목적: 소수시력 단계별 시표 식별 최소조도와 대비도와 조도에 따른 개인별 시표 식별능력 차이를 알아보고자 하였다. 방법: 소수시력 단계별 10단계의 대비도로 구분되는 검사거리 3 m용 란돌트시표를 제작하였다. 69안을 대상으로 대비도 100% 시표를 사용하여 시력 단계별 식별 최소조도를 측정하였다. 시력단계별 식별 최소조도와 230 lx 상태에서 각각 식별할 수 있는 최저 시표 대비도를 측정하였다. 결과: 소수시력 단계별로 대비도 100% 시표를 식별하는 최소조도는 시표크기가 작아질수록 더 높게 측정되었다. 시력 1.0을 식별하는 평균 조도는 $74.39{\pm}25.90$ lx, 69안의 측정 범위는 17~107 lx 였다. 최소조도 상태와 230 lx 상태에서 식별가능한 최저 시표 대비도를 측정한 결과, 두 조건 모두에서 시표의 크기가 작아질수록 최저 대비도는 높아졌으며, 69안 간의 식별 최저 시표 대비도 차이도 증가되었다. 결론: 굴절교정을 위한 검사에서 조명조건이나 대비도에 따른 개인별 시표 식별능력 차이를 고려해 볼 필요가 있다.
본 논문은 지역 명암대비 향상을 통한 영상의 명암대비 개선 기법을 제안한다. 전역 대비 향상 기법은 영상 전체를 고려하여 대비를 향상시키므로 영상의 특성에 따라 영상이 뿌옇게 되거나 원하지 않는 인공적인 산물이 생성될 수 있다. 그리고 지역 대비 향상 기법은 블록화 및 영상의 화질이 훼손되는 문제점이 있다. 제안하는 기법은 다양한 블록 크기를 사용하여 지역 대비를 향상시켜 지역 대비가 가장 많이 향상된 영상의 히스토그램 평활화 함수를 이용하여 전체 영상의 명암대비를 향상시키는 방법을 제안한다. 명암대비가 낮은 다양한 영상의 실험을 통해서 제안하는 명암대비 향상 기법의 우수성을 입증하였다.
대비 강화는 컴퓨터 비젼, 영상 처리, 패턴인식에서 전처리 과정으로 이용되며 그 역할이 중요하다. 2차원 히스토그램을 이용한 대비 강화 방법은 인접 픽셀 간의 정보를 이용해 대비를 강화시키기 때문에 1차원 히스토그램을 이용한 대비 강화 방법보다 우수하다. 2차원 히스토그램 기반 알고리즘에서 2차원 히스토그램의 인접픽셀 간의 화소값 차이에 따라 가중치를 주는 커널 (kernel)이 사용된다. 이러한 커널은 영상 마다 같은 가중치를 곱해주기 때문에 원하는 대비를 시켜주지 못하는 단점이 있다. 이에 본 논문은 2차원 히스토그램을 1차원 히스토그램으로 정사영을 시켜 평균값과 표준편차를 통해 2차원 히스토그램을 통계학적으로 분석한다. 그리고 선형회귀법을 이용하여 2차원 히스토그램의 통계적 정보에 따른 적응적 가중치 커널을 제안하고, 이를 이용하여 효율적 대비 강화를 한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 기존의 알고리즘에 비해 대비 향상 성능이 더 우수한 방법임을 확인하였다.
본 논문은 영상의 블록기반 지역 명암대비 향상을 통한 전역 명암대비 향상 기법을 제안한다. 전역 명암대비 향상 기법은 영상의 특성을 고려하지 않고 히스토그램 평활화만을 통해 명암값의 재분배를 수행함으로써 과도한 밝기값의 화소들을 갖는 결과영상을 유발한다. 반면에 블록기반 지역 명암대비 향상 기법은 블록화 현상 및 이를 줄이는 과정에서 영상의 중요한 특징을 훼손하는 문제점을 갖고 있다. 이런 문제점들을 해결하기 위해 본 논문은 입력영상을 다양한 블록 크기로 분할한 임시영상들에 대해 블록기반 히스토그램 평활화를 수행한다. 그리고 지역 명암대비 향상을 통해 얻어진 전역 히스토그램 평활화 함수를 원 영상에 적용하는 전역 명암대비 향상 기법을 수행한다. 지역 명암대비가 향상된 임시 영상으로부터 전역 히스토그램 평활화 함수를 얻기 때문에 제안하는 방법은 지역 명암대비 향상 기법과 전역 명암대비 향상 기법의 장점들을 갖는다.
본 연구는 글자색과 바탕색간의 휘도대비에 따른 가독성의 변화를 알아보고. 이때 이 관계가 화면의 크기와 가독량에 따라 어떻게 달라지가를 살펴 보고자 하는데 그 목적이 있다. 실험의 외적 타당도를 높이기 위해 실험에서 알아보고자 하는 변인 이외의 요인은 선행 연구들에서 나타난 최적 수치를 적용하여 통제하였고2번의 사전실험을 통해 가독량과 휘도대비의 단계를 결정하였다. 실험결과, 글자색과 바탕색의 휘도대비는 quadratic한 관계를 보였고 곡선의 만곡점은 C값 0.951로 나타났다. 만곡점으로 나타난 이 적정치 값은 화면의 크기와 가독량과는 상관없이 항상 동일하게 나타났다. 이것은 화면의 크기와 가독량에 상관없이 휘도대비가 최대일 때 가독성이 최대가 아니며 휘도대비의 적정치 값을 벗어나게 되면 가독성이 떨어지고 피로도가 높아진다는 것을 의미한다.
지역적으로 영상의 대비를 개선하는 알고리즘은 X-ray 영상에서 효과적인 대비 개선의 결과를 얻을 수 있는 방법이다. 그러나 일반영상과는 다른 X-ray 영상의 특성으로 과도한 개선과 인접한 지역간의 특성이 비슷하지 않은 경우가 있기 때문에 부자연스러운 결과를 발생시킨다. 본 논문은 위와 같은 문제들을 해결하기 위해 비 중첩 서브블록 기반 영상 대비 개선 알고리즘으로 각 서브블록당 대비 개선 적용 방법과 블록화 현상 제거 방법을 제안한다. 제안 대비 개선 방법은 적절한 대비 개선과 빠른 연산 결과를 보이며, 블록화 제거 방법은 자연스러운 최종 결과를 얻는다.
이 발표에서는 한국 기록관의 지진 대비를 위해 국외 사례를 검토하고자 하였다. 따라서 기록관의 재난 계획이 지진 대비에 어떻게 적용할 수 있는지 검토하고, 실제 지진 대비에 활용할 수 있는 네 가지 국외 사례에 주목하였다. 네 사례는 일본의 서고 보호, 독일의 협력 활동, 뉴질랜드의 계획과 다른 재난 상황, 업무 연속성 계획, 문화유산 분야의 위험 평가, 협력 활동, 훈련이다. 기록관이 재난 계획의 기본적 이해를 토대로 실제 상황들을 검토할 때 지진 대비 계획은 수립될 수 있을 것이다.
화질향상에 큰 영향을 주는 요소 중의 하나는 명암대비 향상이다. 영상의 명암대비를 향상시키는 대표적인 방법으로 히스토그램 평활화(Histogram Equalization) 방법이 있으며, 히스토그램 평활화의 변형된 방법에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 기존의 방법들은 평균 밝기의 급격한 변화로 인하여 부자연스러운 결과영상을 얻거나, 대비 향상 효과가 낮은 결과를 얻는 단점이 종종 발생한다. 본 논문에서는 히스토그램 압축방법을 통해서 개선된 명암대비 향상 기법을 제안한다. 제안한 방법은 과도한 명암대비 증가로 인한 과포화 현상을 억제하기 위하여 히스토그램의 빈도수에 따라 히스토그램을 차등 압축시키도록 설계되어 있다. 실험결과 제안방법은 기존 방법에 비해 과포화 현상 없이 좋은 명암대비 향상 효과를 보였다.
우리나라의 고령화는 세계적으로 가장 빠른 속도로 진행되고 있다. 정년 60세 의무화 법안이 통과되고 기업 내 고직급자가 증가하면서, 직업에 임하는 개인들의 인식도 변화하고 있다. 기업은 교육을 통한 역량 강화, 근무 환경 개선, 유연 근무제 등의 방안을 통해 고령화를 대비할 필요가 있다. 여기서는 LG경제연구원 최나은 선임연구원의 '빠른 속도로 다가오는 고령화, 기업의 대비도 빨라야' 보고서를 통해 우리 앞에 급속도로 다가온 고령화에 기업들이 주목해야 하는 이유와 아울러 기업 입장에서 어떤 이슈들을 짚어봐야 할지 살펴본다.
눈에 띄는 인상적인 사진을 만들기 위해서는 명도와 색상 대비를 통해 주제를 강조하는 방법, 타이밍, 보조피사체 등을 이용한 다양한 방법들이 있다. 그 중 색상 대비란 조합된 색에 의해 주제가 시각적으로 두드러지게 나타나는 것을 말하면 명도 대비는 주변의 발기와 주제의 밝기가 대비를 이뤄 주제가 배경으로부터 돋보이도록 만드는 기법을 말한다. 특히 하나의 움직임 속에서 서로가 균형을 이루고 있는 단 하나의 순간을 찾아내는 타이밍 또한 인상적인 사진을 만드는 요건이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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