사회가 고도의 디지털 정보화 시대로 급속히 발전함에 따라 영상 및 음성 데이터 획득, 전송, 저장을 위한 멀티미디어 통신 서비스가 상용화 되어가고 있다. 그러나 여전히 데이터를 처리하는 과정에서 다양한 잡음에 의해 영상의 열화가 발생하고 있으며 이러한 잡음제거에 관한 연구는 지금까지 계속되고 있다. 따라서 본 논문에서는 임펄스 잡음을 제거하기 위해, 잡음 신호의 판단과 제거 등 두 과정으로 구성된 변형된 적응 스위칭 메디안 필터를 제안하였다. 제안한 알고리즘은 잡음 신호만을 제거하고 비잡음 신호는 그대로 보존하여, 우수한 에지 보존특성 및 잡음제거 능력을 나타내었다. 그리고 개선 효과의 판단 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였으며, 객관적인 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였다.
사회가 고도의 디지털 정보화 시대로 급속히 발전함에 따라 영상 및 음성 데이터를 획득, 전송, 저장을 위한 멀티미디어 통신 서비스가 상용화 되어가고 있다. 그러나 여전히 데이터를 처리하는 과정에서 다양한 잡음에 의해 영상의 열화가 발생하고 있으며 이러한 잡음 제거에 관한 연구는 지금까지 계속되고 있다. 영상에 첨가되는 잡음에는 다양한 종류가 있으며, salt and pepper 잡음, AWGN, 복합잡음이 대표적이다. 따라서 본 논문에서는 영상에 첨가된 복합잡음의 영향을 완화하기 위하여 잡음 판단 후, salt and pepper 잡음은 국부 마스크 내의 잡음 밀도에 따라 선형 보간법, 히스토그램을 이용한 가중치 필터, 메디안 필터로 처리하고, AWGN은 국부 마스크의 화소 정보를 이용하여 가중치를 설정하고 처리하는 영상복원 필터 알고리즘을 제안하였다. 그리고 객관적 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였으며, 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다.
지식정보시대의 도래와 콘텐츠 유료화의 흐름을 타고 등장한 시장이 인터넷 지식거래소이다. 지식거래소는 일반적인 시장과 동일한 구조로서, 다양한 지식이 거래될 수 있고 개개인이 갖고 있는 지식에 가격을 책정하여 판매하고 또 필요한 지식이 있으면 적정한 가격에 구매할 수 있는 곳이 지식거래소이다. 최근에는 지식거래소들이 다른 사이트에 대해 차별성과 경쟁력을 확보하기 위해 디자인, 프로그램 소스 특허정보 컨설팅 정보 멀티미디어 자료 이력서 등으로 유통지식의 특성화 및 전문화를 추진하고 있으며, 그 이용률도 매우 높은 것으로 파악되고 있다. 본 연구에서는 이후 도서관 정보센터를 포함한 기존의 지식정보유통체계에 지대한 영향을 미칠 것으로 보이는 이들 지식거래소들의 현황을 조사함으로써 이후 국내 지식정보유통의 구조를 파악하고 이해하는데 도움이 되고자 한다.
현재, 디지털 시대의 급속 발전과 함께 멀티미디어 서비스에 대한 수요가 증가되고 있다. 영상 데이터는 다양한 잡음에 의해 훼손되며, 주로 AWGN, salt and pepper 잡음, 이 두 잡음이 혼합된 복합잡음 등이 대표적이다. 따라서, 본 논문에서는 잡음 판단을 통해 AWGN 및 salt and pepper 잡음으로 분류하여 처리한다. AWGN인 경우, 공간 가중치 필터 및 화소 변화 가중치 필터의 출력을 합성하여 처리하며, 국부 마스크의 표준편차에 따라 합성 가중치를 다르게 적용한다. salt and pepper 잡음인 경우, 3차원 스플라인 보간법 및 국부 히스토그램 가중치 필터를 합성하여 처리하며, 국부 마스크의 salt and pepper 잡음 밀도에 따라 합성 가중치를 다르게 적용하여 처리하는 다중 영상복원 필터 알고리즘을 제안하였다.
본 연구의 목적은 도서관마케팅 관련 국내외 연구의 저자 키워드 네트워크 분석을 통해 도서관마케팅연구의 경향성을 살펴보고 국외 연구와의 비교를 통해 국내 연구가 지니는 특성을 살펴보는데 있다. 분석 대상은 국내의 경우 문헌정보학분야 4대 학회지의 도서관마케팅 관련 연구의 저자 키워드이며 국외의 경우 Scopus데이터베이스에 수록되어 있는 문헌정보학분야의 도서관마케팅 관련 연구의 저자 키워드이다. 수집된 저자 키워드는 NetMiner4 소프트웨어를 활용하여 분석하였다. 분석 결과 1) 국내의 도서관마케팅연구는 주로 공공도서관을 대상으로 한 반면 국외의 경우 대학도서관을 대상으로 한 연구가 상대적으로 많았다, 2) 국내의 경우, 도서관마케팅연구의 주제가 다양화되지 못한 경향이 있으며 일부 소수 학자들의 학문적 관심에 의해 주도되는 경향성이 강하였다, 3) 국외의 경우, 디지털시대에 걸맞은 소셜미디어와 온라인 등을 통한 마케팅적 접근이 활발한 반면 국내의 경우는 이에 대한 관심이 미미하였다, 4) 국내외의 경우 모두 학교도서관에 대한 도서관마케팅연구자들의 관심은 많지 않은 것으로 나타났다.
사회변화의 속도만큼 소비자들의 구매패턴이 변화함에 따라 효과적이고 경쟁력을 지닌 커뮤니케이션 수단을 찾고자 광고계는 노력하고 있다. 글자가 갖고 있는 고유한 이미지를 극대화 하고, 그 글자가 쓰이는 상황에 꼭 맞는 글꼴을 표현해 내는 캘리그래피는 조형적 차별화 방안의 하나로 여겨지고 있다. 사람의 손으로 직접 씀으로써 규격화 된 활자에서 느낄 수 없는 강한 기호와 상징성, 그리고 호소력과 아름다움, 역동적 운동감, 신비감 등을 표출 할 수 있다. 디자인분야 전 영역에 걸친 캘리그래피의 폭넓은 적용은, 디지털의 딱딱함과 차가움에 대비되는 부드러움과 따뜻한 아날로그적 서정성을 요구하는 시대적 욕구에 부응하는 것이다. 매체광고에서 캘리그래피의 활용을 강조하는 감성적 표현이 광고내용의 인지적 기능을 높이고 호감도, 주목도, 회상도 등에 긍정적 영향을 주며, 따라서 문자위주 표현이 감성적 커뮤니케이션으로서 예술적 표현기능을 가진 하나의 미디어로 문화의 중심에 자리하고 있다.
문화는 인간을 인간답게 만들어 주는 요인뿐만 아니라 우리의 일상을 아름답고 풍요롭게 만들어 주는 것으로 삶의 차이를 보여주는 요소로 작용한다. 더욱이 새로운 것을 만들어 가는 역할을 하는 것으로 고부가가치의 원천이다. 21세기에는 예술과 디지털 기술을 결합하여 문화콘텐츠라는 단어를 파생하게 되었다. 문화콘텐츠 복원의 한 방안으로 유물, 도자기, 회화 등의 문화재들을 재해석이라는 관점을 통하여 현시대가 지니는 의미와 기술로 재구성하여 발전시키고 있다. 본 논문에서는 조선시대 회화의 특징인 시 서 화 3절의 근간을 이룬 조선 회화의 재해석을 통하여, 기존 회화를 활용한 멀티미디어 작품들에 텍스트와 이미지를 분석하여 3차원 오브젝트 형태로 제작했다. 그리고 최근 부각되는 문화콘텐츠 복원의 한 방안으로 평면적인 감상에서 벗어나 상호작용성이 있는 작품으로 거듭 나게 제작하였으며, 이를 바탕으로 전통회화를 사용자의 편의성과 접근성을 향상시킨 3D 몽유도원도틀 통하여 우리 문화를 알리는 하나의 방법론을 제시하고자 한다.
방송의 영상콘텐츠가 HDTV로 제작되고 모니터가 대형화되면서 방송 조명에서 피사체의 얼굴 표현이 더욱 중요한 과제가 되었다. HDTV는 빛에 의한 영상 표현의 정밀성의 확대로 피사체의 인물 모델링은 좀 더 부드럽고 깨끗한 영상이미지가 필요하다. 디지털 시대의 인물에 비춰지는 조명 방식도 새로운 변화가 필요하게 되었다. HD 영상에서 피사체의 미적 표현을 위한 언더라이트의 표현 특성을 이용한 인물 모델링 방식이 주목받고 있다. 이에 본 연구에서는 언더라이트 광원의 강도, 거리, 크기가 인물 모델링 특성에 어떻게 영향을 미치는지 실험 측정하여 비교 분석하였다. 실험 결과를 종합적으로 살펴보면 언더라이트의 최적의 효과를 나타내기 위해서 강도는 총 밝기 대비 17%∼25.5%, 거리는 40cm이후, 크기는 최소한 20cm이상이 되어야만 좋은 결과를 가져올 수 있음을 보여주고 있다. 이러한 데이터는 향후 고화질 영상에서 인물을 좀 더 부드럽고 깨끗한 이미지를 얻는데 활용도가 높은 자료가 될 것이다.
현재, 디지털 시대의 급속 발전과 함께 멀티미디어 관련 영상 장치들이 대중화 되고 있다. 그러나 영상 데이터는 전송하는 과정에서 여러 원인으로 열화가 발생하며 주로 salt and pepper 잡음이 대표적이다. 그러나 기존의 방법들은 고밀도 잡음이 첨가된 경우, 잡음 제거 특성이 저하된다. 따라서 본 논문에서는 salt and pepper 잡음을 제거하기 위해 잡음 판단 후, 비잡음인 경우 원 화소로 대치하고, 잡음인 경우 훼손된 영상의 히스토그램과 메디안 필터를 이용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 객관적 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였으며, 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다. 시뮬레이션 결과, 제안한 알고리즘은 salt and pepper 잡음(P=60%)의 고밀도 잡음에 훼손된 Lena 영상에서 32.57[dB]의 높은 PSNR을 보이고 있고, 기존의 CWMF, A-TMF, AWMF에 비해 각각 21.67[dB], 18.07[dB], 20.13[dB] 개선되었다.
현재, 디지털 시대의 급속 발전과 함께 멀티미디어 관련 영상 장치들이 대중화 되고 있다. 그러나 영상 데이터는 전송하는 과정에서 여러 원인으로 열화가 발생하며 주로 salt and pepper 잡음이 대표적이다. salt and pepper 잡음을 제거하기 위한 대표적인 방법에는 SWMF, RSIF, MNRF가 있으며 기존의 방법들은 고밀도 salt and pepper 잡음 환경에서 잡음 제거 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 salt and pepper 잡음을 제거하기 위해 잡음 판단 후, 중심화소가 비잡음인 경우 원 화소 그대로 보존하고, 잡음인 경우, 국부 마스크 네 방향으로 세분화하여 비잡음 화소가 가장 많은 방향에 대해 3차 스플라인 보간법을 적용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 객관적 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였으며, 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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