The techno fashion presents the new formative beauty of fashion with a stream of light and dynamic phenomenon on human body. Also it opens the futurism arising from the combination of technology with fashion. The purpose of this paper was to investigate the internal trend and external form that techno-fashion aims at, and to analyze the expressive characteristics in design. The results were as follows. ${\cdot}$ The techno fashion created the new formative artifact through the dismantlement and reorganization of form. ${\cdot}$ The techno fashion used the composition of the geometrical abstraction as an expression of beauty symbolizing the modernity. ${\cdot}$ The techno fashion created the diverse colors by using the light along with colors of gold, silver, metal, intense fundamental colors, and artificial rotor. ${\cdot}$ The techno fashion expressed the dynamism, brilliance, youthfulness, futuristic image by using the sense of dazzling brightness by means of metal. ${\cdot}$ The techho fashion along with the development of science and technology made the atmosphere of silhouette of clothes different by expanding the category of materials more widely, together with the possibility of continual emergence of new material. ${\cdot}$ The techno fashion expressed the dynamic movement on clothes and gave the sense of periodical rhythm by the reflective action of light when they were clad. ${\cdot}$ The techno fashion grafted wearable technology into the fashion and made the information instruments recognized as a concept of clothes. ${\cdot}$ The techno fashion pursued the values of not only the beauty of the simple geometrical design, but also the values of functionality and expressed the image of high quality of life through the harmony of technology with human.
변위량을 계산하여 영상 쌍의 대응점을 추출하는 방법중에서 대표적인 Hom & Schunck 수법이 있고, 이는 미분법을 기초하기 때문에 변위가 큰 변위량 추정을 위하여는 적당치 않다. 본 논문에서는 이러한 종래의 수법으로는 계측이 곤란하였던 이동량이 큰 변위의 변위량을 추정할 수 있는 직교 함수 전개법을 제안한다. 종래의 Horn & Schunck 수법에 의한 변위량은 국소적처리를 출발점으로 하는bottom-up수법으로 구하였으나, 직교 함수 전개법에서는 이와는 반대로 영상 전체의 움직임을 직교함수의 저차 모드부터 순차 전개하는 top-down수법을 이용한다. 직교 함수 전개법을 이용하여 변위량을 구하는 방법은 명도의 적분치 불변의 구속 조건에 관한 도함수를 이용하는 투영법에 의한 반복 계산으로 얻어진다. 마지막으로 구하여진 변위량과 제1원영상으로부터 제2의 영상을 합성하고, 합성된 영상과 제2의 원영상과 NRMS오차와 상관값을 비교하여 그 유효성을 보인다.
방송의 영상콘텐츠가 HDTV로 제작되고 모니터가 대형화되면서 방송 조명에서 피사체의 얼굴 표현이 더욱 중요한 과제가 되었다. HDTV는 빛에 의한 영상 표현의 정밀성의 확대로 피사체의 인물 모델링은 좀 더 부드럽고 깨끗한 영상이미지가 필요하다. 디지털 시대의 인물에 비춰지는 조명 방식도 새로운 변화가 필요하게 되었다. HD 영상에서 피사체의 미적 표현을 위한 언더라이트의 표현 특성을 이용한 인물 모델링 방식이 주목받고 있다. 이에 본 연구에서는 언더라이트 광원의 강도, 거리, 크기가 인물 모델링 특성에 어떻게 영향을 미치는지 실험 측정하여 비교 분석하였다. 실험 결과를 종합적으로 살펴보면 언더라이트의 최적의 효과를 나타내기 위해서 강도는 총 밝기 대비 17%∼25.5%, 거리는 40cm이후, 크기는 최소한 20cm이상이 되어야만 좋은 결과를 가져올 수 있음을 보여주고 있다. 이러한 데이터는 향후 고화질 영상에서 인물을 좀 더 부드럽고 깨끗한 이미지를 얻는데 활용도가 높은 자료가 될 것이다.
본 연구는 공공도서관 모바일 웹의 접근성 현황을 파악하고 이에 대한 개선방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 모바일 앱과 웹 지침에 따라 접근성 체크리스트를 도출하고, 자동평가와 수동평가를 통해 접근성 현황을 조사하였다. 연구결과, 대체텍스트는 검색결과 도서 이미지 안내, 메인메뉴, 텍스트 대신 이미지 제공에서 가장 많이 미준수 현황을 보였으며, 초점은 검색 및 검색결과에서, 운영체제 접근성은 검색어 입력창 레이블 및 아이디, 패스워드 입력창에서, 색에 무관한 인식은 좌석현황 및 도서관일정, 명도대비는 메인메뉴 및 서지사항에서, 컨트롤 간 충분한 간격은 자료검색 필드 간 간격 및 메인검색창에서 미준수 현황이 주로 나타났다. 이와 함께 연구결과로 모바일 도서관 주요 서비스별로 정리하여, 향후 도서관 모바일 웹 서비스 구축에 활용하고자 하였다.
We have applied an advanced multi-aperture indexing photometry and sophisticated de-trending method to existing Taiwanese-American Occultation Survey (TAOS) data sets. TAOS, a wide-field ($3^{\circ}{\times}3^{\circ}$) and rapid photometry (5Hz) survey, is designed to detect small objects in the Kuiper Belt. Since TAOS has fast and multiple exposures per zipper mode image, point spread function (PSF) varies in a given image. Selecting appropriate aperture among various size apertures allows us to reflect these variations in each light curve. The survey data turned out to contain various trends such as telescope vibration, CCD noise, and unstable local weather. We select multiple sets of stars using a hierarchical clustering algorithm in such a way that the light curves in each cluster show strong correlations between them. We then determine a primary trend (PT) per cluster using a weighted sum of the normalized light curves, and we use the constructed PTs to remove trends in individual light curves. After removing the trend, we can get each synthetic light curve of star that has much higher signal-to-noise ratio. We compare the efficiency of the synthetic light curves with the efficiency of light curves made by previous existing photometry pipelines. Our photometric method is able to restore subtle brightness variation that tends to be missed in conventional aperture photometric methods, and can be applied to other wide-field surveys suffering from PSF variations and trends. We are developing an analysis package for the next generation TAOS survey (TAOS II) based on the current experiments.
본 논문에서는 단일 입력 영상에서 특징을 추출하여 실시간으로 에지 대칭과 기울기의 방향성 특징을 이용하여 효과적으로 사람을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 전처리, 사람 후보 영역 분할, 후보 영역 검증인 3단계로 구성되었다. 여기서 전처리 단계는 주변 조도 환경과 밝기에 강인하고, 사람의 특징인 모양 특징 크기, 사람의 조건을 고려한 사람의 특성을 가진 윤곽선을 검출한다. 그리고 사람 후보 영역 분할 단계는 검출된 윤곽선에서 사람의 에지 대칭성과 크기를 가지고 영역을 분리하고, 에이타부스트 알고리즘을 적용하여 1차 후보 영역을 분할한다. 마지막으로 후보 영역 검증 단계는 분할된 국소 영역에 대한 기울기의 특징 벡터 및 분류기를 이용하여 후보 영역을 검증하여 오검출의 성능을 우수하게 한다. 제안된 알고리즘을 적용하여 모의실험을 한 결과, 제안된 알고리즘은 단일 알고리즘을 적용한 기존 알고리즘 보다 처리 속도가 약 1.7배 정도 개선되었으며, FNR(False Negative Rate)은 3% 정도 우수함을 확인하였다.
최근 고해상도 위성영상이 다양한 분야에서 활발하게 이용하게 됨에 따라 지형자료의 정확한 경계검출에 대한 필요성이 대두되고 있다. 위성영상을 이용한 도로 경계 검출은 교통정보시스템을 포함한 도로계획, 도시계획 등의 지형 공간정보의 필수 연구로 인식되고 있다. 본 연구는 IKONOS 영상에서 도로 경계 검출을 위한 고주파와 저주파 필터링 비교분석에 관한 연구이다. 분석결과 저주파 필터링과 고주파 필터링은 입력영상의 경계부분에서 영상을 선택적으로 강조할 수 있었다. 저주파 필터링과 같은 영상강화 기법에서는 추출 가능한 경계부의 위치를 변화시키거나 영상의 화소값이 전체영상을 대상으로 변화시켜 비교적 도로 폭이 넓은 경우 효과적이었다. 고주파 필터링은 세부적인 영상정보를 선택적으로 강조할 수 있었다.
스마트폰 4천만 시대가 열리며, 모바일 게임 역시 스마트폰의 대중화 속도만큼 빠르게 확산되며 진화하고 있다. 따라서 본 연구에서는 게임시장의 질적 성장을 위해 게임 개발시 그래픽 이미지를 향상하는데 도움이 되고자 작성되었으며, 게임 이용자를 대상으로 게임 장르의 이미지나 느낌을 측정하여, 장르별 색조(tone)의 가이드라인을 제시하고자 하였다. 연구결과, 게임이용자가 각 장르별로 작성한 형용사가 50%이상 일치하는 것으로 나타나 선호하는 색조가 비교적 뚜렷함을 알 수 있었다. 따라서 장르에 대한 색조의 표준화 시도가 가능함을 확인하고, 장르별 3가지 색채의 톤과 밝기를 제안하였다. 본 연구결과를 토대로 스마트폰 게임 개발시 원활한 색채계획에 도움이 되길 기대하며, 성숙기에 접어든 게임시장의 질적 성장을 위하여 보다 다양한 연구가 진행되기를 바라본다.
본 논문에서는 영상의 비선형 평활화와 특징들의 통계적 상관성에 기반을 둔 조합형 인식성능 개선기법을 제안하였다. 여기서 비선형 평활화는 로지스틱 함수에 기반을 둔 히스토그램 재조정의 전처리 기법으로 영상의 밝기를 조정하여 화질을 개선하기 위함이다. 통계적 상관성은 정규상호상관계수에 의해 측정되며, 이는 유사도를 좀 더 빠르고 정확하게 측정하기 위함이다. 또한 독립성분분석에 의한 국부적인 특징들을 대상으로 정규상호상관을 계산함으로써 좀 더 정확한 유사도를 통계적으로 측정하기 위함이다. 제안된 기법을 30개 40*50픽셀의 명암도 변화를 가지는 얼굴영상들을 대상으로 실험한 결과, 전처리를 하지 않은 기법이나 기존 및 적응적 변형히스토그램 평활화에 의한 전처리 기법에 비해 각각 영상의 속성을 잘 반영한 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다.
의료 영상처리 분야에서의 일반적인 객체 인식 방법은 픽셀들의 밝기 정보, 형태 정보, 패턴 정보 등 다양한 컴퓨팅 처리 방법으로 수행되어 진다. 그러나 컴퓨팅 방법에 사용되는 다양한 정보들이 의미가 없을 경우 객체인식에 많은 제약이 따르게 된다. 따라서 본 논문은 이러한 컴퓨팅 처리의 근본적인 제약사항을 해결하고자, MR 의료 영상에서의 물리적인 이론에 기반한 영상처리 방법을 전처리에 활용하고자 한다. 제안된 방법은 대비 개선 작업을 주된 목적으로 하는 SWI(Susceptibility Weighted Imaging) 처리를 통해 의미 있는 전처리 작업을 수행하고, 이에 대한 결과를 텍스처 분석을 통해 MR 뇌 영상의 회백질을 효과적으로 검출하는 과정으로 구성된다. 실험결과 제안 방법은 평균 영역차이가 5.2%로 기존의 대표적인 영역분할 방법에 비해 보다 효율적임을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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