• 제목/요약/키워드: 이미지화 기법

검색결과 543건 처리시간 0.024초

TV뉴스 시청자의 집중도 향상을 위한 조명 기법의 사례 연구 -KBS 9시 뉴스 조명 기법 분석을 중심으로- (Case study of Lighting method to improve TV news viewers' attention span -Based on KBS News 9 Lighting Method Analysis-)

  • 한학수
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
    • /
    • 제14권12호
    • /
    • pp.97-107
    • /
    • 2009
  • TV뉴스는 매일 전 세계의 소식을 불특정 다수에게 전달함으로써 시청자의 정보 해석에 중요한 영향을 미친다. 방송환경의 급격한 변화로 HDTV로 불리는 고화질 시대에 앵커의 미세한 표정과 옷차림까지 들춰질 수 있는 시각적인 집중도가 있는 점을 감안할 때, 해상도에 더욱 신경을 써야하는 세심함이 요구된다. 따라서 HDTV에 더욱 중요한 조명 기술이 가지는 표현의 미는 강조의 여지가 없다. 보도방송에서도 이러한 변화추세에 따른 현상으로, TV 뉴스 제작 행태는 DLP(Digital Lighting Processing)나 LED(Light Emitting Diode)기법을 통해서, 기존 TV뉴스 제작 행태를 탈피하고자 하는 변화의 길을 모색해 왔다. 이와 같은 노력은 HDTV에 적합한 화질을 구현하는데 기여하였다. 요즈음 디지털영상에서는 조명 장치만을 사용하던 기존 아날로그 기반의 조명 환경이 IT기술의 발전과 더불어 디지털화된 조명 장비의 개발로 TV뉴스 제작행태에 활력을 불어 넣고 있다. 이러한 변화는 HDTV 스튜디오 구축과 세트 및 조명 시스템을 설비하기에 이르렀다 1990년대 이후, HDTV의 등장으로 필름 세트와 스크린에 영상을 투사하는 프로젝터와 최근 들어 그 활용도가 커진 PDP, LCD, DLP등이 있으며, 뉴스 외에 다른 프로그램에서 자주사용되는 LED 배경화면이 그 예이다. 본 논문은 이러한 방송환경 변화에 따라 텔레비전 영상 구성 요소가 TV뉴스 시청자의 화면 집중도에 미치는 영향을 탐색하기 위해서 KBS9시 뉴스의 조명 기법을 분석하였다. 분석 결과를 토대로 앵커가 정보를 전달하는데 있어서 앵커 이미지 형성의 범주를 조명 기법으로 제안한다.

공공연구성과 실용화를 위한 데이터 기반의 기술 포트폴리오 분석: 빅데이터 및 인공지능 분야를 중심으로 (Data-Driven Technology Portfolio Analysis for Commercialization of Public R&D Outcomes: Case Study of Big Data and Artificial Intelligence Fields)

  • 전은지;이채원;류제택
    • 한국빅데이터학회지
    • /
    • 제6권2호
    • /
    • pp.71-84
    • /
    • 2021
  • 빅데이터 및 인공지능 기술은 4차 산업혁명에 핵심적인 기술이나, 국내 중소·중견 기업의 빅데이터 분석 활용과 복합 인공지능 분야의 기술경쟁력 확보가 미흡한 상황이다. 따라서 빅데이터 및 인공지능 분야의 기술사업화를 통해 산업군 전반의 경쟁력을 강화하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 기술 포트폴리오 분석을 통해 공공연구성과 실용화 우선순위를 평가하고자 한다. 우선 공공연구성과 정보에 대해 앙상블 기법을 적용한 딥러닝 모델을 사용하여 과제의 6T 분류 결측값을 개선하였다. 이후 6T 분야별 빅데이터 및 인공지능융합 분야를 대상으로 토픽 모델링을 진행하여 10개의 세부기술분야를 도출하였다. 세부기술분야별 기술사업화 가능성을 판단하기 위해 기술활동성과 기술효율성을 새롭게 정의하고 측정하였다. 두 축을 기반으로 포트폴리오를 4가지의 유형으로 구분하여 기술사업화 최우선 고려 대상, 장기 투자가 필요한 기술분야 등을 제안하였다. '영상 및 이미지 기반의 진단 기술'은 기술활동성 및 기술효율성이 높아 시장의 수요와 사업화 역량 모두 이상적인 수준으로 나타났다. 이처럼 체계적인 산업·기술시장 분석을 통해 공공연구성과 창출 기술의 활용을 활성화할 수 있으며 중소·중견으로의 효율적인 기술 이전 및 사업화 추진이 가능하다.

영상처리기법을 이용한 CNN 기반 리눅스 악성코드 분류 연구 (A Study on Classification of CNN-based Linux Malware using Image Processing Techniques)

  • 김세진;김도연;이후기;이태진
    • 한국산학기술학회논문지
    • /
    • 제21권9호
    • /
    • pp.634-642
    • /
    • 2020
  • 사물인터넷(IoT) 기기의 확산으로 인해 다양한 아키텍처가 존재하는 Linux 운영체제의 활용이 증가하였다. 이에 따라 Linux 기반의 IoT 기기에 대한 보안 위협이 증가하고 있으며 기존 악성코드를 기반으로 한 변종 악성코드도 꾸준히 등장하고 있다. 본 논문에서는 시각화한 ELF(Executable and Linkable Format) 파일의 바이너리 데이터를 영상처리 기법 중 LBP(Local Binary Pattern)와 Median Filter를 적용하여 CNN(Convolutional Neural Network)모델로 악성코드를 분류하는 시스템을 제안한다. 실험 결과 원본 이미지의 경우 98.77%의 점수로 가장 높은 정확도와 F1-score를 보였으며 재현율도 98.55%의 가장 높은 점수를 보였다. Median Filter의 경우 99.19%로 가장 높은 정밀도와 0.008%의 가장 낮은 위양성률을 확인하였으며 LBP의 경우 전반적으로 원본과 Median Filter보다 낮은 결과를 보였음을 확인하였다. 원본과 영상처리기법별 분류 결과를 다수결로 분류했을 경우 원본과 Median Filter의 결과보다 정확도, 정밀도, F1-score, 위양성률이 전반적으로 좋아졌음을 확인하였다. 향후 악성코드 패밀리 분류에 활용하거나 다른 영상처리기법을 추가하여 다수결 분류의 정확도를 높이는 연구를 진행할 예정이다.

사용자의 행동 패턴 분석과 멀티미디어 스트리밍 기술을 이용한 홈 네트워크 감시 시스템 (Home Network Observation System Using Activate Pattern Analysis of User and Multimedia Streaming)

  • 오동렬;오해석;성경상
    • 한국멀티미디어학회논문지
    • /
    • 제8권9호
    • /
    • pp.1258-1268
    • /
    • 2005
  • 정보통신 인프라의 디지털화로 인해 홈 네트워크에 대한 개념이 적립되고 관심이 높아지는 가운데 생활의 편리화를 추구하기 위해 많은 노력들이 진행되고 있다. 또한 수년전부터 네트워크 접속 기능을 가진 정보가전기기가 등장함에 따라 지능형 홈 서비스에 대한 요구가 증대하고 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 다양한 어플리케이션 서비스를 개발하기 위한 필수적인 요소인 멀티미디어를 기반으로 하며, 사용자의 신원확인을 위해 인증 및 접근 제어를 통한 사용자의 행동 패턴을 분석하여 그 정보를 이용한 자동화처리 시스템에 적용하는 단일화 된 어플리케이션 모델을 제안한다. 또한 일정시간을 두어 캡쳐되어진 영상 이미지에 대한 일정 허용 범위에 대해 픽셀 단위로 비교를 하여 이상 유무를 확인하며, 12byte의 salt함수를 해쉬화 알고리즘에 이용한 자체 인증 기법을 취함으로써 사용자 인증에 안전을 꾀했다. 제안하는 모델의 유용성을 보이기 위해, 개발한 어플리케이션을 테스트하기 위한 방안으로 유비쿼터스 네트워크가 가능한 지능형 멀티미디어 서버를 구성하여 정보의 제어를 위해 에뮬레이터를 통한 테스트를 실시하였다. 실험 결과에 따르면 우리의 실생활에 있어 다양한 멀티미디어 어플리케이션을 화장할 수 있다는 신뢰성을 주는데 무리가 없었다.

  • PDF

중국 초기 만화 예술기법 연구 - 연환화 작품 <산향거변>과 <백모녀>를 중심으로- (A Study on the Artistic Techniques of the Chinese Early Cartoons -Focusing on Lian Huan Hua(連環畵) and -)

  • 노인정
    • 만화애니메이션 연구
    • /
    • 통권39호
    • /
    • pp.451-472
    • /
    • 2015
  • 연환화(連環畵)는 중국 만화사 초기에 발생하여 회화와 서사가 결합한 중국의 독특한 문예 양식으로 발전하였다. 또한 중국 만화사에서 연환화와 만화는 한때 형식이 융합되는 경향도 있어 1920년대에는 만화 스타일로 창작된 연환화가 매우 유행하기도 했다. 이를 연쇄 만화라고도 부른다. 1950-1960년대에 중국 연환화는 독립적으로 발전해 고유한 형식적 특징을 나타내기에 이르며 기법적으로도 성숙한 '황금시기'를 맞았다. 이 시기 연환화 작품은 서사의 극적 표현, 보다 현실적인 인물 묘사를 보여주며 표현수법 및 예술양식 등은 매우 큰 발전을 거두었으며 작품의 예술적인 완성도가 크게 높아졌다. 허유즈(賀友直)의 "산향거변(山鄕巨變)"과 화싼촨(華三川)의 "백모녀(白毛女)"가 예술성과 완성도 면에서 손꼽히는 이 시기의 대표작이다. 제2장에서는 중국 연환화의 기원 및 발전에 대해 살펴보았는데, 이를 통해 중국 연환화가 매 시기 내용과 형식의 결합에서 새로운 성과를 거두었다는 사실을 알 수 있었다. 또한 중국 연환화의 발전 과정에서 1950-1960년대의 작품들이 예술성과 완성도 면에서 가장 큰 성과를 거두었다는 사실을 확인했다. 따라서 제3장에서는 중국 연환화의 '황금시기' 대표작인 "산향거변"과 "백모녀"의 구체적인 이미지를 다각적인 각도에서 분석함으로써 서사의 극적 표현, 현실적인 인물 묘사 등이 어떻게 구체적인 예술성을 획득했는지 보여주고자 했다. 분석은 인물의 성격 묘사, 화면 구도, 배경 및 기법의 활용, 연출 방식 등에 대해 중점적으로 이루어졌다. 이 두 작품을 연구한 목적은 구체적인 작품의 분석을 통해 훌륭한 연환화의 조건을 확인하고, 연환화의 회화 기법 및 연출 구도 등 예술적 성과가 중국의 초기 만화에 끼친 영향을 고찰하는 데 있다. 이 두 작품은 현실적인 삶의 모습을 담아내는 데 주력하며 내용을 전달하는 데 보다 효과적인 표현을 창조하고자 새로운 연출과 기법을 시도하였다는 의의를 지닌다. 또한 동양과 서양 회화의 미학적인 장점을 두루 흡수하여 작가 나름의 개성이 돋보이는 새로운 스타일을 완성하였다는 점에서 그 성과가 돋보인다. 두 작품은 표현 형식과 회화 기법에서 차이를 보이지만 모두 중국적인 삶의 짙은 정취와 '민간(民間)'의 분위기를 자아낸다는 공통점을 지닌다.

PoseNet과 GRU를 이용한 Skeleton Keypoints 기반 낙상 감지 (Human Skeleton Keypoints based Fall Detection using GRU)

  • 강윤규;강희용;원달수
    • 한국산학기술학회논문지
    • /
    • 제22권2호
    • /
    • pp.127-133
    • /
    • 2021
  • 낙상 판단을 위한 최근 발표되는 연구는 RNN(Recurrent Neural Network)을 이용한 낙상 동작 특징 분석과 동작 분류에 집중되어 있다. 웨어러블 센서를 기반으로 한 접근 방식은 높은 탐지율을 제공하나 사용자의 착용 불편으로 보편화 되지 못했고 최근 영상이나 이미지 기반에 딥러닝 접근방식을 이용한 낙상 감지방법이 소개 되었다. 본 논문은 2D RGB 저가 카메라에서 얻은 영상을 PoseNet을 이용해 추출한 인체 골격 키포인트(Keypoints) 정보로 머리와 어깨의 키포인트들의 위치와 위치 변화 가속도를 추정함으로써 낙상 판단의 정확도를 높이기 위한 감지 방법을 연구하였다. 특히 낙상 후 자세 특징 추출을 기반으로 Convolutional Neural Networks 중 Gated Recurrent Unit 기법을 사용하는 비전 기반 낙상 감지 솔루션을 제안한다. 인체 골격 특징 추출을 위해 공개 데이터 세트를 사용하였고, 동작분류 정확도를 높이는 기법으로 코, 좌우 눈 그리고 양쪽 귀를 포함하는 머리와 어깨를 하나의 세그먼트로 하는 특징 추출 방법을 적용해, 세그먼트의 하강 속도와 17개의 인체 골격 키포인트가 구성하는 바운딩 박스(Bounding Box)의 높이 대 폭의 비율을 융합하여 실험을 하였다. 제안한 방법은 기존 원시골격 데이터 사용 기법보다 낙상 탐지에 보다 효과적이며 실험환경에서 약 99.8%의 성공률을 보였다.

광학가스이미지에서 유출량의 정량표시 실험적 연구 (Practical Research for Quantitative Expression of Leakage Through Optical Gas Image)

  • 박수리;한상욱;김병직
    • 한국가스학회지
    • /
    • 제21권5호
    • /
    • pp.16-26
    • /
    • 2017
  • 화학플랜트 산업단지 내의 플랜지, 밸브 등의 이음새 및 저장탱크의 균열 등에서 발생되는 원료, 중간재, 제품가스의 누출 유무와 누출량을 확인하는 것은 안전 관점이나 경제적 관점에서 매우 중요하다. 광학가스이미지 기술은 누출 유무를 확인하는데 사용되고 있으나 누출량을 표시하지 않는다. 일부기기는 검출 가능한 가스에 대한 색상 구분과 농도에 따른 색상의 진함으로 나타내고 있다. 따라서 OGI영상에서 유출량의 정량화에 대한 연구가 필요하다. 본 실험적 연구는 광학가스이미지로 부터 유출량의 정량표시에 관한 것이다. 2 차원의 OGI영상으로 3 차원에 분포되어 있는 누출가스 양을 추정하기 위하여 몬테카를로 확률기법을 적용하였다. 산출면적 기준은 가로(2.54 cm), 세로(2.54 cm)의 2 차원의 OGI영상 점의 수에 대해 3 차원의 가스 분포 유출량과의 상관관계계수를 구하니 그 평균값이 0.980이었다. OGI영상의 이러한 데이터 표를 이용하여 역으로 유출량을 추정한 결과 유량계 측정값과 일치도가 높음을 확인했다.

계산과학 시뮬레이션을 위한 실시간 가상 클러스터 생성 및 I/O 성능 향상 기법 (A Technique for Provisioning Virtual Clusters in Real-time and Improving I/O Performance on Computational-Science Simulation Environments)

  • 최찬호;이종숙;김한기;진두석;유정록
    • 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
    • /
    • 제21권1호
    • /
    • pp.13-18
    • /
    • 2015
  • 최근 시뮬레이션이 다양한 계산과학 및 산업 분야에서 널리 활용되면서, 컴퓨팅 자원에 대한 그 요구사항 또한 점점 다양해지고 있다. 특히 이러한 요구는 기존 슈퍼컴퓨터와 같은 CPU 중심의 자원에서 벗어나, 사용자 별 설정 및 활용이 쉬운 유연하고 효율적인 고성능 클라우드 컴퓨팅의 필요성이 커지고 있다. 클라우드 컴퓨팅을 이용해 시뮬레이션을 수행하기 위해서는 다수의 가상머신으로 이루어진 대규모의 가상 클러스터의 실시간 구축이 필연적이다. 이러한 대규모의 가상 클러스터 생성은 동시 다발적인 가상머신 요청을 야기시키고, 이 요청들에 의해 대기 시간이 매우 길어지는 문제가 발생할 수 있다. 이런 문제의 주요 원인은 각각의 가상머신에서 사용되는 가상 이미지를 생성, 복사하는 작업들간에 병목 현상 때문이다. 본 논문에서는 가상머신 이미지들의 생성 시간을 최소화하고, 가상 클러스터의 I/O 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 또한 다양한 실험을 통해 제안한 방법의 우수성을 검증한다.

The Impact of the Panorama on Contemporary Sculpture and Installation - The Panorama in the Development of the Perspective-

  • Halbherr, Bernd;Yoo, Jong Yoon
    • 만화애니메이션 연구
    • /
    • 통권41호
    • /
    • pp.407-427
    • /
    • 2015
  • 본 논문은 현대 미술에서 조형과 설치 작업을 중심으로 하는 파노라마 이미지를 활용한 접근과 개발에 관한 연구이다. 본문에서 제시된 작품들은 현대예술의 작품에서 추출된 예시들로 본 연구와 적합한 합리적인 범주에서 추출된 대표적인 예시를 채택하여 설정하고자 하였다. 또한 원근법의 역사적이고 전통적인 개념인 간략화의 방법은 기술적 연구를 통하여 파노라마의 형식으로 발전시켜 본 연구와 접목 가능하도록 설명하고자 하였다. 현대미술에서 파노라마 기법은 다른 2차원과 3차원 사이의 분리된 간극이 서로 연결이 가능한지에 대한 의문과 그 가능의 여부에서 나타나는 간극의 차이를 3차원으로 설명 및 이해가 가능하도록 펼침과 조합이라는 파노라마 형식으로 재현하고자 하였다. 이로써 성향이 서로 다른 두 개의 차원을 시각적 존재로서 연결하는 고리의 역할로 작용되고 있음을 기술적으로 재현하고 설명하고자 하였다. 뿐만 아니라, 이러한 파노라마형식은 다소의 관계성이 존재하지만 종국에는 2차원과 3차원이라는 개념으로 서로 동떨어진 차원에 대한 차이점으로 존재하게 된다. 이러한 간극이 다름과 통합, 연결과 확장 그리고 분리와 접합 등에 대한 공간의 일치와 불일치에 대한 철학적 논제의 화두가 될 가능성도 존재한다. 따라서 본 연구에 대한 주요한 관심과 시작의 계기는 현시대성이 가지는 복잡하고 다양한 사회구조와 이러한 사유에서 발생되는 철학적 의미들과 가치, 그리고 그러한 가치에서 파생되어 제시되고 제안되는 언어적 표현으로 어떻게 사회를 바라봐야 하는가에 대한 시점 혹은 관점의 이해방법들, 그리고 이러한 의문의 연결선 상에서 사회활동에서 무심코 스쳐지나가는 시각적 구조와 그 구조물과 대면했을 때 의문시 되는 다양한 의견과 차원의 다름이 서로 연결되고 통합하여 시각적으로 표현이 가능한가? 등으로 고민하던 개인적 견해에서부터 시작되게 되었다. 결론으로 언어적 해석으로 우리가 살아가며 해석이 다양한 공간의 차원이 원근법을 활용한 파노라마의 작품들로 시대성을 반영하는 거울적 이해는 가능할 것인가? 그리고 파노라마의 형상을 통해 창의적 심미성을 시각적으로 창조가 가능할 것인가? 에 대한 의문과 이해를 조형작품과 설치작품의 예시를 통해 시각적 효과와 영향을 확인하며 조망하고자 하였다.

자기 조직화 맵 기반 유사 검색 시스템 (SOM-Based $R^{*}-Tree$ for Similarity Retrieval)

  • 오창윤;임동주;오군석;배상현
    • 정보처리학회논문지D
    • /
    • 제8D권5호
    • /
    • pp.507-512
    • /
    • 2001
  • 특징 기반 유사성은 멀티미디어 데이터베이스 시스템에서 중요한 연구 쟁점이 되고 있다. 멀티미디어 데이터의 특징이 멀티미디어 객체들을 구별하는데 유용하다지만 특징 벡터의 차원의 수가 증가함에 따라 종래의 다차원 데이터 구조의 성능은 떨어지는 경향이 있다. $R^{*}-Tree$는 R-Tree의 가장 성공적인 병형으로 본 논문에서 고차원 특징 벡터를 위한 새로운 인덱싱 방법으로서 자기 조직화 맵 기반 $R^{*}-Tree$를 제안한다. 자기 조직화 맵 기잔 $R^{*}-Tree$는 고차원 데이터를 좀더 스칼라화해서 탐색할 수 있도록 SOM과 $R^{*}-Tree$를 결합하여 구축한 인덱싱 기법이다. 자기 조직 맵은 고차원 특징 벡터들로부터 2차원 공간으로의 맵핑을 제공한다. 그러나 맵을 위상 특징 맵이라 하고 인접 노느에서 서로 유사한 특징 벡터들을 모아서 입력데이터의 특징 공간들 속에 유사성을 보존하는데 위상 특징 맵의 각 노드는 코드북 벡터를 가지고 있다. 실험적으로 4만개의 이미지로부터 추출된 색깔 특징 벡터들을 이용하여 자기 조직화 맵 기반 $R^{*}-Tree$의 검색시간 비용과 자기 조직화 맵과 $R^{*}-Tree$의 검색 시간 비용을 비교한다. 그 결과 $R^{*}-Tree$를 구축하는데 필요한 노드 수와 검색 시간 비용이 감소됨으로써 자기 조직화 맵 기반 $R^{*}-Tree$는 자기 조직화 맵과 $R^{*}-Tree$보다 훨씬 우수한 성능을 나타냄이 입증되었다.

  • PDF