterative reconstruction (이하 ASiR)-V를 사용한 반복적 재구성 및 세 가지 수준의 DLIR을 사용한 재구성을 시행하였다. 각 이미지 세트 그룹은 환자의 연령에 따라 4개의 그룹으로 구분하였으며 각 연령군의 임상 및 방사선량 관련 데이터를 검토하였다. 양적 매개 변수에는 signal to noise ratio (이하 SNR) 및 contrast to noise ratio (이하 CNR)가 포함되었으며 질적 매개 변수로 영상의 잡음(noise), 회백질의 구분 정도, 선명도, 인공물 및 수용 가능성(acceptability), 영상의 질감이 포함되었고 이에 대한 평가와 비교를 시행하였다. 결과 모든 연령 그룹의 모든 수준의 SNR 및 CNR은 높은 수준의 DLIR 사용 시 증가하였다. ASiR-V와 비교했을 때 높은 수준의 DLIR은 SNR 및 CNR이 개선되었다(p < 0.05). 그리고 DLIR의 수준이 증가될수록 순차적인 잡음 감소, 회백질 구분 개선, 선명도 개선이 나타났다. 이러한 변수들에서 높은 수준의 DLIR 사용 시 ASiR-V와 유사한 정도의 수치가 측정되었다. 인공물과 수용 가능성의 경우에 적용된 DLIR 수준 간에 큰 차이를 보이지 않았다. 결론 소아 두부 CT에 고수준 DLIR을 적용하면 영상의 노이즈를 줄일 수 있으나 인공물 처리에 대한 개선이 필요하다.
대학 간 경쟁이 치열해지고 멀티미디어의 다양화 및 급속한 발전으로 대학홍보영상은 대학들이 더 좋은 브랜드 이미지를 심어주고 경쟁력을 높이며 신입생을 더 많이 유치할 수 있는 효과적인 수단 중 하나가 되었다. 광고홍보영역에서 대학홍보영상에 관한 연구가 많이 없고, 한국과 중국의 대학홍보영상에 관한 비교연구도 없었다. 이에 따라서 본 연구는 2021 QS(World University Rankings) 세계대학평가기관에서 발표한 세계 대학교 순위명단을 참고하여 한국과 중국의 상위 30개 대학의 홍보영상을 분석하고 두 국가 간 어떠한 차이점이 나타나는지 모색해 보고자 한다. 연구결과에 따라 한국과 중국의 대학홍보영상은 각 분석유목에서 일부 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 한국과 중국의 대학홍보영상의 차이점을 제시하면서 향후 학교홍보영상의 제작에 참고가 된다는 점에 의의가 있다.
자기공명영상(이하 MRI)은 복부 영상에서 국소 병변의 감지와 특성을 찾을 수 있는 것 때문에 중요한 역할을 한다. 그러나 MRI 검사에 상대적으로 긴 검사 시간과 호흡 유지 기법에서 움직임 관리와 같은 몇 가지 힘든 요인이 있다. 최근에는 검사 시간을 줄이면서 적절한 이미지 품질을 유지하는 기법인 평행 이미징, 압축 감지(compressed sensing) 및 최첨단 딥 러닝(deep learning) 기술이 등장하여 문제 해결 전략을 가능하게 하고 있다. 또한, 역동적 조영증강 영상에서 자유 호흡 기법은, 추가 차원(extra-dimensional)-부피 보간 호흡 유지 검사(volumetric interpolated breath-hold examination) 및 황금 각도 방사형 희소 병렬(golden-angle radial sparse parallel), 간 가속 볼륨 획득(liver acceleration volume acquisition) 스타와 같은, 심한 호흡곤란이나 마취 중인 환자에게서 복부 MRI를 시행하는 것을 돕는다. 이 임상화보에서는 시간을 줄이면서도 이미지 품질을 유지하기 위한 다양한 고급 복부 MRI 기술과 역동적 영상을 위한 자유 호흡 기술을 제시하고 또한 이를 통한 예시들을 보여주고자 한다. 이러한 첨단 기법들의 고찰은 적용된 시퀀스의 적절한 해석에 도움을 줄 것이다.
도플러 효과를 이용해 피부의 혈류 속도 분포를 측정하였다. 고속 CMOS 이미지 센서를 사용하여 $256{\times}256$ 픽셀의 크기를 갖는 혈류 속도 영상을 측정하였다. 많은 의학 치료 분야에서 혈류 흐름에 대한 영상, 특히 모세혈관에서의 혈류 흐름에 대한 영상을 필요로 한다. 레이저 도플러 기술은 물체의 속도를 물체에 접촉하지 않고 측정할 수 있는 대표적인 기술로, 레이저 광의 코헤런트한 특성과 비접촉성 특성은 인체 피부의 혈류 속도를 측정하는데 좋은 특성을 제공한다.
영상데이타의 효율적인 검색은 멀티미디어 데이터 베이스에 중요한 문제이다. 본 논문에서는 국부적인 블록 질감 특징을 바탕으로 한 새로운 영상 검색 방법을 제안한다. 본 논문에서는 영상을 NxM크기의 블록으로 나누어 GLCM을 구한 후, 이에 대한 통계적 질감 특징인 블록 질감 히스토그램을 생성하여 영상 검색에 사용한다. 실험을 통한 성능 평가에서 제안한 방법이 GLCM을 이용한 기존의 방법보다 Recall과 Precision이 약 3~8%의 향상을 보였다.
현재 한국해양과학기술원에서는 선박비행체 탑재용 복합센서를 개발 및 시험 적용 중에 있다. 그러나 얻어진 영상 데이터를 통해서는 목표물에 대한 정확한 위치 정보를 파악할 수 없다. 또한 크기가 큰 물체도 거리가 멀면 영상에선 작아 보이기 때문에 목표물의 크기 또한 파악하기 힘들다. 이를 보완하기 위해 본 연구에서는 복합센서를 통해 획득한 영상에 대해 warping 및 기하보정, 선박 및 익수자 자동 탐지 알고리듬, 위치 및 계수 정보 산출에 대해 소개한다. 또한 실제 실험을 통해 해당 알고리듬을 검증하였다.
일반적인 히스토그램 기법은 용선과 골로 이뤄진 지문 영상을 개선하는 효과가 미미하다. 히스토그램 스트레칭 기법은 명암 분포를 확장하여 전체 영상의 명암을 확장시키며, 히스토그램 스트레칭은 국소적인 명암 개선 효과에 탁월하므로 지문 영상 개선에 적합하지 않다. 따라서, 이 논문에서는 지문 영상을 개선하기 위해 평균과 표준 편차를 이용한 방법을 제안한다.
본 논문은 도로상에 고정된 카메라의 영상에 들어오는 여러 대의 차량을 추적(tracking)하기 위한 시스템에 대하여 연구하고자 한다. 제안된 차량 추적 시스템은 주변 환경 변화에 따른 배경 이미지 처리를 위하여 적응적 배경 모델(Adaptive Background Model)을 이용한 배경 영상과 연속되어 들어오는 입력 영상과의 차 영상을 이용한 차량 추출 부분과 칼만 필터를 이용하여 효과적으로 위치를 추적하기 위한 차량 추적 단계로 나누어 진다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환과 확산코드를 이용하여 동영상 내부에 이진이미지패턴형 워터마크를 삽입할 수 있는 새로운 워터마킹 방법을 소개한다. 먼저, 동영상을 디코딩하여 RGB 데이터로 이루어진 인트라 프레임(I-frame)들을 구한다. 그리고 이것을 YC$_{b}$C$_{r}$ 좌표공간으로 변환한 후, 휘도 평면만을 3단계 DWT하여 확산코드와 다중가중치를 조합한 워터마크를 삽입한다. 실험에서는 제안한 방법으로 워터마킹된 영상의 화질을 기존의 방법들과 비교하고, 손실압축과 밝기(brightness)변화 그리고 대비(contrast)실험 등을 통해 제안한 방법의 견고성을 입증해 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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