"DB분야에서도 정보의 형태와 그 이용기술에 혁명적인 변화의 물결이 닥치고 있다. 전통적인 문자ㆍ수치DB에 이미지, 화상등이 추가되고 검색방법의 사용자 인터페이스도 훨씬 쉽고 편리해지고 있다. 여기에다 CD-ROM등의 디지털 광기술을 이용한 오프라인 DB가 점유율을 확대해오면서 그 신장율은 온라인DB를 훨씬 앞지르고 있는 상황이다. 게다가 컴퓨터에 전화, TV, 비디오 등이 연결되면서 전통적인 미디어 영역이 점차 흐려지는 경향을 보이고 있다.
국내 인쇄문화전통이 '문화원형'으로 개발되고 활용되어 인쇄출판산업의 발전과 국가이미지 제고에 기여하도록 하기 위해서는 우선적으로 해결되어야 할 과제가 있다. 바로 한국 인쇄문화의 아카이브이자 랜드마크(land mark)로서의 '인쇄문화박물관'을 건립하는 것이다. 독일과 중국, 일본 등 세계적으로 풍부한 인쇄문화의 전통을 지닌 대부분의 나라들은 세계적인 '인쇄박물관'을 운영하고 있다.
기존의 전통적인 이미지 데이터로의 접근방식은 각 이미지를 기술하는 색인어 및 키워드들에 의하여 이루어졌다. 이러한 키워드에 의한 전통적인 방식은 색인의 객관성 및 이용자들의 적절한 탐색어 선택에 따르는 부담을 수반하는 것이어서 이미지 검색의 문제점으로 제시되어 왔다. 이 연구는 객관성 있는 이미지 기술의 어려움과 키워드 탐색의 한계성을 인식하고 색인어와 매칭되는 탐색어 선택에 따르는 이용자의 부담을 덜 수 있는 방법의 하나로 비주얼 브라우징 기법을 제시하였다. 키워드 탐색 방법과 비주얼 브라우징 방법, 그리고 이 두 가지를 혼합 사용하는 방법을 비교하는 실험을 통하여 각 방법의 효율성을 측정하고 장점 및 단점을 살펴보았다. 실험 결과 키워드 탐색 방식은 탐색의 효율적인 측면을 고려할 때에 적합한 것으로 나타났으며 비주얼 브라우징 방식은 탐색 결과의 포괄적인 측면을 기대할 때에 이용될 수 있는 것으로 드러났다. 이러한 결과는 한 방식이 다른 방식보다 절대 우위의 효율성을 가진다기보다는 이용자가 요구하는 정보의 양과 정확성에 따라 각 방식의 효율성이 달라진다는 것을 제시하고 있다. 이 연구는 비주얼 브라우징 방식을 통하여 현재의 키워드 중심의 이미지 탐색 방식의 문제점을 완화시키고 이용자 중심의 탐색 방식과 이미지 검색 시스템의 디자인을 위한 방향을 제시하고 있다.
페인터11 버전이 최근 출시되었다. 페인터는 수채화, 유화 등 예술적인 이미지를 구현해주는 프로그램으로 포토�頻릿� 예술적이고 동화적인 이미지를 구현할 수 있어 디자인 및 사진 시장에서 새로운 조류로 각광받고 있다. 페인터11이 만들어 내는 디지털 아트는 전통 방식에 비해 새로운 작업 방식을 제공하고 있다. 독특한 브러시나 작업도구를 만들어 낼 뿐만 아니라 이것을 캔버스와 상호 작용시킬 수 있다. 이번 호에서는 페인터11의 기능에 대해 알아본다.
본 연구에서는 인사동 경관을 사회구성론적 관점에서 해석했다. 이는 경관의 가시적인 측면만을 중요시하거나 경관경험에 근거한 주관적 인식을 다루는 기존의 연구와는 달리 경관 변천의 역동적 과정을 보고자 하는 것이다. 그리고 경관을 인간의 사회적 실천을 통해 만들어지고 구성되는 것으로 보는 것이며, 그 과정에서의 사회적 주체의 역할과 경관과의 상호작용을 중요시 다룬다. 선행연구를 통해 볼 때 물리적 환경, 제도, 이미지는 경관 구성의 주요 요소가 된다. 조선조의 관인방과 대사동에서 연유한 '인사동'은 일제 강점기와 전쟁을 거치면서 골동품을 판매하는 전통문화공간이라는 상징적 의미를 획득하였고, 이후 현대적 화랑이 입점하면서 '문화'의 의미가 화장되었다. 아시안 게임, 올림픽, 월드컵 등 국제적 행사 시, 서울의 차별성이 있는 장소로 정비되고 홍보되면서 전통문화의 거리로 공식화되었다. 이는 내부인의 자발적 동기보다는 국가권력적 동기에 의한 것이라고 할 수 있다. 그런데 1990년 말 2000년 초 골동품 산업의 쇠락에 대처하기 위해 인사동의 내부인들은 전통문화의 거리라는 이미지를 적극적으로 활용하기 시작했다. 그러나 이는 임대료 상승 및 인사동의 이미지 형성에 기여했던 전통업종과 문화업종이 감소하는 현상으로 이어졌다. 이에 대한 반대급부로 전통문화를 보존하기 위한 노력이 시작되었고 문화지구지정, 지구단위계획 같은 제도를 이끌어냈다. 과거의 경관은 인사동에 '전통'이라는 이미지를 부여했으나, 지금에 와서는 오히려 '전통'이라는 이미지 활용과 유지를 위해 경관이 재구성되고 있다. 현재 우리는 이러한 과정을 거쳐 재구성된 경관을 인사동의 전통경관이라고 보는 것이다. 그리고 이러한 재구성 과정은 여러 행위자들의 역동적 상호작용에 의해 추동되고 있다. 근래 장소마케팅 등 경관과 사회와의 상호작용을 활용하려는 시도가 빈번한 만큼, 경관과 사회적 행위자들의 역학관계에 대한 파악이 필요할 것이다. 더불어 경관이 사회적 변화에 열려 이에 대응하면서 재구성된다는 관점에 대한 이론적 탐구와 구체적 사례 연구를 통한 연구의 심화는 경관을 매체로 다루는 조경 분야에 다양한 실천적 가능성을 줄 수 있을 것이다.
일반적으로 업체들이 자사의 이미지를 선전할 때 서로 상충되는 두가지 방식중 하나를 택한다. 하나는 해당 사업분야에서 새로운 세력임을 부각시키는 방법이고, 다른 하나는 회사의 오랜 전통과 역사를 배경으로 연륜이 쌓이고 확고해진 상호를 앞세우는 방법이다. 노르웨이 회사인 NFT(Norsk Forsvarste-Knologi a.s.)는 특수한 설립배경으로 인해 2가지를 다 내세울수 있는 입장에 있다. NFT는 법적으로 완전히 새로운 회사이며 회사 로고도 우리에게 낯설지만, 그 뿌리는 수백년의 전통을 가진 콩스버그이다. 콩스버그라는 이름은 오랫동안 "노르웨이의 우수한 방산제품"과 동의어처럼 쓰여왔다
본 연구는 소비자에게 패키지 디자인을 통하여 효과적인 자국이미지를 인식시키는 요일을 알아보고자 한 중 일의 녹차음료 패키지 디자인을 상위브랜드 3개를 선정하여 구조적 요소와 시각적 요소로 나누어 분석하였다. 그 결과 한국의 경우 현대적인 녹차 음료의 이미지를 보여주는 것과 달리 중국과 일본의 경우 전통적인 녹차음료의 이미지를 보여주며 관용색상을 많이 사용하는 것으로 나타났다. 이러한 연구의 결과가 중국의 세계 녹차음료 시장 진출을 위한 자료로 활용 될 수 있을 것으로 기대해 본다.
정보전달에 있어서 멀티미디어 정보가 차지하는 비중이 점점 증대됨에 따라 멀티미디어 데이터 암호화의 필요성이 부각되고 있는 실정이다. 그러나 기존의 암호화에 일반적으로 적용되어온 DES(Data Encription Standard)와 같은 전통적인 암호화 알고리즘은 멀티미디어 데이터를 암호화하여 실시간으로 처리하기에는 충분히 신속하지 못한 단점이 있다. 그래서 본 논문에서는 디지털 이미지 프로세싱 기법중 압축기법과암호화 기법을 일련의 과정으로 통합하여 멀티미디어 정보의 중요부분을 차지하는 디지털 이미지의 실시간 암호화 처리기법을 연구하였다. 디지털 이미지의 저주파수 성분과 고주파수 성분을 다단계의 레벨로 분리하여 각 대역별로 성분을 집중시킨 후 임의의 배치 순서로 재배치하는 방법을 통해 DCT(Discrete Cosine Transform)과정 및 양자화과정을 거친 공간주파수 성분을 Zig-Zag순서가 아닌 임의의 배치 순서로 재배열할 때 발생되는 이미지의 크기가 상대적으로 커지는 점과 저주파수 성분이 주요 성분으로 구성된 이미지의 경우 해독이 비교적 용이하다는 점, 또한 약간의 응용으로 각 블록의 DC값만을 추출하여 이미지의 주요 내용을 파악할 수 있는 문제점을 해결하였다.
본 논문에서는 경계 합성곱 신경망(Convolutional neural network, CNN)기반의 슈퍼 해상도 기법을 이용하여 저해상도 옷감 메쉬를 슈퍼 해상도로 노이즈 없이 안정적으로 표현할 수 있는 기법을 제안한다. 저해상도와 고해상도 메쉬들 간의 쌍은 옷감 시뮬레이션을 통해 얻을 수 있으며, 이렇게 얻어진 데이터를 이용하여 고해상도-저해상도 데이터 쌍을 설정한다. 학습할 때 사용되는 데이터는 옷감 메쉬를 지오메트리 이미지로 변환하여 사용한다. 우리가 제안하는 경계 합성곱 신경망은 저해상도 이미지를 고해상도 이미지로 업스케일링 시키는 이미지 합성기를 학습시키기 위해 사용된다. 테스트 결과로 얻어진 고해상도 이미지가 고해상도 메쉬로 다시 변환되면, 저해상도 메쉬에 비해 주름이 잘 표현되며, 경계 부근에서 나타나는 노이즈 문제가 완화된다. 합성 결과에 대한 성능으로는 전통적인 물리 기반 시뮬레이션보다 약 10배 정도 빠른 성능을 보여준다.
선사 이래 인류의 대표적 고대 문화유산의 하나가 금석문이다. 이런 금석문들은 다양한 과학적 기법들로 그 원 형태를 인식하고자 하는 노력을 하고 있다. 그러나 가장 오래되고 유용한 보존과 인식 방법은 탁본에 의한 것이다. 그러나 원 자료의 심각한 훼손으로 탁본자료의 형상 인식이나 문자 인식은 일반적인 이미지 복원 방법과는 다양한 면에서 차이를 보이고 있어 이의 노이즈를 제거하고 원이미지를 복원하여 형상을 인식하는 것이 중요하다. 이러한 탁본의 판독에는 다양한 잡음들이 있어 이를 전문적인 판독가 들도 이설을 제기하는 경우들이 있다. 다양하고 심각한 훼손 상태에 있는 탁본의 이미지들은 다양한 형태의 심각한 노이즈를 가지고 있어 전통적이고 일반적인 이미지 향상이나복원 기법들을 적용하기에 적절하지가 않다. 본 연구에서는 구름이나 야간 상황 등 다양한 노이즈를 가진 SAR 이미지처리 기법과 다양한 환자들의 다양한 병적 상태의 이미지들에 효과적으로 적용되는 방법들을 살펴 탁본 문자인식에 적용하고 그 효과를 히스토그램과 이미지 엔트로피를 이용하여 측정하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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