본 논문에서는 DCT 변환과 퍼지추론을 이용하여 영상을 분석하는 방법을 제안 한 바, 병해충 과실 등의 특성을 분석 할 수 있는 퍼지추론 알고리즘과 변환계수에 시각특성파라미터를 접목하는 방법에 중점을 두었다. 전처리 과정에서 이산코사인 변환계수로부터 엔트로피와 텍스처 등의 시각특징 파라미터들을 구하였고, 이 변수들을 이용하여 퍼지 추론의 입력 변수를 생성 하였다. 맘다니 연산자와 ${\alpha}$-cut 함수를 적용하여 영상 분석을 실험한 결과, 제안한 방법의 응용가능성을 입증하였다.
모든 물체의 표면은 독특한 성질을 보유하고 있으므로, 비디오 검색에 있어 텍스처는 형상이나 색과 더불어 중요한 변수로 사용될 수 있다. 비디오 검색에 있어서 중요한 것은 어떤 영상의 특징을 올바르게 추출하고 잘 분류하여 표현하는 것이다. Temporal texture는 무한한 시공간적 범위의 복잡하고, 추상적인 움직임 패턴도 특징화시킬 수 있으므로, temporal texture 패턴을 얼마나 잘 이용할 수 있느냐는 비디오 검색의 성능에 많은 영향을 끼칠 수 있다. 본 논문은 temporal texture의 서로 다른 특징을 가진 세 가지의 모델을 선정하여 비교한다. 특히, 특징 추출의 분류가 정확하게 이루어지느냐에 초점을 맞추어서 분석하였다. 분류의 성능은 두 가지 변수 즉, 어떤 성질의 모델이며 비디오 데이터인가에 따라 달라지게 된다. 이들 모델링이 분류하기까지 걸리는 시간의 차이는 무시할 수 있을 정도의 시간차이므로 정확도를 위주로 성능을 분석했다.
이 연구는 블루베리 즙을 첨가하여 젤리의 제조조건을 최적화하고자 하였다. 16개의 블루베리 즙을 이용한 젤 시료는 Design Expert 프로그램을 이용하여 제조하였으며, 최적화를 위해 블루베리 즙(100~200 g), 설탕(40~160 g), 젤라틴(8~20 g)의 양을 독립변수로, 텍스처, pH, 관능평가 항목을 종속변수로 각각 선정하였다. 반응표면 분석법을 사용하기 위한 실험설계로 중심합성계획을 이용하였다. 각 항목별 최적조건은 Canonical 모형의 수치 최적화(numerical optimization)과 모형적 최적화(graphical optimization)를 통하여 선정하였으며, 그 중 가장 높은 desirability를 갖는 최적점을 선택하여 지점 예측(point prediction)을 통해 도출한 결과, 각 독립변수의 예측된 블루베리 즙을 첨가한 젤리의 최적값은 블루베리 주스 133.63 g, 설탕 160.0 g, 젤라틴은 12.78 g이었다.
As the COVID-19 pandemic has decreased face-to-face communication in everyday life, our interest in cultural communication via virtual world has grown significantly. In particular, the demand for applications that use three-dimensional (3D) data generation technology such as virtual reality, augmented reality, virtual performances, and realistic content is rapidly increasing in the entertainment and gaming industries. Additionally, improved computing capacity has increased the demand for high-resolution data. This study investigates the trends in 3D scanning and photogrammetry technologies that can support high-quality 3D data generation and introduces the high-resolution 3D data generation technology developed and reported in ETRI.
카멜레온은 미끈한 몸통과 화려한 색 띠들을 가진 작은 도마뱀을 말하는데 빛, 온도, 기분에 따라 색이 변화하는 것이 특징이다. 또한, 변덕스러운 사람, 요염하고 매혹적인 사람, 속물적이면서도 상황에 재빨리 대처하는 사람 등을 일컬어 카멜레온이라고 하기도 한다. 본 연구의 목적은 상황에 따라 색이 변하는 카멜레온 이미지를 요염한 변덕장이들의 섹시한 스타일로 비유해서 Wearable Art에 실루엣, 색, 텍스처 개발 기술을 접목하여 표현하고자 한 것이다. 연구방법은 카멜레온의 사실적, 개념적 특징들을 Wearable Art 작품으로 표현해 나가는 단계에서 특히, 옷감 표면에 다양한 제작 기술들을 실험해 보는 과정으로 진행되었다. 작품 이미지 컨셉은 'sensuality', 'tempting', 'splendid', 'brilliant', 'fascinating' 등으로 표현했고, 연구자의 미래지향적 기호와 움직임을 통한 편하고(comfortable) 즐거울 수 있는(enjoyable)개념 역시 포함되도록 하면서 작품 완성도를 높였다. 디자인 및 제작 포인트는 실제 카멜레온의 전체 라인, 색, 표피 질감 등 그 특징들을 분석하여 본 작품의 형태, 색, 텍스처 등을 통해 상징적으로 표현하도록 하였고, 동시에 요염한 변덕장이 카멜레온의 이미지가 암시적으로 나타날 수 있도록 하였다. 작품 실루엣은 바디컨셔스 라인(body-conscious line)이다. 이것은 카멜레온의 날씬하고 미끈한 몸체를 이미지화 한 것이며 동시에, 속세적이면서도 미래적인 이미지가 암시적으로 표현되도록 한 것이다. 카멜레온 등뼈가 드러난 것을 드레스 등이 노출되도록 하여 표현하였는데 이것은 동시에 관능적이고 요염한 카멜레온 이미지를 나타내는 것이다. 카멜레온의 유선형 머리부분 표현은 완만한 삼각형 모양의 후드패턴을 통해, 카멜레온의 길게 말린 꼬리 표현은 불규칙적인 플레어의 햄 라인으로 처리하여 상징적으로 표현하였다. 카멜레온 색들은 선명한 비비드 톤이면서 동시에 빛 또는 기분에 따라 색이 변화하는 것이 특징인데, 작품 제작 과정에서도 빛과 각도에 따라 드레스 색이 조금씩 다르게 보이는 효과를 가장 중요하게 연구하였다. 검정색 쉬폰 위에 퓨셔(fuchsia)색 작은 벨벳 물방울 무늬가 박힌 소재를 주 소재로 하여 표면에 입체적인 텍스처를 줌으로서 빛의 각도에 따라 두가지 색이 섞여져서 전체적으로 색이 다르게 보이는 착시 결과를 가져왔다. 허리에서의 빨강색과 파란색 계열의 다양한 스톤들은 실제 카멜레온 스킨 이미지와 더불어 돌출된 입체감과 그라데이션 효과로 인해 움직임에 따라 색이 다르게 보이는 결과를 가져왔다. 50% 쉬폰/50% 폴리에스테르에 벨벳 다트 무늬가 들어가 있는 원단을 사용하여 옷감 표면에 탄성실을 이용한 스모킹 주름효과를 주는 기술을 접목시켜 flexible한 스트레치성 옷감으로 재탄생시킴과 동시에 소재 표면에 오돌토돌한 텍스처가 생기게 하였다. 이것은 카멜레온의 표피와 흡사하면서 동시에 몸에 밀착되는 결과를 가져와 섹시하면서도 편안한 작품 이미지 표현에도 적절한 역할을 한다. 스톤장식은 아크릴릭카보숑(acrylic cabochons)과 잼스톤(gemstones)들을 섞어서 사용했는데 카멜레온 등 표피 질감을 상징함과 동시에 색이 다르게 보이는 효과를 나타낸다는 점에서 본 작품의 포인트이다. 드레스 제작은 주로 바이어스 결을 이용한 드레이핑 기법을 이용하였는데, 후드가 앞 몸판과 연결되어 있고 불규칙적인 사각형들이 앞에서 뒤로 옆 솔기 없이 연결되어 있다. 옷은 살아 움직이는 사람이 입어서 가장 편하고 즐거우면 옷의 완성도가 가장 높다고 할 수 있다. 카멜레온 드레스 역시 움직이는 신체와 함께 색이 다르게 보이는 기법과 효과를 연구하는 과정에서 편하고 즐거운 Wearable Art를 완성할 수 있었다. 바로 이점이 입는 예술 즉, 입고 즐길 수 있는 옷에 예술미를 가미한 Wearable Art의 진미가 아닐까 생각한다.
본 논문에서는 퍼지 시스템을 이용하여 칼라 패턴으로부터 인간의 강성을 예측하는 텍스타일 인덱싱 시스템을 제안한다. 텍스타일 인덱싱이란 입력받은 직물 영상을 섬유의 영상을 강성 특징으로 색인화 하는 것이다. 제안된 시스템은 입력 영상에 대해 warm-cold, strong-weak, heavy-light특징이 어느 정도 있는지 조사한다. 제안된 시스템은 크게 특징추출 부분과 감성 분류로 구성한다. 특징 추출은 입력 영상에서 컬러 점보와 텍스처 정보를 추출하고, 감성 분류는 특징 추출 부분으로부터 얻어진 정보들을 분석하여 영상 내 포함된 강성을 찾아낸다. 이때 분류를 위해서 본 논문에서는 퍼지 시스템을 사용한다. 퍼지 룰은 80개의 영상에 대하여 70명의 설문조사를 기반으로 하여 경험적으로 얻어졌다. 제안된 시스템은 80개의 영상에 대하여 테스트 해본 결과는 제안된 시스템의 효율성을 보여주었다.
기울기 값과 방향성의 특징 값을 이용하는 HOG와 선형SVM을 분류기로 사용하는 사람검출 기법은 슬라이딩 윈도우 기반 사람검출에 성공적으로 적용되었다. 또한 텍스처 구별에 강인한 특징을 가지고 있는 LBP를 HOG와 함께 특징 서술자로 적용하는 방법은 서로의 단점을 상호 보안하여 향상된 성능을 보인다. 본 논문에서는 기존 HOG제곱근 Gamma 보정을 다양한 Gamma 보정 값으로 대체하고 성능을 분석한다.
렌더링은 컴퓨터 그래픽스 장면의 3차원 description(기하 모델, 동작, 카메라, 텍스처, 조명 정보 등)을 2차원 영상으로 생성하면서 사실감을 부여하는 그래픽스 파이프라인의 최종 과정을 말하며, 사람이 직접 그린듯한 느낌의 영상을 표현하는 비사실적 렌더링 기술(non-photorealistic rendering)과 실사 수준의 영상을 표현하는 사실적 렌더링 기술(photorealistic rendering)로 나눌 수 있다. 비사실적 렌더링 기술은 영상의 주요 특징을 잘 표현하여 의미와 느낌을 효과적으로 전달하는 데 목표가 있으며 기술적인 일러스트레이션이나 의료분야 등에 많이 활용되고 있다. 사실적 렌더링 기술 분야는 컴퓨터 그래픽스의 역사와 함께 발전해 오면서 전반적으로 기술의 성숙도가 높은 분야이지만, 사실적인 장면 표현을 위해서는 3차원 질감 표현과 전역조명 처리를 필요로 하여 막대한 처리 시간이 소요되고 있으며, 사용자들의 새로운 요구에 대응하는 기술의 발전이 지속적으로 요구되어 최근에도 활발한 연구가 계속 진행되고 있다. 본 고에서는 사실적 렌더링 분야의 핵심 기술들의 현황과 발전 전망에 대해 살펴보기로 한다.
본 논문에서는 MPEG-7 비주얼 디스크립터를 기반으로 Digital Image의 효과적인 검색이 가능한 시스템의 개발하였다. MPEG-7에 포함되어 있는 비주얼 디스크립터 툴은 컬러, 텍스처, shape, motion, localization, 얼굴 인식 등을 포함한다. 이들 MPEG-7에서 제공하는 비주얼 디스크립터를 그대로 이용하여 Digital Image의 검색 시스템을 구현하기에는 시스템이 불필요하게 커질 수 있으며 Digital Image의 검색 성능이 그다지 높지 않다는 문제점이 발생한다. 구체적으로는 모든 디스크립터를 이용하여 데이터베이스에 존재하는 모든 Digital Imag에 대한 검색을 수행하기에는 많은 처리시간이 요구된다는 것과 어떠한 디스크립터를 이용해야 정확한 검색이 이루어질지 알 수 없기 때문이다. 이를 위해 본 논문에서는, MPEG-7 비주얼 디스크립터의 특성을 저작권위원회에서 제공받은 데이터베이스를 이용하여 분석하고 이들 디스크립터의 효과적인 결합 기술을 개발하였다. 기존의 디스크립터 결합 방식은 각각의 디스크립터에 동일한 가중치를 부여하고 검색을 수행하는 방식이었으나 본 논문에서는 정보이론을 기반으로 디스크립터의 가중치를 자동으로 부여하는 방식으로 검색 시스템을 구성하였다. 개발된 시스템은 기존의 동일한 가중치를 부여한 시스템에 비해서 데이터베이스에 대한 각 디스크립터의 특성을 반영하여 가중치를 결정하도록 구성하였다.
3차원 공간정보는 2차원에 비해 공간적 현실감이 뛰어나기 때문에 최근 경관분석,도시 계획 및 웹(Web) 을 통한 지도 서비스 분야 등에서 이에 대한 관심이 증가하고 있으나,3차원 공간 정보의 기하학적 특성상 기존의 2차원 공간정보에 비해 데이터 량이 방대해 지고 있으며 이를 활용한 또 다른 콘텐츠 제작과 빠르고 효율적인 처리에 많은 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법으로 위성 및 항공으로부터 획득한 DEM(Digital Elevation Model)을 이용하여 생성된 3차 원의 지형정보와 도시 모델링 및 텍스처 맵핑 과정을 통해 획득한 정보를 기반으로 하여 각각의 위치에 카메라를 설정하고, 설정된 카메라 위치를 기반으로 Camera Matrix를 구한다. 이렇게 획득한 카메라의 정보엔 깊이 정보를 포함하고 있는데,깊이 정보를 기반으로 하여 3차원의 워핑(Warping)작업을 통해 계층적 핍이 영상(LDI)를 생성하고,생성된 계층적 깊이 영상을 이용하여 3차원의 공간정보를 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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