초해상도 영상복원은 동일한 노출을 가진 다수의 저해상도 영상을 사용하며, 각 영상들 간의 부화소 이동량을 통해 높은 해상도를 가지는 영상을 복원하는 방법이다. 최근에는 노출이 다른 다수의 입력 영상들을 사용하여 해상도와 동적범위 모두를 향상시키는 방법들이 제시되고 있다. 기존의 방법들은 장면의 휘도 변환을 위한 카메라 응답곡선과 톤 맵핑 방법을 필수적으로 요구한다. 이러한 과정에서 CRC 곡선은 추가적인 영상 획득을 요구하며, 과정 또한 복잡하다. 특히 톤 맵핑은 방법에 따라 결과 영상의 화질을 일정하게 나타내지 못하는 장점이 있다. 따라서 본 연구에서는 가중치 맵을 사용한 고해상도 동적 범위 확장 영상 재현 방법을 제시한다. 제안된 방법에서 먼저 각 입력 영상에서 인간 시각에 가장 잘 보이는 영역을 가중치 맵(weight map)이라 정의하고, 가중치 맵이 적용된 입력 영상을 초해상도 복원방법에 적용함으로써, 해상도와 동적 범위가 모두 확장된 결과 영상을 획득한다. 이 방법은 카메라 응답곡선과 톤 맵핑을 사용하지 않음으로 일정한 화질을 획득한다. 또한 제안된 방법은 입력 영상의 구성에 따라 결과 영상의 화질이 다르게 나타남으로, 수수의 불규칙한 입력에도 유사한 결과를 획득하기 위한 밝기 보상 요소를 제안한다.
본 연구는 K-WISC-IV 프로파일을 통해 고기능 자폐 스펙트럼 장애(ASD) 아동의 인지적인 특성을 확인하여 고기능 ASD 아동의 진단에 도움을 주며, 임상 및 교육 장면에서 효과적인 개입을 위한 정보를 제공하는데 목적이 있다. 이에 6~16세의 고기능 ASD 아동 90명을 대상으로 K-WISC-IV의 전체 IQ, 지표 점수와 소검사 환산점수의 평균을 살펴보았으며, 이와 같은 점수들이 규준 집단과 차이가 있는지 확인하고자 단일 집단 t 검정을 시행하였다. 그 결과 처리속도 지표, 작업기억 지표에서 고기능 ASD아동이 규준 집단에 비해 유의하게 낮은 점수를 얻었고, 소검사 수준에서는 이해, 공통그림찾기, 빠진 곳찾기, 순차연결, 산수, 동형찾기, 기호쓰기에서 유의미하게 부진한 수행을 보였다. 다시 말해, K-WISC-IV 프로파일을 통해 고기능 ASD 아동들이 처리 속도가 느리고 사회적 판단력이 부족하며 비언어적인 자극을 빠르게 포착하거나 시각 자극의 핵심적 측면을 파악하는 것이 어렵다는 특성을 알 수 있었다.
본 논문은 하나의 움직이는 카메라와 수시로 바뀌는 배경을 가진 환경 하에서 파라미터를 사용하지 않는 외곽선을 사용한 움직이는 물체의 외곽을 추적하고, 추적된 물체의 외곽을 다른 장면에서 가져온 배경으로 대체하여 추적물체를 제거하는 기법을 제안한다. 먼저 캐니 에지 이미지(map)를 수정하여 만들어 내고, 이들 에지들의 강도에 대한 정보를 LOD (Level-of-Detail)로 만든 결과 LOD 캐니 에지 이미지(map)을 생성한다. 이들 LOD 캐니 에지 이미지 화소에 대해 그래프를 사용한 경로 설정 방법을 사용한다. 이 작업으로 결정되는 외곽선을 이용하여 추적대상이 되는 물체를 다른 이미지에서부터 얻은 배경이미지로 대체함으로써 제거한다. 우리의 물체 추적을 위한 방법은 LOD 수정된 캐니에지 이미지를 위주로 이루어진다. 추가 에지 정보를 얻기 위해 LOD 계층에 따라서 자세한 외곽선 정보를 얻는다. 우리의 경로 설정 방법은 보다 강한 이미지 차에서 만들어진 에지 화소를 선호하는 것이다. 이 방법은 이전 외곽선 정보를 최소한으로 참고하기 때문에, 이전 외곽선 정보를 새로운 외곽선을 생성하는데 있어서 가중치를 사용 이전 외곽선을 포함시키는 방법에 비해 탁월하다. 외곽선 추적 후 추적 물체를 배경으로 대체하는데, 첫 이미지 배경은 이후에 나타나는 이미지로부터 추적 물체에 대해 가려진 배경정보를 가져오는 카메라 운동법이라 부르는 방법에 의하여 계산되어진다. 첫 프레임을 위한 배경 계산이 완료되면, 다음 이미지의 배경 계산은 첫 프레임의 배경에 의존한다. 본 논문에서 제시된 방법을 사용할 경우, 추적 물체의 형상 변화가 극심하지 않고, 카메라의 움직임이 매우 빠르지 않을 경우 성공적으로 추적할 수 있었다.
영상정합은 동일한 장면에 대해서 서로 다른 시점, 서로 다른 시간 혹은 서로 다른 특성의 센서로부터 얻은 영상들의 위치 관계를 대응 시켜주는 기법이다. 본 논문에서는 가시광선 영상 및 적외선 영상과 같은 다중센서 영상을 정합하기 위한 방법을 제안한다. 영상정합은 두 영상에서 특징점을 추출하고, 특징점 간의 대응 관계를 구함으로써 이루어진다. 기존의 다중센서 영상 정합을 위한 방법으로 정규상호정보를 이용하여 대응 특징점을 선별하는 방법이 제안되었다. 정규상호정보 기반의 영상정합 기법은 두 영상의 통계적 상관성이 전역적이어야 한다는 가정을 전제한다. 그러나 가시광선 영상과 적외선 영상에서는 이를 보장하지 못하는 경우가 많아 대응 특징점의 정확도가 저하되기 때문에 기존의 방법은 안정적인 정합 성능을 기대하기 힘들다. 본 논문에서는 영상의 공간정보로서 기울기 방향정보를 정규상호정보와 결합함으로써, 대응 특징점의 정확도를 향상시켰으며 이를 통해 정확성 및 안정적인 영상 정합 결과를 도모하였다. 다양한 실험 결과를 통해 제안하는 방법의 효용성을 증명하였다.
본 연구에서는 실감콘텐츠(VR AR MR)를 활용한 공연장 마케팅 방안을 제안하였다. 공연장은 관객이 직접 체감할 수 있는 공간이며, 공연장 마케팅 방안은 다음과 같다. 첫째, 공연장 좌석의 배치를 활용한 마케팅전략이다. 이는 가상현실(VR)을 통해 관객에게 원하는 관람석에서 공연이 어떤 각도와 시야로 관람되는지에 대한 예상이 가능하며 몰입감이 높은 좌석을 예매하도록 유도한다. 둘째, 혼합현실(MR)을 통해 공연 홍보 및 광고물을 활용한 콘텐츠 마케팅이다. 기존의 정적인 홍보수단에 비해 공연예술의 현장감을 살린 동적 홍보가 가능하다. 셋째, 등장 캐릭터를 활용한 마케팅전략이다. 공연은 1회성 예술이다. 이를 보완하도록 등장캐릭터가 공연의 한 장면을 증강현실(AR)콘텐츠로 사전에 제공하여 공연에 대한 흥미를 유발하도록 한다. 넷째, VR 소셜 네트워크를 구축하여 고객과 직접 소통하는 방법이다. 이를 통해 공연장 활성화를 위한 관객 유치에 도움이 되고자 한다.
본 연구는 동영상을 기반으로 일상생활에서 녹화한 아동 및 성인의 발화를 자동으로 분석해주는 SUDA(smart utterance deep analyser) 하이브리드 앱 개발에 관한 것이다. 특히, 아동과 부모가 원하는 시간 및 장소에서 상호작용하는 장면을 촬영하여 업로드할 수 있고 시간의 흐름에 따라 데이터를 계속 축적하여 이를 관찰하고 분석할 수 있도록 도울 수 있다. SUDA는 안드로이드폰, 아이폰, 태플릿 PC 기반에서 구동되며, 대용량의 동영상을 녹화 및 업로드할 수 있고, 사용자의 목적(일반인, 전문가, 관리자)에 따라 차별화된 기능을 제공할 수 있다. 전문가 모드에서는 자동화된 시스템과 협업하여 대상자의 발화를 말·언어적인 측면(비유창성, 형태소수, 음절수, 단어수, 말속도, 반응시간 등)에서 세부적으로 분석할 수 있다. 즉, SDUA 시스템이 대상자의 발화를 반자동으로 전사 및 분석하면, 언어치료사가 이를 검토하고, 보완하여 의사소통장애 진단과 중재 시 활용할 수 있다. 일반인(부모)의 경우, 전문가가 분석한 결과를 그래프 형태로 제공 받아 모니터링 할 수 있고, 관리자는 발화 분석, 영상삭제 등 전체 시스템을 관리할 수 있다. 본 시스템은 발화 분석의 반자동화로 치료사와 연구자의 부담을 줄여주고, 부모가 자녀의 발화를 기반으로 하여 말·언어발달에 대한 정보를 쉽고 다양하게 제공 받을 수 있다는 점에서 임상적 의의가 있다. 또한, 한국형 말더듬아동 진단 및 중재에 적용할 수 있는 종단데이터를 구축하고, 말더듬 회복 예측 요인들을 찾는 기초자료로 활용하고자 한다.
이 연구에서는 사례연구를 통해 과학관 활용 수업을 위한 중등 예비 과학교사의 교수 설계에서 나타나는 특징을 분석하였다. 서울 소재 사범대학의 예비과학교사 3명이 연구에 참여하였으며, 국립과천과학관을 활용한 수업을 계획 및 실행하였다. 예비교사들이 제작한 모든 교수학습 자료를 수집하였고, 수업을 관찰하면서 수업 장면을 촬영 및 녹음하였으며, 교수 실행 전후에 반구조화된 면담을 실시하였다. 예비교사의 과학관 활용 수업을 위한 교수 설계의 특징을 분석하기 위해 지속적 비교 방법을 사용하였다. 연구 결과, 예비교사들은 과학관 수업을 서로 연계된 방문 전, 중, 후 활동으로 구성하였고, 방문 후 활동을 통해 방문 중 학습을 강화시키려 시도하였으며, 과학관 학습을 학생 개인의 경험과 연결시키는 측면을 비교적 적절히 고려하는 것으로 나타났다. 그러나 방문 전 활동을 통해 과학관에 대한 낯설음을 감소시키거나, 소집단 활동을 통해 학생들이 공동의 산출물을 만들도록 하거나, 다양한 사회적 상호작용을 촉진시키거나, 학생들이 자신의 학습을 직접 선택하고 조절하도록 하는 것에 대한 인식과 실행 지식은 부족하였다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 예비교사의 과학관 학습관련 전문성을 향상시키기 위한 교육 방안을 제안하였다.
2차원 수중 초음속 제트의 구조 및 유동 불안정성에 대한 실험적 연구를 수행하였다. 제트의 구조 및 시간에 따른 변화를 관찰하기 위하여 고속 디지털 카메라 촬영과 정압을 측정하였다. 공기 유량의 변화에 따른 제트의 구조를 초고속 촬영하여 이로부터 얻어진 장면에서 확산각을 구했다. 일련의 제트의 주기적인 특성에 따른 구조를 관찰하였고 불안정성의 초당 주기 발생 횟수가 5-6회 정도로 측정되었다. 세 가지 특성 길이 $L_1$, $L_2$, $L_3$를 정의하였다. $L_1$은 불안정적 주기가 발생할 경우 최대제트의 폭 스케일, $L_2$는 2차적인 유동이 유입되는 곳의 제트의 폭 스케일, $L_3$는 노즐 출구로부터 2차적으로 유도된 유동이 유임되는 곳까지의 길이다. $L_1$/$L_2$는 전압 즉, 탱크 압력이 증가함에 따라 감소하는 경향성을 가지고 있고 $L_3$는 전압이 증가함에 따라 증가하는 경향성을 띄었다. 시간에 따른 정압 변화를 측정하였으며 FFT결과를 통해서 불안정성으로 인해 발생하는 주파수와 유사한 값인 5Hz에서 고유진동이 발생하는 것을 확인하였다.
영화학자 뱅상 아미엘은 자신의 저서 <몽타주의 미학>을 통해 몽타주의 타입을 크게 세 가지로 나누어 소개한다. 서사 몽타주(Montage narratif)와 담론 몽타주(Montage discursif), 대응 몽타주(Montage decorrespondances)가 그 구분법으로, 이 세 가지의 부류는 거의 대부분의 영화들이 속하는 미학적 부류를 포괄하는 개념이 된다. 초기의 영화들은 편집의 본질적이고 기본적인 기능을 추구했는데, 이러한 성향은 시간이 흐를수록 연출자의 목표를 강화하기 위한 방향으로 수정되었다. 이처럼 서사를 결합시키는 '방법론'으로서가 아니라 '목적'을 지향하는 몽타주의 방식을 본고는 표현적 몽타주(Montage expressif)로 지칭하고, 이를 진정한 몽타주의 개념으로 받아들이며 논의를 시작한다. 몽타주 단계에서 표현적 몽타주 작업은 총 세 단계의 결정을 통해서 이뤄진다. 일차적으로 러시 필름 중 필요한 부분만을 선정하는 '선별'의 과정을 거친 후, 이 선택된 필름들을 일정한 순서대로 결합시키는 '결합'의 과정, 그리고 쇼트의 지속 시간을 고려해 장면연결을 결정하는 '연결'이 몽타주의 마지막 단계가 된다. 물론 예외는 있다. 고전적 서사의 픽션 영화가 클로즈업을 사용할 때, 혹은 모델이나 중성적 동물의 오브제를 사용할 때 영화는 관객의 감정을 끌어당기는 '담론 몽타주'나 '서사 몽타주'가 아닌, '대응 몽타주'의 경향을 유도하고, 이는 몽타주의 일반적 의미를 거스르는 측면에서 예외라 할 수 있다. 본 연구는 이처럼 클로즈업이나 대응몽타주가 사용하는 '콜라주'를 통한 연결, 혹은 '불확실한 연관성'을 지닌 작품의 몽타주 경향을 '현대영화의 파편화(fragmentation) 경향'이라 명명하며 이를 분석하려 한다. 현대영화에서 몽타주의 파편화는 영화의 연속적이고 구조적인 속성들을 깨트리고, 영화의 표면에 가시적으로 드러나는 서사(narration)의 구조를 혼동시킨다. 이처럼 클로즈업에서 시작된 몽타주의 파편화의 경향은 현대적 이미지의 확장성에 관한 해답을 줄 수 있으리라 본고는 바라보고 있다.
지하철 정거장면적의 규모를 세분화하여 분석한 결과 이용승객 실적을 기반으로 B수준으로 면적을 산정하면, 현재 건설된 면적대비 16.3%만으로도 고객의 이용 편익을 충족시킬 수 있다. 그리고 정거정별 위치와 지명도, 상징성, 하루 승 하차인원 등 역별 특성에 맞게 가중치를 부여하면, 현재면적의 18.6%만으로도 수요를 충족할 수 있는 것으로 추정되었다. 호선별로 보면 8호선의 과다면적이 가장 크고, 환승유 무별에서는 환승역이 비환승(일반)역보다 과다면적이 크게 추정되었다. 그리고 지하 심도별로는 21~30m인 역의 면적이 가장 과다하고, 승차인원별 추정에서는 1일 피크실적 1,000명 이하의 역들이 가장 과다면적이 큰 것으로 추정되었다. 정거장의 규모(면적) 산정방식을 단순화하고 규모를 슬림화(축소)하는 것이 시민들의 이동편리(동선, 이동시간)와 지하공간이동 안전에 유리하고, 초기투자비 절감 및 운영시 유지관리비용 절약에서도 효과적일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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