최근 여러 멀티미디어 서비스가 활발히 실시되고 있으며 멀티미디어 검색분야도 상당한 연구가 이루어지고 있다. 멀티미디어 검색 중 내용 기반 검색은 기존의 텍스트기반의 여러 단점들을 극복하여 이미지 자체에 있는 여러 정보의 혼합으로 보다 더 정확한 이미지를 찾을 수 있다. 예를 들면, 색상검색이나 질감검색을 이미지 자체내에서 추출해내고 색상과 질감을 같이 표현함으로써 색상만으로 표현할 수 없는 부분을 질감을 참고로 하여 찾을 수 있다. 본 논문에서는 웨이브릿 변환(daubechies 7-9 tab)을 사용하여 질감을 표현하는 특징 추출하는 방법을 제안하고자 한다.
중국에서 영화 산업이 발전함에 따라 영화포스터의 종류가 다양화되고 있다. 그 중에서 '콘셉트 포스터'는 홍보 초기 단계에서 영화에 대한 첫인상을 형성하는데 중요한 역할을 하고 있어 영화 홍보에 있어서 그 가치를 인정받고 있다. 하지만 중국에서는 아직까지 창의성을 인정받고 있는 영화 포스터가 많지 않기 때문에 콘셉트 포스터의 창작에 있어서 함축적 이미지 구상과 독창적 표현방식에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 연구는 상업성뿐만 아니라 예술성을 인정받고 있는 황해의 콘셉트 포스터에 나타난 시각적 표현방법을 분석함으로써 중국 콘셉트 포스터의 예술적 가능성에 대해 살펴보았다. 연구 결과 황해는 영화의 주요 장면이나 유명한 배우의 이미지를 활용하는 것을 지양하고 영화의 주제를 함축적으로 담아낼 수 있는 이미지를 구상한 것으로 나타났다. 미니멀리즘, 색채, 타이포그래피, 회화적 이미지를 활용해 영화의 주제를 함축적으로 담아낼 수 있는 이미지를 구상해 표현하는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 중국 영화포스터 디자인을 제고하는데 기초적인 자료를 제공한다는데 의의가 있다.
이 논문은 영화에서의 시간성 표현 과정에 대한 기호학적 모델을 구성하기 위해 작성된 것이다. 연구자는 영화의 시간성 표현과 관련된 기존 서사 이론의 한계를 지적하고 이에 대한 대안으로서 들뢰즈(Gille Deleuze) 영화 철학(philosophy of cinema)의 적절성을 논의했다. 들뢰즈 영화 철학은 퍼스(Charles S. Peirce)의 삼원론적 기호학을 영화에 가장 잘 적용시킨 것으로 평가될 수 있는데, 이에 따라 연구자는 우선 영화를 구성하는 기호학적 최소 단위로서의 "운동아미지" 개념을 논의한 다음 이를 기반으로 고전적 서사 영화(classic narrative cinema)와 현대 영화(modern cinema)에서 나타나는 두 가지 서로 다른 시간성 표현의 기호화 과정을 비교했다. 즉, 고전적 서사 영화에서는 "정상적인 운동이미지"가 "간접적 시간 표현"과 "이야기-서사"라는 해석체를 구성하는 기호화 과정을 거치는 반면, 현대 영화에서는 "비정상적 운동이미지"가 "직접적시간 표현"과 "시간-이미지"라는 해석차를 구성하는 또 다른 기호화 과정을 거치는 것으로 보았다. 현대 영화의 기호학 과정에서 출현하고 있는 이와 같은 "시간-이미지"는 영화와 현실 사이에 놓여진 "시간"이라는 철학적 대상을 통찰하게 만들고 기존의 가치관과 이데올로기의 상투성을 극복할 수 있게 만든다. 이러한 맥락에서 "비정상적인 운동이미지"룰 만들어 내는 현대적 영상 제작 작업은 단지 특이하고 새로운 영화적 표현을 구성하는 데에만 그치는 것이 아니라, 시간을 주요한 사유의 대상으로 취하고 새로운 철학적 사유를 하게 만드는 보다 근원적인 성격을 가질 수 있게 되는 것이다.
이 논문은 실시간 변화가 가능한 동적 그래픽스를 기반하며, 인간의 감성적 인식을 위해서 이미지 영상을 다차원 데이터의 그래픽 요소로 조작하는 시각화 표현 기법으로 연구되었다. 이 구현의 중요한 사상은 사람의 얼굴 특징 점과 기존의 화상 인식 알고리즘을 바탕으로 획득한 모수 제어 값을 다차원 데이터에 대응시켜 그 변화하는 수축 표정에 따라 감성 표현의 가상 이미지를 생성하는 이미지그래픽으로 표현한다. 제안된 DyFIG 시스템은 감성적인 표현을 할 수 있는 얼굴 그래픽의 모듈을 제안하고 구현하며, 조작과 실험을 통해 감성 데이터 표현 기술과 기법이 실현 가능함을 보인다.
오늘날 AI 이미지 생성 프로그램은 패션 상품 광고, 맞춤형 패션 스타일 제안, 디자인 개발 등 패션 산업 분야의 세분화된 목적에 알맞게 개발되고 있다. 한편 색상은 강력한 조형 요소로서 상품이나 패션 스타일 제안을 위한 이미지 표현에 중요한 역할을 한다. 본 연구는 AI 이미지 생성 도구 중에서 미드저니를 사용하여 생성한 의상 이미지에 나타나는 색상과 배색 관계에 중점을 두어 그 특징을 파악함으로써 미드저니의 활용에 대한 이해를 넓히고자 한다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 미드저니에서 생성한 초기의 이미지는 명령어에 지시한 색상보다 이미지 생성을 위하여 사용한 기존의 이미지 색상에 더 의존적으로 반영되어 나타난다. 둘째, 미드저니에서 생성된 이미지의 의상에 나타난 배색의 특징은 의상의 구조에 따라 구분되는 부위별로 다른 색상이 표현된 분리배색과 의상의 한 부위에 다른 색상들이 무늬 형태로 표현된 혼합배색이 생성된다. 분리배색에 표현된 색상들의 비율은 명령어에 지시한 색상 순서의 영향을 받는다. 혼합배색에 조합되어 나타난 색상 수는 미드저니에서 이미지 생성을 위하여 사용한 기존의 이미지 속 의상의 색상 수와 명령어에 지시한 색상 수의 총합보다 적은 수의 색상으로 조합되어 나타난다. 셋째, 미드저니는 생성하는 이미지의 배경도 색상 표현을 위한 대상으로 인식하며 이에 따른 배경색의 변화는 이미지 속의 의상에 대한 사용자의 색지각과 의상 이미지 형성에 영향을 미칠 수 있으므로 주의가 필요하다. 본 연구 결과가 패션디자인 교육과 실무에 있어 미드저니에서 생성되는 이미지의 색상 배색에 대한 이해를 넓히고 이를 통하여 미드저니의 활용에 도움이 되기를 기대한다.
본 논문에서는 무선선로상의 제약과 무선 단말기의 제한된 자원을 이용하여 무선 인터넷 서비스를 좀 더 효율적으로 제공하기 위한 WBMP(Wireless BitMaP) 변환기와 해석기의 설계 및 구현에 대하여 기술한다. WBMP 변환기는 기존의 이미지를 단색의 압축되지 않은 형태인 WBMP 이미지로 변환하고, 단말기 내의 WBMP 해석기는 WBMP 이미지를 해석하여 브라우저를 통해 나타낸다. WBMP 이미지는 헤더의 구조가 간단하고, 이미지 표현에 사용되는 데이터의 양이 적으므로 무선 환경에 적합한 형태이다. 그러나 컬러 이미지를 변환하면 이미지 정보가 손실되거나 왜곡될 수 있고, 표현된 컬러의 수가 많을수록 손실률은 높아진다. 따라서 향후 그레이-레벨 이미지 또는 컬러 이미지로의 변환 및 해석 기능을 확대 적용할 필요가 있다.
이미지 데이터베이스에서의 내용기반 검색 요구가 급증하고 있다. 기존의 이미지 특징벡터는 상세한 이미지를 표현하는데 부정확하므로 시각적 질의를 위한 만족할만한 결과를 제공하지 않는다. 본 연구에서는 내용기반 이미지 데이터 검색을 지원하는 블록지향 이미지 분리 구조를 제시하고, 노나 트리(nona-tree) 데이터 구조를 개선한 블록 지향 이미지 분리 구조를 통해 검색 속도를 개선한다. 이미지 특징을 표현하기 위해서 웨이블릿 변환을 사용하여 특징 벡터를 구성하고 제안한 데이터 모델을 통해 데이터베이스에서 분리된 세그먼트들을 비교하였다. 실험 계산을 통하여 노나 트리 분리 구조와 제안한 이미지 분리 구조를 비교하였고, 계산 결과 재현율과 정확도는 유사하지만, 검색 속도가 기존방법보다 우수하였다.
이 논문은 음식인식 자동화를 위해서 음식 이미지를 표현하는 새로운 방법을 제시한다. 먼저, 사람이 음식 속 재료성문을 인식하는 방법을 모방하여, 음식이미지에서 윤곽선을 따라 다각형을 검출한다 그 흐름, 각 다각형의 특징 다각형에 해당하는 음식재료성분의 라벨은 다각형의 사이즈, 다각형의 가로세로 비율 - 이 추출된다. 여기서 음식재료성분의 라벨은 음식재료이미지로 훈련 받은 Semantic Texton Forests (STF)[3]에 의해 구해진다. 구해진 다각형의 특징을 이용해 음식이미지마다 다차원 히스토그램이 형성되는데, 이히스토그램은 컴퓨터가 사람과 유사하게 음식이미지를 이해할 수 있도록 표현된다. 이 히스토그램은 컴퓨터가 음식을 인식할 수 있도록 도와주는 중요한 특징으로 사용될 것이다.
멀티미디어 정보 검색 응용에 있어서 관련성 있는 멀티미디어 문서를 검색하기 위해 이미지에 대한 내용-본위 검색이 필수적이다. 이를 위하여 이미지를 몇 개의 인식 가능한 심볼 즉, 아이콘으로 표현하고, 주어진 문서를 대표하는 값으로 받아들여 색인을 한다. 사용자가 이미지에 대한 내용-본위 검색을 요구하면, 질의에 있는 이미지를 아이콘으로 변환한 후, 접근 기법을 통하여 원하는 이미지를 검색한다. 이를 위해 많은 아이코닉 표현 기법이 제안되었다. 본 논문에서는 SRR과 기존의 9DLT방법 및 SMR 방법과 검색효율 면에서 성능 비교를 수행한다. 마지막으로 성능 실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 9DLT 및 SMR 방법에 비해 정확률 측면에서 약 0.1 재현율 측면에서 약 0.2 만큼 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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