최근 소비자의 취향이 다양해지고 소비패턴이 변화하며 상품 포장디자인이 점차 발전한다는 것을 체감할 수 있다. 상품 포장디자인은 내용물을 정확하게 알 수 있게 만들어져야 하고 소비자의 눈길을 끌어 상품을 구매하고 싶도록 만드는 매력을 가지고 있어야 한다. 또한 상품디자인은 소비자들에게 시각적 효과를 유도한 그래픽 요소와 더불어 브랜드 네이밍, 패키지 레이아웃, 내용물 표현방법, 맛을 상상할 수 있는 색감 등에 따라 구매의욕을 일으켜야 한다. 상품의 포장디자인에서 내용물에 대한 이미지를 한 눈에 알 수 있게 표현한 그래픽 요소는 상품의 부가가치를 높이고 소비자의 구매동기 유발이나 유통의 합리화를 이루는 가장 핵심적인 요소라 할 수 있다. 본 연구는 축산상품에서 시각정보 메타데이터를 이용한 시각정보 심벌 이미지에 대한 연구이며 다양한 축산 포장에 대한 사례를 살펴보고 메타데이터 요소로 축산 이미지를 한 눈에 알 수 있게 표현한 그래픽 요소를 제시하여 축산상품에 활용하고자 한다. 축산 상품의 프리미엄화를 추구하고, 브랜드 가치를 높이며 차별화된 디자인 전략으로 경제적 효과와 더불어 축산 시장 활성화를 위한 가능성을 제시하고자 한다.
Accurate and versatile image data-sets are essential for fashion AI research and AI-based fashion businesses based on a systematic attribute classification system. This study constructs a color and texture attribute hierarchical classification system by collecting fashion item images and analyzing the metadata of fashion items described by consumers. Essential dimensions to explain color and texture attributes were extracted; in addition, attribute values for each dimension were constructed based on metadata and previous studies. This hierarchical classification system satisfies consistency, exclusiveness, inclusiveness, and flexibility. The image tagging to confirm the usefulness of the proposed classification system indicated that the contents of attributes of the same image differ depending on the annotator that require a clear standard for distinguishing differences between the properties. This classification system will improve the reliability of the training data for machine learning, by providing standardized criteria for tasks such as tagging and annotating of fashion items.
본 논문은 영상의 메타데이터를 RDF를 이용하여 표현, 저장하고, SPARQL을 이용하여 검색하는 솔루션을 구현하여, RDF와 SPARQL을 통한 멀티미디어 파일의 메타데이터 관리 방안을 제시한다. 솔루션은 Jena2 프레임워크 기반으로 구현하였으며, Controller, EXIF Extractor, Metadata Schema, RDF Generator, Repository Manager, SPARQL Executor의 모듈로 구성된다.
인공지능이 이미지 편집 기술에 적용되어 조작 흔적이 거의 없는 고품질 이미지를 생성할 수 있게 되었다. 그러나 이러한 기술들은 거짓 정보 유포, 증거 인멸, 사실 부인 등의 범죄 행위에 악용될 수 있기 때문에 이에 대응하기 위한 방안이 필요하다. 본 연구에서는 이미지 조작을 탐지하기 위해 이미지 파일 분석과 모바일 포렌식 아티팩트 분석을 수행한다. 이미지 파일 분석은 조작된 이미지의 메타데이터를 파싱하여 Reference DB와 비교분석을 통해 조작여부를 탐지하는 방법이다. Reference DB는 이미지의 메타데이터에 남는 조작 관련 아티팩트를 수집하는 데이터베이스로서, 이미지 조작을 탐지하는 기준이 된다. 모바일 포렌식 아티팩트 분석은 이미지 편집 도구와관련된 패키지를 추출하고 분석하여 이미지 조작을 탐지하도록 한다. 본 연구에서 제안하는 방법론은 기존의 그래픽적 특징기반 분석의 한계를 보완하고, 이미지 처리 기법과 조합하여 오탐을 줄일 수 있도록 한다. 연구 결과는 이러한 방법론이 디지털 포렌식 조사 및 분석에 유의미하게 활용될 수 있음을 보여준다. 또한, 조작된 이미지 데이터셋과 함께 이미지 메타데이터 파싱 코드와 Reference DB를 제공하여 관련 연구에 기여하고자 한다.
본 논문에서는 영화 후반 제작 단계의 편집 및 시각특수효과(Visual Effects; VFX) 과정 사이에서 효율적인 변환 작업을 위한 eXtensible MarkUp Language (XML) 기반 메타데이터의 활용 방법을 제안한다. 국내 영화의 후반 작업 단계에서 편집과정으로부터 시각특수효과과정으로 데이터를 제공할 때 Cineon DPX 혹은 TGA와 같은 영상 시퀀스 형태의 작업 방식을 취한다. 이러한 방식은 결과적으로 렌더링 과정을 두 번을 거치게 되어 처리 시간과 데이터 용량의 증가를 초래한다. 반면 XML을 이용한 방식은 메타데이터를 사용하여 렌더링 과정을 대체하기 때문에 시간과 데이터 용량을 줄일 수 있다. 또한 이 방법은 다양한 편집 및 시각특수효과 프로그램에서 지원이 가능하고, 영상편집 관련 분야뿐 만 아니라 영상의 콘텐츠 정보, 그리고 온라인 콘텐츠와의 융합도 가능한 장점이 있다. 이를 웹 기반의 XML의 구조로 발전시키면 영상뿐만 아니라 다양한 다른 매체와의 융합도 가능할 것이다. 본 논문에서는 영화 제작 환경에 적합한 메타데이터 저장 방식과 저장된 메타데이터를 공유하여 편집과정과 시각특수효과과정에서 작업 효율을 높일 수 있는 방법을 제시한다.
최근 높은 접근성을 기반으로 다양한 콘텐츠가 양산됨에 따라 미디어 콘텐츠 시장이 더욱 활성화되고 있다. 사용자들은 취향에 맞는 콘텐츠를 찾고자 하며, 각 플랫폼에서 콘텐츠의 개인화 추천을 위해 경쟁하고 있다. 효율적인 추천시스템을 위해서는 양질의 메타데이터가 필요하다. 기존의 플랫폼들은 영상의 메타데이터를 사용자가 직접 입력하는 방식을 취하고 있다. 이는 많은 양의 데이터를 처리하는 데에 시간과 비용을 낭비하게 할 것이다. 본 논문에서는 미디어 초개인화 추천을 위해서 영화예고편을 바탕으로, 영상의 YCrCb 컬러 모델을 기반으로 키프레임을 추출하고, 인공지능의 지도학습을 통해 영화 장르를 구별하고 추후 메타데이터 생성을 위한 활용방안을 제안하고자 한다.
초고전압투과 전자현미경(HVEM)을 이용한 e-Science 환경을 구축하기 위해서는 HVEM의 원격제어시스템과 HVEM에 의해 생성된 데이터의 효율적인 관리와 공유를 위한 데이터포털이 필요하다. 그리고 이러한 데이터포털에서 생성된 데이터의 구조화, 저장 및 관리, 탐색, 공유를 위해서는 HVEM에 적합하게 특화된 메타데이터가 필요하다. 본 연구에서는 e-Science 환경 하에서 HVEM에 의해 생성된 데이터의 보다 효율적인 관리와 공유를 위하여 HVEM에 적합하게 특화된 메타데이터 모형을 제시하였다.
Current image retrieval techniques have shortcomings that make it difficult to search for images based on a semantic understanding of what the image is about. Since an image is normally associated with multiple contexts (e.g. when and where a picture was taken,) the knowledge of these contexts can enhance the quantity of semantic understanding of an image. In this paper, we present a context-aware image retrieval system, which uses the context information to infer a kind of metadata for the captured images as well as images in different collections and databases. Experimental results show that using these kinds of information can not only significantly increase the retrieval accuracy in conventional content-based image retrieval systems but decrease the problems arise by manual annotation in text-based image retrieval systems as well.
영상은 대용량적인 특성과 비정형적인 특성을 가지고 있으므로 신속하고 효율적으로 영상을 검색하기 위해 영상의 정확한 특징정보를 추출하여 검색 시스템을 구축하여야 한다. 영상 검색 시스템은 텍스트 기반의 전통 데이타베이스와는 다른 모델링 방법과 검색방법을 사용한다. 따라서, 영상 검색 시스템에서의 검색속도와 정확도를 향상시키기 위해서는 새로운 영상 데이타베이스 생성기법과 효율적인 검색 기법이 필요하다. 본 논문에서는 입력 영상으로부터 검색에 상용되는 에지 특징정보 추출을 위해 라플라시 안마스크와 입력 영상을 컨벌루션하여 에지의 외곽선 데이타를 추출하였으며, 그리고 추출한 에지 특징정보와 메타데이타로 영상 데이타베이스를 생성하여 신속하고 효율적으로 영상을 검색할 수 있도록 주석기반 및 내용기반 영상 검색 시스템을 구현하였다. 주석기반 및 내용기반 영상 검색 시스템은 영상의 하위 레벨에 표현된 내용기반 에지 특징정보와 특징정보 추출이 어려운 상위레벨에 표현된 주석기반 에지 특징 정보를 영상의 색인으로 구성하여 사용하기 때문에 영상 컨텐츠 검색의 성능을 향상시킬 수 있다. 마지막으로 본 논문에서 제시한 영상 검색 시스템은 메타데이타에 의해 영상 데이타베이스를 구축하므로 정확한 영상 컨텐츠 정보의 축적관리와 영상의 정보공유 및 재이용이 가능하다.
웹 상에서의 자료 검색 방법이 기존의 키워드 검색이나 단순 내용 기반 검색 방법에서 다양한 형태의 의미기반 검색으로 발전하고 있다. 멀티미디어 데이타를 효율적으로 저장, 검색하기 위해서는 표준화된 데이타 구조가 필요하다. 본 논문에서는 멀티미디어 자료 중에서 이미지의 의미기반 검색을 지원하기 위해 기존의 메타데이타 표준안을 반영한 확장성 있는 통합 이미지 메타데이타 구조를 정의하였다. 또한 통합 이미지 메타데이타를 웹 상에서 상호 교환하기 위해 XML 문서 형태로 표현하였으며, 이를 위해 VRA와 통합 이미지 메타데이타에 대한 XML 스키마를 정의하고 통합 이미지 메타데이타 XML 문서 생성기를 작성하였다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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