역사적으로, 삶의 환경의 변화에 따라 사물과 타인을 보는 시선이 변화되었다. 따라서 현대사회의 시선의 성격을 분석하고 시각디자인이 티율적인 시선을 생산, 분배하는데 일조한다는 관점에서 본 논의를 서술하고 있다. 현대사회의 일상을 이루고 있는 시각환경인 도시경관, 패션, 소비제품, 각종 인쇄물, 광고등은 대중에게 특정한 방식의 시선을 보내고 대중은 자본주의적 소비관습에 감연된 시선으로 대상을 보게 된다. 이러한 시선의 기원은 19세기말 자본주의 체제에서 자본형성에 '가시적 체계' 가 개입함과, 근대 시민사회 형성에 있어서 '시선' 이 체계유지적 권력으로 작용함으로써 대중은 권력의 객체가 되어 타율적인 시선을 내면화시켰다는 관점에서 출발한다. 시선이 몰입을 통하여 동선으로 이어지는 과정에서 욕망이 창출되는 방식에 70년대 이후 본격적 소비자본주의사회에서의 유효수요 창출로서의 '상품미학' 이 관여한다. 상품미학의 작동은 역으로, 대상인 상품이 대중에게 보내는 특정한 시선이 성립되는 방식으로서, 대상이 '볼거리' 로 전환될 때 대중에게 유혹의 눈길을 보내어 대중을 소비자 혹은 관음증의 시선을 가진 구경꾼으로 만든다. 이러한 논의를 통하여 광고를 중심으로, 시각디자인에서 생산된 이미지에 내재한 상품미학적 시선의 역기능이 노출된다. 따라서 권력으로서의 시선에 대한 탐사를 통한 자율적 시각표현전략이 요구되며, 사회문화적인 위상을 지니고있는 시각디자인물의 자기성찰적 비평이 요구된다.
자동차 안전을 위한 근접센서 및 후방카메라가 일반적이다. 하지만, 여전히 많은 사고가 발생하고 있다. 생체 감지 센서, 자동차의 앞, 뒤, 좌, 우와 하부까지 보여주는 All Around View 및 사물 인식 알고리즘을 사용하여 차량이 출발하거나 주차할 때 주위에 생체가 있는지 센싱하고 차량 외부를 화면에 표시한다. 또한 사물인식 알고리즘을 활용해서 사물의 위치를 표현해서 물체를 명확하게 화면에 시각화한다. 이렇게 센싱, 화면, 위치 표현에 의해 차량에 의한 인명 사고을 예방할 수 있는 강력한 안전 시스템을 제안 한다.
Objectives: The aims of this study are to design a optimized mechanical structure of digital tongue imaging system (DTIS) equipped with LEDs in aspects of object distance and camera angle of coverage. Methods and Results: We tried to find optimized object distance while recording a rectangular object of common tongue size. In case object distance is 22 cm or less, edge of the rectangle was not taken beyond the shooting range. In contrast, if object distance is 40 cm or more, the rectangle image was too small. Therefore when considering the variation of subjects, we selected distance of 35-40 cm as appropriate object distance for the DTIS. We also tried to find optimized angle between camera view axis and horizontal line. We photographed from the side of the face of 7 adults with exposed tongue. We drew an exposed tongue lines to connect the tongue tip points and the tongue root points by using the photos acquired from the side faces. And then we calculated the tongue exposure angles between the vertical line and the exposed tongue lines. Mean tongue exposure angle was $28.3^{\circ}$ when tongue was lightly exposed and $13.3^{\circ}$ when maximally. So we determined $73^{\circ}$ as appropriate slope angle of part in contact with face of the DTIS and by considering that the standard variation was great, we designed control gears to adjust the slope of the camera view axis and to regulate the object distance. Conclusions: We designed a optimized mechanical structure in object distance and slope angle of part in contact with face of the DTIS.
본 논문은 현재 MPEG-4의 3차원 오디오/비디오(3-Dimensional Audio Video, 3DAV) 기술표준에서 다시점 비디오(Multi-view video)서비스를 제공할 수 있는 객체기술자(Object Descriptor)와 기초스트림기술자(Elementary Stream Descriptor)의 구조를 제안한다. 기존의 MPEG-4 시스템 상에서 확장영역을 사용하여 다시점 동영상 서비스를 제공 할 수 있는 객체기술자와 기초스트림의 구조를 각각 정의 하여 분류한 후 각 경우에 대해 분석한다. 기존 시스템의 확장만으로 송수신측과 연계되어 상관관계가 고려된 다시점 비디오 서비스 제공하는 것이 부적합하다는 것을 보인다. 그리고 다시점 영상 전송시 수신측에서 각 시점간의 상관관계를 고려하여 시점 스위칭을 할 수 있는 새로운 객체 기술자를 추가한 구조를 제안한다. 이를 통하여 다시점 비디오 서비스에서 사용자 요구에 따른 시점 전환을 가능하게 하면서, 필요한 시점에 대한 정보만을 전송해서 수신측에 부하를 줄일 수 있다.
Three dimensional (3-D) object detection and pose estimation from a single view query image has been an important issue in various fields such as medical applications, robot vision, and manufacturing automation. However, most of the existing methods are not appropriate in a real time environment since object detection and pose estimation requires extensive information and computation. In this paper, we present a fast 3-D object detection and pose estimation scheme based on surrounding camera view-changed images of objects. Our scheme has two parts. First, we detect images similar to the query image from the database based on the shape feature, and calculate candidate poses. Second, we perform accurate pose estimation for the candidate poses using the scale invariant feature transform (SIFT) method. We earned out extensive experiments on our prototype system and achieved excellent performance, and we report some of the results.
In real world object detection is an active research topic for understanding different objects from images. There are different models presented in past and had significant results. In this paper we are presenting vehicle logo detection using previous object detection models such as You only look once (YOLO) and Faster Region-based CNN (F-RCNN). Both the front and rear view of the vehicles were used for training and testing the proposed method. Along with deep learning an image pre-processing algorithm called perspective transformation is proposed for all the test images. Using perspective transformation, the top view images were transformed into front view images. This algorithm has higher detection rate as compared to raw images. Furthermore, YOLO model has better result as compare to F-RCNN model.
본 논문에서는 체적 홀로그래픽 메모리 저장 기술을 이용한 다시점 스테레오스코픽 디스플레이 시스템을 제안하였다. 디스플레이 평면에서 다시점 3D 영상을 관찰할 수 있도록 공간 다중화된 평면 기준파와 각 다중화된 명면 물체파를 간섭시킨 후 광굴절 매질에 기록하였다. 재생시 다안식 영상으로 구성된 물체파가 시분할적으로 update 되며 브래그 조건을 만족시켜면, 출력 평면에서 다안식 스테레오 영상을 관찰할 수 있다. 체적 홀로그램을 이용한 다시점 디스플레이시스템의 실험과 이론적인 분석을 하였다.
When we see an object, we usually can say what it is easily even for the case where the object isn't shown in the frontal view. However, it is difficult to believe that all views of every object we have ever seen are fully memorized in our brain. Possibly, when an object is shown, we have some typical views of the object in our brain through our past experience and reconstruct the view to recognize what the presented object is. Non-negative Matrix Factorization (NMF) is one of the methods to extract the basis images from sample data set. The prominent feature of this method is that the reconstructed image is obtained by only additions of the basis images with suitable positive weights. So NMF can be seen more biologically plausible method than any other feature extraction methods such as Vector Quantization (VQ) and principal Component Analysis (PCA). In this paper, we adopt NMF to extract the aspect features from the set of images, which consists of various views of a given object. Some experiments are shown how much well NMF can extract the aspect features than any other methods such as VQ and PCA.
대부분의 사용자 인터페이스 관리 시스템은 사용자 인터페이스의 대화 모델을 채 택하고 있다. 사용자 인터페이스 관리 시스템의 구현은 채택된 사용자 인터페이스의 대화 모델에 의해 강한 영향을 받는다. 모델-뷰-콘트롤러(Model-View-Controller : MVC) 프레임웨이 Smalltalk 환경에서 사용자 인터페이스 개발의 여러 측면에서 기여한 동안 사용자 인터페이스는 강하게 결합된 모델, 뷰, 콘트롤러 클래스를 가진 MVC를 이 용하여 생성되었다. 이러한 결합은 소프트웨어 부품의 재사용을 방해하였다. 따라서 본 논문에서는 MVC모델이 갖는 강한 결합력으로 인한 소프트웨어 재사용의 저하를 해 결하기 위해, 상호 작용의 구문적 관리를 하는 다이알로그 객체를 추가하여 사용자로 부터 생성된 메세지가 콘트롤러에 의해 바로 값이 변경되지 않고 다이알로그에 전달 되도록 MVCD모델을 제안하였다. 메세지를 전달받은 다이알로그 객체는 모델 객체의 값 을 변경하기 위해 모델 객체를 호출한다. 모델 객체는 active 값들을 가지고 있기 때 문에 값의 변경은 연결된 콘크롤러 객체에게 전달된다. 최종적으로 콘트롤러 객체는 새로운 값을 변경하고 뷰 객체를 수정한다. 이러한 사용자 대화 모델에 기반을 둔 사 용자 인터페이스 구축기를 X-윈도우상에서 OSF/Motif을 이용하여 개발하였다.
컴퓨터 언어를 배우는 학습자는 텍스트 기반으로 된 프로그래밍을 매우 어렵다고 생각하며, 객체 지향 프로그래밍 학습에서도 어려움을 호소한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법이 객체 지향 시각 프로그래밍을 프로그래밍 교육에 도입하는 것이다. 이 논문에서는 프로그래밍 교육에서 이러한 문제를 해결하기 위해 객체지향 모델링을 지원하기 위해 UML을 도입하고 시각 프로그래밍 방법론으로서 객체지향 프로그래밍을 지원하는 LabVIEW OOP를 사용하여 학습자들에게 프로그래밍 교육을 수행하는 방법을 제시한다. 또한, 이 교육 방법론을 내장형 프로그래밍 교육에 적용하는 방안을 제안하며, 제시된 프로그래밍 교육 방법에 대해 설문조사를 실시하여 교육적인 효과를 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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