이 연구는 해리스 분류법과 관련하여 해리스의 사상적 활동과 해리스 당시 미국의 문헌분류 흐름을 살펴본 후, 해리스 분류법의 구성원리 및 내용, 베이컨과 헤겔, DDC와의 관계를 중심으로 분석하였다. 지금까지 알려진 바와 같이 해리스 분류법의 구성체계는 무엇보다 베이컨의 분류순서를 도치시킨 역베이컨식으로 배열하였다고 해리스가 직접 언급하고 있으며, 해리스 분류법에는 어디에도 헤겔의 사상을 반영하였다는 표현이 나타나 있지 않다. 그렇지만 분석결과 해리스 분류법이 발표된 시기에 그는 헤겔주의자이고 미국의 대표적인 헤겔 해설자였으므로 그의 분류법에는 헤겔의 세계관이 반영되어 있다는 것을 충분히 짐작할 수 있을 뿐만 아니라 헤겔의 사상이 분류체계 곳곳에 구체적으로 반영되어있다. 또한 베이컨의 분류사상이 반영되어 역베이컨식라고 부르는 것도 당연한 주장이며, 다만 지금까지 알려진 바와 같이 베이컨의 직접적인 영향도 있지만 존스톤을 통해서 간접적인 영향도 있다는 것을 알 수 있다.
인간은 감정을 인지하는데 있어 시각을 많이 사용한다. 인간은 감정을 인지하는데 있어 시각을 많이 사용한다. 빛에 의해 물체를 지가하며 색채의 한가운데 살아간다. 그만큼 색채는 우리 생활과 매우 밀접하게 관련되어있어 많은 시각정보 중에서도 색채에 대해 민감하게 받아들인다. 그래서 감정을 색채로 표현한다면 직관적으로 받아들일 수 있다. 본 논문은 색상과 감정 간의 관계연구를 통한 색상을 이용한 감정표현을 목적으로 한다. 정서를 동그라미 모형으로 표현한 Plutchik의 정서동그라미와 색상을 동그라미 모형으로 표현한 모세스 해리스의 해리스1은 기준 축을 중심으로 결합하여 다른 감정을 찾아내거나 색채가 만들어지기 때문에 색상과 감정 간의 관계연구를 하는데 사용하였다. 두 모델의 유사특징을 이용해 Plutchik의 정서동그라미에서 기본이 되는 감정을 선택해 비슷한 느낌과 특정을 가지는 색상을 모세스 해리스의 해리스1에서 찾아 감정을 매칭 시키는 방법으로 색상환을 이용해 감정을 표현한다. 색상과 감정 간의 매칭 만족도를 알아보기 위해서는 감정의 자극이 계속적으로 들어와 많은 감정의 변화를 실시간으로 확인할 수 있어야 한다. 비행슈팅 게임은 여러 가지 감정의 자극이 계속적으로 들어오고, 실시간으로 감정의 변화를 확인할 수 있기 때문에 본 연구를 적용하기에 적합하다. 따라서 비행슈팅게임의 캐릭터 색상으로 적용해보았다.
3차원 영상과 더불어 스테레오 영상의 관심이 늘어남에 따라 좌, 우 영상의 매칭을 통해 변이를 추정하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 변이 추정을 위해 많이 사용되는 영역 기반(Block-based)의 전체 탐색 알고리즘보다 효율적이고 계산량이 적은 변이 추정을 할 수 있도록 변이 탐색 범위를 제공해주는 방법을 제안한다. 제안되는 알고리즘은 해리스 코너 포인트 검출기를 이용하여 좌, 우 영상 각각의 특징 점을 추출한 후, 특징 점의 정보를 이용하여 스테레오 매칭을 한다. 스테레오 매칭 시 이를 히스토그램화 하여 좌, 우 영상의 변이 추정을 위한 탐색 범위를 제공한다.
본 논문은 입력되는 영상에서 특정 객체를 찾기 위하여 특징 검출 및 매칭 결과를 분석하여 기술한다. 영상의 특징을 추출하는 방법 중 코너를 특징으로 하는 방법인 해리스 코너 검출(Harris corner detection)을 이용하여 코너를 추출하였으며, 추출한 특징을 이용하여 다양한 크기의 템플릿을 만들어 입력된 영상과 상관계수를 구해 최대값을 가지는 위치를 찾아 입력된 영상과 객체를 매칭 시킨 결과를 분석하였다. 본 논문의 연구 결과들은 객체의 탐지 등과 같은 영상 분석 기반 기술에 활용될 수 있으리라 기대된다.
다양한 디지털 컨텐츠를 검색하기 위해 다양한 디스크립터(Descriptor)가 제안되어 왔다. 그 중 특징점을 기반으로 하는 디스크립터를 이용하여 원본 영상과 기하학적 변형을 포함하는 다양한 변형 영상을 서로 정확하게 정합시키기 위해서는 각 영상에서 동일한 위치에 동일한 개수의 특징점이 추출되는 것이 유리하다. 본 논문에서는 널리 사용되고 있는 해리스(Harris) 특징점 추출 방법을 기반으로 국부 최대값과 정렬을 이용하여 원하는 개수의 특징점을 선택하는 방법을 제안한다.
본 연구의 목적은 4가지의 다른 형태의 팔걸이를 이용하여 상지의 움직임을 제한하였을 때, 보행양상에 미치는 영향을 알아보고, 기능적인 보행을 획득하기 위한 기초자료를 제공하는 것이다. 건강한 성인 남녀20명을 대상으로 미착용 상태와 단일 끈형, 해리스 편측형, 뇌졸중용, 로리안 상완 커프형 팔걸이를 착용한 상태에서 무작위 순으로 GAITRite system을 통해 보행평가를 시행하였다. 팔걸이를 착용한 동측 하지의 보장에서 유의한 결과를 나타냈다(p=.002). 팔걸이를 착용하지 않았을 때보다 해리스 편측형 착용시에 팔걸이를 착용한 동측 하지의 보장이 감소되었다(p=.001). 신전형 팔걸이인 로리안 상완 커프형 착용시에 해리스 편측형 착용 시에 비해 동측 하지의 보장이 증가되었다(p=.01). 보행속도, 유각기, 단하지 지지기, 분속수에서는 통계적으로 유의한 변화가 없었다. 앞으로의 연구에서는 팔걸이를 착용하는 환자들에게 나타나는 보행변화에 대한 연구와 기능적인 보행패턴을 획득하기 위한 운동학적 측면의 연구가 이루어 져야 할 것이다.
본 논문은 복잡한 배경 영상에서 필기체가 아닌 수평, 수직 성분이 많이 포함된 문자 검출 방법을 제안한다. 본 논문에서 검출하고자 하는 문자는 코너 성분이 많이 밀집되어 있으며 배경 영상은 그에 비해 코너 성분이 적고 드문드문하다는 특징을 이용하여 먼저 해리스 코너 검출기를 이용하여 전체 영상에서 코너를 검출한다. 검출된 코너들의 위치 정보를 이용해 밀집되어 있는 코너들을 클러스터링 함으로써 문자 영역을 검출한다. 검출된 문자 영역간의 위치 정보와 히스토그램 분포를 비교하여 비슷한 특징을 갖는 영역들을 합치고 문자 성분의 특징을 갖지 않는 영역은 필터링 하여 문자 영역을 개선한다. 문자 영역에서 R채널, G채널, B채널 각각의 채널에 대한 히스토그램 분포를 분석하여 문자를 검출한다.
최근 많은 TV 영상에서 시청자의 시각적 편의와 이해를 고려하여 자막을 삽입하는 경우가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 자막을 비디오 내 하단부에 위치하는 인위적으로 추가된 글자 영역으로 정의한다. 이러한 자막 영역의 추출은 비디오 정보 검색(video information retrieval)이나 비디오 색인(video indexing)과 같은 응용에서 글자 추출을 위한 첫 단계로 널리 쓰인다. 기존의 자막 영역 추출은 자막의 색, 자막과 배경의 자기 대비, 에지(edge), 글자 필터 등을 이용한 방법을 사용하였다. 그러나 비디오 영상내 자막이 갖는 낮은 해상도와 복잡한 배경으로 인해 자막 추출에 어려움이 있다. 이에 본 논문은 코너검출기(corner detector)를 이용한 효율적인 비디오 자막 영역 추출 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 해리스 코너 검출기를 이용한 코너 맵 생성, 코너 밀도를 이용한 자막 영역 후보군 추출, 레이블링(labeling)을 이용한 최종 자막 영역 결정, 노이즈(noise) 제거 및 영역 채우기의 네 단계로 구성된다. 제안하는 알고리즘은 색 정보를 이용하지 않기 때문에 여러 가지 색으로 표현되는 자막 영역 추출에 적용가능하며 글자 모양이 아닌 글자의 코너를 이용하기 때문에 언어의 종류에 관계없이 사용 될 수 있다. 또한 프레임간 자막 영역 업데이트를 통해 자막 영역 추출의 효율을 높였다. 다양한 영상에 대한 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 효율적인 비디오 자막 영역 추출 방법임을 보이고자 한다.
KLT 알고리즘은 자기상관성을 이용하여 선정한 물체의 모서리(conner)를 추적할 특징으로 삼는데, 여기서 사용할 모서리를 검출하는 데는 Harris 방법이 많이 쓰인다. 해리스 방법에서는 강도(intensity)의 미분치를 평활화(smoothing)한 후 고유치를 구해서 모서리인지 에지인지를 판별하게 되는데, 본 논문에서는 평활화가 모서리검출의 성능에 미치는 영향을 밝힌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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