본 연구에서는 고향의 개념을 의미론적 측면과 지리학적 입장에서 정의하고, 한국 사람들이 고향이라고 지칭하는 고향의 공간적 대상, 고향에 대한 감정과 선호, 고향의 지리적 특징 및 이미지 등을 조사하여, 이를 중심으로 한국인의 고향에 대한 애착의 본질과 정서(ethos)를 밝히려 하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 한국인의 고향에 대한 애착은 본질적으로 고향 의식과 회귀본능과 같은 고향에 대한 인류의 보편적 정서로부터 나온 것이다. 둘째. 이러한 보편적 정서 위에 한국의 사회적 배경에서 나오는 고유한 고향의식이 첨가되었다. 사회적 배경에서 발생된 고향에 대한 강한 애착은 효에 근본을 둔 유교적 전통, 남북분단, 도시화에 따른 광범위한 실향의 결과에 의해서 형성된 정서라고 볼수 있다. 섯째, 고향이미지는 이러한 한국의 정서를 반영하고 있으며, 자연환경적, 인문환경적, 감각적 요소가 모두 수렴된 전형적이며, 추상화된 유형으로 나타난다. 넛째, 한국인의 고향에 대한 정서는 인간의 본성으로부터 나오는 보편적 정서와 대체로는 일치하지만 개인이나 집단의 인구.사회적 배경과 공간적 체험에 따라 다른 것으로 나타났다.
전 세계적으로 3D 캐릭터는 애니메이션분야에서도 새로운 분야로 특화되고 있다. 특정한 응용 분야에 정확성을 지닌 얼굴 형태와 기능을 표현하는 수학적 추상화(Abstraction) 개념인 Face모델은 다른 분야 보다 훨씬 어렵고 복잡하지만 그 특성상 사용자의 관심이 더욱 높아져 가고 있다. 본 논문에서는 한 장의 2D 이미지를 이용하여 실물과 유사한 3D 얼굴 생성 모델을 설계하고, 이를 이용하여 자연스러운 얼굴의 표정 생성을 위한 애니메이션 방법을 설계하였다.
메신저 창에서 제공되는 AI 챗봇의 경우 프로필 이미지가 챗봇과 소통하는 첫 단계가 된다. SNS에서 인상관리 수단으로 이용되는 프로필 이미지는 챗봇의 경우에도 서비스에 대한 인상을 전달하기 때문에 사용 목적에 맞는 이미지를 설정하는 것은 매우 중요한 의미가 있다. 따라서 본 연구는 사용목적과 사용자에 따라 선호하는 챗봇의 프로필 이미지와 표현 방식을 밝히고자 한다. 대화 자체가 중요시 되는 심심할 때와 심리상담을 목적으로 하는 인기 챗봇들의 사례를 분석 하여 프로필 이미지를 추출한 결과 사람, 로봇, 동물, 추상적 이미지로 유형이 구분되었다. 이 기준에 따라 텍스트 버전과 이미지 버전으로 선택지를 만들어 설문한 결과 심심할 때 텍스트 버전에서는 남녀 모두 사람 이미지를 가장 선호하였으나 이미지 선택지를 보고 고른 경우 남성은 여성과 로봇 이미지, 여성은 귀여운 의인화된 만화 캐릭터와 로봇 이미지를 선호하였다. 심리상담의 경우 남녀 모두 텍스트 버전에서는 사람을, 이미지 버전에서는 여성과 동물의 이미지를 가장 선호하였다. 종합해보면 심심할 때는 남녀의 차이가 분명히 드러난 반면 심리상담의 경우 유사하게 나타났다. 차이점은 사람 이미지를 제외하고 재미에서는 로봇, 심리 상담에서는 동물 이미지를 선호하는 것으로 나타났다. 이미지 표현 방식에 있어서 남녀 모두 실사 이미지를 가장 선호하였지만 여성의 경우 2D 그래픽으로 단순화된 이미지와 추상화된 이미지에 대한 선호도가 남성에 비해 높았다. 본 연구 결과는 챗봇 서비스에서 긍정적인 인상을 제공하는 프로필 이미지를 설정하는데 중요한 역할을 할 것이라 기대한다.
반려견의 등록 누계 현황은 2016년도 107만건에서 2020년 232만건을 기록하고 있다. 매년 동물 등록이 10% 이상씩 증가하고 있고, 이에 따라 반려견을 등록 할 때 이름을 정해야 한다. 반려견 외모의 특징에 맞는 이름을 지어주고 싶지만, 이름을 정하는 것은 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 반려견의 이미지를 인식하고 닮은 사물이나 음식을 기반으로 반려견의 이름을 추천해주는 시스템의 개발 내용을 기술한다. 이 시스템은 다양한 사물과 음식의 이미지를 학습한 모델을 통해 반려견의 이미지와의 유사도를 추출하고, 유사도를 기반으로 강아지의 이름을 추천해준다. 또한 결과값으로 나온 이미지 데이터를 기반으로 연관된 연상단어를 추가로 추천해줌으로써 사용자들에게 다양한 선택지를 제공하고 편의를 높이고 흥미와 재미를 높일 수 있다. 본 시스템을 통해 반려견의 이름을 짓는 고민거리를 해결하고 편하게 반려견에게 어울리는 이름을 확인할 수 있으며, 다양한 추천 이름을 통해 폭넓은 선택지를 줌으로써 사용자들의 만족도를 높일 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 3차원 그래픽 데이터베이스를 위한 효과적인 질의 처리 시스템을 제안한다. 이 질의 처리 시스템은 3차원 그래픽 객체나 3차원 이미지 객체(이하 3D 객체)에 대한 모양 특징 기반(feature-based) 질의를 지원한다. 제안하는 시스템은 3D 객체 에 대한 특징 중 모양 모양에 초점을 맞춘다. 객체간의 유시도 검색을 위해 객체의 모양 특징은 단순화되고 추상화 되어 사용된다. 3D 객체 데이타베이스 구성을 위해 XML을 확장한 3DGML 시스템을 이용하고 질의 처리 언어로는 XML-QL을 이용한다. 본 논문에서 제안하는 질의 처리 시스템은 3D 객체를 포함한 멀티미디어 데이터의 효율적인 검색에 활용될 수 있으며 다양한 그래픽 응용 분이 등에서 활용될 수 있을 것이다.
최근 데이터의 지능적 처리 및 정확도 향상을 위해 딥러닝 기술이 응용되고 있다. 이 기술은 다층의 데이터 처리 레이어들로 구성된 계산 모델을 통해 이루어지는데, 이 모델은 여러 수준의 추상화를 거쳐 데이터의 표현을 학습한다. 딥러닝의 한 부류인 컨볼루션 신경망은 인간 행동 추정, 얼굴 인식, 이미지 분류, 음성 인식 같은 연구 분야에서 많이 활용되고 있다. 이미지 분류에 좋은 성능을 보여주는 컨볼루션 신경망은 깊은 학습망과 많은 부류를 이용하면 효과적으로 분류율을 높일수 있지만, 적은 부류의 데이터를 사용할 경우, 과적합 문제가 발생할 확률이 높아진다. 따라서 본 논문에서는 컨볼루션 신경망기반의 소부류의 분류을 위한 학습망을 제작하여 자체적으로 구축한 이미지 DB를 학습시키고, 객체를 분류하는 연구를 실험 하였으며, 1000개의 부류를 분류하기 위해 제작된 기존 공개된 망들과 비교 실험을 통해 기존 망보다 평균 7.06%이상의 상승된 분류율을 보여주었다.
본 논문에서는 MPEG형식의 영화 데이터를 대상으로 폭발 장면 자동 추출을 위한 저급 수준 비디오 내용정보의 추상화 방법을 제안하고, 실제 구현을 통하여 그 유용성을 보인다. 제안한 추상화 방법은 폭발시 발생하는 불꽃의 색이 노란색 톤을 가진다는 사실과, 불꽃이 나타나는 프레임은 같은 tit에 속하는 이웃한 프레임과는 화면 구성이 달라지게 되므로 움직임 에너지 값이 커지게 된다는 사실을 바탕으로 한다. 이를 위해서 샷 단위의 인덱싱을 자동적으로 수행하고 각 샷의 첫 번째 프래임을 키 프레임으로 하다. 이를 위해서 샷 단위의 인덱싱을 자동적으로 수행하고 각 샷의 첫 번째 프레임을 키 프레임으로 선택한 후 영역별 주 색깔(Dominant Color)를 추출한다. 이때 색 공간은 양자화를 통한 512색 중 노란색 톤을 가지는 48 색 범위로 정의한다. 이후 매 샷마다 첫 번째 프레임과 이웃한 프레임의 에지 이미지(Edge Image)를 추출하여 이들의 차이로써 움직임 에너지(Motion Energy)를 얻는다. 이 두 가지 정보, 즉 노란색 톤을 가지는 색 정보와, 같은 장면 내의 다른 샷의 움직임 에너지에 비해 큰 값의 움직임 에너지를 갖는 샷을 폭발장면이 포함된 장면으로 검출한다. 실험 결과에 의하면 검색 결과는 주어진 임계값에 의존적이나, Recall과 Precision에서 80% 이상의 검출률을 보이고 있다. 그러나 일반적인 폭발 장면은 찾기에는 노란색 불꽃을 보이지 않는 예외적인 경우가 발생하여 이를 추출하는데 어려움이 있었다. 앞으로 이러한 문제점등은 기존의 오디오 정보를 이용한 폭발 장면 검출 방법과 함께 이용함으로써 해결되어질 수 있을 것이다.
가상화는 하나의 물리적 시스템을 논리적으로 분할해 자원 공유의 효율성을 극대화하는 기술이다. 하지만 가상화에 필수적인 시스템의 추상화는 자원 관리의 복잡도를 증가시켜 하드웨어 장치의 로드 발생을 야기한다는 문제점이 있다. 가상 머신 마이그레이션(migration)은 로드를 발생시키는 가상 머신을 자원적 여유가 있는 시스템으로 이동시키는 기술이며, 기존의 기법들은 메모리상의 실행 컨텍스트의 이동 비용을 최소화하기 위한 방법에 초점을 맞추고 있다. 하지만 네트워크를 통한 스토리지의 공유가 어려운 WAN(wide area network) 환경에서는 실행 컨텍스트뿐만 아니라 가상 머신 이미지 자체의 이동이 불가피하며, 이는 많은 비용을 발생시킨다. 따라서 본 연구에서는 가상 머신간 파일 블록 공유를 통한 WAN 환경에서의 효율적인 가상 머신 마이그레이션 기법을 제안하고, 실험을 통해 제안 기법에 대한 분석 및 평가를 실시하였다.
웹 앱의 요구사항이 복잡해지고 빠르게 변화하고 있어, 웹 앱의 유지보수가 더욱더 중요해지고 있다. 그렇지만, 웹 앱은 문서화가 충분하게 이루어지지 않아 유지보수가 어렵다. 그래서 효과적인 웹 앱의 유지보수를 위해 웹 페이지 생성 시 일어나는 내부 행위를 추상화한 모델을 추출할 필요가 있다. 기존 연구는 상호 작용하는 웹 컴포넌트(JSP, 서블릿 등)를 식별하지만, 웹 자원(이미지, CSS 파일, 자바스크립트 파일 등)을 식별하지 못하거나, 웹 컴포넌트와 웹 자원 사이의 의존 관계를 추출하지 못한다. 본 논문은 자바 웹 앱을 동적 분석하여 이러한 의존 관계를 추출하고, 그래프 모델로 표현하는 방법을 제안한다. 그리고 오픈 소스 웹 앱을 대상으로 실험하여 제안하는 기법의 활용 가능성을 검증한다.
미술은 한 사회의 정치, 경제, 사회, 문화가 만들어낸 시대적 산물이다. 최근의 디지털 매체의 발전은 예술에서 표현을 확장하는데 기여하였다. 디지털 매체는 이미지뿐만 아니라 소리나 물리적 지각 반응을 예술 창작의 한 요소로써 활용하는 것을 가능하게 한다. 또한 디지털 매체는 이미지, 소리, 빛, 그리고 다양한 조형 요소들 간의 재 융합이나 관객의 물리적 반응의 결합을 통해서 작품과 관객과 상호소통적인 공감각적이고 시지각적인 환경을 창출하도록 돕는다. 본 연구에서는 최근에 소리에 반응하는 다양한 미디어아트 작품들이 제작되고 있는데, 주로 관객이나 외부의 자극으로부터 발생되는 소리의 물리적 데이터를 시각화하는 작업에 초점을 두고 시지각적 관점에서 소리의 반응에 따른 데이터의 시각화와 작품의 이미지와 관객의 반응 관계 등을 분석하였다. 외부의 소리로부터 생성되는 물리적 데이터는 여러 가지 관점에서 분석될 수 있다. 예를 들면, 음성이나 외부 소리의 고저(pitch), 음량, 또는 주파수 분석을 통해서 데이터 분류가 가능하다. 본 연구자는 관객의 음성이나 외부의 물리적 자극을 통해서 발생되는 소리의 주파수를 분석하여 이에 상응하여 발광하는 LED기반 시각화 연구를 통해서 최근 새로운 미디어아트의 가능성을 모색하고, 실시간으로 생성될 수 있는 물리적 데이터들을 빛(LED)의 환영적 특성으로 변환함으로써 우연하게 관객에 반응하여 생성되는 다양한 시각이미지의 연출 가능성을 탐구하였다. 결과적으로 연구자는 사운드에 반응하는 시지각적인 인터랙티브 작품을 구현해보기 위하여 피에트 몬드리안(Piet Mondrian, 1872~1944)의 브로드웨이 부기우기(Broadway Boogie Woogie, 1942~3)작품을 모티브로 삼았다. 몬드리앙은 회화의 본질적인 표현 요소들을 단순화하는 작업으로 불필요하다고 생각된 요소들을 하나씩 제거하여 색, 수직선, 수평선으로 대상을 추상화시킴으로써 그 대상의 본질에 다가가고자 하였다. 연구자는 몬드리앙의 이러한 단순화된 구성을 외부의 소리 자극을 단순화하여 빛(LED)의 요소로 재현하는 시각적 표현의 메타포로 사용하였고, 몬드리앙의 정적 구성에서 빛과 소리의 공감각적인 표현을 극대화하는 동적 구성으로의 관객의 참여를 유도하는 환경을 구현해 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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