본 연구는 이용과 충족 접근을 통해 동영상 UCC의 이용 행태와 이용 동기를 파악하기 위해 수행되었다. 요인분석을 실시한 결과 '자기표현', '사생활 영유', '참여', '정보추구', '휴식', '오락'의 총 6개 요인이 도출되었으며, 이들 중 '자기표현'의 요인의 설명력이 높게 나타났다. 동영상 UCC 이용 후 만족도를 요인 분석한 결과 역시 '자기표현', '휴식', '정보추구', '사회의식', '오락'의 총 5개 요인이 추출되었다. 추출된 이용 동기의 요인 항목 중에서는 오락과 휴식 요인의 평균값이 높게 나타남을 알 수 있었다. 동영상 UCC의 이용 행태에 따른 만족도를 살펴보기 위하여 동영상 UCC 이용 시간과 동영상 UCC 제작 경험 여부를 변인으로 하여 추출된 각 만족 요인의 평균값을 비교하였다. 동영상 UCC의 이용 시간에 따른 만족도는 '자기표현', '휴식', '정보추구' 요인에서 유의미한 차이가 나타났다. '자기표현' 요인의 경우 전반적으로 동영상 UCC의 이용 시간이 증가할수록 만족도 역시 증가하는 경향을 보였으나 2시간 이상 동영상 UCC를 이용하는 경우 오히려 만족도가 줄어드는 것을 볼 수 있었다. 마찬가지로 '휴식'과 '정보추구' 요인에서도 동영상 UCC의 이용 시간이 증가함에 따라 만족도 역시 증가하는 경향을 보였다.
대사성 골 질환인 골다공증(Osteoporosis)의 조기 진단을 위해 X 선 영상에서 골 밀도를 측정하는 방법이 최근 연구되고 있다. 골 밀도는 X 선 영상에서 뼈가 분리되고, 분리된 영역에서의 픽셀에 의해 BMD가 측정되는데, 개선된 영상에서의 정밀한 뼈 추출이 주요한 요소이므로 X 선 영상의 개선은 골다공증의 조기 진단을 위해 필수적이다. 본 논문에서는 sparse 표현을 도입하여 다중(multiple) 잡음을 갖는 X 선 영상을 개선시키는 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안한 방법의 결과가 기존의 방법인 웨이블릿 BayesShrink 잡음 제거 방법 및 일반적 sparse 표현 모델의 잡음 제거 방법의 결과에 비해 개선됨을 CNR(Contrast to Noise Ratio) 및 cut-view를 통해 확인하였다.
문제: 병원에서는 잘못 사용하는 신체 관련 언어, 문법적으로 틀린 말, 비속어, 지나친 겸양어, 잘못 사용하는 존칭어, 격에 안 맞는 준말 등으로 내부 및 외부 고객과의 의사전달이 정확하지 않은 경우가 흔히 있다. 병원 직원의 부적절한 언어 사용은 외부 고객 유치 및 유지를 방해하며, 병원의 이미지 실추와도 관련이 있다. 목적: 바른 언어 표현법 매뉴얼과 동영상 구축 및 활용으로 내부 및 외부 고객의 만족도를 향상시키고자 한다. 의료기관: 서울시 종로구에 소재한 대학병원 질 향상 활동: 바른 언어 표현법 매뉴얼 구축 후 동영상을 완성하여 병원의 모든 직원들이 학습하여 활용할 수 있도록 하였다. 개선효과: 바른 언어 표현법을 잘 학습하면 바른 언어를 사용하는 습관을 가지게 되어 의사전달이 명확해지고 표현이 풍부해지며 상호간 이해하는 폭이 넓어져 내부 고객 및 외부 고객의 만족도가 향상될 것이다. 또한 병원직원 전체 언어생활의 품격이 높아질 뿐만 아니라 병원의 위상도 높아질 것이다.
실제 인간의 눈이 가장 어두운 물체와 가장 밝은 물체 사이의 차이를 인식하는 동적 영역의 범위는 1014(cd/㎡)이다. 이를 디지털 영상으로 가능한 최대로 표현하기 위해 HDR 영상을 생성하는 다양한 기술이 개발되었다. 하지만, 기존 디스플레이 장치의 동적 영역은 103(cd/㎡)로 사람의 동적 영역에 비해 상대적으로 작은 동적 영역을 가진다. 따라서, HDR 영상을 LDR 디스플레이에 효과적으로 표현하기 위해서는 HDR 영상과 시각적으로 유사한 영상을 생성하는 방법인 톤 매핑 기법 (Tone Mapping Operator: TMO)이 필수적이다. 본 논문에서는 HDR 영상을 LDR 디스플레이에 표현하기 위해 개발된 톤 매핑 기법과 톤 매핑 기법의 품질을 평가하는 방법을 소개하고, 각각의 톤 매핑 기법의 품질 점수를 비교한다.
본 논문에서는 모션 그래픽을 이용한 컴퓨터애니메이션으로 실감 있는 영상 콘텐츠를 제공한다. 본 연구에서는 합성기법을 적용하여 원본 소스 영상과 목표 영상을 합성하여 새로운 영상을 생성하는 합성 기법을 적용하고 합성한 영상을 애니메이션 기법을 적용하여 동영상으로 콘텐츠를 제작한다. 이렇게 합성 기법과 애니메이션 기법을 적용한 영상을 고전적 표현 기법을 적용하여 마치 고대 유물이나 조각상이나 동상 같은 무형의 조형물에 생명력을 적용해 마치 벽화 속에 있던 사물이 살아서 움직이는 신기한 광경을 연출한다. 이러한 연출은 다양한 효과를 적용하여 연출한다. 또한 현재의 사물에도 같은 방법으로 합성 기법과 애니메이션 기법, 그리고 다양한 효과를 적용하여 현대적인 표현으로 다양한 상황에서 다양한 효과를 적용하여 현대적인 사물 표현이 가능하다. 따라서 이러한 합성기법과 애니메이션 기법과 효과들로 시대를 초월하는 시공간 연출이 가능하여 다양한 광고, 홍보 등에서 효과적이다.
본 논문은 정지 화상에 대한 CBIR(Content-Based Image Retrieval)방법 중 칼라 특성을 이용해서 영상 내 공간 정보를 충분하게 표현할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 칼라 특성을 이용한 CBIR은 영상 내 공간정보를 충분하게 표현하지 못하는 단점을 지니고 있다. 이에 기존 논문에서는 인위적으로 영상을 여러 개로 분할하는 방법 등으로 공간정보를 표현하고자 하였지만 특징벡터의 수가 급격히 늘어남에 따라 검색효율이 저하된다는 단점을 가지고있다. 본 논문에서는 기존의 방법을 칼라 오브젝트의 추출 방법에 따라 1차와 2차 관계에 의한 방법으로 분류하고, 이동, 회전 특히 크기 변화(축소, 확대)에 탁월한 성능을 보이는 칼라 오브젝트의 3차 관계를 이용한 방법을 소개한다. 주어진 영상으로부터 양자화된 24개의 버킷을 생성해서 각 버킷 내의 칼라에 대한 색의 표준 편차로 색의 분산 정도틀 나타내고, 히스토그램의 빈도수가 높은 세 개 버킷의 평균 칼라 위치를 계산해서 그들의 상호 각도를 추출하여 영상의 특징 벡터로 사용한을 제안하였다. 실험결과 기존 방법보다 특히 영상의 크기 변화에 대해 좋은 결과를 얻을 수 있었으며, 계산량도 적어 효율적임을 보여 주었다.
애니메이션(animation)은 원천적으로 시간(time)의 개입이 없이는 움직임(motion)의 생성이 불가능하다. 그러므로 시간의 개념은 애니메이션의 형식적 존재를 가능하게 하는 실질적인 요소들 중 하나이다. 애니메이션의 주관적인 내면세계의 표현은 객관적인 외면세계의 표현에 비해 다소 난해하므로 애니메이션에서의 다양한 시간적 변형을 통해 표현 영역을 확대시킬 필요를 느낀다. 영상언어적인 다양한 표현을 위하여 시간의 개념을 일상적인 시간과 애니메이션적인 시간으로 나누어 볼 수 있다. 먼저 일상적인 시간은 단순하고 애니메이션적인 시간은 복잡하며 다양하다. 또한 일상적인 시간이 선형적이고 환원 불가능하고 아날로그적인 형태를 소유한다면 애니메이션적인 시간은 다방향적이고 환원 가능하며 디지털적인 성격을 취한다. 일상적인 시간은 자연을 통한 경험에서 터득되지만 애니메이션적인 새로운 개념의 시간은 애니메이션의 영상 매체를 통해서 생성이 되고 경험이 된다. 일상적인 시간과 애니메이션적인 시간의 차이와 종류 그리고 편집에서 표현되는 시간의 종류를 분석하고 애니메이션에서 적용 방안과 사례들을 들어 본다. 결론적으로 애니메이션적인 시간은 변형이 가능한 특성을 지녔기 때문에 다양하고 풍부한 영상 언어(film language)로써의 역할을 가능하게 한다. 즉, 시간의 개념이 하나의 표현 도구로써 유용하게 사용될 수 있기 때문이다. 본 연구는 애니메이션의 시간에 관한 영상 언어적인 역할 연구로써 애니메이션을 영상 미학적인 차원으로 발전시킬 수 있는 토대가 될 것이다.
이미지 데이타베이스 분야에 대한 다양한 기법들 가운데, 내용 기반 영상 검색 기법 (Content Based Image Retrieval)은 대용량의 영상을 효율적으로 검색하고 탐색할 수 있도록 한다. 기존의 내용 기반 영상 검색 시스템은 사용자가 입력한 질의 이미지에서 낮은 레벨의 특성 (low-level feature)을 추출하고 그에 기반하여 데이타베이스로부터 유사한 영상을 검색한다. 하지만 컴퓨터에서 사용하는 낮은 레벨의 특성은 실제 인간이 영상을 인식하는 방법과 다르게 영상을 인식한다는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 각 특성에 대한 가중치를 적합성 피드백 (relevance feedback)을 통하여 재조정하는 기법이 개발되었다. 기존의 특성 가중치 조정 (feature re-weighting) 기법은 모든 영상에 대하여 특성은 항상 고정된 길이의 벡터 데이타로 표현된다고 가정한다, 이러한 가정을 전제로 하여 기존의 기법은 특성 표현 (feature representation)의 각 부분을 n 차원 공간의 각 축에 할당한다. 하지만 특성 표현 기법의 발전에 따라 가변적인 길이의 벡터로 표현되는 특성이 출현하였으며 이로 인하여 기존의 제한된 길이의 벡터로 표현되는 특성 표현에 기반한 특성 가중치 조정 기법의 유효성은 감소하게 되었다. 본 논문에서는 가변적인 크기의 벡터로 표현되는 특성에 대해서도 특성 가중치를 효과적으로 조정할 수 있는 기법을 제안한다. 본 기법은 특성에 기반하여 계산된 질의 영상과 데이타베이스 내부의 영상간의 거리와 양방향 신뢰구간을 이용하여 특성 가중치를 조정한다. 이 때 각 특성의 거리 계산 방법에 대해서는 제한을 두지 않는다. 또한 각 특성의 표현에 있어서도 고정적인 크기뿐만이 아니라 가변적인 크기의 데이타 역시 사용할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 실험을 통하여 제안한 기법의 유효성을 입증하였으며, 다른 연구 결과와의 비교를 통하여 제안한 기법의 성능이 보다 우수함을 보였다.
깊이 영상을 고려한 다시점 비디오는 매우 많은 양의 데이터 때문에 저장과 전송을 위해서 새로운 부호화 압축 기술 개발이 요구된다. 계층적 깊이 영상은 다시점 비디오의 효과적인 표현방법이 된다. 이 방법은 다시점 칼라와 깊이 영상을 합성하는 데이터 구조를 만들어 준다. 이 새로운 콘텐츠를 효과적으로 압축하는 방법으로 3차원 워핑을 이용한 계층적 깊이 영상 표현과 비디오 압축 부호화를 적용하는 방법을 제안하였다. 이 논문은 계층적 영상 표현을 사용한 H.264/AVC 비디오 부호화 기술의 개선된 압축 방법을 제시하여 준다. 컴퓨터 모의시험으로 좋은 압축율과 좋은 성능의 회복 영상을 얻을 수 있음을 제시하였다.
고명암 대비 영상은 일반적인 영상가는 달리 장면의 휘도를 그대로 지니고 있기 때문에 많은 분야에 걸쳐 유용하게 사용되고 있다. 하지만 고명암 대비 영상은 영상 출력 장치가 표현 가능한 명암 대비의 범위를 벗어 나기 때문에 고명암 대비를 압축해야만 영상 출력 장치에 나타낼 수 있다. 본 논문에서는 고명암 대비 영상을 점진적 영상으로 변환하여 명암 대비를 압축하는 방법을 제시한다. 점진적 영상은 점진적 메쉬에 기반한 영상 표현 방법으로 하나의 영상을 기반 영상과 정점 분할 및 세부 정보의 나열로 표현한다. 점진적 영상으로 표현된 고명암 대비 영상은 기반 영상과 세부 정보의 크기를 스케일링하여 명암 대비를 압축한다. 스케일링에 사용되는 가중치는 세부 정보의 크기에 대한 함수로 구할 수 있으며 세부 정보가 클수록 작은 가중치를 사용하여 그 크기를 많이 줄여 주고 세부 정보가 작을 수록 원래 세부 정보와 비슷하게 만든다. 이 알고리즘을 사용하면 영상의 무늬는 남기면서 명암 대비를 압축시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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