물체의 표면에 돌출된 형상을 실시간으로 표현하는 변위매핑 방법에 대하여 설명한다. 기존의 이미지 기반 변위매핑 방법이 기준면에서 함몰된 형상만을 표현할 수 있는 것과 달리, 기준면에서 수직방향으로 돌출된 높이를 표현하여, 표면에서 돌출된 형상의 상세를 실시간으로 표현한다. 또한 폴리곤의 경계부분에서 시점에 따라 수직인 두 개의 면을 추가하여, 기준면의 경계 외부로 초과하는 픽셀의 변위를 표현하였다. 이로써 경계부분의 돌출 형상에 대한 정확한 외곽선을 표현할 수 있다. 제안된 방법은 부드러운 돌출 형상의 표현과 더불어 돌출 형상의 급격한 경사면에 텍스처 정보를 추가하여, 수직 돌출 형상을 포함한 급격한 경사면을 표현할 수 있다. 이 방법은 GPU에서 수행 가능한 픽셀 단위 계산으로 이루어져 실시간으로 가시화가 가능하며, 경계부위의 정확한 외곽선의 표현과 급격한 돌출 형상의 표현이 가능하여, 건물과 같이 기준면에서 돌출된 형상의 상세 표현에 사용된다.
흔히 애니메이션은 캐릭터의 표정이 얼굴에만 나타난다고 생각한다. 하지만 캐릭터의 몸도 얼굴만큼이나 풍부하게 감정을 표현할 수 있다. 이에 따라 본 논문에는 캐릭터 움직임에 따른 동작이 어떻게 변화되고, 생동감 있게 움직일 것인가에 대해 알아보고자 한다. 애니메이션의 기본 동작원리에는 스쿼시, 스트레치, 동작의 속도와 타이밍, 관성, 선행동작, 포물선 따라 움직이기, 인비트위닝 등 많은 것이 있다. 이들 기본동작들은 모두 애니메이션 성공에 크게 영향을 끼친다. 애니메이션에서 캐릭터의 연기는 보는 사람들로 하여금 필요한 동작을 통하여 어떤 표현을 전달할 수 있도록 올바른 타이밍을 가져야한다. 본 논문은 애니메이션 동작을 표현하기 위해 각각의 이미지들의 표현방법에서 감성위주의 느낌들을 어떻게 보여줘야 할 것인가에 대해 다양한 표현들로 나타내었다.
본 연구에서는 현대 사회의 변화로 주목받고 있는 남성의 선호 이미지와 가치를 규명하고 미디어에 등장하는 인물을 통해 남성 메이크업이 현대 사회문화적 가치를 어떻게 충족시키고 있는지 알아보고자 한다. 연구 방법으로는 우선 문헌 자료와 인터넷을 중심으로 남성의 선호 이미지와 사회문화적 가치를 고찰하였다. 다음으로, 디자인 요소를 중심으로 미디어에 등장한 인물을 통해 남성 메이크업 사례를 비교 분석하였다. 첫째, 실용적 가치는 목적 지향적인 행동을 위한 합리적 사용의 기술적, 도구적 가치이다. 실용적 가치를 강조한 메이크업은 밝고 내추럴한 피부 표현, 최대한 자제된 색조의 연출, 진한 아이브로우 색상의 사용으로 표현되었다. 둘째, 미적 가치는 순수한 미적 가치만을 추구하는 표현적, 장식적 가치이다. 셋째, 상징적 가치는 역사와 사회에서 체험되는 의지적, 의도적 가치이다. 이는 남성들의 구매행동 동기를 설명하는데 있어 중요한 기준이 되는 선호 이미지를 이해하고 이미지 관리 형태에 대한 분석과 향후 남성들의 뷰티 트렌드를 유추하는데 실질적인 기초 자료로 활용 될 수 있으리라 사료된다.
이미지에 포함되어 있는 텍스트들은 이미지의 내용을 함축적이며 구체적으로 표현하는 정보를 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 정보를 정확히 추출하기 위해서 색 변화 특징을 이용한 텍스트 영역 추출 방법을 제안한다. 관찰에 의하면 이미지 내의 텍스트들은 주변 배경과의 색 변화가 존재하며, 이러한 색 변화를 3차원 RGB공간에서 표현한다면, 명도이미지에서의 밝기 변화에서 표현하기 어려운 영역들을 강조시킬 수 있으며, 조명 변화에도 민감하지 않은 결과를 만들어 낼 수 있다. 색 변화 정도는 3차원 RBG 공간에서의 색 분산(Variance)으로 측정한다 처리 과정으로서 우선 수평 및 수직 방향의 분산 이미지를 구하는데, 텍스트 영역은 두 방향의 분산 값이 모두 높은 특징이 있다. 다음으로 두 결과의 논리적 AND 연산을 수행하여 불필요한 잡영들을 제거한 후 연결요소를 분석, 검증하여 영역을 최종 확정한다. 다양한 종류의 자연이미지로 제안한 방법을 검증한 결과 밝기 변화 또는 색 연속성 특징들을 이용한 방법에서 찾기 어려운 텍스트 영역들을 찾을 수 있는 것을 확인할 수 있었다.
유학생이 계속 늘고 있는 국내 교육 시장에서 소셜 미디어를 활용한 대학 마케팅이 중요해지고 있다. 본 연구는 소셜 미디어를 사용하는 소비자의 심리적 요인에서 출발하여 한국 교육 관광지의 온라인 구전의도에 영향을 미치는 요소를 탐구했다. 본 연구에서는 온라인 구전의도에 영향을 미칠 수 있는 영향을 설명하고 있으며 교육 관광지의 이미지와 중국 관광객의 관광만족감의 중요성을 확인했다. 또한, 소셜 미디어를 사용할 목적으로 여행하는 이용자들은 자아 이미지 일치성과 과시적 자기표현을 더 중요시하는 경향을 발견했다. 본 연구에서는 대학 마케팅을 목적으로 소셜 미디어를 사용하고 온라인 구전을 활성화함으로써 중국 관광객이 한국 교육 관광지에 대한 인식을 개선할 수 있으며 나아가서 유학생 모집에서도 성공적일 수 있음을 밝혀냈다.
제품의 “감성이미지”란 제품의 기능과 함께 제품의 전달하는 감각적 요소 그리고 사용자가 제품을 통해 표현하고자 하는 개념적 표상을 통합하는 이미지이다. 감성이미지의 국제 비교 연구는 사용자가 특정 제품에 대해 가지고 있는 이미지를 구가나 문화의 맥락 속에서 해석하고, 이들 이미지를 상호 비교 평가하고자 한다. 생활문하 속에서 사용자들이 제품에 대해 가지는 감성이미지를 계량적으로 규명하고 비교 평가하며, 이 정보를 기초로 각국의 문화와 정서에 적합한 제품 디자인의 모형을 제시하는데 본 연구의 목적이 있다. 구체적인 연구활동으로 다음과 같은 방법이 제시되었다. 먼저, 각 문화 집단을 특징 지울 수 있는 표상개념으로 “언어 이미지” 스케일을 구성하였다. 이 언어 이미지에 대응하는 디자인 요소로 색채를 활용하여, 언어 개념과 색채 요소에 상응하는 자동차 제품의 감성 이미지가 각 문화 집단에 따라 상이하게 나타날 수 있는지를 비교하고자 하였다. 본 연구에서 나타난 각 문화 집단들이 특정 제품에 대해 적용하는 감성 이미지는 언어와 색체 요소로 구체화 될 뿐 아니라, 이들 집단이 형성한 사회적 표상(social representation)의 개념으로 비교될 수 있는 것을 보이고자 하였다.
멀티미디어 데이타베이스에서 이미지를 검색하기 위해 공간관계를 이용하는 것은 비주얼한 인터페이스 시스템을 통해서 효율적으로 수행할 수 있다. 시스템에서 이미지의 객체들은 2D 스트링으로 표현되고, 이것은 이미지 내의 객체를 추상화 하는 방법으로 객체의 심볼릭 프로젝션을 통해서 생성된다. 그러나 2D 스트링 표현기법을 이용한 이미지 객체간의 공간관계는 정확하지 않기 때문에 3D 이미지를 검색할 때 정확도가 떨어진다. 이러한 문제점을 해결하기위해 본 논문에서는 3D 이미지를 위한 공간 연산자를 이용한 공간관계를 제안하고, 이미지의 공간관계에서 중복되는 부분을 제거하기 위해 여러 가지 추론규칙을 이용한다. 이러한 규칙을 기반으로 하는 추론기법은 내용을 이용해 이미지를 검색할 때 질의 처리 시스템에서 사용되고, 기존의 방법보다 정확도와 융통성이 높다.
본 연구는 국내 뮤직비디오에 나타난 성역할 고정관념의 재현과 구성방식을 알아보기 위해 젠더 이미지 및 선정성 유형과 관련하여 내용분석을 시도했다. 이를 위해 2004년부터 2013년까지의 각 연도별로 뮤직비디오가 있는 30위까지의 노래 총 300개와 각 노래의 뮤직비디오 상에서 주요 역할을 하는 남녀 한명씩, 총 517명의 등장인물이 선정되었다. 등장인물에 대한 성역할 고정관념은 노래 장르와 성별로 구분하여 젠더 이미지의 유형과 선정성(신체노출, 성적표현)의 유무로 측정되었다. 젠더 이미지는 여성은 고전적 이미지가 가장 많이 나타났고 남성은 순정적 이미지가 가장 많이 나타났다. 여성의 이미지는 거의 변화가 없었고 남성 이미지의 경우 중성적 이미지는 가장 적었으나 증가하는 추세를 보여주었다. 고전적 이미지가 가장 많이 나타난 장르는 R&B와 발라드였고 순정적 이미지가 가장 많이 나타난 장르는 발라드, R&B와 록이었다. 선정성은 댄스곡과 힙합에서 더 많이 나타났다. 신체노출에 있어서 여성은 모든 부위에서 남성보다 더 높은 비율로 나타났다. 성적표현에 있어서 여성은 표정유혹이 남성은 성적자세가 상대적으로 많이 나타나 성역할 고정관념이 뚜렷하게 나타났다.
얼굴 구성 요소 각각에 대한 파라미터로부터 특정한 포즈나 표정을 갖는 얼굴 이미지를 합성하는 방법을 제안한다 이러한 파라미터화는 얼굴 이미지의 표현과 저장, 전송을 효과적으로 수행할 수 있도록 한다. 그러나 얼굴 이미지의 변화는 고차원의 이미지 공간에서 복잡한 비선형 매니폴드를 구성하기 때문에 파라미터화 하는 것이 쉽지 않다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 얼굴 이미지에 대한 표현방법으로 LLE (Locally Linear Embedding) 알고리즘을 사용한다. LLE 알고리즘은 얼굴 이미지들 사이의 관계를 유지하면서 저차원의 특징 공간으로 투사된 매니폴드를 더욱 부드럽고 연속적으로 만들어준다. 그 다음, 특징공간에서 특정한 포즈나 표정 파라미터에 해당하는 포인트를 추정하기 위해 snake 모델을 적용한다. 마지막으로, 추정된 특징 값의 주변에 있는 여러 장의 얼굴 이미지들의 가중치 평균을 구해 합성된 결과이미지를 만든다 실험결과를 통해 제안된 방법을 이용하면 겹침 현상이 적고 포즈나 표정에 대한 파라미터의 변화와 일치하는 이미지를 합성한다는 것을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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