전체이미지 속의 부분이미지를 다른 인터넷사이트의 전체이미지 속의 부분이미지와 연결하는 방법을 제안한다. 본 연구를 위해서 네 단계의 부분이미지 생성 방법과 검색 방법을 개발하였다. 전체이미지에서 정보를 제공하기를 원하는 부분이미지만을 오려내는 '이미지 분할' 방법, 오려낸 부분이미지의 가장 바깥 점을 찾는 '이미지 블록생성' 방법, 외곽 점들을 연결하여 가장 유사한 형태의 이미지스탬프로 등록하는 '외곽 점들의 스탬프 변형' 방법 그리고 이미지스탬프와 이미지스탬프를 연결해주는 검색 방법을 개발하였다. 그리고 이미지스탬프를 다양한 방법으로 사용할 수 있는 이미지 검색 UI를 제안하였다.
본 연구는 30명의 고등학교 2학년 학생들을 통해서 수학적 시각화의 구성 요소를 알아보고, 시각화 구성 요소들이 수학 문제 해결 과정에서 어떻게 활용되는지를 알아보는 것이다. 특히, 30명의 학생들 중 시각성 평가가 높은 5명의 학생들에 대해서 질적 사례 연구를 실시하였다. 분석 결과를 보면, 시각화의 구성 요소는 크게 정신적 이미지, 외적 표상, 이미지의 변형 및 조작, 공간 시각화 능력으로 범주화 (Guti$\acute{e}$rrez, 1996) 되었고, 각 요소마다 더 세분화되어져 나타났다. 또한, 수학 문제 해결 과정에서 시각화 요소들은 외적 표상을 생성하기 전에 기본적으로 정신적 이미지를 생성하고 있었고, 정형화된 정신적 이미지의 경우 문제 해결에 대한 학생들의 풍부한 사고를 억제하고 문제에 대한 부적절한 풀이 결과를 이끌어낼 수 있는 부정적인 영향을 주었다. 차원 변화에 의해서 이루어지는 이미지 변형 및 조작을 어려워하는 학생들이 있었으나, 문제 해결 과정에서 답을 추론하기 위한 이미지 탐색 활동과 도출된 답의 정당화를 위해서 이미지 조작 활동을 활용하고 있었다.
최근 웹 2.0 시대 참여, 공유, 개방 정신이 확대 되고, 다양한 디지털 저작물들이 대량 제작되어 활용되고 있다. 그리고 디지털 저작물의 특징상 누구나 손쉽게 무제한으로 복제와 유통이 가능함으로 디지털 저작물이 양은 기하급수적으로 증가하고 있다. 증가하는 이미지를 효과적으로 관리하고 검색하기 위해 색상, 질감, 모양 등을 이용한 내용기반 이미지 검색에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 색상을 이용한 이미지 검색방법의 하나로 색상 히스토그램을 이용한 검색 방법이 있다. 그러나 이는 공간적인 상호관계를 적절히 표현하지 못한다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이미지에 나타나는 주요 색상 및 불변 모멘트 값과 이미지의 중앙을 중심으로 한 영역별 유사도 검사를 통한 내용기반 이미지 검색 시스템을 제안한다. 첫 번째 유사성 검사 단계에서는 이미지의 영역별로 가중치를 부여하여 추출한 대표색상 정보를 사용하여, 유사하지 않은 이미지를 제거하여 검색대상의 수를 줄인다. 두 번째 유사성 검사 단계에서는 이미지를 영역으로 나누고, 이미지의 중심 영역부터 영역을 확장하며 영역마다 구축된 인덱스 검색을 통해 영역기반 유사 이미지 검색을 수행 한다. 세 번 단계에서는 이미지의 변형에 불변한 값인 불변 모멘트를 사용하여, 영역별 검사에서 제외된 유사이미지를 재검사한다. 제안한 이미지 검색 방법은 10000개의 다양한 이미지로 구성된 이미지 데이터베이스에서 검색을 실험을 통해 검색의 정확도 및 회수율을 측정하였다.
본 논문에서는 이동 최소 자승법을 기반으로 이미지에 나타나는 객체의 강체 변형을 근사함으로써 자연스러운 변형 결과를 획득할 수 있는 빠른 속도의 3차원 형상 변형 기법을 제안한다. 본 연구에서는 이동 최소 자승법을 강체변형에 맞게 수정하여 각각의 점들이 이동되는 최적의 위치를 계산하는데 소요되는 계산량을 감소시키면서 변형된 결과의 강체성도 그대로 유지하고 있다. 복잡한 기하 형상이라도 점이나 타원형 핸들의 조작을 통해 쉽고 직관적이며 상호작용이 가능한 속도로 변형이 가능하다.
본고는 영화와 관련된 개념과 이론에 대한 들뢰즈의 사유를 바탕으로 히치콕 영화를 이론적으로 재고찰했다. 이를 통해 영화가 사회과학과 예술학의 학문적 분파로서는 물론 철학으로서의 학문적 의의도 가질 수 있음을 논증하고자 했다. 연구결과에 의하면, 들뢰즈는 히치콕이 지각, 행동, 감화-이미지를 틀 지우고 변형시킬 수 있는 정신-이미지를 영화에 활용함으로써 인물과 인물, 인물과 사건, 사건과 사건 사이의 추상적이고 자연적인 관계를 포함해 그 관계가 전개되는 방식도 이미지로 대상화했음을 알 수 있었다. 또한 들뢰즈는 히치콕 영화를 통해 정신-이미지가 영화의 의미를 전환시키고, 영화적 본질 또는 정신적 관계항으로서의 카메라가 이미지를 특정 형식으로 틀 지우는 동시에 그 이미지에 침투해 변형시킨다는 점을 강조하고 있었다. 본고는 들뢰즈의 영화에 대한 사유를 영화이론에 일반화하는데 적지 않은 문제가 있음을 논의의 한계로 제한하고 있지만, 영화와 철학의 관계에 대한 실천적 논의를 위한 이론적 성찰의 계기로서 새로운 연구문제를 탐색하는데 의의를 두고 있다.
이미지의 기하학적 변형은 이미지 보정을 위해 사용되며 컴퓨터 비전 분야에서 강체 변환, 유사변환 등 많은 방법이 존재한다. 그 중에서도 워핑은 원근감이 있는 이미지에서 많이 활용되는 이미지 보정 방법이다. 일반적으로 워핑을 수행하기 위해서는 워핑할 위치에 대한 특징 점 4개를 추출해 워핑을 수행한다. 그러나 워핑 지점을 정확한 추출이 어려우며, 추출된 4개의 점을 이용해 원근 영상 보정을 할 경우 원본 이미지와 보정 후 영상과의 특정 부분 픽셀이 3~4픽셀 이상으로 오차가 나타나게 된다. 그렇기 때문에 본 논문에서는 정확한 워핑 결과를 가져오기 위해 템플릿 매칭을 이용해 워핑 할 부분의 4개점을 보다 정확하게 추출하고, 추출된 4개점들 중 2개의 점 각각에 대해 주변 3 by 3 영역으로 점을 이동 시켜 총 81번의 반복을 워핑 통해 이미지 보정하는 형태이다. 이와 같이 2개의 점을 주변 3 by 3 위치로 이동 시키면서 오차 픽셀이 1픽셀 이하로 나는 최적의 위치 즉, 최적 결과를 가져오는 4개의 점을 선정한 후 그 점들로 이미지 보정을 진행하여 최적의 결과를 가져올 수 있다.
본 논문에서는 이미지 인증 및 변형 검출을 목적으로 한 DWT(Discrete Wavelet Transform)기반 워터마킹 방법이 제안되었다. 제안된 알고리즘은 원 영상을 1-단계 웨이블릿 변환한 후 고주파 부분의 계수교환을 동해 워터마크를 삽입하고, 워터마크가 삽입되기 이전의 고주파 영역의 특성값들을 워터마크가 삽입된 영상의 LSB(Least Significant Bit)부분에 추가한다. 이에 따라 워터마크가 삽입된 영상의 LSB (Least Significant Bit)값들과 고주파 계수부분에 삽입된 워터마크 정보를 추출하여 이들의 변형유무에 따라 영상의 인증 및 변형위치를 검출 할 수 있다.
본 논문에서는 디지털 영상의 인증과 변형 검출 및 저작권 보호를 가능하도록 다중워터마킹 기법이 제안되었다. 원영상을 DWT(Discrete Wavelet Transform) 변환한 후 이미지의 인증과 변형된 위치를 검출하기 위하여 저주파 부분인 LL밴드의 LSB(Least Significant Bit)에 암호화된 워터마크 정보를 삽입한다. 또 저작권 보호를 위하여 고주파부분의 웨이블릿 계수들의 교환을 통해 워터마크 정보를 삽입한다. 이렇게 함으로써 저주파부분의 LSB 값 추출을 통해 인증 및 그 변형 위치를 찾을 수 있었으며, 고주파부분에 삽입된 워터마크를 추출하여 원영상의 저작권 정보를 감지할 수 있었다.
본 논문에서는 디지털 영상의 인증과 변형 검출 및 저작권 보호를 가능하도록 혼합 워터마킹 기법이 제안되었다. 원영상을 DWT(Discrete Wavelet Transform) 변환한 후 이미지의 인증과 변형된 위치를 검출하기 위하여 저주파 부분인 LL 밴드의 LSB(Least Significant Bit)에 암호화된 워터마크 정보를 삽입한다. 또 저작권 보호를 위하여 고주파부분의 웨이블릿 계수들의 교환을 통해 워터마크 정보를 삽입한다. 이렇게 함으로써 저주파부분의 LSB값 추출을 통해 인증 및 그 변형 위치를 찾을 수 있었으며, 고주파 부분에 삽입된 워터마크를 추출하여 원영상의 저작권 정보를 감지할 수 있었다.
본 논문에서는 화상자료의 특성인 이웃 화소간의 종속성을 표현하는데 적합한 깁스분포를 바탕으로 특징벡터를 추출하여 변형된 글자를 인식하는 새로운 방법을 제안하였다. 추출된 특징벡터는 이미지의 크기, 위치, 회전에 대하여 불변한 특성을 갖는 2차원 조건부 모멘트로 구성된다. 변형된 글자 인식을 위한 알고리즘은 특징벡터 추출하는 과정과 패턴을 인식하는 과정으로 구성하였다. (i) 특징벡터는 하나의 이미지에 대하여 추정된 조건부 깁스분포를 바탕으로 2차원 조건부 모멘트를 계산하여 추출한다. (ii) 변형된 문자 인식은 제안된 판별거리함수를 계산하여 최소거리를 산출한 미지의 변형된 문자를 원형문자로 인식한다. 제안된 방법에 대한 성능평가를 위하여, 생성된 훈련 데이터를 만들어 Workstation에서 실험 한 결과 96%이상의 인식성능이 있음을 밝혔다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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