정보의 주요 전달체로서 디지털 이미지는 점점 더 중요해지고 있다. 그러나 이미지 획득 장비의 대중화와 이미지 편집 소프트웨어의 급속한 발전으로 인해, 최근 몇 년간 디지털 이미지 위조 사건이 잇따라 발생해 이미지의 신뢰도를 떨어뜨릴 뿐만 아니라 사회와 개인에게도 큰 악영향을 미치고 있다. 이미지 복사-붙여넣기 변조(image copy-paste tampering)는 가장 일반적인 유형의 이미지 변조 중 하나이며, 조작이 쉽고 효과적이기 때문에 디지털 이미지 의미 정보 변경에 자주 사용된다. 본 논문에서는 이미지 복사 및 붙여넣기의 변조 탐지 방법을 연구하여 이미지 콘텐츠의 진정성과 무결성을 보호하는 방법이 제안되었다. 딥러닝의 우수한 학습과 분석능력을 감안해 영상처리작업이 남긴 흔적을 활용해 영상 속 원본 영역과 변조된 영역을 구분하는 딥러닝 기반 변조 검출법 2가지가 제안되었다. 또한 실험을 통해 이론적 근거의 합리성, 변조 탐지, 위치 및 분류의 정확성을 검증하였다.
디지털 컨텐츠는 UHD, 3D, 파노라마 영상 등 다양한 형태로 발전되고 있다. 그 중 파노라마 영상은 여러 영상을 정합하여 넓은 시야각을 제공하는 컨텐츠로 전문적인 기술자들을 중심으로 제작되고 있다. 또한 디지털 컨텐츠의 제작자는 전문가에서 일반인으로까지 범위가 확장되었고, 발전된 형태의 컨텐츠를 일반인이 스마트폰 등의 개인 단말로 손쉽게 제작할 수 있도록 해주는 컨텐츠 생성 기술이 발달되고 있다. 이에 본 논문에서는 일반 사용자들이 각각의 스마트폰 단말로 촬영한 여러 동영상들을 하나의 파노라마 영상으로 제작하기위한 기술 중, 각기 다른 스마트폰의 시간축을 이미지 매칭을 통해 하나의 통일된 시간축으로 동기화 시키는 기법에 관하여 연구하였다. 이를 위해, 본 논문에서는 동영상에서 시간정보로 이용하기 위한 오브젝트의 움직임이 포함된 시퀀스를 찾는 방법과 해당 시퀀스를 이용하여 다른 동영상과의 이미지 매칭으로 시간축을 동기화 시키는 방법을 제안한다.
본 연구에서는 하나의 2D 이미지를 StyleGAN을 통해 다각도의 이미지를 생성하고, 그것을 다시 Kaolin으로 구현한 역그래픽 렌더러의 입력으로 받아 3D 오브젝트로 변환한다. 또한, 클레이튼 기반의 블록체인을 통해 NFT 기술을 통하여 3D 오브젝트를 NFT로 만들 수 있도록 한다. 최종적으로 2D 이미지를 메타버스에서 활용할 수 있는 3D 패션 아이템으로 변환하고 NFT를 발행하여 거래한다. 본 연구는 개인이 자유롭게 메타버스 콘텐츠를 제공하고 거래하여 메타버스 활성화에 기여할 것으로 기대한다.
기존의 추천시스템은 상품간 혹은 사용자 간의 유사도를 기반으로 작동한다. 하지만 이는 사용자가 유사한 상품 추천 속에 갇히게 되는 필터 버블의 문제와 추천시스템의 고질적인 문제인 데이터 희소성 문제를 피할 수 없게 된다. 따라서 본 연구에서는 사용자의 취향과 체형 정보를 반영하여 사용자의 평점을 예측하는 협업 필터링 기반 딥러닝 추천과 상품간 비유사성을 고려하여 사용자의 평점을 예측하는 내용 기반 추천을 혼합한 하이브리드 추천 모델을 구축하여 기존 추천시스템의 문제점을 해결하였다. 모델의 성능평가를 위해 인터넷 의류 쇼핑몰을 대상으로 유사한 이미지를 활용한 하이브리드 추천 모델과 NDCG 값을 비교하였고 유사도가 낮은 이미지를 활용한 모델이 더 우수한 성능을 보였다. 이는 다른 제품과는 달리 소비자가 의류를 구매할 경우 이미 구매한 상품과 유사한 상품보다는 유사하지 않은 상품을 구매할 가능성이 크다는 것을 보여준다.
옛한글로 저술된 자료는 활자 인쇄본, 목판 인쇄본, 필사본, 고소설, 서간 등 방대한 자료가 한국학중앙연구원 장서각을 비롯하여 많은 기관에 소장되어 있다. 옛한글을 전산정보화하기 위해서는 수작업에 의한 '입력'과정이 필요하다. 옛한글 문서의 전자문서화 작업이 오랫동안 진행되어 왔으나 옛한글을 전공한 연구자 개인의 노력으로 옛한글을 읽고 입력하여 전자자료화되고 있는 실정이다. 연구자의 숙련도가 개인적인 작업능력의 향상에 머무르고 기술의 축적으로 이어지지 못한다. 현재까지 극히 일부분의 옛한글 문서만이 소개되고 대부분의 자료는 수장고에 보관되어 있는 상태이다. 어렵게 전자문서화된 옛한글 고문서도 전자기기 간의 호환성 문제로 정보 공유 및 표시에도 어려움이 있다. 옛한글 문서의 전자문서화의 작업효율을 높이고 전자문서화 기술의 축적을 위해서는 옛한글의 입력, 표시, 저장 방법의 개선을 비롯하여 옛한글 문서의 이미지 분석을 통한 광학적 문자인식(OCR)의 개발이 필요하다.
패션은 그 시대의 정치, 경제, 사회를 반영하는 상징적 표현문화로 그 시대를 대변하며 다양한 형태로 변화되었으며, 개인의 이미지를 결정하고 사회적 역할을 상징적으로 나타내주는 하나의 수단이 되어왔다. 더욱이 현대 사회에 들어 의복이 우리 사회에 큰 비중을 차지하게 되면서 의복의 매력과 중요성은 날로 증가해가고 있다. 산업사회 이후 나타났던 남성중심 사회는 남성들에게 남자다움과 강인한 가부장적 모습을 요구하였으며, 이는 의복을 통해 견고하고 강건한 외형의 움직임이 없는 스타일로 고정되어 나타났다. (중략)
개인의 경험 및 기호에 따라 색에 대한 연상은 큰 영향을 받게 된다. 연상이란 색을 보았을 때 심리적인 영향으로 어떤 현상이나 이미지, 상황이 나타나는 것을 말한다. 본 논문에서는 색이 가지는 연상적인 언어를 살펴보도록 한다. 또한 색의 연상 작용은 경험에 의한 상징을 동반하는 심리적 활동에도 관계 한다. 다라서 상징과 그 치료 및 효과도 살펴보도록 한다.
클라우드가 대중화되어 많은 모바일 유저들이 자동 백업 기능을 사용하면서 민감한 개인정보가 포함된 사진들이 무분별하게 클라우드에 업로드 되고 있다. 개인정보를 포함한 클라우드가 악의적으로 해킹 될 시, 사진에 포함된 지문, 자동차 번호판, 카드 번호 등이 유출됨에 따라 대량의 개인정보가 유출될 가능성이 크다. 이에 따라 적절한 기준에 맞게 사진 속 개인 정보 유출을 막을 수 있는 기술의 필요성이 대두되고 있다. 현재의 클라우드 시스템의 문제를 해결하고자 본 연구는 모바일 기기에서 클라우드 서버로 사진을 백업하는 과정에서 영역 검출과 블러링의 과정을 제안하고 있다. 클라우드 업로드 과정에서 사진 속의 개인 정보를 검출한 뒤 이를 블러링하여 클라우드에 저장함으로써 악의적인 접근이 행해지더라도 개인정보의 유출을 방지할 수 있다. 머신러닝과 computer vision library등을 이용하여 이미지 내에 민감한 정보를 포함하고 있는 영역을 학습된 모델을 통해 검출한 뒤, OpenCV를 이용하여 블러링처리를 진행한다 사진 속에 포함될 수 있는 생체정보인 지문은 손 영역을 검출한 뒤, 해당 영역을 블러링을 하여 업로드하고 카드번호나 자동차 번호판이 포함된 사진은 영역을 블러링한 뒤, 암호화하여 업로드 된다. 후에 필요에 따라 본인인증을 거친 후 일정기간 열람을 허용하지만 사용되지 않을 경우 삭제되도록 한다. 개인정보 유출로 인한 피해가 꾸준히 증가하고 있는 지금, 사진 속의 개인 정보를 보호하는 기술은 안전한 통신과 더불어 클라우드의 사용을 더 편리하게 할 수 있을 것으로 기대된다.
21세기는 사람의 이미지를 디자인하는 시대가 되었다. 사람의 이미지를 디자인함으로써 개인 내면의 숨겨진 능력을 밖으로 표출시켜 줄 수 있다. 현대사회는 빠르게 변화되고 이러한 사회는 이제 빠르고 복잡함보다는 배려와 공감, 이해심, 소통의 여성 리더십이 새로운 원동력으로 주목받고 있다. 세계적으로 큰 기업에서는 여성 최고 경영자가 선출되는 것이 빈번할 뿐만 아니라 북유럽에서는 여성 국회의원의 수가 40%를 육박하고 있다. 여성리더십의 향상과 함께 여성 지도자의 패션은 주목받고 있으며 장소와 상황에 적합한 패션 컬러는 여성 지도자에게 중요한 이미지 전략 중 하나로 쓰여 진다. 본 연구는 시각 이미지이자, 감각 언어인 컬러 이미지를 통해 여성 정치 지도자의 패션을 분석하고 연구하고자 한다. 그리고 여성 지도자들이 패션컬러를 통해 제시하는 휴먼이미지를 분석한다.
본 연구에서는 230명의 대학생올 대상으로 색채의 이미지에 대한 조사를 실시하여 색채 자체가 가지고 있는 이미지를 분명히 하고자 한다. 연구결과, 대학생의 색선호는 파랑, 흰색에 대한 선호정도가 높으며, 혐오색에 있어서는 개인차가 크다는 것을 알았다. 그리고 봄은 노랑, 여름은 파랑, 겨울은 흰색올 계절색으로 생각하고 있으나, 가을의 이미지색은 선택익 폭이 넓었다. 흰색-회색一검정의 무채색은 각각 고유의 이미지를 가지고 있으며, 검정은 공정적 이미지가 나타났다. 그리고 유채색의 경우에는 12개의 색상 중 빨강, 노량, 파랑, 연두만이 고유의 이미지를 가지고 있는 것으로 나타냈다. 특히, 빨강은 기존연구와 같은 이미지들 가지고 있으며, 노링은 일부 유사한 경향을 나타내었으나, 파랑온 기존의 연구결과와 상반된 이미지를 가지고 있는 것으로 나타났다. 한편, 광원색의 1차색(빨강, 녹색, 파랑) 에 포함되는 녹색은 고유의 이미지를 나타내지 않았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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