기존의 이미지 검색에서는 원하는 이미지를 검색하기 위하여 사용자가 이미지의 가시적 속성을 정확히 표현하도록 요구함으로써 질의가 제한되었다. 본 논문에서는 색상으로부터 유추될 수 있는 감성 형용사를 감성 용어 시소러스로 구축하여 감성 기반의 이미지 검색이 가능하도록 하였다. 감성 용어 시소러스를 이용함으로써 ‘부드러운’, ‘세련된’등과 같은 감성 용어를 검색의 질의어로 사용할 수 있게 되어 사용자의 검색 의도를 보다 정확하게 표현할 수 있게 되고, 검색의 결과에 대한 만족도를 향상 시킬 수 있다.
통신에서 이미지의 보안을 유지하는 일이 점점 중요한 이슈가 되고 있다. 그러나 기존의 여러 암호화 기법 통신상의 다양한 보안요구를 충족하지 못하고 있는 것이 현실이다. 이 논문에서는 새로운 암호화 전략이 제안되고 구현된다. 이는 통상적으로 카오스라 하는 암화 이미지와 원 이미지 간에 관계가 카오스적인, 패턴이 없는 무질서와 혼합적 구조를 가지고 있으나 그럼에도 불구하고 원래의 이미지로 돌아 올 수 있다. 여기에서는 이러한 카오스적 형태의 암호화 전략을 제안하고 구현하여 향후 나아간 연구를 자극하고자 한다.
휴양지역의 평가기준 설정을 위한 다양한 시각매체의 활용가능성에 대한 관심이 높다. 그러나 기준평가를 위한 시각 매체의 유용성은 시각매체가 얼마나 정확하게 현장 상태를 반영하는가에 달려있다. 본 연구는 정적 이미지와 동적 이미지를 이용하여 산정된 조우기준을 비교함으로써 움직임의 효과를 평가하였다. 연구대상지는 무등산도립공원 내 중머리 지역이었다. 총 50명의 대학생이 실험실 조사에 참여하였으며 Photoshop과 Flash 컴퓨터 프로그램을 이용하여 제작된 정적이미지와 동적 이미지의 허용도를 평가하였다. 조사결과, 정적 이미지와 동적 이미지 간에 최대허용수에 차이가 없는 것으로 분석되었으며 전반적 조우규범측정곡선도 거의 동일한 것으로 나타났다. 이미지 노출 순서와 움직이는 사람의 비율에 따른 조우기준도 조사되었다. 그러나 본 지역과 같은 특정 상황에서 조우기준을 개발하기 위하여 정적 이미지 대신 보다 복잡한 방법을 요구하는 동적 이미지를 이용함으로써 얻는 이점은 없다고 판단된다. 보다 정교한 매체이용에 따른 장단점에 대하여 토의하였으며 다른 자원환경 평가에 움직임 또는 소리와 같은 요소들이 조우규범에 미치는 영향에 대한 보다 많은 연구가 요구된다.
무손실 이미지 압축은 (Lossless Image Compression)은 손실이미지 압축(Lossy Image Compression)에 비해, 압축률(compression ratio)은 떨어지지만, 반면 원이미지와 복원이미지가 완전히 일치하므로, 원인이미지의 품질을 그대로 유지학 수 있다. 따라서, 이미지의 품질(Quality)과 압축효율(compression ratio)은 서로 상반된 관계에 있으며, 지금도 좀 더 놀은 압축효과를 얻으려는 여러 무손실 압축 방법이 발표되고 있다. 무손실 이미지 압축은 이미지의 정확성과 정밀성이 요구되는, 의료영양분야에서 가장 널리 쓰이고 있으며, 그밖에, 원본이미지를 기본으로 다른 이미지프로세싱이 필요한 경우, 압축 복원을 반복적으로 수행할 필요가 있을 때, 기타 사진 예술분야, 원격 영상 등 정밀성이 요구되는 분양에서 쓰이고 있다. [7]. 무손실 이미지 압축의 가장 대표적인 CALIC[3]과 JPEG_LS[2]를 들 수 있다. CALIC은 비교적 높은 압축률을 나타내지만, 3-PASS의 과정을 거치는 복잡도가 지적되고 있다. 반면 JPEG-LS는 압축률은 CALIC에 미치지 못하지만 빠른 코딩/디코딩 속도를 보인다. 본 논문에서는 여거 가지의 예측 모드를 두어, 블록단위별로 주변 CONTEXT에 따라, 최상의 예측 모드를 판단하여, 이를 적용, 픽셀의 여러 값을 최소화하였다. 그 후 적응산술 부호기(Adaptive arithmetc coder)를 이용하여, 인코딩을 하였다. 이때 최대 에러값은 64를 넘지 않게 했으며, 또한 8*8블록별로 에러의 최대값을 측정하여 그 값을 $0\~7$까지의 8개의 대표값으로 양자화하는 방법을 통하여 그에 따라 8개의 보호화 심볼 모델중 알맞은 모델에 적용하였다. 이를 통해, 그 소화값의 확률 구간을 대폭 넓힘으로써, 에러 이미지가 가지고 있는 엔트로피에 좀 근접하게 코딩을 할 수 있게 되었다. 이 방법은 실제로 Arithmetic Coder를 이용하는 다른 압축 방법에 그리고 적용할 수 있다. 실험 결과 압축효율은 JPEG-LS보다 약 $5\%$의 압축 성능 개선이 있었으며, CALIC과는 대등한 압축률을 보이며, 부호화/복호화 속도는 CALIC보다 우수한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 컴퓨터를 사용한 이진 위상 홀로그램의 설계시 요구되는 조합 최적화 문제(combinatorial optimization problem)를 유전자 알고리즘을 사용하여 해결하고자한다. 이진 위상 홀로그램의 설게는 출력 면에서 원하는 이미지를 생성하기 위하여 홀로그램의 각 셀에 이진 위상을 결정하는 것으로 최적화 문제로 귀착된다. 유전자 알고리즘을 이진 위상 홀로그램 설계에 효율적으로 적용하기 위하여 이차원 염색체 부호화 및 주기성을 고려한 교차 연산자등을 사용하면, 그 결과 홀로그램 설계시 요구되는 이차원 퓨리에 변환(Fourier transform)을 자연스럽고 효율적인 방법으로 수행할수 있다. 유전자 알고리즘을 사용하여 구한 최적의 이진 위상 배열로 공간 빛 변조기(spatial light modulator, SLM)를 이용하여 광학적으로 이미지를 재생하고, 재생된 광학 이미지는 원하는 이미지와 거의 일치함을 보인다.
안드로이드 시장이 급성장함에 따라 안드로이드 기반 어플리케이션에 대한 수요가 많아지고 있다. 그로 인해 3D 그래픽적 기능을 요구하는 어플리케이션에 대한 요구도 늘어났다. 그러나 안드로이드 단말기에서는 3D 처리능력이 데스크 탑과 비교하여 성능과 서비스에 한계가 있다. 그렇기 때문에 VNC(Virtual Network Computing)를 사용하여 고성능의 그래픽을 요구하는 프로그램을 실행할 수 있게 된다. VNC 란 클라이언트에서 데스크 탑으로 접속하여 원격으로 제어하고 그 결과를 그래픽으로 확인하는 프로그램이다. 그러나 기존의 Android VNC 는 해상도가 낮고, 이미지 전송 속도가 느리기 때문에 3D 렌더링 이미지 처리가 불가능했다. 또한 Android VNC 는 인터페이스가 불편하여 입력 오류가 많아 사용이 불편했다는 단점 등이 지적되어 왔다. 본 논문에서는 이를 개선하기 위한 Android Turbo VNC 를 제안한다. Android Turbo VNC는 libjpeg-turbo 코덱을 적용하여 3D 이미지 부분에서 기존의 Android VNC 에 비하여 약 80~120%의 이미지 개선과 이미지 압축률을 4 배정도 높여 CAD 와 같은 고성능의 그래픽을 요구하는 프로그램의 사용을 가능하게 한다. 그리고 Android Turbo VNC 에서는 기존 Android VNC 의 불편한 UI 를 개선하였다. 클라우드 서버에서는 CAD, Document, Game, Video, General 총 5 가지의 프로그램을 서비스하여 그에 맞는 테마 별 UI 를 제공한다. libjpeg-turbo 코덱의 적용을 통해 Android-Turbo VNC 는 수십 장의 설계 도면을 굳이 들고 다니지 않더라도 하나의 테블릿 PC 안에서 보는 것이 가능하게 된다. 테마별 UI 중 CAD 테마는 3D CAD 를 사용하는 산업현장에서 적극적으로 활용될 것으로 기대된다.
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.
열화상 시스템은 물체로부터 발산되는 적외선을 영상화하여 물체를 탐지하는 장점으로 인해 군사 분야는 물론 현재 민수 분야(자동차, Security 시스템)에 활용분야가 넓어지고 있다. 기존에는 대부분 FPGA 기반으로 열화상 열상 모듈을 개발하였지만 민수 분야에 다양한 요구사항 및 범용성에 유연한 대처가 힘든 실정이다. 따라서 다양한 요구사항과 범용성을 만족하기 위한 시스템의 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 상용 이미지 프로세서를 이용한 열화상 영상 처리 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 기존 FPGA 기반 시스템이 아닌 상용 이미지 프로세서를 사용함으로써 범용 영상 입·출력 인터페이스 및 각종 디바이스를 지원함에 따라 다양한 요구사항과 범용성을 만족한다. 따라서 시스템이 구축이 되면 뛰어난 접근성으로 인하여 시스템 추가/변경 시 기존의 시스템에 비해 개발 비용 및 기간을 단축할 수 있으며 그로 인하여 다양한 고객 요구사항 만족, 개발 비용 및 시간 단축, 제품 출시일 등 다양한 이점을 얻을 것으로 예상한다.
컴퓨터와 네트워크의 처리속도 증가와, 인터넷의 발달로 인하여 이미지, 사운드, 동영상 등 각종 멀티미디어 정보가 인터넷상에 다수 등록되고 있으며, 이에 대한 검색 요구도 증가하고 있다. 그에 따라 다양한 멀티미디어 정보 검색을 위한 방법이 연구되고 있지만, 그에 대하 활용도는 미미하며, 데이터 베이스에 등록된 단순 멀티미디어 정보 검색에 머물고 있는 실정이다. 이에 본 연구는 인터넷상의 멀티미디어 정보 중 이미지 정보를 능동적으로 수집, 정보를 추출하여 검색에 이용한다 이를 위하여, 이미지에 대한 text 정보와 이미지의 속성 및 Link 정보를 이용, 의미 있는 이미지와 의미 없는 이미지를 분류하여 검색의 효율을 높이고, 속성 및 Link 정보를 가중치로 사용함으로써 검색 시 이미지의 중요도를 평가할 수 있도록 한다.
컬러 히스토그램은 멀티미디어 이미지 데이터의 특성을 표현하기 위하여 널이 이용되어 왔다. 그러나 컬러 히스토그램을 고차원으로 설정할 경우 색인 구조에 효율적이지 못할 뿐만 아니라 유사도 계산에서도 고비용이 요구된다. 이러한 단점을 보완하기 위해 히스트그램의 차원을 줄이는 여러 방법이 제시되어 왔으나 이미지의 색상정보 손실을 피할 수 없으며, 이미지의 전체 히스토그램으로는 이미지의 레이아웃을 고려할 수 없기 때문에 필터링을 통한 후보 선정 시 상이한 이미지가 선택되어지는 문제점을 지닌다. 본 논문에서는 이미지를 일정한 크기의 타일로 분할한 이미지 타일 평균 RGB 방법을 제안하였으며, 실험을 통하여 제안한 방법의 성능을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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