최근 청소년들은 욕설, 폭력적, 선정적, 비하적 표현을 일상생활에서 자연스럽게 사용하고 있다. 현재 청소년들은 자극적이고 폭력적인 개인 방송을 시청하며 유해 표현을 학습한다. 그래서 여러 기업에서는 모니터링 요원을 배치하거나 사용자들의 신고를 통해 유해 영상을 제재하는 중이다. 하지만 방대한 규모의 동용상 때문에 사람이 직접 모든 영상을 확인하는 것은 물리적으로 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 자연어 처리 기술을 활용하여 자동으로 유해 영상을 탐지하는 시스템을 제안하고자 한다. 본 시스템은 데이터 수집, 텍스트 변환, 형태소 분석, 유해 사전 구성, 유해 판단 5가지 과정으로 이루어진다.
현재 3D 애니메이션의 영상 표현은 컴퓨터 기술의 발전으로 실사 영화와 구분할 수 없을 정도로 그 경계를 줄여나가고 있다. 이러한 영상 표현의 발전에도 불구하고 관객의 호응은 실사 영화 같은 애니메이션보다 추상적인 표현이 적절하게 이루어진 애니메이션에서 더 높게 나타나고 있다. 이는 모리 마사히로 박사의 '언캐니 밸리'를 통해서도 알 수 있듯이 애니메이션만이 가지는 추상적 미학이 표현될 때 실사적 표현의 애니메이션보다 더 큰 효과를 가져 올 수 있다는 것을 의미한다. 그리고 이는 전적으로 캐릭터에 한해서만 적용되고, 실사적 표현이 가능한 기술은 3D 애니메이션의 배경에 한해서만 그 능력을 인정받고 있다. 분명 애니메이션은 애니메이션만이 표현할 수 있는 무한한 세계가 있으며 그 것을 더욱 효과적으로 표현할 수 있는 방법은 더 이상 기술만의 문제로 삼을 수 없다. 본 논문은 3D 애니메이션의 추상적 표현을 캐릭터와 배경으로 나누어 분석해보고, 현재 발전한 애니메이션의 영상 표현 기술이 3D 애니메이션에 보다 효과적으로 사용될 수 있는 방안을 모색하고자 한다. 이는 현재 발전되어 있는 3D 애니메이션의 기술이 향후 애니메이션에 보다 적절하게 적용될 수 있도록 방향을 제시하는데 그 목적을 둔다.
얼굴인식에서 정보 이론적 접근방법은 얼굴 영상을 기저 영상의 합으로 분해하는 것을 기초로 한다. 가장 많이 쓰이고 있는 방법은 Principal Component Analysis (PCA)를 기반으로 하는 eigenface 방법이다. PCA를 기반으로 하는 방법은 데이터의 2차 통계적 구조만을 고려하므로 화소 사이의 고차 통계적 의존성은 고려되지 않는다. Factorial code 표현법은 효과적인 정보 표현의 좋은 방법으로 알려져 있고 이것은 Independent Component Analysis (ICA)와 밀접한 관련이 있다. Factorial code 표현법은 eigenface 방법과 비교할 때 중요한 정보가 포함되어 있는 데이터의 고차 통계적 구조도 고려되어 더욱 효과적인 정보 표현을 기대할 수 있다. 이 논문에서는 PCA를 이용하여 찾아낸 저차원 특징 공간에서 Factorial code 표현법을 이용하여 얼굴인식을 위한 통계적 특징점을 찾아낸다. 얼굴 인식에 있어서 Factorial code 표현법이 eigenface 방법보다 성능이 우수함을 모의실험을 통하여 입증한다.
얼굴인식에서 정보 이론적 접근방법은 얼굴 영상을 작은 기저 영상의 집합으로 분해하는 것을 기초로 한다. 가장 많이 쓰이고 있는 방법은 PCA를 기반으로 하는 eigenface 방법이다. PCA를 기반으로 하는 방법은 데이터의 2차 통계적 구조만을 고려하므로 화소 사이의 고차 통계적 의존성은 고려되지 않는다. Factorial code 표현법은 효과적인 정보 표현의 좋은 방법으로 알려져 있고 이것은 ICA와 밀접한 관련이 있다. Factorial code 표현법은 eigenface 방법과 비교할 때 중요한 정보가 포함되어 있는 데이터의 고차 통계적 구조도 고려되어 더욱 효과적인 정보 표현을 기대할 수 있다. 이 논문에서는 PCA를 이용하여 차원을 줄이고 찾아낸 특징 공간에 Factorial code 표현법을 적용했다. 그리고 얼굴 인식에 있어서 Factorial code 표현법이 eigenface 방법보다 성능이 우수함을 보였다. 제안한 방법의 우수한 성능을 모의실험을 통하여 입증했다.
최근에는 가상 공간을 현실감 있는 영상으로 실시간 렌더링하기 위한 방법으로 모델기반 표현방법 대신 영상 기반 표현 방법을 사용하여 탐색 영상을 생성하는 연구가 활발히 진행중이다. 본 논문에서는 영상 기반 탐색 시스템을 구현하기 위해 새로운 방법인 직각 교차 실린더 매핑과 분할기반 환경 모델 링 방법을 제안한다. 직각 교차 실린더란 두 개의 실린더를 직교하여 교차된 부분만을 표현한 물체를 말한다. 직각 교차 실린더 매핑 방법은 일반적인 환경 맵에서 발생하는 왜곡 현상을 제거하고 환경 맵에서 하나의 픽셀이 차지하는 환경 영역이 거의 일정하다는 특징을 가진다. 이러한 직각 교차 실린더 매핑 방법은 고정된 시점에서 완전 시야를 갖는 영상을 얻어 낼 수 있으나 시점이 변경된 영상을 표현하기 어렵다. 이를 위해 환경을 구성하는 물체들을 기준으로 환경 맵을 분할하고 분할된 물체의 특성에 따라 깊이 값을 설정하는 영상 분할을 통한 환경 모델 링 방법을 사용한다. 이 방법은 환경 맵에 적용하기 용이하며 다중 환경 맵을 사용 시 자세한 환경 모델 링이 가능하다.
방사성 동위원소를 체내에 주입한 후 감마 카메라로 방출되는 방사선을 획득하여 전기적 신호로 바꾸어 영상을 구성하고 그 획득 영상을 사용하여 유방암을 진단하는 유방 신티그라피가 최근 유방암 진단에 각광을 받고 있는 영상진단 방법이다. 그러나, 일반 감마 카메라는 주로 전신 영상 획득을 얻기 위한 것으로써 커다란 검출기를 사용한다. 이는 유방암 진단용 영상 획득에는 불필요할 뿐만 아니라 비용도 많이 드는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 기존의 일반 카메라가 유방암 진단 부분에서 가지는 단점을 보완하고자 보다 정확한 유방암 진단 영상을 획득할 수 있고 저가인 PC용 소형 감마 카메라 시스템을 개발하는데 있어 필요한 신호 획득 과정과 영상 완성 과정을 설명하고 획득영상에 대한 가시적 진단을 돕기 위한 영상 표현 응용 프로그램의 확장기능들을 정의하고 구현한다.
유비쿼터스 시대가 다가오면서, 많은 사람들은 모르는 장소에서 자신의 위치와 목적지까지의 경로에 대한 정보를 알고 싶어할 것이다. 기존의 네비게이션(navigation)을 위한 비전기술은 고차원과 저차원 특징값을 이용하였다. 텍스춰 정보, 색상 히스토그램과 같은 저차원 특징값은 영상의 특징을 정확하게 표현하기 어려우며, 마커와 같은 고차원 정보는 실험환경을 구축하는데 어려움이 있다. 우리는 기존 저/고차원의 특징값 대신, 영상의 특징을 표현하고 인덱싱(indexing)하기 위한 유용한 정보를 많이 포함하고 있으며, 실제환경에서 널리 분포되어있는 중차원 특징값인 문자영상을 이용한다. 문자영상추출은 MLP(Multi-layer perceptron)와 CAMShift알고리즘을 결합한 방법을 이용하며, 서로 다른 장소지만 같은 문자를 가진 곳에서 인식을 수행하기 위해 문자영상의 크기와 기울기를 기반으로 한 영상 검색공간을 대상으로 영상매칭을 수행한다. 실험에서 문자영상을 포함하는 직사각형 검색공간으로 인해 다양한 크기와 기울기에서 높은 인식률을 보이며, 간단한 계산으로 빠른 수행시간을 가진다.
뉴스의 중요성이 한층 강조되고 있는 정보화시대에 TV뉴스의 영상제작 분야는 다매체 다채널 디지털방식 등 첨단 기술로 끊임없이 진보되어 오고 있다. 하루가 다르게 발전하는 첨단 방송장비들과 새로운 표현기법들은 오랫동안 방송현업에 종사하고 있는 사람들도 당황스럽게 한다. 영상제작방식은 변화의 속도를 더 빠르게 실감하고 있으며 고품질의 영상정보를 수용하려는 시청자들은 이런 변화들을 오히려 반겼을 것이다. 그 동안 전통적 관념으로 영상표현방식이 존재하고 있었는데 TV뉴스 영상에서는 이미지너리 라인을 적용한 표현방식이 있었다. 수용자에게 이제 전통적인 영상표현은 TV뉴스 속에서 중요성을 상실하고 있다. 그러나 진보되어가는 시대적 흐름에 영상표현 방식도 변화를 가져왔고 영상 제작자들은 시청자들의 욕구를 충족시키기 위하여 보완점을 만들어 냈다. 본 논문에서는 기존의 영상제작 방식도 시대적 흐름에 따르지 않고 적응하지 못하고 있다는 의미에서 TV뉴스영상의 이미지너리 라인을 확대 해석해야 할 필요성을 제기하고자 한다. 지금의 영상은 오직 비디오만을 주장하지 않는다. 비디오와 오디오를 통틀어 정의되고 있다. 아울러 이미지너리 라인의 개념도 영상제작에 확대 해석하고 적용해서 수용자들의 이해를 돕고 바른 TV뉴스 영상을 수용자 뿐 아니라 제작자들에게도 인식시키고자 한다.
본 연구는 동영상 학습에서 텍스트와 이미지 제시방식이 학습자의 학습몰입, 학습만족, 학업성취에 미치는 차이를 분석하였다. 이때 텍스트 제시방식은 2~3단어로 구성된 짧은 문장형태와 키워드형태로 구분하였고, 이미지 제시방식은 상세정보와 관계정보를 모두 표현하는 이미지와 관계정보만을 표현하는 이미지로 구분하였다. 실험연구를 위해 중국 형태대학교 1학년 167명을 텍스트와 이미지 제시방식에 따른 4가지 유형의 동영상 집단에 무선배정한 후 학습하게 하였다. 분석하기 위해 SPSS 25.0을 사용하여 다변량분산분석(MANOVA)을 실시하였다. 연구결과, 짧은 문장형태로 텍스트가 제시된 동영상을 학습한 집단이 키워드 형태의 텍스트가 제시된 동영상을 학습한 집단보다 학습몰입, 학습만족, 학업성취가 통계적으로 유의하게 높았다. 둘째, 상세정보와 관계정보를 모두 표현하는 이미지가 제시된 동영상을 학습한 집단이 관계정보만 표현하는 이미지가 제시된 동영상을 학습한 집단보다 학습몰입, 학습만족, 학업성취가 통계적으로 유의하게 높았다. 짧은 문장형태의 텍스트와 관계정보만 표현한 이미지가 제시된 동영상을 학습한 집단의 종속변인 평균이 가장 높았다. 반면에, 키워드 형태의 텍스트와 관계정보만 표현한 이미지가 제시된 동영상을 학습한 집단의 종속변인 평균이 가장 낮았다. 이러한 결과는 교수자 내레이션이 포함된 동영상을 설계할 때 이미지와 텍스트의 제시할 때 시사점을 준다.
인간의 내면에 숨어있는 양면성을 주제로 그 양면의 극적인 대조를 이용하여 인간의 고뇌를 그리고, 타이포애니메이션을 이용하고 영상과 사운드의 접목을 통하여 인간내면의 갈등구조를 그리고자 했다. 겉으로는 일상적으로 반복되는 생활이 평화스럽게 보이지만, 인간의 내면에서는 항상 갈등이 존재함을 한 방울씩 떨어지는 반복적인 물방울 소리와 영상, 그리고 다듬이질 소리를 이용해 다들이질 치는 심장박동을 표현함으로써 대신하고자 했으며, 이와 더불어 극적인 타이포애니메이션을 구현하고자 했다. 인간내면의 갈등구조, 화면의 스크레치와 노이즈의 표현으로 이를 더욱 심화하고, 흑과 백, 그리고 맑은 영상과 비트있는 사운드를 통한 평화스러움과 인간내면 갈등구조에서 고뇌하면서도 평화스러워 보이는 한 인간의 속내를 표현하고자 했다. 인간내면의 갈등이 존재함에도 불구하고 평화스러워 보일 만큼 일상에 젖어 인간본연의 가치를 쉽게 잊고 살아갈 수도 있는 인간의 양면성, 급속한 변화를 담고 있는 현대사회 구조에 적응하여 살아가면서 느껴야 하는 무기력, 반복적인 생활, 획일화되는 사람들, 그러면서도 어쩔 수 없이 존재하는 내면의 갈등구조, 이 모든 것을 짧은 영상물에 담기에는 한계가 있으나, 어떤 결론을 만들어 제시하는 것이 아니라 상황의 표현에 중점을 두고 작품을 전개하려 했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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