본 연구의 목적은 의복이미지와 화장이미지에 대한 기존연구들을 분석하고, 의복이미지와 화장이미지 연구의 차이를 밝히는 것이었다. 본 연구를 위하여 의복이미지는 한국의류학회지, 복식, 복식문화연구, 대한가정학회지의 논문 중 의복이미지를 연구한 논문 21편을 분석하였다. (중략)
최근 이미지분석 기술은 하드웨어 및 소프트웨어 기술의 급격한 발전으로 인해 의학, 생물학, 지리학, 재료공학 등에서 수많은 연구 분야에서 광범위하게 활용되고 있으며, 이미지분석은 다량의 토사에 대하여 입경을 포함한 형상학적 특성을 간편하게 정량화 할 수 있기 때문에 매우 효과적인 분석 방법으로 판단된다. 현재 모래의 입도분석 방법으로는 신뢰성 있는 체가름 시험법(KSF2302) 등이 있으나, 번거로운 처리과정과 많은 시간이 소요된다. 또한 입자형상은 입경이 세립 할수록 직접 측정이 어렵기 때문에, 최근에는 이미지 분석을 이용하는 방법이 시도되고 있다. 본 연구에서는 75㎛ 이상의 조립질 하상 토사 이미지를 취득하여, 입자들의 장·축단 길이, 면적, 둘레, 공칭직경 및 종횡비 등의 형상학적 특성인자를 자동으로 측정하는 프로그램 개발을 수행하였다. 프로그램은 이미지 분석에 특화된 라이브러리인 OpenCV(Open Source Computer Vision)를 적용하였다. 이미지 분석 절차는 크게 이미지 취득, 기하보정, 노이즈제거, 객체추출 및 형상인자 측정 단계로 구성되며, 이미지 취득시 패널의 하단에 Back light를 부착해 시료에 의해 발생되는 음영을 제거하였다. 기하보정은 원근변환(perspective transform)을 적용했으며, 노이즈 제거는 모폴로지 연산과 입자간의 중첩으로 인한 뭉침을 제거하기 위해 watershed 알고리즘을 적용하였다. 최종적으로 객체의 외곽선 추출하여 입자들의 다양한 정보(장축, 단축, 둘레, 면적, 공칭직경, 종횡비)를 산출하고, 분포형으로 제시하였다. 본 연구에서 제안하는 이미지분석을 적용한 토사의 형상학적 특성 측정 방법은 시간과 비용의 측면에서 보다 효율적으로 하상 토사에 대한 다양한 정보를 획득 할 수 있을 것으로 기대한다.
발파암의 파쇄도 분석에는 이미지 엣지 검출기법을 응용한 사진분석 방법이 주로 사용되어 왔으며, 이들 이미지 획득은 주로 파쇄암의 정면에서 디지털 이미지로 획득하였다. 그러나 기본적으로 이미지 분석은 정면 촬영이 아닌 평면 촬영 이미지를 이용하게 되어 있으나, 거대한 암반 사면을 평면 촬영할 수 있는 수단이 없었다. 따라서 부득이하게 정면 촬영된 이미지를 임의 왜곡 또는 확대하여 평면 촬영 각도와 유사하게 조절함으로서 해결하였다. 근래에 이르러 무인항공기(UAV)가 발전하면서 이를 통해 발파암의 파쇄 상황을 간단히 고화질 디지털 이미지화 할 수 있게 되었고, 이를 통해 파쇄암이 쌓여있는 각도에 최대한 평면인 이미지를 획득하고 이미지 분석을 할 수 있게 되었다. 본 연구는 무인항공기와 무인항공기용 카메라를 이용해 발파 파쇄암의 정면 및 평면 디지털 이미지를 동시에 획득하고 각각을 비교 분석하였다. 그 결과 평면 촬영된 이미지의 분석 결과가 기존 정면 촬영된 이미지의 분석결과에 비해 정확도가 크게 향상되었음을 확인하였다.
최근에 이르러 인공신경망의 발전은 CNN(Convolutional Neural Network) 알고리즘을 활용한 이미지 분석 및 검색 시스템에 비약적인 기여를 하고 있다. 이는 이미지를 입력으로 받아 유사한 이미지를 찾아내는 기능을 향상시키는 연구를 촉진시켰다. 이와 같은 기술의 실용화는 다양한 분야를 포괄하며, 대표적으로 쇼핑몰의 상품검색, 검색 엔진 등에 응용되어 사용자의 편의를 제고하고 있다. 이에 따라 상품명에 대한 정보가 없는 상황에서도 단순한 이미지 정보를 통해 원하는 상품을 검색하는 것이 가능해졌다. 그러나, 실제 세계의 이미지에는 다양한 객체들이 복잡하게 혼재하고 있어 CNN 알고리즘 단독으로는 이미지 내부의 객체를 정확히 분석하고, 그 객체가 포함된 다른 이미지들을 효과적으로 검색하는데 한계가 있음이 인지되고 있다. 본 연구는 이러한 문제점을 개선하기 위해 객체 탐지 알고리즘을 적용하는 방안을 모색하였다. 본 논문에서는 객체 탐지 알고리즘을 통해 이미지 내부의 객체를 분석하고, 그에 따른 유사 객체를 포함하는 이미지를 찾아내는 전략을 제시한다. 이를 통해 이미지 분석 및 검색의 정확성을 더욱 향상시킬 수 있는 가능성을 제안한다.
본 논문에서는 RAW 이미지 포맷 중 PEF, MRW에 대한 분석 결과와 RAWImage Viewer에 대해 소개한다. DSLR 디지털 카메라로 촬영되는 이미지 파일은 범용의 JPEG 포맷이나 제조사별 독자적인 RAW 이미지 포맷으로 저장된다. 이러한 RAW 이미지 파일을 PMP 등의 휴대용 멀티미디어 기기나 디지털액자에서 재생 및 확인하기 위한 요구가 증대되고 있다. 하지만, RAW 이미지 포맷이 디지털 카메라 제조사별로 다르고, 해당 포맷에 대한 구체적인 정보가 공개되지 않아 대부분의 휴대용 멀티미디어 기기에서 RAW 이미지 파일 재생 기능을 완벽하게 지원하지 못하고 있다. 본 논문에서는 RAW 이미지 파일 포맷을 분석하여 다양한 임베디드 멀티미디어 기기에서 모든 RAW 이미지 파일을 지원할 수 있는 라이브러리 구축을 위한 연구 결과 중 일부를 소개한다. Cannon의 CRW, CR2 포맷과 Nikon의 NEF 분석 결과에 이어 PEF, MRW에 대한 분석 결과와 RAW 이미지 출력 및 분석 기능이 포함된 RAWImage Viewer에 대해 설명한다. 연구 결과는 RAW 파일을 재생할 수 있는 임베디드 장비 및 PC용 RAW 이미지 파일 재생 라이브러리를 구축 및 응용 프로그램 개발시 활용될 것이다.
본 연구는 지역축제 방문객의 축제 이미지 평가에 따른 만족과 재방문의사 분석에 목적이 있었다. 연구대상인‘무주 반딧불축제’를 중심으로 정서적 이미지 23개 인지적 이미지 26개의 요인을 대상으로 실증분석을 실시하였으며, 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 축제 이미지가 만족도에 미치는 영향관계 분석결과 정서적 이미지요인에서는‘독특성’인지적 이미지에서는‘신명성’과‘교육적 효과’가 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 축제 이미지가 재방문에 미치는 영향관계 분석결과 정서적 이미지요인 중 재방문에‘독특성’‘전통성’이, 인지적 이미지요인에서는‘신명성’‘교육적 효과’가 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 셋째, 축제 이미지가 구전의사에 미치는 영향분석 결과 정서적 이미지요인 중 구전의사에‘독특성’이 인지적 이미지요인 중‘신명성’‘교육적 효과’가 영향을 미치는 것으로 나타났다.
본 연구는 대수의 일반화 과제를 해결하는 2명의 초등학교 6학년 수학영재가 보여주는 사고 과정을 조사하고 이미지가 문제 해결에 미치는 영향을 분석한 것이다. 학습자가 생성한 이미지는 개별적 사례에 대한 구체적 이미지, 구체적 이미지를 변형한 역동적 이미지와 패턴 이미지로 구분할 수 있었다. 본 연구에서는 또한 문제해결 과정 동안 이미지의 생성과 변형이 어떻게 이루어지며, 시각적 사고와 분석적사고 사이에서 이미지가 어떠한 역할을 하는지 분석하였다. 분석 결과, 이미지는 시각적 사고와 분석적 사고의 상호 작용 속에서 생성되고 변형되면서, 정교화되고 구체화됨을 알 수 있었다. 그리고 동시에 이미지는 시각적 사고에서 분석적 사고로, 분석적 사고에서 시각적 사고로 나아가게 하는 원동력임을 확인할 수 있었다.
본 연구는 소비자들의 농협보험에 대한 이미지 이미지를 분석하기 위해 텍스트 마이닝과 텍스트 네트워크 분석을 실시하였다. 최근 소셜미디어의 발달로 많은 텍스트가 생산 및 재생산되고 있으며, 텍스트는 기업에게 중요한 정보들을 제공한다. 이러한 정보의 의미를 도출하기 위해, 텍스트 마이닝과 텍스트 네트워크 분석을 많은 연구에서 실시하고 있다. 텍스트 분석결과, 농협보험의 긍정적 이미지는 주로 안전과 안정으로 나타났다. 농협보험의 부정적 이미지로는 우려와 불안으로 나타났다. 텍스트 네트워크 분석을 통해 도출한 농협보험의 이미지는 안전과 우려를 중심으로 형성되었다. 텍스트 네트워크 분석을 통해 도출된 결과를 인터뷰를 통해 확인하였다. 인터뷰 결과, 농협은 자산규모 등을 통해 안정적인 재무와 보험금 지급은 안전함이 긍정적 이미지의 주요한 요인이었다. 부정적 이미지로는 최근의 정보유출 사태로 인해 소비자들의 개인정보유출에 대한 우려가 큰 것으로 나타났다. 본 연구에서 분석을 통해 타 상품의 이미지 분석도 사용가능할 것이다.
본 논문에서는 DNA칩 이미지 처리시스템을 위한 완전 그리딩 알고리즘을 제안한다. DNA칩 이미지를 분석하여 처리할 수 있는 많은 DNA칩 분석 시스템이 있다. 하지만 이전의 시스템들은 정확한 이미지 처리를 통한 올바른 유전자 발현정보를 얻기 위해서 많은 사용자의 개입이 필요한 단점이 있었다. 본 논문에서는 사용자의 개입이 없는 정확한 자동 이미지 처리를 위해서, $\varepsilon$-그래프 모델링 기법을 제시하고, MBR, Mass, Geometry 등 세가지 종류의 반점(spot) 중심을 이용한 완전 그리딩 알고리즘을 제안한다. 제시된 이미지 처리 기술은 완전한 자동 DNA칩 분석 시스템으로, 사용자의 개입없이도 정확한 DNA칩 위치 정보를 얻을 수 있다.
본 연구에서는 디지털 이미지 분석기술을 이용하여 콘크리트 구조물의 대표적인 열화인자인 콘크리트의 균열을 검지할 수 있는 기술을 개발하기 위해 형태수리학에 근거한 모폴로지 기법이 도입된 이미지 분석기법을 적용한 균열검출 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템에는 분석결과의 효율적인 관리를 고려하여 촬영된 다수의 이미지를 하나의 전체 이미지로 재구성하는 이미지 조합기술이 추가로 적용되었다. 그리고 개발된 시스템의 적용성 및 신뢰도 검증은 균열이 발생된 콘크리트 암거를 이용한 현장검증 실험을 통해 이루어졌으며, 실험에 사용된 촬영장비로는 40m까지 0.2mm의 균열을 검지할 수 있는 성능을 확인하였다. 이미지 분석을 통해 산정된 균열폭의 경우 실측 균열폭과의 차이가 최대 0.08mm로 나타나 일정 수준 이상의 정확도를 구명하였고, 이미지 조합의 경우 추상 패턴 이미지 면에 대한 분할 촬영 이미지를 조합한 결과 실제 전체촬영 원본 이미지와 육안으로 차이를 확인할 수 없을 정도로 우수한 조합결과를 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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