본 연구에서는 제19대 대통령 선거 주요 대선주자 후보인 5인을 분석 대상으로 선거포스터에 나타난 시각 표현 요소인 레이아웃, 색채, 사진, 타이포그래피를 분석하고자 하였다. 후보자의 선거포스터 이미지를 분석하고, 연령대별 시각표현 요소 설문조사를 실시하였다. 분석결과 문재인 후보는 산뜻한 느낌이 나타났으며, 유승민 후보는 깨끗한 이미지를 부각하며 문재인 후보와 동일하게 레이아웃과 색상에서 높은 선호도를 나타냈다. 홍준표 후보는 연령별 선호도가 가장 다양하게 나타났으며, 가장 파격적인 포스터를 선보인 안철수 후보 또한 연령별 선도가 다양하게 나타났다. 친근한 이미지를 부각한 심상정 후보는 모든 연령대별 시각표현 요소의 선호도가 레이아웃, 색상, 사진, 타이포그래피 순으로 나타났다. 따라서 선거포스터에 나타난 시각표현 요소를 효과적으로 활용하기 위해서는 후보자들이 주장하고자하는 메시지를 정확하게 내세워야 할 것이다. 그러기 위해서는 주관적인 표현보다는 유권자에 대한 폭넓은 이해와 분석으로 예술적, 학문적으로 더욱 발전 할 수 있도록 객관적 연구가 지속되어야 한다.
딥러닝과 강화학습을 활용한 비전 기반 엔드투엔드 자율주행 시스템 관련 연구가 지속적으로 증가하고 있다. 일반적으로 이러한 시스템은 위치, 속도, 방향, 센서 데이터 등 연속적이고 고차원적인 차량의 상태를 잠재 특징 벡터로 인코딩하고, 이를 차량의 주행 정책으로 디코딩하는 두 단계로 구성된다. 도심 주행과 같이 다양하고 복잡한 환경에서는 Variational Autoencoder(VAE)나 Convolutional Neural Network(CNN)과 같은 네트워크를 이용한 효율적인 상태 표현 방법의 필요성이 더욱 부각된다. 본 논문은 차량의 이미지 상태 표현이 강화학습 성능에 미치는 영향을 분석하였다. CARLA 시뮬레이터 환경에서 실험을 수행하였고, 차량의 전방 카메라 센서로부터 취득한 RGB 이미지 및 Semantic Segmented 이미지를 각각 VAE와 Vision Transformer(ViT) 네트워크로 특징 추출하여 상태 표현 학습에 활용하였다. 이러한 방법론이 강화학습에 미치는 영향을 실험하여, 데이터 유형과 상태 표현 기법이 자율주행의 학습 효율성과 결정 능력 향상에 어떤 역할을 하는지를 실험하였다.
본 연구는 웨딩드레스 이미지에 따른 업스타일 표현 기법에 대한 연구로 웨딩드레스 이미지와 어울리는 업스타일을 찾고자 하여 미용업에 종사하는 미용사를 중심으로 설문을 했고 그 설문에 따른 결과로 작품을 제작하여 제시하였다. 로맨틱한 웨딩드레스에 어울리는 업스타일은 가르마가 없는 올백형으로 빗질을 시원하게 위로 향하게 하여 탑포인트에 연출하는 땋기 기법을 활용하여 작품을 제작하는 것이 귀여운 이미지 연출 방법으로 조사되었다. 엘레강스한 이미지의 웨딩드레스에 어울리는 업스타일은 3 : 7 비율의 가르마를 형성하여 귀를 덮는 정도의 빗질로 네츄럴 포인트를 기준으로 롤 기법을 활용하여 작품을 제작하여 스타일을 표현하는 것이 엘레강스한 이미지를 연출할 수 있는 방법으로 나타났다. 클래식한 이미지의 웨딩드레스에 어울리는 업스타일은 2 : 8 비율의 가르마를 형성하여 귀를 절반 정도 덮는 정도의 빗질로 백 포인트를 기준으로 꼬기 기법을 활용하는 것이 클래식한 이미지에 적합한 것으로 조사되었다. 미용 전문가들이 꼽은 웨딩드레스 이미지에 대해 업스타일을 연출하였는데 이 자료는 업스타일 기초자료를 제공함과 동시에 업스타일을 이해하는 디자인 영역에 기여할 것이다.
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.
이 논문에서는 시각적으로 명암이 인간의 정서에 영향을 미친다는 그레이브스의 명암이론을 적용하여 "라이온 킹" 에서 사용된 명암의 유형을 분석하고 작품 내에서 시각적으로 표현된 명암이 내러티브에서 전개되는 정서의 흐름과 어떠한 관계를 맺고 있는지에 대한 유형을 분석하였다. 이를 통하여 명암이 시각이미지에 끼치는 영향과 더불어 정서적인 분위기 표현에 중요한 요소로 작용한다는 점을 규명하고자 하였다. 애니메이션에서는 실사 영화와는 달리 내러티브상에서 전개되는 캐릭터들의 정서적 변화에 따른 이미지 연출이 더욱 강조 된다. 이는 관객들의 감정이입을 강화시키는 중요한 수단이 된다.
텍스타일의 발전에 있어서 진보적 기술혁신은 합성섬유의 잠재력을 높이는데 큰 촉매 역할을 해왔는데 그 중 가장 두드러지게 성공적인 분야는 바로 스트레치 직물 분야이다. 스트레치는 그자체의 다양한 종류와 변화무쌍한 특성과 함께 스포츠 웨어, 캐주얼웨어 뿐 아니라 최근에는 정장류 남성복에 이르기 까지 그 사용범위와 미적 표현이 크게 증가되고 다양해졌다. 스트레치의 미는 기능적이고 편안하면서도 직물자체의 유동적인 특성과 함께 인체와 더불어 표출되는시각적 이미지가 현대미에 새로운 개념을 더하고있다는 데에 그 가치가 있다. 본 연구목적은 현대 패션디자인에 표현되어진 스트레치의 미적 개념과 가치가 무엇인가를 발견하는데 있다. 특히 섬유과학기술의 진보로 인한 스트레치 직물의 다양함과 그에대한 디자이너들의 패션철학과 디자인의 다양한 변화를 강조하고 나아가 다음세기를 위한 보다 나은 디자인의 방향을 제시해 보고자한다. 연구결과는 다음과같다. 1, 스트레치의 가장 두드러지는 현대적 미는 편안함과 기능성에 있다. 특히 스트레치 직물 자체가 더욱 가벼워지고 강해지면서 현대생활과 미래생활에서 가장 크게 중시되고 있는 comfortable & functional 의 이상적인 개념을 충적시켜 주고 있다. 2. 스트레치 직물의 유동적특징에서 대표적으로 나타난 스타일은 바디스트인데 이것은 스트레치 자체의 신축성이 기본적으로 인체곡선 위에서 표현되어진 것으로서 거의 비슷한 스타일의 uniformity 현상을 낳게 되었고 또한 인체선의 드러남으로 인해 'healthy'이미지 추구라는 현대미의 새로운 개념을 가져왔다. 2. 더욱 정교해진 스트레치는 결국 transparent look을 낳았고 또한 비치는 직물들을 겹쳐입는 layering 현상을 가져왔는데 이것은 현대적 순수미와 여성미가 시감각적 이미지로 표현되어진 것이라 할수 있다. 4. 스트레치가 되므로서 생기는 긴장은 다른 디자인 요소들에 대해서는 극히 단순한 것을 요구하면서 결국 simplicity를 동반하게 되었다. 5. 스트레치는 디자인 구성 요소들의 보다 작은 개념을 낳았는데 즉 더욱 좁아진 형과 작아진 사이즈 없어지거나 줄어든 다트와 구성선 그리고 그에따라 줄어든 공정과 낮아진 가격이다. 이 개념은 현대미의 minimalism의 한 현상으로 해석되어지며 스트레치 직물은 여기에 가장 부합되는 소재가 되었다. 6. 스트레치의 시각적 이미지는 그자체가 'easy' 'free'느낌과 함께 보편적이면서 미래적이다. 이상으로 볼 때 미래의 패션은 보다 진보적인 섬유과학발전에 힘입어 21세기의 새로운 환경에 잘 적응 할 수 있는 합리적이면서도 미적 가치가 내포된 인간에게 보다 친숙한 디자인으로 전개되리라고 생각되어진다.
온라인을 통한 이미지 공유는 사용자들이 활발하게 이용하고 있는 분야 중 하나이다. 사용자의 활발한 참여로 거대해진 이미지 데이터 베이스 내에서 효율적으로 이미지 검색을 수행하기 위해서는 이미지를 정확하기 표현하고 있는 태그의 존재가 매우 중요하다. 하지만, 최근 이미지에 등록 태그 중에서 상당 부분이 이미지와는 직접 관련이 없는 노이즈 태그라는 조사결과는 노이즈 태그로 인해서 이미지 검색의 정확성이 저하될 수 있다는 가능성을 암시한다. 그래서 노이즈 태그를 효과적으로 구분하기 위해서는 태그의 종류에 적합한 태그 정제 기술을 도입할 필요가 있다. 본 연구는 이를 위해서 이미지의 시각적 유사도에 기반한 Visually weighted neighbor voting 방법을 제안했다. 이를 통해서 이미지와 태그 사이의 관련성을 효과적으로 측정할 수 있었다. 그리고 기존 기술보다 안정적으로 노이즈 태그를 구분할 수 있음을 실험을 통해서 증명하였다.
최근 딥 러닝을 이용한 방법들이 이미지 분류에서 뛰어난 성능을 보임에 따라, 컴퓨터 비전의 중요한 문제 중 하나인 이미지 검색에도 이를 활용하고 있다. 특히, 이미지 검색에 사용할 수 있는 이미지 기술자 (Image descriptor)를 깊은 신경망 구조의 일부분인 Fully-connected layer에서 추출하여 사용하는 방법들이 제시되고 있고, 이를 위해 알맞은 목적함수를 설계하여 깊은 신경망을 학습하는 것이 중요해지고 있다. 딥 러닝을 통해 얻은 이미지 기술자는 실수형 데이터로서, 한 장의 이미지를 수치화하여 표현하는 데 많은 메모리를 소모하게 된다. 이를 보완하기 위해 이미지 기술자를 작은 용량의 이진코드로 mapping 하는 해싱 (hashing) 이라는 과정이 필수적이나 이에 따른 한계점이 발생한다. 본 연구에서는 실수형 데이터가 갖는 거리 계산에서의 이점과 이진코드의 장점을 동시에 살릴 수 있는 Product Quantization 방식의 이미지 검색 방법을 이용하여 한계점을 극복하였다. 우리는 제안한 방법을 얼굴 이미지 데이터 셋에 실험하였고 기존 방식보다 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
이미지 데이터베이스에서 특성 객체를 가지고 있는 이미지를 효율적으로 검색하는 각 객체의 모양 특징을 질의 이미지의 질의 객체의 특징과 비교해야 한다. 올바른 모양 비교 기준은 사람이 보기에 같거나 유사하다고 판단하는 방법을 기준으로 삼는다. 본 논문에서는 질의 객체를 가진 이미지의 유사 검색에서 모양 비교의 정확도를 높이기 위한 매칭 기법을 제안한다. 이를 위해 질의 객체와 대상 객체에 비교를 시작할 근사한 우세점을 찾고 올바른 모양 비교를 위한 매칭 알고리즘을 제안한다. 또한 질의 중심의 유사도를 비교하기 위해 유사함수를 설정한다. 유사성 검색을 위해 사용되는 객체의 모양 특징은 객체의 윤곽선상의 점들 중 결정된 지역 특징을 지닌 (거리 ${\gamma}$, 각도$\theta$)의 우세점 집합으로 표현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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