전자사진은 디지털 기술의 급속한 발전에 의하여 그 응용 범위가 확대되고있으나, 은염사진과 원리와 특성이 근본적으로 다르며 은염사진에 익숙한 사용자에게도 은염사진과 유사한 특성을 보이도록 화상의 개선과 화질의 보정 등이 요구된다. 본 논문은 은염사진의 계조 특성을 추출하여 전자화상시스템에 적용시켜 은염사진의 계조 특성을 지닌 전자화상을 출력하는 방법을 제시한다. 먼저, 은염사진과 전자사진의 화상 생성 공정을 구체적으로 비교하여 그 차이를 기술하고, 사진 계조 변환의 원리와 방법을 제시한다. 다음으로 사진 계조 변환함수를 구하기 위한 각 시스템의 특성화의 실험을 수행한 결과를 보인다. 최종적으로 이론을 바탕으로 한 실험에서는 사진 계조로 변환된 데이터를 디지털 화상시스템으로 출력하여 은염사진의 계조 특성의 비교분석을 수행한다.
본 연구자는 디지털 영상 연기 중 TV드라마와 영화 연기를 효율적으로 하기 위한 방법론 중 하나로 아메리칸 메소드(american method)를 제안하고자 한다. 아메리칸 메소드 훈련 방법 중 리 스트라스버그(Lee Strasberg, 1901-1982)의 정서적 기억은 디지털카메라 매체 연기를 하는데 있어서 제작 환경에서 오는 어려움들을 극복할 수 있는 효율적인 방법론이다. TV드라마와 영화의 제작 환경에서 발생하는 특성과 쇼트의 크기, 편집에서 오는 디지털카메라 매체의 독립적 의미 생성은 배우가 연기를 하는데 있어 간과할 수 없는 부분이다. 배우는 감정의 기억 훈련을 통해 디지털카메라의 매체적 특성에서 오는 어려움을 극복 할 수 있을 뿐만 아니라 자신의 연기를 도와줄 수 있다.
By studying 3-D virtual human modeling, motion-capturing and clothing simulation for easier and safer work clothes development, this research aimed (1) to categorize heavy manufacturing work motions; (2) to generate a 3-D virtual male model and establish painting work motions within a 3-D virtual clothing simulation system through computerized body scanning and motion-capturing; and finally (3) to suggest simulated clothing images of painting work clothes developed based on virtual male avatar body measurements by implementing the work motions defined in the 3-D virtual clothing simulation system. For this, a male subject's body was 3-D scanned and also directly measured. The procedures to edit a 3-D virtual model required the total body shape to be 3-D scanned into a digital format, which was revised using 3-D Studio MAX and Maya rendering tools. In addition, heavy industry workers' work motions were observed and recorded by video camera at manufacturing sites and analyzed to categorize the painting work motions. This analysis resulted in 4 categories of motions: standing, bending, kneeling and walking. Besides, each work motion category was divided into more detailed motions according to sub-work posture factors: arm angle, arm direction, elbow bending angle, waist bending angle, waist bending direction and knee bending angle. Finally, the implementation of the painting work motions within the 3-D clothing simulation system presented the virtual painting work clothes images simulated in a dynamic mode.
본 논문에서는 촬영된 주차장 사진으로부터 빈 주차 공간을 자동 식별할 수 있는 주차 공간 자동 식별 시스템에 대해 설명한다. 이 시스템은 딥러닝 기법에 기반한 시스템으로, 다양한 주차장 사진들을 토대로 학습을 진행하여 식별 결과의 정확도가 높으며, 기존의 주차 관리 시스템에 적용할 수 있다. 한편, 본 시스템은 손쉬운 적용 테스트를 위해, 스마트폰용 애플리케이션으로도 개발되었다. 따라서 스마트폰 카메라를 통해 주차장 사진을 찍으면, 촬영된 이미지를 자동 인식하며 빈 주차 공간을 자동 식별할 수 있다.
디지털 기술이 발전하면서 산업디자인 프로세스에 컴퓨터를 활용하는 CAID 필수적인 부분이 되었다. 3차원 모델을 렌더링 하여 사진과 같은 최종 이미지 결과물이 만들어내는 것은 CAID에 특화된 작업들 중 하나이다. 이 작업을 위해 디자이너는 가상 모델의 재질, 조명, 카메라 둥의 위치 및 세부 변수들을 적절히 조절하여야 한다. 기존 CAID도구의 사용자 인터페이스는 이러한 속성을 컴퓨터 그래픽 연산을 위한 변수 설정 창에서 주로 해결하고 있어 디자이너들이 사용하는데 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 CAID를 위한 디지털 렌더링 작업 특히 라이팅과 관련된 인터페이스 문제를 해결하기 위해 증강현실(Augmented Reality)과 실체적 인터페이스(Tangible Interface)를 활용한 가상의 라이트 조작 도구, TLS(Tangible Lighting Studio)를 제안하였다. 이는 카메라의 위치 설정, 라이팅 효과를 위한 변수설정의 인터페이스를 실체화하고 작업공간에 분산시킴으로써 보다 직관적인 렌더링 작업을 지원하는 도구이다. TLS는 가상의 광원, 카메라, 렌더링 대상 등을 물리적으로 직접 조작할 수 있는 마커, 컨트롤러 유닛들, 사용자가 착용하는 비디오 투시형 HMD 등으로 구성된다. 이를 활용하여 사용자는 증강현실 작업공간에서 직접 라이팅 속성을 조정할 수 있다. 유용성 평가 실험을 통하여 TLS가 기존 CUI(Graphic User Interface)기반 시스템보다 유효성, 효율성 그리고 사용자 만족도가 높다는 점을 발견하였다. TLS는 CAID도구의 인터페이스 분야뿐만 아니라 광원과 카메라의 효과를 활용하는 건축, 사진 촬영 교육 등의 분야에서 효과적으로 활용될 수 있으리라 기대된다.
본 논문의 목적은 영화연기와 연출을 위한 훈련 프로그램의 필요성과 그 대안적인 방식을 소개하는 것이다. 우리 한국에서 영화나 방송의 최근 연기경향은 생활연기가 주를 이루고 있다. 그러나 연기교육은 여전히 연극 전문가들에 의해 이루어지고 있고, 그로인해 연극 훈련프로그램에 의해 연기를 교육한다. 또한 영화감독들의 연기연출에 대한 교육도 거의 없다. 그래서 영화연기와 연기 연출을 할 수 있는 훈련 프로그램이 필요하다. 이 글은 필자가 실제로 영화연기 훈련 프로그램 개발을 위해 실시한 단편영화 워크숍 <생활연기의 힘>과 <연기연습>제작과정을 다루고 있다. 이 훈련 프로그램은 이미 스타니슬라브스키가 연극 연습을 위해 활용한 에쮸드를 일부 응용하고, 리 스트라스버그의 액터스 스튜디오에서 체계화된 영화연기 훈련법인 매소드 연기법을 참조하고 있다. 무엇보다도 이 프로그램의 핵심은 기존 연기훈련법에 카메라 활용이 들어간다는 것이고, 배우뿐 아니라 영화 감독과 스탭들이 같이 참여해서 완성한다는 것이다. 이 글에서는 실제로 두 단편 워크숍을 통해 그러한 훈련법의 실험이 객관적인 성과를 이루었음을 입증하고 있다. 본 훈련 프로그램의 교육은 아마추어와 준 프로, 그리고 프로 연기자에 따라 달리 적용해야한다.
본 연구는 애니메이션 스튜디오 비욘드 프로시니움이 제작, 발표한 단편애니메이션 에서 사용된 공간 디자인을 연구의 대상으로 하고 있다. 애니메이션을 위한 공간 디자인은 작품 속에서 연기자(캐릭터)가 연기를 통해 작품의 이야기를 전달하기 위한 장(Playground)이라는 기본적인 기능이 있고 나아가 작품의 시간적, 공간적 배경을 설명하거나 작품속의 은유나 상징체계를 시각적으로 표현해주는 장치적인 기능이 있다. 이 같은 기능을 충족시키는 디자인 결과를 얻기 위해 본론에서는 개념적 측면으로 시나리오의 은유와 상징적 의미체계를 공간 디자인에 적용하는 경우를 분석하였다. 제작적인 측면으로는 캐릭터와 소품, 카메라를 통해 잡힌 화면 구성과 이 같은 요소들의 움직임에 따른 동선을 복합적으로 고려하는 방법에 대하여 살펴보았다. 애니메이션제작을 위한 공간디자이너는 깊이 있고 복합적인 사고를 할 수 있어야 하며 이를 실질적으로 구현 할 수 있는 기술적인 소양이 필요하다.
실생활에서, 우리는 IoT기술을 사용하고 있다. IoT기술은 다양하게 적용되어있고 지금도 계속 발전하고 있다. 사물인터넷은 사물에 센서를 부착하고 실시간으로 데이터를 인터넷으로 주고받는 기술이나 환경을 일컫는다. 본 논문에서는 비밀번호가 3회 이상 틀릴 시에 기존 비밀번호는 초기화 되고 랜덤으로 비밀번호가 변경된다. 변경된 비밀번호 데이터는 사용자 혹은 관리자에게 앱을 통하여 푸쉬알람이 전송됨을 실현하고자 한다. 이는 WiFi를 통해 스마트 폰으로 실시간 데이터를 전송할 수 있는 아두이노 기반의 IoT시스템을 연구하였다. 그리고 스마트 도어락은 아두이노와 지문센서, 카메라 센서, 와이파이 쉴드, 안드로이드 스튜디오, 도어락 부품들을 사용하여 이를 구현하고자 한다.
Soil texture is determined by the proportions of sand, silt, and clay within the soil, which influence characteristics such as porosity, water retention capacity, electrical conductivity (EC), and pH. Traditional classification of soil texture requires significant sample preparation including oven drying to remove organic matter and moisture, a process that is both time-consuming and costly. This study aims to explore an alternative method by developing an AI model capable of predicting soil texture from images of pre-sorted soil samples using computer vision and deep learning technologies. Soil samples collected from agricultural fields were pre-processed using sieve analysis and the images of each sample were acquired in a controlled studio environment using a smartphone camera. Color distribution ratios based on RGB values of the images were analyzed using the OpenCV library in Python. A convolutional neural network (CNN) model, built on PyTorch, was enhanced using Digital Image Processing (DIP) techniques and then trained across nine distinct conditions to evaluate its robustness and accuracy. The model has achieved an accuracy of over 80% in classifying the images of pre-sorted soil samples, as validated by the components of the confusion matrix and measurements of the F1 score, demonstrating its potential to replace traditional experimental methods for soil texture classification. By utilizing an easily accessible tool, significant time and cost savings can be expected compared to traditional methods.
저광도 중합법, 펄스 지연 중합법, 초고광도 중합법 등의 광조사 방식이 광중합형 복합레진 수복물에서의 중합수축 응력에 미치는 영향을 알아보기 위해 in vitro에서 미세 누출 실험을 하였다. 80개의 발거된 소구치의 협측면에 5급 와동을 형성하고, 600mW/$cm^2$로 30초간 광조사하는 보통 광도 중합군, 300mW/$cm^2$로 60초간 광조사하는 저광도 중합군, 400mW/$cm^2$로 2초간 광조사하고 5분간 기다린 후 800mW/$cm^2$로 10초간 최종 중합시키는 펄스-지연 중합군, 그리고 1930mW/$cm^2$의 광도로 3초간 광조사하는 초고광도 중합군 등의 4개의 군으로 나누어 hybrid 형의 광중합복합레진을 충전하고 각 군의 방법대로 중합한 후, 변연의 0.5mm 외부에 nail varnish를 도포하고 37$^{\circ}C$, 2% metylene blue 용액에 24시간 동안 침적시켰다. 시편을 아크릴릭 레진에 매몰한 후 수복물의 중앙에서 종절단하여 입체현미경하에서 그 단면을 관찰한 후 법랑질과 상아질 변연으로 나누어 색소의 침투도를 측정하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 펄스 지연 중합군의 색소 침투도는 법랑질과 상아질 변연 모두에서 보통광도, 저광도 및 초고광도 중합군과 유의한 차이를 보이지 않았다(p>0.05). 2. 상아질 변연에서 초고광도 중합군은 보통광도 중합군과 저광도 중합군에 비해 유의하게 높은 색소 침투도를 보였다(p<0.05). 3. 법랑질 변연에서의 4개 군의 색소 침투도는 서로 유의한 차이를 보이지 않았다(p>0.05). 4. 모든 군에서 상아질 변연에서의 색소 침투도는 법랑질군에서의 색소 침투도에 비해 유의하게 높았다(p<0.05).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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