광적응(Luminance Adaptation; LA) 효과는 영상의 배경 밝기에 따른 왜곡에 대한 시각 인지 민감도가 달라지는 특성을 의미한다. 기존 영상 화질 측정(Image Quality Assessment; IQA) 방법들은 베버의 법칙(Weber' s law) 모델을 이용하여 LA 효과를 IQA 방법에 반영해왔다. 그러나, 이러한 IQA 방법들에 있어서 베버의 법칙 기반 LA 효과 모델은 다음 두 가지 이유로 부정확하게 동작한다: (i) 전통적인 베버의 법칙 모델은 실제 광도(luminance)에 대한 인지 민감도 응답값을 정확히 반영할 수 없다는 것이 밝혀졌다, (ii) 대부분 IQA 방법들은 픽셀 강도 영역에서 계산되지만, 베버의 법칙과 같은 LA 효과 모델들은 광도 영역에서 개발되었다. 따라서 광도와 픽셀 강도간 비선형 관계로 인해 IQA 방법에 반영된 베버의 법칙 기반 LA 효과 모델들은 부정확하게 동작한다. 이 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서 처음으로 픽셀 강도 영역에서의 LA 모델을 이론적으로 유도한다. 본 논문에서 제안하는 픽셀 강도 영역에서의 LA 효과 모델은 감마 교정 함수(Gamma correction function)와 광도 영역에서의 LA 효과 모델인 제곱-법칙(power-law) 모델을 기반으로 하는 테일러 급수 확장 근사화를 통해 유도된다. 제안하는 픽셀 강도 영역 LA 효과 모델의 효과를 검증하기 위해, 제안하는 LA 효과 모델을 PSNR 에 도입하여 광범위한 실험을 수행한다. 실험 결과, 제안하는 LA 효과 모델 기반 PSNR 은 PSNR 및 베버의 법칙 기반 PSNR 대비 괄목할 만한 주관적 화질 예측 성능 향상을 보였다.
본 논문에서는 잡음 환경에서 보다 강인한 성능을 얻기 위하여 음성 모델 기반의 효과적인 특징 보상 기법을 제안한다. 일반적인 모델 기반의 특징 보상 기법은 오열 음성 데이터베이스를 이용한 훈련 과정을 필요로 하므로 온라인 상에서의 적응 과정에 적합하지 않다. 제안한 방법에서는 보정 인자 추정 과정에서 병렬 모델 결합 기법을 도입함으로써 훈련 과정을 필요하지 않게 하였다. 모델의 결합 과정이 HMM 전체가 아닌 가우시안 혼합 (Mixture) 모델에만 적용이 되므로, 계산이 비교적 간단하게 되어 온라인 상에서의 모델 결합을 가능하게 하였다. 병렬적 모델 결합의 도입은 잡음 모델의 독립적인 이용을 가능하게 하였고, 본 논문에서는 MAP (Maximum A Posteriori) 적응을 통해 잡음 모델 갱신을 실시하였다 또한 잡음 오열 과정에 대한 근사화를 통해 연속적 형태의 채널 정규화 기법을 유도하여 적용하였다. 보다 효율적인 구현을 위하여 선택적인 모델 결합 방식을 도입함으로써 연산량을 줄일 수 있는 방법을 제시하였다. 제안한 특징 보상 기법이 부가적인 배경 잡음과 채널 왜곡이 존재하는 잡음 환경에서 음성 인식 시스템의 성능을 향상시키는데 효과적임을 실험을 통해 확인할 수 있었다.
모바일 폰의 디지털 융합과 함께, 카메라, 디스플레이, 빔 프로젝터와 같은 다양한 입출력 장치가 소형화되어 모바일 폰에 내장되고 있다. 특히, 모바일 디스플레이의 소화면의 크기를 극복하고 임장감이 넘치는 영상을 제공하기 위해, 모바일 폰에 일반 빔 프로젝터를 설치하기 위한 연구들이 진행 중에 있다. 그러나 모바일 빔 프로젝터는 백색 스크린에 투영되는 일반 빔 프로젝터와는 달리 다양한 배경색을 가진 유색 스크린에 투영될 때, 출력 영상이 왜곡되는 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 기존의 광원 추정에서 사용되던 칼라 항상성 개념을 도입하여 유색 스크린에 투영된 빔 프로젝터의 출력 영상을 보정하는 알고리즘을 제안하였다.
기존의 Stereoscopy영상의 생성 방법은 2개의 촬영용 렌즈를 일정한 간격으로 띄워놓고 같은 피사체를 촬영하여 좌우 시점의 영상을 생성하는 방법을 이용하게 된다. 하지만 Stereoscopy 카메라를 이용한 3차원 TV 수신의 경우에 좌시점과 우시점에 대한 2개의 영상을 모두 동시에 전송해야 하기 때문에 대역폭의 부담이 크다. 이에 보다 효율적인 여러 방법들에 대한 논의가 이루어지고 있다. 그중 DIBR(Depth Image Based Rendering)은 한장의 영상과 이에 대한 Depth정보를 이용하여 좌시점과 우시점의 영상을 생성하기 때문에 전송 대역폭을 줄일 수 있으며, 이러한 점으로 인하여 기존의 Static Scene에서 DIBR Image 생성에 대한 다양한 Algorithm이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 반전된 Depth 영상을 이용하여 자연스럽게 Hole을 채움과 동시에 주변 배경의 왜곡 또한 최소화하는 Gaussian Hole-Filling 방법을 제안하려 한다. 또한 각 Algorithm들의 성능을 비교, 계산하여 각 Algorithm들의 효용성을 분석하였다.
음성인식의 실용화에 가장 저해되는 요소는 배경잡음과 채널에 의한 왜곡이다. 일반적으로 잡음은 음성인식 시스템의 성능을 저하시키고 이로 인해 사용 장소의 제약을 많이 받고 있다. DSR(Distributed Speech Recognition) 기반의 음성인식 역시 이 같은 문제로 성능 향상에 어려움을 겪고 있다. 이 논문은 잡음환경에서 DSR기반의 음성인식률 향상을 위해 정확한 음성구간을 검출하고, 잡음을 제거하여 잡음에 강인한 특징추출을 하도록 설계하였다. 제안된 방법은 엔트로피와 음성의 하모닉을 이용해 음성구간을 검출하며 멀티밴드 스펙트럼 차감법을 이용하여 잡음을 제거한다. 음성의 스펙트럼 에너지에 대한 엔트로피를 사용하여 음성검출을 하게 되면 비교적 높은 SNR 환경 (SNR 15dB) 에서는 성능이 우수하나 잡음환경의 변화에 따라 음성과 비음성의 문턱 값이 변화하여 낮은 SNR환경(SNR 0dB)에시는 정확한 음성 검출이 어렵다. 이 논문은 낮은 SNR 환경(0dB)에서도 정확한 음성을 검출할 수 있도록 음성의 스펙트럴 엔트로피와 하모닉 성분을 이용하였으며 정확한 음성 구간 검출에 따라 잡음을 제거하여 잡음에 강인한 특정을 추출하도록 하였다. 실험결과 잡음환경에 따른 인식조건에서 개선된 인식성능을 보였다.
한국사회에서 새로운 미디어 문화로 가장 각광받는 것 중 하나가 '싸이월드(www. cyworld.com)' 이다. 싸이월드는 웹(Web)에서 하루하루의 일기(Log)를 쓰는 개념인 '개인 블로그(Blog)'로써 개인 미니 홈페이지 형태이다. 이는 단순한 트렌드에 그치는 것이 아니라, 2000 년대 초 카페나 커뮤니티를 기반으로 한 '집단(group) 사이버 문화'를 '개인 (individual) 사이버 문화'로 전환시키는 하나의 문화적 수준에서 논의되고 있다. 그런데 블로그 사이버 문화는 자본주의 소비문화와 밀접하게 연결된다. 현대의 사이비 문화는 개인의 능동적 선택과 이용을 전재로 하므로 자율적이고 독창적인 방식으로 미디어 문화를 소비하는 데, 자본주의 경제사회 속에서 개인의 자율성은 표면적인 이미지에 지나지 않는다. 특히 싸이월드와 같은 개인 미디어는 더욱 개인의 자율성에 기반한 문화행위를 실천하지만, 사실 싸이월드틀 움직이는 경제구조 속에서 규제된다. 싸이월드 이용자가 기본 미니홈피 플랫폼에 자신만의 개성을 표현하기 위해서는 '도토리' 라는 싸이월드의 전자화폐를 사용해야 하고, 이를 이용해 미니룸, 미니미, 스킨, 배경음악 등의 아이템을 구매한다. 그러나 싸이월드 이용자들은 개인의 자율성에 의해 소비행위를 창출하는 것이므로 이를 통해 이윤을 획득하는 자본세력에 대해서는 고려하지 않는다. 이것이 바로 자본주의 소비문화에 의해 지배되는 부정적인 '실제의 왜곡' 이다. 개인의 자율성을 강조함으로써 자본가의 이윤획득 구조를 은폐하여 자본본주의 소비를 재생산하고 강화하는 것이다. 따라서 우리는 개인 문화를 강조하는 현대 미디어 문화구조를 자본주의 권력의 장(場)으로 이해해야 한다. 그리고 미디어 문화의 생산과 소비를 통해 자본주의 소비 문화가 재생산되고 강화되는 현상을 비판함으로써 온라인 블로그의 커뮤니케이션 특성이 생산자(producer)로서의 기능보다 소비자(consumer) 로서의 기능이 강조되고 있음을 이해해야 할 것이다.
디지털 환경에서의 미디어 융 복합 시대에 핵심은 '콘텐츠' 라고 한다. 새로운 미디어와 각종 융 복합 서비스의 출현으로 플랫폼 간 경쟁이 치열해지고 콘텐츠 사업자 간의 협상은 강화될 것으로 예측되기 때문이다. 그러나 그동안의 미디어 환경 변화는 콘텐츠 사업자에게 시장 확대의 기회보다는 산업적 위기 요인들을 동반했다. 이는 특히 한국 영화산업에 있어 매출 구조 왜곡과 수익성 악화를 낳고 있다. 더 나아가 미디어 융 복합의 출현을 배경으로 통신사업자 및 방송사업자의 영화산업 진입이 이루어지고 있는 실정이다. 이렇듯 한국 영화산업이 직면하고 있는 상황은 디지털 기술의 발전 및 뉴미디어 환경과 밀접한 연관이 있으며, 결국 현재의 위기를 극복하고 미래를 개척하는 것도 빠르게 변화하는 미디어 환경을 통해서 가능할 것이다. 본 연구는 디지털 환경에서의 미디어 융 복합 현상이 영화산업에 어떻게 나타나고 있으며, 그 결과 새롭게 제기되는 문제점이 무엇인지 주목하고, 그에 대한 대안을 제시하는데 모색하였다.
모니터 화면상에서 광각으로 멀리보이는 이미지에 대한 기억왜곡현상을 고찰하기 위해 피실험자 170명을 대상으로 두 개의 실험이 실시되었다. 기억 파지기간을 세 가지(즉시, 1시간, 24시간)로 나누고, 시각기억에 대한 재생실험과 재인실험을 실시하였다. 재생실험 결과, 파지기간에 상관없이 피실험자들은 원본이미지보다 전경과 배경을 더 크게 확대 하여 표현하였다. 재인실험결과 파지기간이 1시간과 48시간인 경우에 피실험자들은 원본과 동일한 이미지에 대해 더 광각으로 멀리 촬영된 것으로 인식하였다. 이 결과들은 광각이미지의 시각적 기억, 회상에 경계축소현상이 나타난다는 것을 확인시켜주며, 기존 연구들의 주장과는 달리 경계확장이 일관성 있으며 단방향적으로만 일어나는 현상이 아니라는 것을 보여준다. 또한 연구결과는 경계축소현상을 기억스키마 가설로 설명하는 것이 타당함을 보여준다.
미디어 영상, 예술 분야에서의 표현 특징들 중 초현실주의의 표현 기법을 이용한 많은 작품이 출시되고 있으며 이에 대한 연구가 시작 진행되고 있다. 그러나 아직 게임 캐릭터의 표현 특징 중 초현실주의의 표현 특징에 관한 연구는 거의 전무한 상태이다. 따라서 본 논문에서는 초현실주의에서의 표현 기법을 중심으로 판타지 게임 캐릭터의 표현 특징을 분석하였다. 그 결과, 초현실주의에서는 신체의 일부와 동물 또는 다른 사물을 꼴라쥬 하는 형태와 변형, 그리고 왜곡을 이용하여 현실에 존재하지 않는 이미지들을 표현하였는데 이러한 방법들은 판타지를 기반으로 한 온라인 게임 캐릭터에서도 유사하게 사용되었다. 본 논문은 미학적 맥락 속에서 판타지 게임 캐릭터들의 특징을 분석하여 현 시대 문화적 배경 속에 게이머들의 심리를 이해하여 보다 호감 있고 창조적인 게임 캐릭터 제작에 도움을 주며, 예술 기법 활용의 가능성을 증가시켜 창의적인 게임 그래픽 제작의 가능성을 여는데 의미가 있다.
이 논문은 한국의 창조경제 및 창조도시 정책과 담론을 비판적으로 분석하고자 한다. 이를 위해, 이 논문은 우선 '정책 이전'(또는 이동)의 개념을 원용하여 서구에서 등장한 창조경제 및 창조도시 정책과 담론이 국제적 확산과정에서 불가피하게 변화할 수 있음을 지적한다. 이를 전제로, 이 논문은 2000년대 후반 오세훈 전 서울시장이 추구했던 창조 도시 정책과 현 정부의 박근혜 대통령이 제시한 창조경제 정책과 담론이 등장 전개된 배경과 과정을 서술한 후, 이들의 정책과 담론이 실제 개념을 왜곡하거나 구체적 내용을 결여한 통치 수단 또는 정치적 수사로 기능하고 있음을 주장한다. 특히 이 논문은 현 정부의 창조경제 정책 및 담론이 이와 내적으로 연관된 두 가지 기본 개념들, 즉 경제민주화와 창조도시의 개념을 의도적으로 배제하거나 또는 비의도적으로 간과함으로 긍정적 실효성을 거의 가지지 못하게 되었다고 결론짓고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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