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PR페이지 - 포토샵능력자, 포토리아 아티스트에 도전하라!

  • 대한인쇄문화협회
    • 프린팅코리아
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    • 제13권2호
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    • pp.92-92
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    • 2014
  • 포토리아(www.fotolia.co.kr)는 최근 글로벌 디지털 그래픽 프로젝트인 텐콜렉션 시즌2의 성공적인 마무리를 기념해 텐콜렉션 시즌2 콘테스트를 개최한다고 밝혔다. 이번 콘테스트는 포토리아 주관 하에 전 세계 동시 규모로 진행되며, 텐콜렉션 시즌2 작품에서 사용된 포토리아 이미지를 사용해 나만의 텐콜렉션 작품을 만드는 방식으로 진행된다.

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대중 매체에 비친 아카이브의 공공 인식: 아카이브와 관련된 직업군, 기관, 기록물에 대한 2003-2004년간의 국내보도 (Public Image on the Archives through Mass Media: Media Coverage of Archival Profession, Institutions and Collections in Korea between 2003 and 2004)

  • 이주현
    • 한국기록관리학회지
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    • 제5권1호
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    • pp.47-64
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    • 2005
  • 대중 매체의 보도는 보도 대상에 대한 사회의 인식을 반영하는 동시에, 그 보도 대상에 대한 공공의 이미지에 영향을 끼친다. 이는 아카이브 관련 직업군, 기관, 장서에 대해서도 적용된다. 이 연구에서는 아카이브에 대한 공공의 이미지를 파악하기 위하여 2003-2004년간의 국내 주요 일간 신문 보도 내용을 수집하여 그 결과를 기록관리 문화, 기록물의 가치, 기업 및 병원기록관리, 정부기록관리, 아키비스트 직종의 다섯 범주로 나누어 각 범주에 해당하는 기사 내용을 분석하고, 총체적인 보도 유형과 동향을 파악하였다. 그 결과 우리나라에서는 아카이브에 대한 공공 이미지가 아직 충분히 형성되지 않은 상태이며, 단편적인 관심의 대상으로 다루어지고 있음을 알 수 있었다. 아키비스트의 사기 진작과 기록관리 정착을 위하여 기록관리에 대한 공공의 이미지를 증진하여야 하며, 이를 위해 아카이브와 아키비스트의 홍보 활동이 더욱 적극적으로 이루어져야 할 것이다.

3D 입체 이미지 스케니메이션 제작 기법 연구 (Research on the Production Method of Three-Dimensional Image Scanimation)

  • 선심이;정진헌
    • 디지털융복합연구
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    • 제14권12호
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    • pp.209-215
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    • 2016
  • 스케니메이션의 중요한 요소는 이미지 프레임 수, 틈새의 넓이, 스트라이프 레이어의 넓이이다. 이는 최종적으로 시각효과에 영향을 미치고 있다. 이 외에 백그라운드 이미지의 사이즈, 스트라이프 레이어와 백그라운드 이미지의 색깔, 명도 등의 요소도 최종적으로 스케니메이션의 시각적인 효과에 영향을 미칠 수 있다. 본 연구는 스케니메이션 제작 기법 원리에 근거하여 여러 개의 실험을 하였다. 3D 입체 스케니메이션 제작 기법을 찾고, 이에 대한 문제를 제시하였으며, 다양한 실험을 통하여 최종 결론을 얻었다. 본 연구 목적은 실험을 통해서 3D 입체 스케니메이션에서 각 요소가 모션 착시 효과에 어떤 영향을 주는지 증명하고 싶다. 이를 바탕으로 본 연구가 향후 3D 입체 스케니메이션의 모션 착시 효과에 대한 연구의 참고가 될 수 있기를 기대한다. 그리고 향후도 Z축 활용을 극대화한 스케니메이션에 대한 연구를 목표로 한다.

6개 카메라로 촬영한 360VR영상의 실시간 스트리밍을 위한 이미지 변형 기법 (Image transform method of 360VR image acquired from six cameras for real-time streaming video)

  • 서봉석;정은영;김남태;장정엽;유동호;김동호
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2016년도 추계학술대회
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    • pp.51-52
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    • 2016
  • 최근 360 및 VR(Virtual Reality) 영상의 구성 및 전송을 위해 Facebook이 기존 메르카토르도법을 사용하는 것 대신 "Transform"의 방법을 제시하여 큐브 및 피라미드 형태로의 이미지 전송하는 방식을 발표했다. 본 논문은 이 변형기법을 기반으로, 6개의 카메라로 360VR영상을 촬영할 경우 "Transform"이 가지는 큐브 형태를 이용 기존보다 효과적이고 가벼워 실시간 스트리밍에 적합한 360VR이미지 변형법을 제안한다.

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기하학적 패턴을 활용한 패션디자인 연구 (A Study on Fashion Design Using Geometric Pattern)

  • 김신우;금기숙
    • 복식
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    • 제52권1호
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    • pp.53-67
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    • 2002
  • 자연을 분석함으로써, 얻어진 기하학적 패턴은 이미 자연의 질서를 포함하고 있는 논리적이고 합리적인 기본형이기 때문에 간결하며 시각적으로 명쾌감을 준다. 이러한 기하학적 패턴은 복식 디자인에 있어서 20 세기 이후 여러 디자이너의 작품을 통해 재구성되어 현대적 이미지를 나타내는 중요한 모티브가 되고 있으며, 다양한 기법과 재료로 형성화하여 도입되고 있다. 이에 본 연구는 복식의 문양, 실루엣, 디테일에 사용되고 있는 기하학적 패턴을 연구함으로써 기하학적 패턴의 새로운 조형가치를 고찰하였다. 먼저 기하학의 용어 정의를 하였고 기하학적 패턴의 유형과 표현 기법을 분석하고 정리하여 현대 패션에 나타난 기하학적 패턴의 조형미와 그것을 바탕으로 패션 이미지를 추론해 보았다. 현대 패션에 나타난 기하학 패턴을 분석해 보면 유형으로는 첫째, 기하하적 문양으로 복식디자인에 있어서 주로 평면적인 형태로 많이 나타나지만, 크기가 다르고 동일한 기하학적 패턴을 조합시킴으로서 평면적인 형태에 공간감을 부여하기도 하며, 같은 기하학적 패턴의 표면이라도 배치구조에 의해 직선 혹은 사선으로 지각되므로 전혀 다른 이미지를 주었다. 또한 현대 패션에 나타난 기하학적 패턴이 종류는 세로 스트라이프, 가로 스트라이프, 격자 문양, 원, 사선 스트라이프, 마름모, 사각형, 삼각형 등의 순서로 많이 나타났다. 둘째, 색채는 단색의 복식에 강한 대비가 이루어지는 색상으로 표현되어 역동감과 유연한 운동감을 나타났다. 셋째, 기하학적 실루엣으로 단순한 라인의 형태를 나타내거나 입체적이고 부조적인 형태로 구성되어 전체적인 실루엣으로 사용되어 강한 조형감각을 보여주는데 원형을 이용한 실루엣이 가장 많았으며 사각형을 이용한 실루엣, 삼각형을 이용한 실루엣 순서로 나타났다. 넷째, 기하학적인 디테일로 복식의 어느 한 부분에 장식적으로 사용되거나 입체적 형태로 부출 되어 부조적인 느낌을 주는데 소매에 가장 많이 나타났으며 앞여밈, 칼라, 밑단, 주머니 순서로 장식되었다. 다섯째, 현대 패션에 표현된 기하학적 패턴의 표현기법으로는 프린팅, 퀼팅, piece기법, 패치워크, 엮기, 꼴라쥬, 아플리케 순서로 많이 나타났다. 위의 분석을 토대로 기하학 패턴을 활용한 디자인에 내재된 조형의지는 다음과 같이 정리되었다. 첫째, 기하학적 패턴이 지닌 단순성과 경직성을 완화하기 위하여 여러 가지 패브릭을 조합시켜 입체적인 표면효과로 시각적인 착시효과를 극대화하였다. 둘째, 표현기법은 입체파적 표현주의의 특성의 하나로 복시에 사용되는 소재의 왜곡으로 설명할 수 있으며, 새롭고 실험적인 소재의 도입으로 인해 의외성과 부조화를 유발시키는 통시에 유희직인 일면도 지니는 일종의 그로테스크를 나타냈다. 이상에서 정립된 조형의지를 바탕으로 현대 패션에 나타란 기하학 패턴은 절제된 단순함과 명확성으로 단순미가 유추되었고 강한 색상대비로 인한 시각적 집중효과로 주목성을 가지며 재현이 가능하므로 반복성이 유추되었다. 그리고 표준영역이 없는 창의적 표현으로 풍부한 독창성을 보여주고 있다. 또한 내재된 패션 이미지를 분석해 보면 정확함과 차가움의 의미를 지닌 이지적 이미지와 우주의 질서를 반영하는 상징적 이미지, 복잡한 자연으로부터 간결한 형태로의 경향성이 이루어낸 인공적 이미지를 느낄 수 있었으며, 미래적 이미지와 전통적 이미지의 상반된 개념의 이미지를 같이 내포하고 있음을 추론할 수 있었다. 이와 같이 현대 패션에 표현된 기하학적 패턴은 복식을 조형예술 분야로 확실히 인식시키고 발전시키는 데 중요한 촉매제 역할을 담당하고 있으며 또한 많은 디자이너들에게 창조적 욕구를 불러일으키고 영감을 주는데 중요한 모티브를 제공하고 있다.

딥러닝기반 실내와 실외 환경에서의 광원 추출 (Deep Learning-Based Lighting Estimation for Indoor and Outdoor)

  • 이지원;서광균;이하늬;유정은;노준용
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제27권3호
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    • pp.31-42
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    • 2021
  • 본 연구에서는 딥러닝을 기반으로 하여 실내와 실외 이미지 모두에서 알맞은 광원을 추출하는 방법론을 소개한다. 네트워크는 단일 LDR 이미지로부터 실내 혹은 실외 배경에 맞는 광원을 low dynamic range (LDR) 환경 맵으로 추출하는 Crop-to-PanoLDR 네트워크와 추출된 LDR 환경 맵을 빛의 정보를 담은 high dynamic range (HDR) 환경 맵으로 생성하는 LDR-to-HDR 네트워크 두 단계로 구성된다. 이와 같은 과정을 통해 최종적으로 생성된 HDR 환경 맵은 주어진 이미지에서 가상 객체를 렌더링할 때 적용되어 가상 객체를 조명하는 빛의 방향과 주변광 등을 확인함으로써 자연스러운 렌더링을 가능하게 하는지 검증한다. 본 연구에서 제안한 방법론의 우수성은 실내를 배경으로 한 이미지로만 구성한 데이터로 학습한 결과와 실외를 배경으로 한 이미지로만 학습한 결과 등과 비교하여 검증하였다. 또한, 실내와 실외를 구분하는 역할을 수행하는 손실 함수가 학습 결과에 미치는 영향을 실험, 검증하였다. 최종적으로 본 연구에서 생성된 환경 맵을 기존의 연구 결과와 비교 실험하는 사용자 테스트를 진행하였고 더 좋은 결과를 확인할 수 있었다.

잡지기사 관련 상품 연계 추천 서비스를 위한 하이퍼네트워크 기반의 상품이미지 자동 태깅 기법 (Auto-tagging Method for Unlabeled Item Images with Hypernetworks for Article-related Item Recommender Systems)

  • 하정우;김병희;이바도;장병탁
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제16권10호
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    • pp.1010-1014
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    • 2010
  • 잡지기사 관련 상품 연계 추천 서비스는 온라인 상에서 잡지 가사의 컨텍스트를 반영하여 상품을 추천하는 서비스이다. 현재 이러한 서비스는 잡지기사와 상품에 부여되어 있는 태그 간의 유사성을 기준으로 한 추천 기술에 의존하고 있으나, 태그 부여 비용과 추천의 정확도가 높지 않은 단점이 있다. 본 논문에서는 잡지 기사 컨텍스트 관련 상품연계 추천 기술의 한 요소로서 상품이미지 정보로부터 상품의 종류를 자동으로 분류하고 이를 상품의 태그로 활용하는 방법을 제안한다. 이미지에서 추출한 시각단어(visual word)와 상품 종류 간의 고차 연관관계를 하이퍼네트워크 기법을 통해 학습하고, 학습된 하이퍼네트워크를 이용하여 상품 이미지에 한 개 이상의 태그를 자동으로 부여한다. 실제 온라인 쇼핑몰에서 사용되는 10 가지 종류의 상품 1,251개의 이미지 데이터를 기반으로, 하이퍼네트워크 이용한 상품이미지 자동 태깅 기법이 다른 기계학습 방법과 비교하여 경쟁력 있는 성능을 보여줌과 동시에, 복수개의 태그 부여를 통해 상품 이미지 태깅의 정확성이 향상됨을 보인다.

동일색조 코디네이션에 따른 넥타이의 감성이미지와 상호작용효과 - 스트라이프 패턴의 1:2:3 면적비 변화를 중심으로 - (The Sensibility Image and Interaction Effect of Necktie according to Same-Tone Coordination - Focusing on 1:2:3 Area-Ratio Variation of Striped Pattern -)

  • 성남숙;최수경
    • 감성과학
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    • 제12권1호
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    • pp.65-76
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    • 2009
  • 본 연구는 남녀 대학생을 대상으로 동일색조 코디네이션과 1:2:3면적비 변화에 따른 스트라이프 넥타이의 감성이미지와 상호작용효과를 알아보고자 한다. 이들 단서로 사용된 56개 자극물은 4가지 색조합, 2가지 색조, 7가지 면적비로 구성되었고, 감성이미지는 26개의 형용사쌍에 대해 7단계로 평가되었다. 조사대상자는 경남, 서울, 부산, 대구 등지에 거주하는 대학생 1344명의 피험자로 하였으며, 그 연구결과는 다음과 같다. 동일색조 코디네이션과 1:2:3면적비 변화에 따른 스트라이프 넥타이의 감성이미지를 요인분석한 결과 매력성, 젊음 활동성, 현시성, 능력성, 온유성의 5가지 차원으로 도출되었다. 색조합과 색조는 감성이미지의 모든 요인에서 독립적인 영향을 나타내었다. 또한 색조는 면적비와 상호작용하여 현시성과 능력성 요인에서 두드러진 단서로 작용하였다. 성별과 면적비는 젊음 활동성 요인에서, 성별과 색조는 온유성 요인에서, 색조합과 색조는 현시성과 온유성 요인에서 상호작용효과를 나타내었다. 이러한 연구결과는 남성 코디네이션을 위한 효과적인 기초자료로 활용될 것이다.

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스트라이프 조건에 따른 2차원 이미지와 3차원 가상착의 이미지의 착용효과 비교 (Comparison of Slim Appearance for 2D Image and 3D Virtual Clothing Images Based on Stripe Arrangement)

  • 박소영;이예진
    • 한국의류학회지
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    • 제46권2호
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    • pp.321-330
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    • 2022
  • This study analyzed the difference between 2D image and 3D virtual clothing images based on stripe arrangement to obtain fundamental data for slim appearance. First, the slimming effect according to the three types of stripe ratio was examined. Subsequently, the slimming effects of seven types of one-piece dress designs according to the stripe location were analyzed. Subjective ranking was evaluated. The width items and radius of curvature were measured for the image's respective parts. Consequently, in 2D image and 3D virtual clothing images, the one with the narrowest stripe ratio was evaluated as the slimmest; however, the conditions for the slimming effect were different. In the seven one-piece dress designs, a difference was apparent in the ranking of the 2D image and 3D virtual clothing images. In the 3D virtual clothing image, arranging the stripes on the entire garment proved inefficient. The stripes were curved according to the curvature of the human body, creating an optical illusion that differed from that of the 2D image.

멀티모달 패션 추천 대화 시스템을 위한 개선된 트랜스포머 모델 (Improved Transformer Model for Multimodal Fashion Recommendation Conversation System)

  • 박영준;조병철;이경욱;김경선
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제22권1호
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    • pp.138-147
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    • 2022
  • 최근 챗봇이 다양한 분야에 적용되어 좋은 성과를 보이면서 쇼핑몰 상품 추천 서비스에도 챗봇을 활용하려는 시도가 많은 이커머스 플랫폼에서 진행되고 있다. 본 논문에서는 사용자와 시스템간의 대화와 패션 이미지 정보에 기반해 사용자가 원하는 패션을 추천하는 챗봇 대화시스템을 위해, 최근 자연어처리, 음성인식, 이미지 인식 등의 다양한 AI 분야에서 좋은 성능을 내고 있는 트랜스포머 모델에 대화 (텍스트) 와 패션 (이미지) 정보를 같이 사용하여 추천의 정확도를 높일 수 있도록 개선한 멀티모달 기반 개선된 트랜스포머 모델을 제안하며, 데이터 전처리(Data preprocessing) 및 학습 데이터 표현(Data Representation)에 대한 분석을 진행하여 데이터 개선을 통한 정확도 향상 방법도 제안한다. 제안 시스템은 추천 정확도는 0.6563 WKT(Weighted Kendall's tau)으로 기존 시스템의 0.3372 WKT를 0.3191 WKT 이상 크게 향상시켰다.