시각디자인(visual communication design)에서 이미지의 표현은 전통적으로 여러 표현매체(Media)의 매커니컬한 부분과 깊은 관계가 있다. 특히 디지털방식을 이용한 이미지 표현에서는 회화적인 표한 도면작성, 광학적인 표현, 영상이미지 등 다양한 형식의 이미지들이 디지털데이터로 전환됨으로써 이미지의 변환이 쉬워졌다. 한편 디지털형식으로 각종 표현매체가 통합됨으로써 여러 형식의 시각이미지들간의 함성이 활성화됨으로써 이미지표현의 범위가 다양해지고 있으며, 나아가 기존의 평면적인 표현에서 3D, 4D 등 다양한 차원의(dimensional) 표현들이 디지털디자인의 이미지표현에서 종합되고 있는 경향을 보이고 있다. 또한 이렇게 여러 이미지형식들이 종합되는 과정에서 부분적이거나 전체적인 이미지의 변환이 자주 발생하고 있으며, 그 변환은 크게 조형적인 측면과 기술적인 측면의 두 가지 요인으로 요약된다. 본 논문에서는 조형적 측면으로 기존의 회화적 표현과 사진술로 대표되는 광학적 표한 그리고 컴퓨터그래픽에서의 이미지 변환 원리를 유형화하고 기술적인 측면으로 데이터형식에 따른 이미지의 변환과 디멘션에 따른 세부적인 내용을 기술하였다. 이 중 특히 기술적이고 정량적인 측정이 필요한 내용에 대해서는 컴퓨터를 이용한 간단한 시뮬레이션을 통해 객관적이고 실증적인 결과를 요약하였고, 연구내용의 세부적인 결과를 실제 시각디자인 작업에서 활용하는 방안을 사안별로 제시했다.
본 연구에서는 개념 기반 이미지 정보 시스템 COIRS(COncept-Based Image Retrieval System)를 설계하고 구현하였다. COIRS는 개념에 기반한 질의가 가능하다는 점에서 기존의 내용기반 이미지 검색 시스템들과 다르다. 즉, 사용자는 개념적으로 관련이 있는 이미지를 검색할 수 있다. 본 논문에서 개념은 기본적으로 한 이미지 내에 있는 단순 객체들의 복합 형태를 의미한다. COIRS에서 한 이미지는 대상 객체들과 그들 사이의 공간관계로 이루어지는 트리플들에 의해 표현되며, 트리플 시소러스에 의해 개념이 유추된다. COIRS는 가시적 이미지 색인기, 트리플 시소러스, 역화일, 사용자 질의기로 구성되어 있다. 가시적 이미지 색인기는 객체의 이름 명시를 통한 객체의 인식과 그들간의 상대적 위치를 명시함으로써 색인시 수작업을 최소화하기 위한 도구이다. 트리플 시소러스는 트리플을 분석하여 개념을 유추함으로T 궁극적으로는 이미지 전체의 의미를 추출할 수 있게 한다. 이미지를 색인할 경우와 질의를 정형화 할 때 모두 공통적으로 트리플이 사용되므로 질의의 평가는 사용자 질의기를 통해 주어진 트리플들과 역화일내의 트리플간의 부합에 의해 수행된다. COIRS의 주된 장점은 1)기존의 이미지 정보 검색 시스템들이 색, 모양, 질감 등의 정보에 의해 검색을 수행하는데 비해 개념에 기반한 검색을 수행하므로 한 단계 더 진보된 이미지 정보 검색 시스템이며, 2)개념에 기반한 검색 기능과 더불어 기존의 이미지 정보 검색기술도 모두 균일한 환경안에서 수용할 수 있는 통합된 구조를 지원한다는 것이다.
다양한 전자문서를 효율적으로 처리하기 위해서는 구조문서 정의가 가능한 SGML(Standard Generalized Markup Language)이나 XML(eXtensible Markup Language)을 이용할 수 있다[1,2]. SGML 및 XML과 같은 구조문서를 생성하기 위해서는 별도의 편집기가 필요하며 현재 다양한 제품이나 연구결과를 살펴볼 수 있다[3,4]. 그러나 기존의 입력, 편집 시스템에서는 사용자가 작성하려는 문서에 대한 구조를 숙지하여야 하는 동시에, DTD(Document Type Definition)에 대한 지식을 필요로 한다. 이를 인해 복잡한 구조의 SGML 및 XML 문서를 일반인들이 사용하기 어렵고, 작성한 결과에 대한 검증 과정이 필수적으로 요구된다. 또한 다양한 분야에서 적용 가능한 전자문서 시스템을 위해서는 효과적인 통합 DTD의 정의와 처리 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 구조화 문서에 대한 지식이 없는 일반인들도 쉽게 구조문서 작성이 가능하며, 통합적 DTD의 효율적인 처리가 가능한 Form 기반 편집 시스템의 모델을 제시하며, 특히 웹에서도 적용이 가능한 XML을 지원한다. 그 결과 본 연구에서 개발한 XML 편집 시스템은 Form 기반의 통합 DTD 처리와 XML 문서 작성 및 출력 기능, 그리고 이미지, 테이블 기능 등을 제공함으로써 누구나 쉽고 정확한 XML 문서를 작성할 수 있다.
본 연구는 기업 브랜드 자산을 형성하는 주요개념인 브랜드 이미지와 관련하여 지각된 브랜드 이미지의 유형에 따라 브랜드 효과로서의 브랜드 선호도와 행동의도에 미치는 영향에 대하여 연구하였다. 지각된 브랜드 이미지는 기업 브랜드가 추구하는 이미지에서 실제로 소비자가 지각하는 브랜드 이미지 유형으로 설정하고, 브랜드 선호도와 함께 행동의도로는 구매의도와 추천의도로 각각 결과변인을 설정하였다. 분석결과, 지각된 브랜드 이미지 유형은 크게 2가지로 '요인1(도전)'과 '요인2(신뢰)'로 추출되었으며, 군집분석을 통해 3개의 각 유형 별 집단을 확인하였다. 각 집단 별로 다르게 지각된 브랜드 이미지 유형은 브랜드 선호도와 구매의도, 추천의도에 유의미한 차이를 나타내었다. 또한 지각된 브랜드 이미지 유형 별 차이는 '도전 형', '신뢰 형', '통합 형'의 순으로 높게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 현재까지 다소 광범위한 이론으로 분류되는 브랜드 이미지에 대한 개념을 실제 소비자 지각 차원으로 접근하여 실무사례에 적용한 연구로서 실증적 가치를 지니며, 무엇보다 광고를 통한 브랜드 이미지 관리의 실무적 시사점을 줄 수 있다는 점에서 의의가 있다.
본 논문은 들뢰즈의 영화미학, 메를로-퐁티의 현상학적 관점에서 고다르 <카르멘이라는 이름>의 사운드를 고찰하고 있다. 현악 사중주의 리허설 장면은 음악 자신을 비추는 거울 이미지로서, 주 내러티브와의 단절 속에 현재와 과거의 식별 불가능성을 갖는 결정체-이미지가 된다. 한편, 도시 소음과 파도는 순수 시지각적(음향적) 이미지로 구성된 배아로서, 소리의 병치와 대체, 그리고 지향적 연결을 통해 보이는 것과 충돌하는 순수 음향적 결정체로 성장하게 된다. 그러나 이러한 음향적 모순들도 메를로-퐁티의 변증법적 사유를 통해 '단일 운동'으로서의 통합된 소리 범주로 나아가게 되며, 팝음악과 고전음악의 변증법적 사운드 운용조차도 더 이상 장르적 대립이 아닌 소리라는 질료적 범주로 통합된다. 본 연구는 고다르 영화의 사운드 미학을 철학적 사유를 통해 풀어나감으로써 기존연구와 차별화하고 있다.
본 논문은 눈 랜드마크 위치 검출과 시선 방향 벡터 추정이 하나의 딥러닝 네트워크로 통합된 시선 추정 네트워크를 제안한다. 제안하는 네트워크는 Stacked Hourglass Network를 백본(Backbone) 구조로 이용하며, 크게 랜드마크 검출기, 특징 맵 추출기, 시선 방향 추정기라는 세 개의 부분(Part)으로 구성되어 있다. 랜드마크 검출기에서는 눈 랜드마크 50개 포인트의 좌표를 추정하며, 특징 맵 추출기에서는 시선 방향 추정을 위한 눈 이미지의 특징 맵을 생성한다. 그리고 시선 방향 추정기에서는 각 출력 결과를 조합하여 최종 시선 방향 벡터를 추정한다. 제안하는 네트워크는 UnityEyes 데이터셋을 통해 생성된 가상의 합성 눈 이미지와 랜드마크 좌표 데이터를 이용하여 학습하였으며, 성능 평가는 실제 사람의 눈 이미지로 구성된 MPIIGaze 데이터셋을 이용하였다. 실험을 통해 시선 추정 오차는 3.9°의 성능을 보였으며, 네트워크의 추정 속도는 42 FPS(Frame per second)로 측정되었다.
다양한 이미지 샘플의 Eye test를 바탕으로 기술적인 화질 지표 조절을 통하여 감성 화질을 최적화 시키는 방법이 소개된다. 여러 가지 이미지 콘텐츠의 다양한 이미지에 대하여, 콘트라스트, 명도, 채도 화질 지표 톤 커브를 사용하여 평가가 수행 되었다. 이미지 화질 향상에 기여하는 우선순위는 명암, 채도 및 밝기 순으로 분석 되었다. 이미지 감성 화질 측정치의 기술적인 화질 지표 변화에 따른 기울기의 공통점을 살펴본 결과, 거의 0, 중간 그리고 최대 기울기의 영역으로 구성된 함수 형태로 모델링을 할 경우, 기존의 역 U 형태의 성질 뿐 아니라 log 또는 포화 형태의 감성 화질 변화까지 분석 가능함을 알 수 있었다. 단일 및 복수의 화질 지표의 경우에 대하여도 화질 개선 방안이 모색되었으며, 기존 및 본 논문에서 분석된 결과를 위한 새로운 함수가 소개 되었다. 복수의 통합적 이미지 화질 지표를 통하여 향상 시킬 경우 오직 몇몇 한정된 지표 제어의 경우에만 실현 가능하다는 것을 알 수 있었다. 또한, 화질 향상 방법은 영상 콘텐츠에 따라 크게 차이가 없음을 알 수 있었다.
일반적으로 왜곡을 측정하는 방법으로 패턴의 전체 이미지를 분석하여 왜곡을 평가하는 방법을 이용하고 있으나 정확도가 높지 않아 카메라 등의 광학계에 많이 적용되고 있다. 1um이하의 정확도를 요구하는 왜곡수차를 측정하는 방법으로는 고가의 정밀 스테이지를 이용하여 마스크의 이미지 위치를 정확히 측정하는 방법이 주로 이용된다. 본 논문에서는 정확도가 요구되지 않는 매뉴얼 스테이지를 이용하여 왜곡을 정확히 측정하는 방법을 연구 하였다. 주요 아이디어로는 CCD나 CMOS를 이용하여 마스크 이미지를 일부 중첩되도록 분할측정하고 인접중첩영역의 이미지를 통합하여 마스크 이미지 위치를 정확히 계산하는 것이다. 마스크 이미지의 정확한 위치정보를 얻기 위해 Canny Edge Detection 기법을 사용하였으며 이렇게 확보된 위치정보로부터 좌표변환과 최소자승법을 사용하여 정확한 왜곡수차를 계산하는 과정을 연구하였다.
다중모드 의료영상 융합(MMIF)은 각기 다른 특징들을 나타내는 여러 종류의 모드의 이미지를 풍부한 정보가 포함된 하나의 결과 이미지로 통합하는 것이다. 이러한 의료영상 융합은 의사가 환자의 병변을 정확하게 관찰하고 치료하는 것을 도와줄 수 있다. 이러한 목적에 영향을 받아 본 논문에서는 복층 분해기 및 미세구조 보존 모델에 기반한 새로운 방법을 제안한다. 첫째, 복층 분해기를 사용하여 소스 이미지를 미세정보 보존의 특성을 갖는 에너지 층과 구조적 층으로 분해하였다. 둘째, 구조 텐서 연산자와 max-abs를 결합하여 구조적 층을 융합한다. 에너지 층의 융합을 위해 미세구조 보존 모델을 제안하였으며 이미지 융합성능을 크게 향상시킬 수 있었다. 마지막으로, 융합규칙을 통해 형성된 두 개의 융합된 하위 이미지를 합산하여 구축하였다. 실험을 통하여 제안된 방법이 현재까지 최첨단 융합 방법들과 비교하여 우수한 성능을 나타내는 것을 검증하였다.
현대는 이미지의 시대라 불리고 있다. 이는 우리사회의 비중이 유형적인 상품중심의 산업사회로부터 무형적인 문화중심의 사회로 옮겨가고 있다는 것을 의미한다. 따라서 우리주변에서 형성되는 공간이나 물건, 사건(이벤트)등에는 어떤 이미지의, 어떤 컨셉의, 어떤 심리적 요인을 작용시키는 가 하는 점이 매우 중요해 지고 있다. 이러한 점에서 일찍부터 선진외국에서는 국가의 대표이미지를 적극적으로 활용하여 자국의 물건이나 장소 이벤트 등에 적용함으로써 국가의 긍정적 이미지를 부각시키고 이를 통해 자국민의 긍지를 높이는데 많은 노력을 기울이고 있다. 본 연구는 국가를 상징하는 기본이미지(국호, 국가, 국기, 국화)를 디자인 원리를 통해 일정수준 이상의 형태와 구성으로 표현 가능하도록 접근한 것이다. 각각의 개별이미지의 기본표현을 기준으로 다양한 응용모티브의 제공과 이를 활용한 상품의 사례 등을 제시하고 있으며, 이미지전개의 과정을 소개함으로써 향후 더 많은 변형과 발전의 계기를 제공하려 하였다. 이는 국가의 이미지를 국민이 자유롭게, 적극적으로 사용토록 함으로써 국가에 대한 자부심을 키우고, 국민 생활 속에서 친숙한 이미지로 자리잡을 수 있게 함으로써, 누구나 필요할 때 우리자신을 홍보할 수 있는 기본자료로 제공하려 한 것이다. 또한 외국인에게는 우리국가에 대한 정보를 제공하고 호감을 느끼게 함으로써 긍정적인 국가이미지를 형성하는데 기여코자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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