지상용 천문 망원경에서 대기의 영향으로 인해 발생하는 오차를 실시간으로 보상해주는 적응 광학을 이용하면 지상용 망원경으로도 막대한 비용이 드는 우주용 망원경에 버금가는 이미지를 얻을 수 있다. 일반적으로 적응 광학계에서는 대기에 의한 파면 오차를 제거하기 위하여, 변형 거울을 변형시켜 각 부분의 파면 오차를 보정하는 방법을 이용하므로, 변형 거울을 효과적으로 변형시키기 위한 구동기의 특성과 구동기의 배열에 대한 연구가 필수적이다. 하나의 구동기론 작동하여 거울을 변형시킬 때, 변형된 거울면의 형태를 영향 함수라고 정의하며, 이러한 영향 함수를 이용하여 변형 거울을 효과적으로 모형화하고 설계할 수 있다. 본 논문에서는 유한요소해석을 이용하여 계산된 변형 거울의 실제 영향 함수를 가우시안 함수 형태로 단순화하고, 추가로 구동기들 사이의 영향을 고려한 커플링 계수를 도입하여, 주어진 구동기 배열에 대한 영향 함수를 결정하였다. 또한 변형 거울에 사용되는 구동기들 사이의 적절한 커플링 계수를 결정하기 위하여, 커플링 계수 변화에 따른 변형거울의 성능 변화를 해석하였다. 이와 같이 구성된 영향 함수를 이용하석, 구동기가 삼각형과 사각형 형태와 같이 등간격으로 배치되어 있을 때의 구동기 간격에 따른 변형 거울의 성능을 해석하고 효과적인 배열을 제안하였다.
디지털 미디어의 도입은 21세기를 데이터베이스 패러다임의 시대로 바꾸어놓았고 데이터베이스 패러다임은 애니메이션의 제작과정과 산업에 큰 변화를 불러일으켰다. 본래 애니메이션은 모든 이미지들을 새롭게 생성해야하는 특징을 가지고 있지만 디지털 기술의 도입으로 애니메이션을 위해 한번 제작된 이미지들은 데이터베이스 시스템에 원본 그대로 저장하게 되었고, 영구 보존된 데이터들은 변형과 합성을 통해 손쉽게 새로운 이미지들을 생성하게 되었다. 즉 디지털 애니메이션은 데이터베이스 시스템을 활용함으로써 무한 판본 생성의 시대를 맞이하며 효율성과 경제성을 추구하게 된 것이다. 이에 본 논문에서는 데이터베이스의 활용이 디지털 애니메이션의 창작기술을 어떻게 변화시켰는지를 구체적인 사례를 통해 살펴보고 그 의미와 함께 차세대 애니메이션의 미래를 전망해보고자 한다.
최근의 전시형태는 기존의 관람위주 단방향 전시형태에서 전시물을 직접 체험하면서 다양한 정보를 얻을 수 있는 쌍방향 실감형 전시형태로 패러다임이 바뀌고 있다. 이러한 인터랙티브 형태의 전시에서는 보통 시공간에 빛, 소리, 압력 등을 활용하여 전시물에 대한 휴먼인터페이스를 구현한다. 본 논문은 다양한 형태의 체험형 전시에 대해서 알아 본 후 프랙탈로 생성된 이미지를 이미지 필터링 기법을 통하여 여러 가지 형태로 변환되는 방법에 대한 연구로, 관람자가 프랙탈 이미지의 어느 위치에서 마우스를 클릭하느냐에 따라서 수채화 효과, 판화 효과, 스케치 효과, 팝아트 효과 등의 다양한 이미지 변형이 일어나는 것을 체험할 수 있다. 이러한 연구결과는 향후 전시회, 제품 프로모션, 미디어 아트 디자인 등에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
블록절단 코딩 또는 BTC(Block Truncation Coding)는 회색 영상을 위한 손실 영상 압축 기술의 일종이다. 이 방법은 원본 영상을 여러 개의 블록으로 나누고 각 블록에 대해서 평균과 표준편차를 계산하여 각 블록에서의 회색 레벨의 수를 줄인다. BTC는 비디오 압축에 적합하도록 만들어졌다. BTC의 변형된 것으로 AMBTC (Absolute Moment Block Truncation Coding)가 있다. AMBTC는 BTC보다 계산이 간편하다. 본 논문에서는 압축 성능과 이미지 해상도를 높이기 위해서 패턴을 활용한 BTC 기반의 이미지 압축방법을 제안하고자 한다. 이 방법은 여러 이미지의 BTC에 빈도수가 높은 패턴 36개와 64개를 추출하여 코드 북을 만든다. 이미지를 압축할 때 해당 블록과 패턴을 비교해서 일치하는 패턴의 인덱스를 압축에 이용하는 방법이다. 제안한 방법을 실험하였고 36개의 패턴을 활용할 경우 1.37bpp의 압축 성능을 보였다. 본 논문에서 제안한 방법은 BTC 압축보다 높은 성능을 보였다. 제안한 방법의 성능은 표준 이미지를 이용하여 실험하였다.
이미지 분류 문제는 인간 수준의 성능을 보이지만 일반적인 인식 문제는 어려운 점들이 남아있다. 실내 환경은 다양한 정보를 담고 있어 정보 처리의 양을 효율적으로 줄일 필요성이 있다. 정보의 양을 효율적으로 줄일 수 있도록 대상 객체의 위치 측정을 위한 변분 추론, 변분 베이지안 등의 방법이 소개되었지만, 모든 경우에 대한 주변(marginal) 확률 분포를 구하기 어렵기 때문에 현실적으로 계산하기 어렵다. 본 연구에서는 공간 변형 네트워크(Spatial Transformer Networks)을 응용하여 능동 시각을 이용한 이미지-텍스트 통합 인지 체계를 제안한다. 이 체계는 주어진 텍스트 정보를 바탕으로 이미지의 일부를 효율적으로 샘플링 하도록 학습한다. 이를 통해 전통적인 방법으로 해결하기 어려운 문제를 상당한 격차로 성능을 향상 시킬 수 있다는 것을 보인다. 제안하는 모델을 통해 샘플링 된 이미지를 정성적으로 분석하여 이 모델이 가지는 특성도 함께 살펴본다.
본 논문은 단일 이미지를 패션쇼 워킹 영상으로 변환하는 기술을 소개한다. 일반인이 가상으로 패션모델이 되어 보는 흥미로운 응용일 뿐 아니라, 나아가 가상 착용기술과 함께 결합하게 되면 의상착용결과의 동적인 확인이 가능한 기술이다. 본 논문에서 사용한 기술은 이미지에서 3차원 인간신체 모델을 추정 복원해 주는 SMPLify 기법에 기초하여, 인체 모델에서 의상을 포함한 사람으로 모델을 확장하고, 이에 애니메이션 기법을 적용하여 구현되었다. 인체와 의상을 포한한 사람의 3차원 모델은 2차원 이미지 상에서 기하변형과 깊이정보를 사용하여 복원하였다. 패션 데이터 셋에 적용해 본 결과 정자세의 경우에는 성공적인 수준의 결과를 보였으나, 상용수준의 성능을 위해서는 이미지의 분할 기술, 매핑기술 및 가려진 영역의 복원기술 등 선 후처리 기술에 보완이 필요한 것으로 확인되었다.
카토그램(Cartogram)은 통계데이터를 이용하여 지리공간에 나타나는 현상을 효과적으로 표현하는 방법 중 하나이다. 카토그램이란 넓은 의미에서 모든 통계지도를 포함하지만, 좁은 의미에서 지도의 변형을 통해 통계데이터의 특징을 표현하는 시각화 방법을 의미한다. 이 연구에서는 후자의 의미에서 카토그램이란 용어를 사용하였으며, 우리나라를 대상으로 절대적 공간을 시간거리 접근성에 의한 공간 카토그램으로 재구성하여 지도화하고, 변화된 공간패턴을 분석하고자 하였다. 카토그램은 특정한 목적을 위해 기본도의 형상이나 지역간의 연속성을 강조시켜서 만든 변형된 지도의 일종으로 전통적인 지도와는 매우 다른 이미지를 주게 되지만, 표현하고자 하는 현상의 공간적 구조를 매우 효과적으로 나타낼 수 있다.
Various 2D Shape deformation techniques has been presented recently. Concerning intuitive control of deformation, gradient domain 2D deformation techniques have an advantage over FFD(Free-form deformation) approaches, since they can deform objects with less control points. However, semantic shape properties such as thickness or length are difficult to handle in these approaches due to they treat the whole shape as a simple flat shape without structural meaning. In this paper, we propose a 2D shape deformation algorithm that deforms shapes using thin, deformable skeletal structure called freeform deformation axis (FDA). This concept separates the target shape and the deformable structure and thus enables user to manipulate shapes more intuitively.
최근 가상 디지털미디어에 대한 관심이 집중되고 있는 시대적 상황에서 물의 다양한 속성에 관한 시공간적 표현은 동시대 매체 미술에서 중요한 의미를 지닌다. 본 연구는 물의 표면을 경계(boundary)로 그 경계면의 상하 공간, 경계면과의 거리감, 물그림자, 물의 투영성 등을 통한 시공간 표현에 관한 것이다. 대상 작품으로는 빌 비올라의 을 중심으로, 레안드로 에를리치의 설치 작품, 데이비드 호크니의 회화를 사례로 제시한다. 다양한 미술 매체를 통해 변형된 시공간성은 물 표면이라는 매개체와의 관계적 특성 안에서 이미지의 환상성을 부각한다.
본 논문은 영상의 주요한 색채들을 기반으로 하는 histogram-based 영상 검색을 위한 변형된 히스토그램 방법(SHM)을 제안한다. 히스토그램을 기초로 하는 방법은 이행이나 로테이션과 같은 이미지의 기하학적 변화에 영향을 받지 않기 때문에 컬러 영상 검색에 있어 매우 적합하다. 동일하고 비주얼한 정보를 지녔지만 컬러 강도가 변화된 영상의 경우, 전통적인 히스토그램 인터섹션(HIM)을 이용할 경우에는 현저히 성능이 떨어질 수도 있다. 이 문제를 해결하기 위해 변형된 히스토그램 방법(SHM)을 사용하였다. 실험 결과 변형된 히스토그램 방법(SHM)은 기존의 히스토그램 방식에 비해 더 높은 영상 검색 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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