본 논문에서는 영상의 유사성을 측정하는데 많이 이용되는 Hausdorff거리 기법이 텍스트 영상을 검색하는 분야에도 효과적임을 입증하고자 한다. 즉, 시차를 두고 스캔된 임의의 텍스트 영상들의 동일성 여부를 판단할 수 있는 영상기반 텍스트 매칭 기법을 제안하고 이를 위해 지역 밀집도와 Hausdorff 거리를 이용한다. Hausdorff 거리 방법은 처리시간이 오래 걸리는 단점이 존재하는데, 본 논문에서는 지역 밀집도 알고리즘을 이용한 특징점 추출을 수행하여 이를 보완하였다. 우편 봉투에서 얻은 텍스트 영상으로 190개의 동일 영상 190개의 비등일 영상을 만들어 실험을 수행하였다. 기존에 영상 간의 유사도 매칭에 가장 일반적으로 이용되는 이진 상관도 및 Hausdorff 거리 방법과 본 논문에서 제안한 수정된 Hausdorff 방법의 실험 결과를 비교한 결과, 유사한 영역을 찾고 일치하는 정도를 얻는데 있어 다른 방법에 비해 약 2.7%에서 9.0%의 높은 정확률을 얻어 성능의 우수성을 입증하였다.
본 연구에서는 디지털 콘텐츠의 다양한 텍스트 효과 적용에 대해서 나타낸다. 디지털 콘텐츠에 텍스트 효과를 적용함으로서 영상의 의미를 보다 더 구체적으로 이해할 수 있고, 디지털 콘텐츠의 정체성이 드러나며, 콘텐츠의 성격과 그 진실성을 보다 명확히 이해 할 수 있다. 따라서 영상에 어떤 텍스트 효과를 사용하느냐에 따라 디지털 콘텐츠의 성격이 달라지고, 콘텐츠의 의미가 부각되고, 콘텐츠의 격과 질이 높이고, 관심과 가치를 나타낼 수 있다. 따라서 본 연구에서는 다양한 텍스트 효과 유형을 디지털 콘텐츠에 적용함으로써 다양한 영상 효과를 나타내고, 콘텐츠의 성격을 보다 구체화시킬 수 있고, 디지털 콘텐츠의 명확성과 관심과 흥미를 통하여 콘텐츠의 가치를 높일 수 있다고 사료한다.
영상이 다른 영상을 포함하고 있는 경우, 이득 영상의 인치 여부를 판단하는 부분 영상 매칭 방법은 대부분 자연 영상을 대상으로 연구되고 있다. 본 논문에서는 자연 영상이 아닌 텍스트 영상을 매칭하는데 효과적인 두 가지 기법, 즉 메쉬 기반 방법과 상관성 기반 방법을 제안하고자 하다. 메쉬 기반 방법은 두 영상의 일치하는 모서리론 찾은 후 겹치는 영역에 대한 메쉬 특징을 이용하여 유사 여부를 판단하는 것으로, 일치 영역 검색 단계와 유사성 측정 단계로 구성된다. 상관성 기반 방법은 FFT를 이용하여 두 영상의 상관성을 계산함으로써 유사도를 측정한다. 우편 자동화 시스템에서 텍스트 영상을 검증하는 분야에 세안 방법을 적용한 견과, 메쉬 기반 방법은 $90.1\%$, 상관성 기반 방법은 $92.7\%$의 성능을 나타내었다.
본 연구에서는 자연 이미지에서 한글 텍스트가 갖고 있는 에지 코너 특징을 이용한 한글 텍스트 검출방법을 제안한다. 자연영상으로부터 에지를 검출하고, 검출된 에지를 20종류의 에지 구조 성분을 갖는 에지 맵을 생성한다. 생성된 에지 맵에서 한글 텍스트 특징 갖는 특징들을 조합하여 모두 8가지의 텍스트 영역 후보 특징을 추출한다. 추출된 텍스트 영역의 특징을 수평 및 수직방향으로 검사하여 텍스트의 시작 라인과 끝라인을 검출하여 텍스트 영역의 수평좌표를 구한다. 추출된 텍스트 후보 영역에서 최종적으로 텍스트 영역을 결정한다. 제안한 방법은 다양한 종류의 자연 이미지에서 텍스트 영역을 검출에서 좋은 성능을 나타냈다.
본 논문은 고품질 텍스트 압축 기능을 지원하는 우수한 정지영상 압축 시스템을 제안한다. 영상에서 텍스트 부분을 분리하여 압축을 수행함으로서 고품질의 텍스트 압축 기능을 지원한다. 시스템은 코드블록 단위로 적응 이진 산술부호화를 수행하여 48:1 이상의 높은 정지영상 압축률을 보여주고 있다. 코드블록은 비트평면을 구성하는 비트들을 서브블록 단위로 파악하여 산술부호에 적합한 코드블록을 구성한 것이다. 산술부호기는 구성된 코드블록을 문맥을 기반으로 압축한다. 시스템의 입력 모드는 분할(Segmentation) 모드와 ROI(Region Of Interest) 모드로 구성된다. 분할 모드는 입력 영상을 텍스트 부분과 배경 영상 부분으로 분할하여 입력할 수 있게 한다. ROI 모드는 입력 영상을 관심 영역과 그 밖의 영역으로 구분하여 입력할 수 있게 한다. 현재 시스템이 나타내는 텍스트 압축 기능과 높은 압축률은 다른 JPEG2000 시스템들과 충분히 비교할 수 있는 수준이다. 시스템은 그 밖에 그레이 코딩을 수행하여 압축률을 향상시킨다.
본 연구의 주제는 텍스트를 어떻게 회화적이미지로 전환시킬 수 있을까?에 대한 것이다. 오늘날 디지털 환경 속에 있는 우리는 이미지 중심의 세계 속에 살고 있다. 과거 텍스트가 해왔던 정보의 생산과 전달 그리고 저장의 역할을 오늘날은 상당부분 이미지가 하게 되었다. 하지만 그럼에도 불구하고 아날로그 방식과 정서는 여전히 우리 곁에 남아있는 것도 사실이다. "Yesterday to Today"는 문자의 최소 단위인 알파벳을 통하여 이미지를 재현하려는 작품이다. 이 작품은 크게 두 가지 Idea로 이루어지는데 하나는 복수개의 실시간 영상 소스를 이용하여 이미지를 구성해내는 것과, 다른 하나는 텍스트에 의한 이미지의 변환이다. 복수개의 실시간 영상 소스는 프로그램이 작동하는 컴퓨터와 직/간접적으로 연결되어 전달되는데, 직접적으로 연결되어 근거리의 특정한 지점으로부터 영상 소스를 받을 수 있고, 또 하나의 방법은 인터넷을 통한하나 이상의 원거리 지점으로부터 보내어지는 영상을 조합하여 받을 수 있다. 프로그램 구현 개념은 픽셀 소스 카메라에서 캡쳐된 최초 이미지를 명도, 색상, 채도로 분류하고, 이것의 각각을 26개의 구간-자판의 개수에 의하여 정해짐-으로 나누고, 다시 그 각각의 구간을 26단계로 나눈다. 이렇게 나누어진 구간들은 알파벳과 1:1로 대응시켜 결과이미지의 해당 부분을 수치대로 재현하도록 프로그램 시킨다. 이미지의 부분들을 지정하기 위하여 특정한 텍스트로부터 알파벳의 빈도수를 조사했는데, 이 조사를 바탕으로 빈도수의 많고 적음에 따라 이미지부분들이 26개 구간으로 정해졌다. 이미지 재현 방법은 사용자가 모니터 위의 Result Image Cam을 통하여 얻고자 하는 이미지를 캡쳐한 후, 특정한 텍스트를 타이핑하면 이미지를 재현할 수 있는데, -입력된 텍스트의 알파벳은 프로그램이 지정한 HSI 컬러 모델의 영역과 1:1로 대응하게 하였다-이 이미지는 특정 장소에 실시간으로 받아진 영상을 데이터화 한 소스에 의하여 만들어진다. 이미지를 재현할 때 텍스트에 따라 알파벳 빈도수는 달라질 수 있으므로 비록 최초 이미지가 동일할지라도 얻고자하는 결과 이미지가 달라진다. 그러므로 사용자는다양한 창조적 경험을 할 수 있다.
야외 환경을 카메라로 촬영한 일반 영상에서 텍스트 이미지를 검출하고 인식하는 기술은 로봇 비전, 시각 보조 등의 기반이 되는 기술로 활용될 수 있어 매우 중요한 기술이다. 하지만 저해상도의 텍스트 이미지의 경우 텍스트 이미지에 포함된 노이즈나블러 등이 더 두드러지기 때문에 텍스트 내용을 인식하는 것이 어렵다. 이에 본 논문은 일반 영상에서의 저해상도 한글 및 영어 텍스트에 대한 이미지 초해상화를 통해 텍스트 인식 정확도를 개선하였다. 트랜스포머에 기반한 모델로 한글 및 영어 텍스트에 대한 이미지 초해상화를 수행하였으며, 영어 및 한글 데이터셋에 대해 제안한 초해상화 방법을 적용했을 때 그렇지 않을 때보다 텍스트 인식 성능이 개선되는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 자연 영상에서 추출된 텍스트 영상의 이진화를 위한 3단계 색상 분할 알고리즘을 제안한다. 1단계 색상 분할은 입력 영상 중에서 텍스트색상과 배경색상이 잘 구별되는 단순 영상의 이진화를 수행하고, 2단계 색상 분할은 입력 영상에 고주파 필터를 적용하여 자연조명 이나 인공조명에 영향을 받은 영상의 이진화를 수행하며, 3단계 색상 분할은 저주파 필터를 기반으로 텍스트나 배경에 텍스쳐가 존재하는 영상의 이진화를 수행한다. 제안한 이진화 알고리즘이 그레이 정보를 이용하는 이진화 알고리즘보다 효과적으로 텍스트 영역을 이진화함을 입증하기 위해 상용문서 인식기인 아르미 6.0을 사용하여 이진화된 문자영상에 대한 인식 실험을 실행하였다. 그 결과 제안한 알고리즘의 필드 단위 인식률이 그레이 정보를 이용한 이진화 알고리즘의 인식률보다 $35\%$ 이상 우수함을 관측하였다.
본 연구는 동영상 학습에서 텍스트와 이미지 제시방식이 학습자의 학습몰입, 학습만족, 학업성취에 미치는 차이를 분석하였다. 이때 텍스트 제시방식은 2~3단어로 구성된 짧은 문장형태와 키워드형태로 구분하였고, 이미지 제시방식은 상세정보와 관계정보를 모두 표현하는 이미지와 관계정보만을 표현하는 이미지로 구분하였다. 실험연구를 위해 중국 형태대학교 1학년 167명을 텍스트와 이미지 제시방식에 따른 4가지 유형의 동영상 집단에 무선배정한 후 학습하게 하였다. 분석하기 위해 SPSS 25.0을 사용하여 다변량분산분석(MANOVA)을 실시하였다. 연구결과, 짧은 문장형태로 텍스트가 제시된 동영상을 학습한 집단이 키워드 형태의 텍스트가 제시된 동영상을 학습한 집단보다 학습몰입, 학습만족, 학업성취가 통계적으로 유의하게 높았다. 둘째, 상세정보와 관계정보를 모두 표현하는 이미지가 제시된 동영상을 학습한 집단이 관계정보만 표현하는 이미지가 제시된 동영상을 학습한 집단보다 학습몰입, 학습만족, 학업성취가 통계적으로 유의하게 높았다. 짧은 문장형태의 텍스트와 관계정보만 표현한 이미지가 제시된 동영상을 학습한 집단의 종속변인 평균이 가장 높았다. 반면에, 키워드 형태의 텍스트와 관계정보만 표현한 이미지가 제시된 동영상을 학습한 집단의 종속변인 평균이 가장 낮았다. 이러한 결과는 교수자 내레이션이 포함된 동영상을 설계할 때 이미지와 텍스트의 제시할 때 시사점을 준다.
본 연구는 TV동영상과 신문텍스트의 정보제시특성에 따라 어린이와 성인의 정보기억이 각각 어떻게 달라지는가를 고찰한 것이다. 이를 위해 "TV 동영상1(화면과 음성정보 중복)", "TV 동영상2(화면과 음성 정보 분리)", "신문 텍스트" 의 세 가지 서로 다른 제시유형의 정보스토리를 어린이와 성인에게 제시하고 그들의 정보회상정도를 비교하는 실험연구를 수행했다. 검증결과 어린이는 화면과 음성의 중복성 여부와 상관없이 신문텍스트보다 TV동영상 정보를 더 잘 기억하는 것으로 나타났다. 그러나 성인은 화면과 음성의 중복성이 전제되는 경우에만 이중부호화가설을 지지하며 신문텍스트보다 TV 동영상의 장점이 더 부각되어 나타나는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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