본 논문에서는 비교적 간단한 컴퓨터 셀 애니메이션 동영상을 대상으로 낮은 비트율에서 효율적인 압축 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 인트라 프레임 부호화와 인터 프레임 부호화를 기본 구조로 한다. 인트라 프레임 부호화에서는 팔레트를 이용한 칼라 양자화, 색인 재배치, JPEG-LS의 ADPCM 및 매핑, 분류화 및 블록단위의 색인에 대한 엔트로피 부호화로 구성되고, 인터 프레임 부호화에서는 움직임의 특성을 분류하여 블록 단위의 움직임 리플레니쉬먼트 기법을 이용해서 부호화한다. 제안하는 알고리듬은 기존의 방식인 Flash, FLC, Motion-JPEG, MPEG-1 및 MPEG-4 등과 낮은 비트율에서 부호화 성능을 비교해 볼 때 우수한 성능을 나타내었다.
Bawaneh, Mohammed J.;Al-Shalabi, Emad Fawzi;Al-Hazaimeh, Obaida M.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권1호
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pp.143-151
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2021
The enormous prevalence of transferring official confidential digital documents via the Internet shows the urgent need to deliver confidential messages to the recipient without letting any unauthorized person to know contents of the secret messages or detect there existence . Several Steganography techniques such as the least significant Bit (LSB), Secure Cover Selection (SCS), Discrete Cosine Transform (DCT) and Palette Based (PB) were applied to prevent any intruder from analyzing and getting the secret transferred message. The utilized steganography methods should defiance the challenges of Steganalysis techniques in term of analysis and detection. This paper presents a novel and robust framework for color image steganography that combines Linear Congruential Generator (LCG), simulated annealing (SA), Cesar cryptography and LSB substitution method in one system in order to reduce the objection of Steganalysis and deliver data securely to their destination. SA with the support of LCG finds out the optimal minimum sniffing path inside a cover color image (RGB) then the confidential message will be encrypt and embedded within the RGB image path as a host medium by using Cesar and LSB procedures. Embedding and extraction processes of secret message require a common knowledge between sender and receiver; that knowledge are represented by SA initialization parameters, LCG seed, Cesar key agreement and secret message length. Steganalysis intruder will not understand or detect the secret message inside the host image without the correct knowledge about the manipulation process. The constructed system satisfies the main requirements of image steganography in term of robustness against confidential message extraction, high quality visual appearance, little mean square error (MSE) and high peak signal noise ratio (PSNR).
감성 디자인의 중요성은 정정 강조되는 반면, 제품의 전반적인 디자인 아이덴티티로부터 실질적인 오감만족을 제공하기 위해 사용자 요소들을 적절하게 통합하는 작업은 그리 체계적으로 이루어지지 않았다. 본 연구는 트렌드 분석에 따른 감성 어휘를 추출하고, 사용자 경험 요소를 매핑하여, 사용자 경험 요소를 통일성 있게 제품 디자인에 활용할 수 있도록 하기 위해 실시되었다. 본 연구에서 사용자 경험 요소는 칼라, 소재&마감, 사운드로 국한하였다. 이를 위해 각종 문헌 조사와 트렌드 분석 업체 및 사용자 경험 전문가들이 '08~'09 트렌드를 분석하고, 이를 가장 잘 반영할 수 있는 감성 형용사 31 개를 최종 추출하였다. 추출된 31 개의 어휘간 유사성 평정을 실시한 후, 다차원척도 분석을 통하여 2 차원의 감성축을 구성할 수 있었다. 트렌드 감성 어휘는 'human-centered' vs. 'techno-centered' 및 'warm vs. cool' 의 2 차원 공간에서 표현될 수 있었다. 다음으로 각 어휘에 따른 칼라, 소재&마감, 사운드 자극을 각각 제작한 후, 참가자들로 하여금 2 차원 감성 평면 위에서 직접 매핑시키는 실험을 통하여 이들간의 부합 정도를 검증해 보았다. 실험 결과를 토대로 가장 근접한 위치의 감성 어휘와 감성 요소들을 연결시키고, 디자이너들이 활용할 수 있도록 시스템화하였다. 추후 더욱 견고한 차원 구축 및 시스템화를 통해 실질적인 감성 디자인을 가이드 할 수 있을 것으로 기대된다.
지능형 전자상거래 검색 엔진에 대한 관심이 커지면서, 검색 상품의 특징을 지능적으로 추출하고 활용하기 위한 연구들이 수행되고 있다. 특히 전자상거래 지능형 검색 엔진에서 상품을 검색 할 때, 제품의 색상은 상품을 묘사하는 중요한 특징 중에 하나이다. 따라서 사용자의 질의에 정확한 응답을 위해서는 사용자가 검색하려는 색상과 그 색상의 동의어 및 유의어에 대한 처리가 필요하다. 기존의 연구들은 색상 특징에 대한 동의어 처리를 주로 사전 방식으로 다뤄왔다. 하지만 이러한 사전방식으로는 사전에 등록되지 않은 색상 용어가 질의에 포함된 경우 처리하지 못하는 한계점을 가지고 있다. 본 연구에서는 기존에 사용하던 방식의 한계점을 극복하기 위하여, 실시간으로 인터넷 검색 엔진을 통해 해당 색상의 RGB 값을 추출한 후 추출된 색상정보를 기반으로 유사한 색상명들을 출력하는 모델을 제안한다. 본 모델은 우선적으로 기본적인 색상 검색을 위해 671개의 색상명과 각 RGB값이 저장된 색상 사전을 구축하였다. 본 연구에서 제시한 모델은 특정 색상을 검색하는 것으로 시작하며, 검색된 색상이 색상 사전 내 존재하는 지 유무를 확인한다. 사전 내에 검색한 색상이 존재한다면, 해당 색상의 RGB 값이 기준 값으로 사용된다. 만일 색상사전 내에 존재하지 않는다면, Google 이미지 검색 결과를 크롤링하여 각 이미지의 특정 영역 내 RGB값들을 군집화하여 구한 평균 RGB값을 검색한 색상의 기준 값으로 한다. 기준 RGB값을 앞서 구축한 색상 사전 내의 모든 색상의 RGB 값들과 비교하여 각 R, G, B 값에 있어서 ${\pm}50$ 내의 색상 목록을 정렬하고, RGB값 간의 유클리디안 거리 유사도를 활용하여 최종적으로 유사한 색 상명들을 출력한다. 제안 방안의 유용성을 평가하기 위해 실험을 진행하였다. 피설문자들이 생각하는 300 개의 색상 이름과 해당 색상 값을 얻어, 본 연구에서 제안한 방안을 포함한 총 네가지 방법을 통해 얻은 RGB 값들과 피설문자가 지정한 RGB값에 대한 비교를 진행했다. 인간의 눈을 반영하는 측정 기준인 CIELAB의 유클리드안거리는 평균 13.85로 색상사전만을 활용한 방안의 30.88, 한글 동의어사전 사이트인 워드넷을 추가로 활용한 방안의 30.38에 비해 비교적 낮은 색상 간의 거리 값을 보였다. 연구에서 제시하는 방안에서 군집화 과정을 제외한 방안의 색 차는 13.88로 군집화 과정이 색 차를 줄여준다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 기존 동의어 처리 방식인 사전 방식이 지닌 한계에서 벗어나기 위해, 사전 방식에 새로운 색상명에 대한 실시간 동의어 처리 방식을 결합한 RGB값 기반의 새로운 색상 동의어 처리 방안을 제안한다. 본 연구의 결과를 활용하여 전자상거래 검색 시스템의 지능화에 크게 기여할 수 있을 것이다.
디자이너의 감성적$.$직관적 의사결정을 객관적으로 지원할 수 있는 컬러 코디네이션 지원 모델과 도구를 개발하기 위한 전 단계로 디자이너의 색채 사고 과정에 있어서의 효율성을 도모하고 상호간의 색채 커뮤니케이션을 도울 수 있는 컬러 그루핑 체계를 마련하였다. 이에 관한 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 디자이너들의 색채 업무 효율을 높이고 디자이너간의 커뮤니케이션을 도울 수 있는 컬러 그룹의 제정과 각 그룹별 대표어휘의 필요성을 제기하여 이에 대한 대안을 제시하였다. 그루핑 방법은 고바야시와 히데끼 치지와, 그리고 엘리스 웨스트게이트와 마사 질의 이론을 참고하여 4개의 컬러 그룹으로 나누었으며 분류 방향은 색조별(톤별) 색채체계에 의한 분류가 정량적 표준 색표에 의한 분류보다 디자이너의 감성을 표현하는데 유리하다는 전제하에 섬유 색채의 특수성을 반영하여 색조별(톤별) 색채 체계를 근간으로 하였다. 각 그룹별 대표 어휘는 브라이트 , 파스텔 , 딥 , 뉴트럴로 추출$.$정의하였다. 각 그룹별 색조 개념에 대한 정의는 다음과 같다. 브라이트(Bright) - 순도 높은 기본 색상군 파스텔(Pastel) - 기본 색상 군에 화이트가 혼합된 색상군 딥(Deep) - 기본 색상 군에 블랙과 회색이 혼합된 색상군 뉴트럴(Neutral)- 기본 색상군의 성격이 드러나지 않는 중도색. 분류된 각 그룹의 추정 색상은 정시화의 색채시계와 색채 삼각형에 배치하여 색채 지각 공간에서의 분포 개념을 시각화함으로서 각 그룹별 영역 관계를 검증하였다. 4개의 대그룹으로 나누어진 색채군은 후속 연구에서 이루어질 선호 색채 수집 상황에 따라 몇 개의 소단위로 나누어지게 되며 각 소그룹의 색채군은 각 단위별로 배색 스토리를 전개할 수 있다. 또한 그룹과 그룹간의 크로스 오버 코디네이션이 가능해 짐에 따라 디자이너들은 이제까지의 개별 색상 조합의 색채 사유 패턴에서 벗어나 그룹별 색채 사유가 가능해짐으로서 디자이너들의 색채 사유 패턴의 혁신을 도모할 수 있다.
This study analyzes the characteristics of the motifs and colors in flower and bird paintings which contain and present Korea's unique aesthetics based on its richest data among all other types of Korean folk paintings. With a theoretical exploration of folk paintings and an analysis of the motifs and colors, textile design with an aim to present highly valued korean modern fashion design was developed. Two hundred and seventy flower and bird paintings were selected from relevant materials, resulting in an extraction of 5,068 colors. A palette of representative colors was made based on densely distributed hues and tones. The research can be summarized as follows: Flower and bird paintings contain flowers, birds, trees and animals and the motifs in the paintings stand for spirituality, philosophies from different times and other symbols of our nation. Each of the motifs in these paintings is a prayer for good luck, especially conjugal harmony and fecundity to bring about happiness and richness. Colors in flower and bird paintings are characteristic of the order: YR(25.5%)>R(19.2%)>Y(10.6%)>PB(9.2%)>G(7.9%), with low-chromatic YR and highly bright R taking up a larger percent. The order of tones is: d(13.5%)>dk (10.5%)>s(10.4%)>dkg(10.0%)>sf(9.1%)and the tone is dark in general. YR, taking up the largest percent, was dull, light, and soft. As for the achromatic colors, the order is: W(5.2%)>Gy(1.9%)>Bk(0.7%). Based on the above analyzed color data, those colors which were high in their hue and tone were extracted to present representative colors. In this way, representative colors like yellow, yellowish red, red, green, and purplish blue were extracted. This was the basis to present motifs and colors originating from subjects of folk paintings in various patterns using Illustrator CS6, to create modern fashion design.
본 연구는 2011년 8월 12일부터 8월 17일까지 일개 광역시에 대학병원에서 근무하는 안과인턴, 레지던트, 전문의, 방사선사, 안경사, 간호사를 대상으로 안과 PACS의 지능형 영상진단 및 치료지원 시스템 구축을 위한 사용자 요구도 조사를 실시하였다. 구성 대상은 의사 7명(38.9%), 의료기술직 4명(22.2%) 간호사 3명(16.7%), 기타 4명(22.2%)로 나타났다. 안과 PACS 도입 시 가장 중요한 부분으로 8(44.4%)명이 편리성이라고 하였고, 안과 PACS Viewer 중요분야는 9(50.0%)명이 편리한 기능이라고 하였다. 안과 PACS Viewer 필요분야에서 가장 필요한 분야는 14(77.8%)명이 망막분야라고 하였다. 이는 망막 검사의 대부분이 영상을 이용한 진단이 활용되어 있어 나타나 결과로 볼 수 있었다. 안과 PACS Viewer의 환경 관련 문항에서 검사 환자 리스트에서 가장 중요한 것은 생년월일, 부위 ,장비명이었으며, Annotation 및 사진 편집기능에서는 길이측정, 선 및 화살표 삽입, 글자입력으로 진료 및 치료에 직접적인 영향을 미치는 부분을 가장 중요한 환경 구성으로 응답하였다. 안과 PACS의 지능형 영상진단 및 치료에 대한 지원 시스템 구성은 기존 PACS에서 이루어져 있는 Viewer 형태의 UI 구성보다는 더 세밀하고 정확한 진단을 요하는 길이, marking, 장비의 특성, Color Palette 변화, Multi Modality Image Display를 요구하고 있다. 앞으로 방사선 분야의 기존 Viewer 형태의 PACS UI 구성보다는 각 분야에 맞는 PACS UI를 구축함으로써 더 정확하고 지능화된 영상 진단 및 치료 지원을 할 수 있어야 하겠다.
AI (인공지능)는 알렉사와 같은 지능형 가상 비서 (IVA)을 통해서 이미 우리의 삶에 침투했으며 디자인 작업에도 도입될 가능성이 높다. 본 연구에서는 AI를 활용하여 개발될 지능형 디자인 비서에 (intelligent design assistant) 대해서, 디자이너들이 어떠한 생각을 가지고 있는지 이해하고자 한다. 이를 위해서 브라질의 UX/UI 디자이너들에게 지능형 가상 비서와 AI 디자인 도구에 관한 설문 조사를 실시했으며, 추가로 알렉사와 (Alexa) 어도비 센세이를 (Adobe Sensei) 결합하여 음성 기반 AI 디자인 비서인 알렉사 센세이를 (Alexa Sensei) 가상의 시나리오로 만든 뒤, 이에 관한 설문도 함께 실시했다. 설문조사 결과, 브라질 디자이너들은 AI와 협업할 기회는 제한되어 있었으나 AI가 디자인 프로세스의 효율성을 개선해줄 것으로 기대한다는 사실을 알아냈다. 또한 응답자의 대다수는 AI 설계 시스템과 창의적으로 협력할 수 있을 것이라고 예측했다. 자연어를 통한 의사소통에는 한계가 있을 것으로 바라보았지만, 이미 지능형 가상 비서를 사용한 경험이 있는 디자이너들은 음성 기반 AI 디자인 비서에 대한 거부감이 낮다는 점도 함께 밝혀졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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