영화나 VR 콘텐츠 제작 시 음향에 잔향 효과를 주는 것은 현장감과 생동감을 느끼게 하는데 매우 중요한 요소이다. 공간에 따른 음향의 잔향 시간은 RT60(Reverberation Time 60dB)이라는 표준에서 권고된다. 본 논문에서는 음향 편집 시 자동 잔향 편집을 위한 장면 인식 기법을 제안한다. 이를 위해 컬러 이미지와 예측된 깊이 이미지를 동일한 모델에 독립적으로 학습하는 분류 모델을 설계하였다. 실내 장면 분류는 내부 구조가 유사한 클래스가 존재하여 컬러 정보 학습만으로는 인식률의 한계가 존재한다. 공간의 깊이 정보를 사용하기 위해 딥러닝 기반의 깊이 정보 추출 기술을 사용하였다. RT60을 기반으로 총 10개의 장면 클래스를 구성하고 모델 학습 및 평가를 진행하였다. 최종적으로 제안하는 SCR+DNet(Scene Classification for Reverb+Depth Net) 분류기는 92.4%의 정확도로 기존의 CNN 분류기들보다 더 높은 성능을 달성하였다.
이미지 센서 컬러 필터에 사용하기 위해 새로운 노란색 퀴놀린-다이온 염료 파생물을 설계하고 합성했습니다. 합성된 화합물은 퀴놀린과 디온 그룹으로 구성된 기본 화학 구조를 가지고 있습니다. 새로운 재료는 상업적 장치 제조 공정을 모방한 조건에서 광학적, 열적 특성을 기반으로 평가되었습니다. 이들의 관련 성능을 비교한 결과, 제조된 두 화합물 사이에서 2-(3-hydroxyquinolin-2(1H)-ylidene)-1H-indene-1,3(2H)-dione (HQIDO)이 다음과 같은 우수한 성능을 나타냈습니다. 프로필렌 글리콜 모노메틸 에테르 아세테이트 용매에서 0.5 wt%보다 큰 용해도, 각각 298 ℃의 높은 분해온도를 포함하는 이미지 센서 컬러 필터 재료. 결과는 HQIDO가 이미지 센서 착색제에서 노란색 염료 첨가제로 사용될 수 있음을 시사합니다.
이미지 센서 컬러 필터에 사용하기 위해 새로운 황색 방향족 이민 유도체가 설계되고 합성되었다. 합성된 화합물은 방향족 이민 그룹을 기반으로 한 화학 구조를 가지고 있다. 새로운 재료는 상업용 장치 제조 공정을 모방한 조건에서 광학적 및 열적 특성을 기반으로 평가되었다. 이들의 관련 성능을 비교한 결과, ((E)-3-methyl-4-((3-methyl-5-oxo-1-phenyl-1H-pyrazol-4(5H)-ylidene) methyl)-1-phenyl-1H-pyrazol-5(4H)-one (MOPMPO)은 industry에 중점적으로 사용되는 프로필렌 글리콜 모노메틸 에테르 아세테이트 용매에 대한 용해도가 0.5 wt%이고, 290 ℃의 높은 분해 온도를 갖는 이미지 센서 컬러 필터 소재로서 우수한 성능을 나타내었다. MOPMPO가 이미지 센서 색재의 황색 염료 첨가제로 사용할 수 있음을 확인하였다.
현대 패션분야에서 디자이너들의 예술적 표현의 주제이자 매체로서 활용되고 있는 빛은 보다 감성지향적인 방향으로 발전되는 추세로서, 빛을 활용한 감성 패션디자인에 대한 표현 방법과 조형적 특성을 분석하는 것은 매우 의미있는 일이다. 패션디자인에서 빛을 표현하는 방법으로는 빛의 반사, 이미지 표현, 발광, 투사에 의해 독창적으로 응용되어져 표현되어 왔으며, 다양한 빛의 표현을 위해 재료의 물성을 조작함으로써 얻을 수 있는 빛의 유희, 명암이나 형태, 색채를 통한 빛의 재현, 발광물질이나 인공광에 의한 발광, 프로젝터를 통한 빛 이미지 등 다양한 표현방법이 활용되고 있었다. 빛이 활용된 감성 패션디자인의 조형적 특성으로는 상호작용성, 영상성, 투명성, 실험성으로 분류되었다. 상호작용성은 착용자의 행위에 의한 변형과 신체의 변화나 감정의 변화에 의한 불빛이나 영상 패턴이 바뀌는 등 형태나 컬러, 영상의 변형 등 착용자의 메시지 전달이나, 감정표현, 신체보호, 그리고 재미를 유발하는 효과를 자아내는 것으로 나타났다. 영상성은 디지털 이미지를 활용한 것과 내부 광원에 의한 발광성으로 분류되며, 드레스에 장착된 수많은 LED 에 의한 영상을 만들거나 이미지를 확대시키는 방법으로 표현된 영상성은 심미적인 효과가 우선시되었다. 투명성은 주로 비닐, 플라스틱, 기능적 소재 등 투명한 소재들을 이용하여 대부분 재료의 특성이 조형적 특성으로 분석되었고, 외부와의 개방성과 위장가능성의 효과를 준다거나, 투명한 재질에 이미지가 변화하는 이미지의 중첩성과 같은 효과를 나타내었다. 실험성은 새로운 실험적 도구로서의 패션을 표현하고자 할 때, '빛'을 매개체로 하여 관심을 유도하고 재미를 더해주며, 신비주의적 환상이나 호기심을 불러일으키는 효과를 나타내었다. 이처럼 빛을 활용한 패션디자인은 빛을 매개체로 하여 다양한 표현방법으로 활용이 가능하며 특유의 조형적 특성을 가지고 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 인물 이미지를 GIF로 변환 할 시에 색상의 손실을 최대한 줄이기 위한 알고리듬을 제안한다. 손실을 줄이는 방법으로는 Octree Quantization과 살색 검출 mask를 이용한다. 인물이미지의 경우, 살색정보가 이미지의 중요한 부분을 차지하고 있으므로, 살색 영역을 검출 할 수 있는 mask를 생성하여 살색영역과 그 밖의 영역을 분리하고, 분리된 영역별로 Color Quantization을 한다. 제안된 알고리듬을 통하여 24비트 이미지를 GIF로 변환한 결과, 일반적으로 많이 사용하는 이미지 포맷변환 툴을 사용하여 변환한 영상보다 살색 정보의 손실이 최소화됨으로써, 인물이미지의 GIF 변환에 있어 좋은 성능을 보여 준다는 것을 확인할 수 있다.
저 사양 HMD(Head Mounted Display)를 사용하는 가강 환경 네비게이션 시스템은 true-color 이미지를 제한 된 색으로 표현 할 때 이미지를 양자화 해야 한다. 그러한 시스템은 고정된 팔래트를 이용하여 전체적으로 이미지를 양자화하고 사용자에게 주로 이미지의 일부분(시선영역)을 보여준다. 인간의 눈은 시선영역의 색변화에 민감하고 HMD를 통해 이미지의 일부분만을 보기 때문에 시선영역의 색만을 고려하여 동적으로 팔래트를 생성하고 이를 이용하여 이미지를 양자화 한다면 사용자는 가상 환경을 보다 생동감 있게 느낄 수 있다. 본 논문에서는 사용자가 가상환경을 보다 생동감 있게 느끼게 하기 위한 동적 팔래트 생성 방법을 제안한다.
패션 제품의 이미지는 소재의 재질감과 컬러에 따라 다르게 나타날 수 있으며, 실물과 디지털 화면에서의 이미지 또한 다르게 나타날 수 있다. 따라서 본 연구에서는 베이직 컬러 패션 소재의 실물과 디지털 화면에서 느껴지는 시각적 감각 차이에 대해 알아보고자한다. 본 연구에서는 60개의 패션소재로 시각적 감각 형용사 3쌍에 대해 실험을 진행하였으며, 색채, 요철과 같은 물리적 특성과 시각적 특성으로 나누어 각 요소별로 실물과 디지털 화면에서의 평가 차이가 있는지 알아보았다. 색채에 따른 시각적 감각은 실물과 디지털 화면에서의 평가가 동일한 감각을 느끼는 것으로 나타났다. 요철에 따른 시각적 감각에서 '요철이 있는' 소재는 실물과 디지털 화면에서 동일한 감각을 느끼는 것으로 나타났으며, '요철이 없는' 소재는 실물과 디지털 화면에서 서로 반대되는 감각을 느끼는 것으로 나타났다. 시각적 분류에 따른 결과는 실물과 디지털 화면에서의 평가가 모두 같은 감각을 느끼는 것으로 나타났다. 따라서, 패션 소재의 시각적 감각을 평가할 때는 소재 표면의 특성이 영향을 미치며, 실제 소재와 디지털 화면에서의 소재는 느껴지는 감각의 정도가 다름을 알 수 있었다. 본 연구는 패션 소재의 시각적 감각은 평가 방법에 따른 결과의 차이 있음을 제시함으로써 앞으로 패션 소재의 시각적 감각을 평가하는데 있어 다양한 연구 방법이 고려되어야 함을 시사하는데 의의가 있다.
본 논문에서 grayscale 이미지를 그럴듯한 컬러 이미지로의 전환을 다루고자 한다. 기존의 CNN Network 를 통해 실제 Image 를 만들어내려는 기법들은 모든 Pixel 의 Error 를 Loss 로 사용한다. 각 픽셀별로 가장 완벽한 답을 찾으려고 하기보다는, 전체 픽셀의 관점에서의 Loss 를 줄이려고 하기 때문에, 픽셀 값이 정확한 값대신 안전한 값으로 넘어간다는 단점이 있다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서 GAN 기반의 Image-to-Image Translation 기법에 NIN(Network in Network) 적용해 이 문제를 해결할 수 있음을 보인다. 전통 CNN 기법보다 더 Photo-realistic 한 이미지를 생성할 수 있게 된다.
본 논문에서는 컬러코드를 이용하여 증강현실 시스템에 사용 가능한 태그를 탐지하는 알고리즘을 설계하고 차단 현상에 강인한 알고리즘을 제안하였다. 기존의 ARToolkit에서 태그의 일부분이 사용자 또는 다른 물체에 의해 가려지게 될 경우 증강되었던 객체가 순간 사라져 버리는 불안정성 (Instability) 문제를 해결하기 위한 방법에 초점을 맞춘다. 불안정성의 문제는 이미지 안에 태그가 존재하지만 해당하는 객체를 증강시키지 못하는 False Negative 에러와 태그가 존재하지 않는 곳에 잘못된 객체를 증강시키는 False Positive 에러로 분류 될 수 있다. 제안된 탐지 알고리즘으로 특정 컬러 영역을 분리하여 모서리 여부를 판별하고 모서리인 경우 가려진 꼭지점의 위치를 추출하여 태그가 차단에 의하여 가려졌을 때에도 객체를 안정적으로 증강시킬 수 있다. 기존 AR 시스템들의 태그를 가지고 Daylight 65, Illuminant A. CWF, TL84의 4가지의 표준 조명하에 컬러코드 4종류, ARToolkit 태그 4개, ARTag 4개를 이용하여 실험을 진행하여 차단 현상이 발생하면 전혀 객체를 증강시킬 수 없었던 ARToolkit에서도 DayLight65의 경우 50%의 False Negative. False Positive rate을 보여 기존 증강현실 시스템에서 보였던 불안정성 문제를 개선하였다.
탐색자가 정보 요구를 정보검색시스템에 표현하는 능력은 검색과정의 기본이다. 시각적 예시에 의한 질의는 내용기반 이미지 검색환경에서 질의 표현을 위한 중요한 패러다임이다. 하지만, 이 방법이 질의 구성의 편의성에 있어 얼마나 효과가 있는지에 대한 실험적 입증은 아직 미미하다. 이 연구의 목적은 다양한 정보요구와 효율적이고도 효과적인 시각적 질의 구성을 지원하기 위해 탐색자의 정보요구와 질의 방법 사이에 발생하는 지식 격차를 고려하여 색을 이용한 질의 방식의 사용성을 조사하기 위한 것이다. 본 연구결과를 통하여 색을 이용한 질의 방법이 시각적 질의 구성을 적절히 지원하지 못한다는 것과 탐색자의 정보요구와 검색 패러다임의 표현력 사이에 뚜렷한 불일치가 있다는 것을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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