본 논문에서는 OLED 디스플레이에서 히스토그램 정합 기법을 통해 인지 화질을 고려한 파워 소모 저감 기법을 제안한다. 기존 방법의 경우 영상의 클리핑 에러를 정확하게 분석할 수 없어 클리핑 에러를 갖는 픽셀들이 집중된 경우 화질 저하가 크게 발생한다. 제안한 방법은 이를 해결하기 위해서 다른 특성을 갖는 여러 영상들에 대한 히스토그램들을 생성하고 각 영상에 대해 인지 화질을 고려한 최적의 클리핑 비율을 계산 및 데이터베이스에 저장한다. 이를 입력 영상에 대한 히스토그램과 정합도를 비교하여 최적의 클리핑 비율을 선택하여 출력 영상의 화질 저하를 막는다. 실험 결과 제안한 방법은 기존 방법 대비 평균 PSNR과 SSIM을 각각 최대 15.795 dB, 0.036 향상시킬 수 있었다.
This Study intended to provide positioning strategies of brand Image for ladies' ready to wear by analysing the perceptual dimensions of working women. The subjects were devided into two groups according to the fashion involvement, and in each group, a positioning map was composed by use of multidimensional scaling. 251 subjects of this study were gathered into stratified sample groups from working women in Seoul, being subdivided according to their each occupation and age. The data were analysed by frequency, percentage, average, $x^{2}-test$, 1-test, Factor Analysis, cronbach's $\alpha$. Also, KYST, PROFIT, PREFMAP for multidimensional scaling were used. The results were as follows. 1. Two groups were identified according to degree of fashion involvement: high-involvement group, and low-involvement group. 2. From the analysis of the similarity of brand image, high involvement group percieved greater difference in brand image than low involvement group. 3. From the analysis of the evaluation of brand attributes, the evaluations in self expression, fashionability, design, sales promotion activity, sociality, quality, fit showed differences bet-ween high involvement group and low involvement group. 4. From the analysis of the preference of brand image, the distribution of preference and ideal point were different between high involvement group and low involvement group.
3D 영상의 획득을 위해 이용하는 깊이 지도는 영상의 깊이 정보를 가지고 있다. 그러나 일반적으로 고해상도이며 잡음이 제거된 고화질의 깊이 지도를 카메라로부터 직접 획득하는 것은 어렵다. 그래서 저해상도의 깊이 지도를 획득하고 업샘플링 및 전/후 영상처리를 통해 높은 품질의 고해상도 깊이 지도를 획득하는 기법들이 연구되고 있다. 하지만 기존의 연구는 영상의 질에 큰 변수로 작용하는 에지 부분의 효과적 업샘플링이 미흡하다. 그래서 본 논문은 에지 부분을 차별적으로 고려하는 인지적인 특성을 반영한 영상품질향상 연구에 초점을 맞춰 결합 양방향 필터의 가중치를 적응적으로 조절함으로써 깊이 지도와 합성 영상을 개선한 고해상도의 깊이 지도를 얻는 업샘플링 방법을 제안하였다. 제안 방식을 기존의 방식과 비교하였을 때 PSNR 측면과 주관적 품질에서 이득이 있음을 보였다.
In this paper, an adaptive algorithm is proposed in streaming MPEG-4 contents with fluctuating resource amount such as throughput of network conditions. In the area of adaptive streaming issue, a lot of researches have been made on how to represent encoded media(such as video) bitstream in scalable way. By contrast, MPEG-4 supports object-based multimedia content which is composed of various types of media streams such as audio, video, image and other graphical elements. Thus, it can be more effective to provide individual media streams in scalable way for streaming object-based content to heterogeneous environment. The proposed method provides the multiple media streams corresponding to an object with different qualities and bit rate in order to support object based scalability to the MPEG-4 content. In addition, an optimal selection of the multiple streams for each object to meet a given constraint is proposed. The selection process is adopted a multiple choice knapsack problem with multi-step selection for the MPEG-4 objects with different scalability levels. The proposed algorithm enforces the optimal selection process to maintain the perceptual qualities of more important objects at the best effort. The experimental results show that the set of selected media stream for presenting objects meets a current transmission condition with more high perceptual quality.
We implement the foveation and frequency sensitivity feature of human visual system in discrete cosine transform (DCT) domain. Resolution of human visual perception decays as distance from the eye-focused point, known as foveation property, and the middle frequency components give most pleasant image quality to human than the low and high frequency components, which is the frequency sensitivity property of human visual system. For satisfying the foveation property, we enhanced the local contrast at the focused regions and smoothed local contrast at the non-focused regions in the DCT domain without bringing the blocking and ringing artifacts. Moreover, the energies at each DCT frequency components is modified with various degree to fulfill the frequency sensitivity property. The proposed method is verified by the subjective and objective evaluations that it can the improve the human perceptual visual quality.
본 논문에서는 최근 비디오 스트리밍 응용을 위해 만들어진 FGS((me granular scalability) 방식에서 주어진 비트율에서 인간 시각에 좀더 나은 화질을 얻기 위해 주파수 가중 방법을 제안한다. 제안된 방식에서는 각 DCT 계수의 사람 눈에 미치는 중요도를 고려하여 구해진 주파수 가중행렬을 비트평면 부호화를 사용하는 FGS 상향계층 부호화 동작에 적용될 수 있도록 주파수 천이 행렬로 바꾸어서 가중치를 부여한다. 본 논문에서 제안된 주파수 가중 방법을 통해 화질의 향상, 더 미세한 계위 부호화, 시간 영역에서 화질의 균일화를 얻을 수 있었다. 또한, 주파수 가중 방법을 통해 얻은 화질 개선을 설명하기 위해 기존에 사용하던 PSNR(peak signal to noise ratio) 대신에 인간 시각적인 관점에서의 오차만을 고려한 JNDE(just noticeable difference ewer)를 Weber의 법칙을 근거로 하여 새롭게 제안하였다.
디지털 해프토닝 방법 중 오차 확산 해프토닝은 다른 해프토닝 방법에 비해 우수한 화질을 보이지만 에지가 흐려지는 단점이 있다. 이러한 단점을 개선하기 위해, 본 논문은 인간의 공간 지각 특성을 이용하여 에지를 강조하는 개선된 오차 확산 해프토닝 방법을 제안한다. 제안한 방법은 인간의 눈이 한 화소의 명암 값이 아니라 국부 평균을 인식한다는 것과 공간적 변화량을 인간이 인식하는 정도를 이용하여 에지 강조 정보량(IEE : information of edge enhancement)을 구한다. 이 값을 양자화기 입력에 더하여 해프톤 영상의 에지를 강조한다. 이때 컬러 성분간의 상관관계를 고려하여 오차 확산 필터의 계수가 적응적으로 변화하는 방법을 적용한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과는 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 영상의 에지가 강조되어 시각적으로 선명한 영상을 생성함을 보여주며 에지를 자연스럽게 표현하고 컬러 임펄스나 거짓 등고선과 같은 단점도 줄여줌을 보여준다.
During fast neutron imaging, besides the dark current noise and readout noise of the CCD camera, the main noise in fast neutron imaging comes from high-energy gamma rays generated by neutron nuclear reactions in and around the experimental setup. These high-energy gamma rays result in the presence of high-density gamma white spots (GWS) in the fast neutron image. Due to the microscopic quantum characteristics of the neutron beam itself and environmental scattering effects, fast neutron images typically exhibit a mixture of Gaussian noise. Existing denoising methods in neutron images are difficult to handle when dealing with a mixture of GWS and Gaussian noise. Herein we put forward a deep learning approach based on the Swin Transformer UNet (SUNet) model to remove high-density GWS-Gaussian mixture noise from fast neutron images. The improved denoising model utilizes a customized loss function for training, which combines perceptual loss and mean squared error loss to avoid grid-like artifacts caused by using a single perceptual loss. To address the high cost of acquiring real fast neutron images, this study introduces Monte Carlo method to simulate noise data with GWS characteristics by computing the interaction between gamma rays and sensors based on the principle of GWS generation. Ultimately, the experimental scenarios involving simulated neutron noise images and real fast neutron images demonstrate that the proposed method not only improves the quality and signal-to-noise ratio of fast neutron images but also preserves the details of the original images during denoising.
본 연구에서는 스포츠스폰서십 기업의 제품을 고관여 제품과 저관여 제품을 구분하여, 연구대상의 특성에 따른 스포츠스폰서십 인지의 광고효과를 분석하고자 한다. 선정된 모집단을 대상으로 총 450명을 표본대상으로 하여 설문지를 배부하였다. 회수된 438부의 설문지 중 불성실하게 응답했다고 판단되는 12부의 설문자료가 제외되었으며, 총 426부의 최종 유효 표본 자료가 실제 분석에 사용되었다. 본 연구에서는 PASW 19.0을 활용하여 빈도분석, 신뢰도 분석, 탐색적요인분석, 일원분산분석, t-test를 실시하였다. 본 연구에서는 모든 통계치의 유의수준을 .05로 설정하여 다음과 같은 결론을 도출하였다. 첫째, 성별에 따른 저관여 제품 및 고관여 제품 브랜드 효과 차이분석 결과 저관여 제품 및 고관여 제품 스폰서효과의 모든 하위변수에서 통계적으로 유의한 차이가 나타나지 않았다. 둘째, 학력에 따른 저관여 지각된 품질, 저관여 스폰서 친숙 이미지 차이를 분석한 결과 통계적으로 유의한 차이를 나타내고 있다. 셋째, 저관여 지각된 품질과 고관여 지각된 품질 차이 분석결과 통계적으로 유의한 차이를 나타내고 있다. 또한, 저관여 스폰서 친숙 이미지와 고관여 스폰서 이미지 차이 분석결과 통계적으로 유의한 차이를 나타내고 있다.
본 논문에서는 멀티미디어 저작권 보호를 위한 회전, 크기, 이동 (RST: Rotation, Scale, Translation) 변환 공격에 견디는 강인한 로고 삽입 방법을 제안한다. 기하학적인 처리는 영상의 화질을 많이 훼손하지 않으면서 워터마크의 탐지 과정을 매우 복잡하고 어렵게 한다. 정규화된 영상 (Normalized image)에 워터마크를 삽입하는 방법은 영상의 정규화 과정에서 보간에 의해 평탄화 (Smoothing effect) 현상이 발생하는 단점이 있다. 이것은 워터마크를 정규화된 영상에 직접 삽입하는 대신, 영상 정규화를 변환 파라미터를 계산하는데 사용함으로써 해결할 수 있다. RST 변환에 대응하기 위한 기존의 방법은 주로 전체 영상에 대해 DFT 변환을 수행한다. 그러나 이 방법은 전체 영상에 변환을 취함으로써 효과적인 마스킹 방법의 적용이 어려운 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 $8\times8$ 블록 DCT (Discrete Cosine Transform)를 채용하고 $8\times8$ 블록 DCT 계수의 공간-주파수 국부화 특성을 이용한 마스킹 방법을 사용한다. 실험결과, 제안된 방법이 영상 압축과 기하학적 처리를 포함한 다양한 공격에 강인한 특성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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