• 디자인학연구
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• 제13권1호
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• pp.111-120
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• 2000

시각예술은 어떤 형식이든지 일정한 공간속에서 이루어지며 작품을 이루는 여러 시각 요소들로 구성되어 있다. 효과적인 커뮤니케이션을 위해서 시각요소들은 서로 유기적인 관계를 맺는 하나의 안정된 구조를 가져야 하는데 여기에는 인간의 시각적인 특성과 심리적인 이해가 필요하다. 왜냐하면 인간의 시각은 생리적, 심리적으로 같은 시각요소에 대해서도 공간속의 위치에 따라 각기 다른 힘과 무게를 느끼기 때문이다. 이러한 힘과 무게를 조절하는 구도는 작품안에 숨겨져 있지만 수평과 수직에 대한 인간의 심리적인 반응을 통해 커뮤니케이션에 실제적인 힘을 발휘하는 작품의 내적 설계이며, 또한 이를 통해 주제와 메시지를 효과적으로 드러나게 하는 시각적 진술방식이기도 하다. 본 논문은 이러한 시각적인 화면, 그 이면에 존재해 있는 힘의 구조로 인한 화면의 특성, 시각적 균형의 원리 등을 미술작품의 분석을 통해 시각적 구조에 관한 연구이다. 그것을 바탕으로 시각적인 이미지작업을 하는 디자이너들이 시각적인 구조와 심리적 인식을 이해하여 구성요소안에 심리적인 힘을 깨달아 화면구성에 실제 응용할 수 있는 바탕을 마련하는데 그 목적이 있다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권35호
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• pp.347-374
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• 2014

본 논문은 증강현실 기술을 사용한 21C 영화들의 영화적 상상과 증강현실 예술의 예술적 상상을 중심으로 증강현실 콘텐츠 산업화의 미래에 관하여 연구하였다. 영화에서는 영화적 상상을 통해 미래의 기술을 보여주는 동시에 미래상을 제시하는 역할을 하고, 증강현실 예술은 기술적으로 구현할 수 있는 현재의 기술을 통해 미래 예술과 사회의 거시적인 문화를 포착하는 역할을 하고 있다. 조사된 영화들을 증강현실 기술별로 분류한 결과, 제스처 인식은 투명 디스플레이어 관련 기술과 연계하여 발전하고, 홀로그램 기술은 개별화된 커뮤니케이션 방식으로 변화되며, 생체인식은 다중 생체인식으로의 발전 가능성이 있고, 웨어러블 컴퓨터는 물리적인 신체증강 측면으로도 발전하여 산업화될 것으로 전망된다. 증강현실 예술에서 아바타의 다양한 활용은 홀로그램과 관련이 있고, 인체의 생체 현상의 활용은 생체인식으로 연계되며, 현실세계와 가상세계의 혼합은 제스처 인식을 통해 디스플레이어를 활용하고, HMD의 새로운 시도는 웨어러블 컴퓨터의 다변화와 함께 산업화될 것으로 보인다. 영화와 예술에서 상상과 구현을 통해 나타난 증강현실 콘텐츠는 인간 생활의 조력자 역할을 담당하고, 동시에 인간과 환경 간에 매개 없이 융화되는 방식으로 산업화되는 미래상을 제시한다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권49호
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• pp.651-676
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• 2017

그림자 이미지는 수천 년 동안 의식과 무의식 사이에 존재하는 상상력을 가장 쉽게 표현하는 대표적 매개이자 수단이었다. 빛이 존재하는 어디든 사람들은 특별한 기술없이도 자신의 그림자로 놀이를 만들어내었고, 단번에 일상을 환상으로 만들었다. 그림자 이미지는 이렇듯 유희적 대상으로써 뿐만 아니라, 문학, 예술, 철학, 그리고 대중문화의 주제와 소재로 오랫동안 활용되어오며 다양한 속성을 내포해왔다. 특히 예술 분야에서는 그림자 실루엣 특유의 단순한 조형성에서 오는 독특함을 통해 강렬한 시각적 자극을 실험해왔다. 그 중 애니메이션 분야에서는 정형화 된 활용 방식들이 생겨나며 쉽게 접근하기 힘든 작가주의 작품 방식이나 비주류의 영역으로 인식되기 시작했다. 하지만 최근 디지털 시대의 애니메이션과 확장된 형태인 미디어 아트 분야에서 그림자 이미지는 더욱 적극적으로 활용되고 있으며, 이 과정에서 기존 빛이 존재하는 공간이라면 어디든 친근하고 쉽게 다가갈 수 있었던 그림자놀이의 유희성과 이를 통한 상상력이 새로운 차원에서 더욱 다채롭게 표현되고 있다. 본 논문에서는 최근 이러한 흐름에 주목하고, 그림자 이미지를 활용한 실루엣 애니메이션과 최근 미디어아트 작품들을 중심으로 그 미학적 변용과 확장되는 방식을 소개하고 분석한다. 스크린 베이스의 실루엣 애니메이션에서는 디지털 기술이 접목되며 기존 관습적 방식에서 탈피한 새로운 시도들을 통해 한계로 여겨져 온 대부분의 요소들이 제거되고, 해당 요소들은 연출자의 자유로운 선택의 문제가 되었다. 특히 최근 다양한 광원과 프로젝션, 그리고 카메라 기술을 활용한 전시환경에서는 이전 선형적으로 제시된 다양한 공간들이 입체적으로 중첩되고, 체험자의 그림자가 분리되어 체험자의 타자로서 역할하며 새로운 유희적 상상과 감각 체험이 가능해졌고, 또 컴퓨터 비전을 통해 새로운 시선들로 그림자 이미지와 이를 둘러싼 또 다른 이미지들을 찾아내고 이를 더욱 유연하게 활용할 수도 있게 되었다. 이런 변화들은 기존 프레임 속에서 관습화된 그림자 이미지 활용에 새로운 활기를 부여했고, 기존 그림자놀이가 오랫동안 지녀온 유희적 속성과 상상력을 또 다른 방식으로 확장시킨다.

• 한국임상수의학회지
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• 제26권6호
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• pp.650-654
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• 2009

일주령 20 kg 한우 송아지가 급성으로 침울, 보행실조, 횡와위 그리고 진전을 보여 전북대학교 전북동물의료센터로 내원하였다. 시력소실과 각막부종도 관찰되었다. 안구진탕과 사시 그리고 후궁반장까지 보이는 등 점점 증상은 악화되었다. 혈액검사 결과 뚜렷한 백혈구 증가증 및 저알부민혈증과 BUN증가를 관찰하였다. 단순방사선검사에서는 특이소견이 관찰되지 않았다. 자기공명영상 검사 결과 측뇌실, 제3뇌실 그리고 제4뇌실의 확장을 관찰하였으며 대뇌 좌측 측두엽의 피질과 백질 부위에 국소적으로 T1강조영상에서 저신호로 T2강조영상에서 고신호로 그리고 조영T1강 조영상에서 미약하지만 조영증강효과가 관찰되었다. 뇌척수액 검사결과 대장균 감염이 확인되었다. 환자는 치료에 반응하지 않고 입원 3일 후 폐사하였다. 조직병리학적 검사에서 대장균 감염에 의한 심각한 다발성 섬유-화농성 뇌막염으로 확진되었다.

• Spatial Information Research
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• 제17권4호
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• pp.431-443
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• 2009

최근 탁수문제는 댐과 저수지관리 업무에서 중요한 이슈중의 하나가 되고 있으며, 고탁수를 유발하는 주요원인은 강우강도 에너지에 의한 유사량이다. 기존의 연구들은 다양한 작물형태를 고려하지 않아 정확한 토양 침식 및 유사량을 계산할 수 없었다. 본 연구에서는 IKONOS 위성영상으로부터 추출한 인삼밭 레이어를 이용하여 토양침식량과 유사량의 저감효과를 분석하였으며, 인삼밭의 면적과 점유비율은 각각 $0.290km^2$와 0.94%로 나타났다. GIS 기반 RUSLE 모델을 이용하여 인삼밭을 고려한 토양침식량의 저감효과를 분석한 결과는 0.9%로 낮게 나타났으며, 이는 인삼밭의 면적이 다른 농경지에 비해 상대적으로 작기 때문으로 해석된다. 미래의 토지이용변화를 반영하기 위해, 본 연구에서는 논, 밭, 과수원 그리고 기타 재배지들이 인삼밭 지역으로 전환된다는 시나리오를 고려하여 토양침식과 유사량의 저감효과를 평가하였다. 시나리오에 따른 인삼밭의 저감효과를 분석한 결과, 밭지역을 인삼밭으로 전환한 시나리오 (1)과 모든 농경지를 인삼밭으로 전환한 (4)가 인삼밭을 고려하지 않은 기존의 연구와 비교할 때 31.3% 및 34.8% 더 높은 저감효과를 나타내었다. 본 연구에서 제시한 방법론은 고탁수와 관련된 저수지관리를 지원하기 위한 매우 효과적인 도구가 될 수 있을 것이다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.15-23
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• 2017

사람의 빈번한 자세 변화, 그리고 background clutter과 occlusion으로 인해 Person Re-identificatio는 컴퓨터 비전 분야에서 가장 어려운 부분이다. 비겹침 카메라의 이미지는 어떤 사람을 다른 사람과 구별하기 어렵게 한다. 더욱 나은 성능 일치를 달성하기 위해 대부분의 방법은 특징 선택과 거리 메트릭을 개별적으로 사용한다. 그렇게 차별화된 표현과 적절한 거리를 얻을 수 있고, 사람과 중요한 특징의 무시 사이의 유사성을 설명할 수 있다. 이러한 상황은 우리가 이 문제를 다루는 새로운 방법을 고려하도록 한다. 본 논문에서는 Person Re-identification를 위한 3단 계층네트워크를 갖는 향상되고 반복적인 신경 회로망을 제안하였다. 특히 RNN(Revurrent Neural Network) 모델은 반복적인 EM(Expectation Maximum) 알고리즘과 3단 계층 네트워크를 포함하고, 차별적 특징과 지표 거리를 공동으로 학습한다. 반복적인 EM 알고리즘은 RNN 이전에 연속해 있는 CNN(Convoutional Neural Network)의 특징 추출 능력을 충분히 사용할 수 있다. 자율 학습을 통해 EM 프레임 워크는 패치의 레이블을 변경하고 더 큰 데이터 세트를 훈련할 수 있다. 네트워크를 더 잘 훈련시키기 위해 3단 계층 네트워크를 통해 CNN, RNN 및 풀링 계층이 공동으로 특징 추출을 할 수 있다. 실험 결과에 따르면 비전처리 분야에서 다른 연구자의 접근 방식과 비교할 때 이 방법은 경쟁력 있는 정확도를 얻을 수 있다. 이 방법에 대한 다른 요소의 영향은 향후 연구에서 분석되고 평가될 것이다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.43-48
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• 2018

본 연구는 배경의 밝기와 색채 자극의 크기에 따라 색채를 동일하게 지각 할 수 있도록 디지털 색채 재현을 목적으로 수행되었다. 디스플레이의 진화에 따라 다양한 크기의 디스플레이 디바이스에서 보다 정확한 색채와 향상된 영상 재현은 화질에 전반적인 영향을 미치고 있다. 본 연구는 디지털 미디어 환경에서 시각적 특성을 반영한 디지털 색채 재현을 위해 중심와 시각과 주변시 시각의 특성을 분리하고 배경의 밝기와 색채 자극의 크기에 따른 기존 연구결과를 바탕으로 컬러 어피어런스 모델링을 계발하였다. 도출된 실험 결과를 바탕으로 분산분석을 통해 배경의 밝기와 색채 자극의 크기에 따른 컬러 어피어런스 모델링을 제안하였으며 제안된 모델을 근거로 하여 알고리즘 및 모델링 검증 작업을 실시하였다. 또한 디스플레이 접목을 위해 제안한 모델을 이용하여 실질적인 색채 제어 시스템을 구성하고 복합적인 화상이 입력 영상으로 제시될 경우의 방법도 제안하였다. 본 연구를 통해 입력 영상이 디스플레이 크기에 따라 전환 될 때 발생할 수 있는 색채 변환 오류를 인간의 시지각 관점에서 해결 하여 보다 정확한 색채 표현과 향상된 화질 영상 재현이 가능하다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권5호
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• pp.1-8
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• 2008

최근 활발히 연구되고 있는 신뢰전파(Belief Propagation) 기법은 변위(disparity) 정보추출에 우수한 성능을 보인다. 신뢰전파 기법은 변위 추출에 필요한 목표함수를 Markov random field(URF)의 에너지 함수로 모델링 하는 방식으로서 에너지 함수를 최소화하는 변위 값을 찾음으로써 정합문제를 해결한다. MRF 모델은 스테레오와 영상복원과 같은 비전 문제에 강건하고 일괄된 구조를 제공한다. 그러나 MRF 모델링 기반의 신뢰전파 기법은 정확한 결과를 산출하지만 다른 스테레오 기법에 비하여 상대적으로 많은 계산 량이 요구되기 때문에 실시간 구현에 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 신뢰전파 기법의 고속 구현 알고리즘을 제안한다. 에너지 함수는 data항과 smoothness항의 합으로 나타낸다. 데이터(data)항은 일반적으로 두 영상의 밝기 차이로 계산되고, 연속성(smoothness)항은 인접화소의 차이를 나타낸다. 연속성 정보는 메시지로부터 생성되는데, 메시지는 네 방향의 인접화소 위치에 대한 연속성과 일치성을 고려하여 계산된다. 네 방향의 메시지에 대한 처리 시간은 전체 프로그램 수행 시간의 80%이상을 차지한다. 제안된 방법에서는 네 개의 배열에서 생성되는 메시지를 하나의 배열에서 일괄적으로 생성하게 함으로써 메시지 계산에 대한 수행 시간을 단축하는 알고리즘을 제안한다. 최종 변위 추출과정에서 메시지는 통합된 하나의 배열에서만 호출되며, 이는 기존 알고리즘의 메시지 처리의 계산 량을 1/4 만큼 줄이는 효과가 있다. 기존의 신뢰전파 기법으로 생성한 깊이맵의 변위 오차율과 제안한 알고리즘으로 생성된 깊이맵의 변위 오차율을 비교함으로써 제안한 알고리즘의 변위추출의 정확도를 평가한다. 실험 결과, 변위 오차는 거의 증가하지 않는 반면, 전체 프로그램 수행 시간이 철저히 감소됨을 확인할 수 있다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권5호
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• pp.83-93
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• 2013

최근 영상처리 응용의 일환으로 객체 추적 시스템에 많이 활용되는 SURF 알고리즘의 경우 영상의 회전 및 크기 변화에 강인한 특이점을 추출한다는 특징이 있지만 연산이 복잡하고 연산량이 많아 임베디드 환경에서 IP로 사용되기 위해서는 하드웨어 가속기 개발이 필수적이다. 하지만 이 때 요구되는 내부 메모리 사이즈가 매우 크기 때문에 ASIC이나 SoC 시스템으로 개발 할 때 칩 회로 사이즈가 커서 IP의 가치를 떨어뜨리게 된다. 본 논문에서는 하드웨어 가속기 개발 시 회로면적에 효율적인 설계를 위해 내부 블록메모리 사용량을 줄이고 외부 메모리와 DMA를 사용하여 세분화된 Sub-IP 구조로 설계하는 것에 대해 연구하고 간단한 객체 추적 알고리즘을 개발하여 그 결과를 적용하였다. ARM Cortex-M0, AHB-lite, APB, DMA, SDRAM Controller로 구성된 시스템 환경에서 실험 결과 VGA(640x480)영상에서 SURF 알고리즘의 처리속도는 약 31frame/sec, 블록 메모리의 크기는 81Kbytes, 30nm 공정에서 회로의 크기는 약 74만 게이트 크기로 SoC 칩의 하드웨어 IP로 활용이 가능하였다. SURF와 비슷한 영상처리 알고리즘에서도 본 논문에서 제안하는 설계방법을 적용하면 타겟 어플리케이션에 효율적인 하드웨어 설계를 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 과학기술학연구
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• 제11권1호
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• pp.89-121
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• 2011

대중 매체와 광고를 통해서 노출되는 아름다운 몸-이미지가 성형수술에 대한 사회적 수요의 증가와 연관이 있다는 것은 국내외 대부분의 몸관리 연구자들이 동의하고 있는 바이다. 이 연구 역시 성형수술의 실행에서 몸-이미지가 갖는 "행위성"을 부인하지 않는다. 오히려 그 "행위성"의 범위를 확장하고 그 작동 기제를 구체화하는 것이 이 연구의 목적이다. 이 연구는 한편으로는 실제 성형외과의 임상에서 이루어지는 의사-환자 상담 과정을 구체적으로 분석함으로써 성형외과 "안"에서 몸-이미지가 어떻게 생산되고 소비되는가를 밝히고, 다른 한편으로는 성형수술의 실행을 성형외과 의사들의 지식 생산 활동으로 봄으로써 시각화 기술이 환자의 몸의 경계뿐만 아니라 성형외과 분과의 경계를 재구성하는 작업에도 동원됨을 보이고자 한다. 성형외과 상담실의 시각화 기술은 환자의 몸을 "과학적" 대상으로 바꾸고 몸-이미지를 중심으로 한 상담은 의사의 "전문직업적 시각"을 환자에게 훈육하는 과정이 된다. 또한 "수술 전후 사진"을 생산하고 "전문직업적 시각"을 시각화 기술로 실체화하고자 하는 성형외과 의사들의 개별적이고 집단적인 노력은 성형외과를 "과학적" 분과로 만들고자 하는 노력과 맞닿아 있다. 그러나 새로운 시각화 기술이 성형외과의 시각적 권위를 강화하는 방향으로만 작동하지 않는다는 점에서 몸-이미지는 과학화를 위해 사용되는 도구 그 이상의 의미를 갖는다.