빅데이터 시대의 도래는 데이터에서 스스로 규칙을 배우는 딥러닝의 비약적인 발전을 가능하게 하였으며, 특히 CNN 알고리즘이 거둔 성과는 모델의 구조를 넘어 소스 데이터 자체를 조정하는 수준에 이르렀다. 하지만 기존의 이미지 처리 방법은 이미지 데이터 자체를 다룰 뿐, 해당 이미지가 생성된 이질적 환경을 충분히 고려하지 않았다. 이질적 환경에서 촬영된 이미지는 동일한 정보임에도 촬영 환경에 따라 각 이미지의 특징(Feature)이 상이하게 표현될 수 있다. 이는 각 이미지가 갖는 상이한 환경 정보뿐 아니라 이미지 고유의 정보조차 서로 상이한 특징으로 표현되며, 이로 인해 이들 이미지 정보는 서로 잡음(Noise)으로 작용해 모델의 분석 성능을 저해할 수 있음을 의미한다. 따라서 본 논문은 이질적 환경에서 생성된 이미지 데이터들을 동시에 사용하는 앤드-투-앤드(End-To-End) 구조의 적대적 학습(Adversarial Learning) 기반의 이미지 색 항상성 모델 성능 향상 방안을 제안한다. 구체적으로 제안 방법론은 이미지가 촬영된 환경인 도메인을 예측하는 '도메인 분류기'와 조명 값을 예측하는 '조명 예측기'의 상호 작용으로 동작하며, 도메인 분류의 성능을 떨어뜨리는 방향의 학습을 통해 도메인 특성을 제거한다. 제안 방법론의 성능을 평가하기 위해 이질적 환경에서 촬영된 이미지 데이터 셋 7,022장에 대한 색 항상성 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존 방법론에 비해 Angular Error 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
도시계획 및 설계의 공간 개념에 있어 현대도시는 정체성을 기반으로 모든 공간은 차이가 나는 장소로 이루어져 있다는 시각으로 접근한다. 이렇듯 본 연구에서는 도시를 이루고 있는 개별 공간간의 차이에 주목하여 이질적 이미지를 분석하고, 레지빌리티 측정을 통해 이질성을 띄는 각 공간의 이미지에 반응하는 물리적, 행태적 요소를 도출하였다. 그 결과 부산시의 도시공간은 폐쇄성, 개방감, 동적+폐쇄성, 동적+개방감, 정적 등의 이질적 이미지를 가지며, 각각의 이미지를 강하게 느끼게 하는 레지빌리티 요소로 폐쇄성에는 고밀 고층건축물, 거주, 업무의 요소, 개방감은 수공간, 산책, 조망의 요소, 동적&폐쇄성은 산업활동의 요소, 동적&개방감은 오픈스페이스, 수공간, 수영의 요소, 정적 이미지는 녹지, 산책, 머무름의 요소로 나타났다.
웹상의 이미지 데이타베이스들은 자치성과 이질성이라는 두 가지 다른 특성을 갖고 있다. 즉 독립적으로 만들어지고 유지되며 질의 처리 방법이 서로 다르다. 분산된 이미지 데이타베이스들에 대한 내용기반 검색에서, 메타 서버의 유사성 측정함수에 대하여 서로 다른 지역 유사성 측정 함수를 갖는 데이터베이스들로부터 주어진 질의 객체와 유사한 객체들을 찾는 능력을 갖는 것은 중요하다. 현재까지, 동일한 유사성 측정 함수들을 사용하는 이미지 데이타베이스들을 선택하는 방법에 대하여 많은 연구가 진행되었으나 이미지 데이타베이스들이 다른 유사성 측정함수를 사용하는 경우에 대한 연구는 없었다. 본 논문에서는 웹상의 많은 이질적인 이미지 데이타베이스들 중 질의에 유사한 객체들을 보다 많이 가지고 있는 데이타베이스들을 찾는 문제를 다룬다. 데이타베이스들의 순위는 이미지 데이타베이스들의 압축된 히스토그램 정보와 적은 수의 표본 객체들을 사용하는 복합 추정에 기반을 두고 있다. 구형 영역 질의에 대한 선택률을 추정하기 위하여 히스토그램 정보를 사용하며, 유사성 측정 함수의 차이로 인한 선택률 오차를 보정하기 위하여 표본 객체들을 이용한다. 많은 수의 이미지 데이타에 대한 상세한 실험은 제안된 방법이 이질적인 분산 환경에서 효율적임을 보여준다.
도시공간은 거주민들의 행동과 체험, 생활방식 등을 나타내는 장소이며, 지역적 속성과 자산과의 조화에 의해 그 도시만의 고유하고 독특한 이미지가 반영된 공간을 창출한다. 따라서 도시의 발전을 위해서는 각 공간이 가진 차이에 의해 생성되는 그 공간만이 가진 정체성을 적극적으로 반영하는 것이 중요하다. 이에 본 연구에서는 공간이 가진 이질성의 측면에 착안하여 도시공간별 특성을 밝혀내고, 공간의 이질적 이미지에 대한 심리요인을 분석하였다. 그 결과 부산시의 14가지 유형의 도시공간의 이미지 특성은 공간별로 차이가 나타났으며, 크게 자연성-인위성, 동적공간-정적공간으로 분류할 수 있었다. 또한 개인의 선호군집을 살펴보면 사람들은 자연성, 개방성, 완만한 경사의 비교적 정적인 공간에서 긍정적인 이미지가 높게 나타났다.
테크놀로지의 발달로 영상 이미지는 영상 예술 뿐 만 아니라 다매체에서 디지털이미지로 전달되고 있다. 기존의 영상 이미지는 화면 프레임을 단순히 시간적 움직임을 재현하는 것이나 제한된 화면 효과를 통해 표현되었다. 그러나 테크놀로지의 진보로 인하여 디지털 미디어는 기존 영상 기법을 확장시켜 다양한 표현을 빠르고 쉽고 편리하게 구현이 가능하게 되었다. 이와 같은 기술적 진화는 결과적으로 영상 이미지가 생성하는 이미지와 이미지 사이에 생기는 이질적 간격을 복잡하고 자극적으로 끝임 없이 전달 받게 되는 상황에 놓이게 되었다. 우리에게 디지털 이미지가 생성하는 이미지의 시간성이 움직임을 어떻게 해석할 수 있는지 들뢰즈의 관점에서 살펴보고, 인식적 요소가 실질적으로 어떻게 표현될 수 있는지 실증적인 사례<아디다스 광고 영상>을 중심으로 분석해 보고자 한다.
본 논문은 형태학 이론을 이용하여 이미지의 윤곽선을 추출하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 분할된 이미지를 형태학 기반의 근접성, 유사성, 연속성을 사용하여 객체들로 그룹화 한다. 즉, 이미지의 시각 계층에서 지각적 방법과 하향식 피드백을 이용하여 이질적인 시각적 형태들을 하나의 시각적 형태로 구체화 시킨다. 실험 결과 다른 방법에 비하여 좋은 성능을 보인다.
시각적 질의응답(Visual Question Answering, VQA)은 주어진 이미지에 연관된 다양한 질문에 대한 올바른 답변을 예측하는 기술이다. 해당 기술은 컴퓨터 비전-자연어 처리 연구분야에서 활발히 연구가 진행되고 있으며, 질문의 의도를 정확히 파악하고, 주어진 이미지에서 관련 단서 정보를 찾는 것이 중요하다. 또한, 서로 이질적인 특성을 지닌 정보(이미지 객체, 객체 위치, 질문)를 통합하는 과정도 중요하다. 본 논문은 질문의 의도에 알맞은 정보를 효율적으로 사용하기 위해 멀티 모달 입력 이미지 객체, 객체 위치, 질문)에 대한 Multi-modal Message Aggregation (MMA) 제안하며 이를 통해 한국어 시각적 질의응답 KVQA에서 다른 모델보다 더 좋은 성능을 확인하였다.
최근 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오와 같은 멀티미디어 객체를 다루는 연구는 국내외적으로 활발하게 진행되고 있으나, 이러한 멀티미디어 객체들을 효율적으로 저장 및 검색하기 위한 하부저장 시스템에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 이러한 대용량 멀티미디어 객체들을 효율적으로 저장 및 검색하기 위한 구조를 분석하고 다양한 이질적 객체들을 위한 객체 관리자 및 대용량 텍스트를 위한 역화일 관리자를 설계한다. 아울러, 기존의 하부저정 구조인 SHORE 저장시스템에 통합하여 DBMS 측면에서 제공하는 동시성 제어, 회복기법 등을 지원할 수 있는 객체저장 엔진을 구현한다.
시각 예술 분야에 있어 합성의 도입은 시간과 공간의 제약에서 벗어난 다양한 표현을 구사할 수 있게 해주었다. 디지털 이전의 합성에서는 기술적 한계로 인해 사실적인 표현에 제약을 받았지만, 디지털 합성이 완전하게 자리 잡은 이후에는 적어도 합성을 통한 이미지 표현에서는 한계가 거의 사라졌다고 해도 과언이 아니다. 합성에 관한 기존의 연구 논문은 제작 기법에 관한 기술적인 연구이거나, 합성이 영상예술의 시공간 개념과 의미 변화에 주를 둔 논문이 대부분이었고, 디지털 합성으로 인한 매체들의 표현 방법의 변화가 어떻게 이루어졌는가에 대한 연구의 필요성을 느꼈다. 또한, 그로 인해 예술을 바라보는 시각에 대한 변화에도 되돌아볼 필요성을 느끼게 되었다. 따라서 이 논문에서는 기술적이 부분이나 시공간 확장에 대한 개념적 이론을 다루기보다는 합성이 가지는 예술의 표현 방법에서 드러난 형질에 따라 시각적으로 자연스러운지, 이질적인지, 또 이질적이면서 자연스러운지 분류해보고 앞으로의 디지털 매체 합성 방향과 다양성에 대해 기대해 본다.
이미지 메타 데이타는 이미지 데이터의 내용, 구조, 특징 등을 기술하는 데이타를 말한다. 이러한 메타 데이타는 다양한 시스템 환경에서 서로 공유되며 다양한 표준이 존재한다. 이러한 환경에서 사용자가 요구하는 정확한 데이타를 검색하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 분산 환경에서 다양한 표준을 가지는 이질적인 이미지 메타데이타의 상호 운용 시스템 구조를 제안하고, 보다 정확하고 효율적인 검색을 위하여 메타데이타 매핑 방법을 이용한 질의 확장 방안을 제안한다. 제안한 매핑 방법에서 비표준 메타데이타를 사용하는 제공자는 MDR내의 기준 표준인 VRA 표준과 매핑된다. 또한, 불필요한 매핑 연산을 줄이고 MDR에 새로운 표준을 쉽게 추가하기 위해서 VRA 표준을 기준으로 표준안간의 매핑을 수행한다. 제안된 확장 질의 방법을 사용하면 다양한 메타데이타 스키마와 표준 간의 관계를 활용하여 검색의 정확도를 높일 수 있다. 본 논문에서 제안된 방법의 유용성을 보이기 위해 시스템 프로토타입을 구현하고 확장 질의 처리에 대한 검객 성능 평가를 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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