한국인 20대 여성 얼굴을 대표하는 30개 얼굴의 감성 형용사 평정을 통해 아름다운 얼굴의 감성 특징을 파악하였다. 얼굴 감성을 나타내는 14개 형용사 평정에 대해 주성분 분석을 실시한 결과 얼굴 감성은 샤프 요인과 소프트 요인으로 나뉘며, 사람들이 소프트한 느낌보다 샤프한 느낌을 지닌 얼굴을 더 아름답다고 느끼는 것으로 나타났다. 아름다운 얼굴의 감성 특징 검증을 위해 얼굴 합성법을 이용하여 합성한 이미지에 대해 얼굴 미모와 감성 형용사 평정을 실시하였다. '상위 평균' 이미지는 '전체 평균' 이미지보다, 전체 평균과 상위 평균의 얼굴 특징 차이를 50% 과장한 '상위+50' 이미지는 '상위 평균' 이미지보다 유의미하게 더 아름다운 것으로 평정되었다. 합성 얼굴의 감성 평정 결과 '전체 평균' 이미지는 소프트 감성에서 높은 평정을 받았으며, '상위 평균' 이미지는 샤프 감성, '상위150'이미지는 두 감성 요인을 모두 지니는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 샤프 혹은 소프트 중 하나의 감성 요인이 두드러진 얼굴보다 두 가지 감성 요인 모두에서 높은 평정을 받은 얼굴을 더욱 아름답다고 지각하는 것을 암시한다.
의료기관 내 진료실에서 성희롱 문제 해결을 위해 샤프롱 제도를 적용하고 있다. 이에 방사선 업무 특성을 고려하여 방사선 업무에서의 샤프롱 제도 적용을 고려하여 방사선사들의 샤프롱 제도 적용의 요구도와 직무에서 발생할 수 있는 영향을 분석하고자 한다. 2021년 말부터 2022년 초까지 대구 경북지역 방사선사를 대상으로 설문조사를 하였으며, 약 52.9%의 회수된 설문을 통해 분석하였다. 분석 결과 샤프롱 제도 적용을 요구하는 경우는 남성보다는 여성이, 연령이 낮을수록, 학위 수준이 높을수록, 그리고 연차가 낮을수록 높았다. 그리고 샤프롱 제도의 적용에 따른 직무 영향은 요구도가 높을수록 성희롱 감소 및 신뢰도는 향상되지만 직무의 효율성, 전문성, 편의성, 소속감 및 복지는 부정적으로 변화될 것으로 생각하고 있다. 즉, 낮은 연령 및 학식이 높아질수록 샤프롱 제도의 필요성이 높지만 적용하기 전 직무의 보장 및 고용의 안정성을 정책적으로 보완하여야 할 필요가 있다고 생각하고 있다는 것이다. 따라서 향후 방사선 업무에서 샤프롱 제도의 적용을 고려한다면 해당 직종의 직무 보장을 위한 사전 의견 수렴을 충분히 수행할 필요가 있을 것으로 판단된다.
언샤프 마스크 기법은 입력 영상에 그 영상의 경계를 추출 한 결과 영상을 더하여 영상의 경계를 강조하는 기법이다. 이 기법은 영상의 경계를 강화하여 화질을 개선시키지만 전체적인 대비 강화에 취약하고 잡음에 민감하여 영상을 거칠게 만든다는 단점이 있다. 멀티 채널 언샤프 마스크는 두 개 이상의 언샤프 마스크 채널을 적용하여 전체 영상에 대한 대비 강화가 가능하고 영상의 거친 느낌을 완화 할 수 있다. 그러나 이 기법은 스케일을 강하게 적용해도 경계가 약한 부분에 대한 강화에 한계가 있다는 단점이 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 이 논문에서는 기존 멀티 채널 언샤프 마스크의 선형적인 스케일링 방법에 지수함수를 도입하여 비선형적인 스케일링을 가능하도록 하였다. 실험결과 기존 언샤프 마스크 기법에 비해 영상강화에 세부적인 제어가 가능해서 원하는 영역에 대한 대비를 강화할 수 있었다.
계조영상을 이진영상으로 변환하는 해프토닝 방법 중 오차확산법은 다른 방법에 비해 우수한 화질을 보이지반 웜 현상, 샤프닝 현상 등의 단점이 있다. 이런 단점을 보완하는 방법으로 Kite는 임계값 변조 방식에 샤프닝 조절 파라미터를 추가하는 방법을 제안하였다. 그러나 여전히 계조값의 변화가 큰 경계부근에서 뭉쳐짐 현상이 남아있다. 따라서 본 논문에서는 국부적으로 존재하는 경계부분의 에지성분의 크기에 따라 파라미터의 양을 조절하는 방법을 제안하였다. 제안방법을 컴퓨터 시뮬레이션으로 검사한 견과 해프톤 영상의 샤프닝이 감소하였으며, 특히 계조의 변화가 큰 경계부분에서 탁월한 화질 개선을 볼 수 있었다.
영상처리 분야에서 이미지 샤프닝 기법은 주관적 화질 향상에 큰 역할을 하고 있다. 본 논문에서는 모폴로지 기법을 이용한 향상된 이미지 샤프닝 알고리듬을 제안한다. 기존의 Sobel이나 Laplacian 연산자는 에지 검출에 있어서 잡음에 취약하다는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 잡음에 상대적으로 민감하지 않은 모폴로지 기법을 이용했다. 우선, 침식 연산을 수행한 이미지와 원본 이미지와의 차를 통해 에지를 얻는다. 이 에지는 원본 이미지의 히스토그램의 표준 편자 값을 기반으로 원본 이미지와 가중합을 통해 에지를 중점적으로 선명하게 만든다. 실험을 통해 제안하는 알고리듬은 기존의 Sobel이나 Laplacian 연산자 보다 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.
일반적으로 펀드평가는 절대수익률이나 위험을 조정한 샤프지수 또는 트레이너 지수를 이용하고 있는데, 이러한 방법은 벤치마크 지수를 기준으로 평가하여 펀드규모, 비용 등을 고려한 펀드간의 상대적 성과는 측정하지 못하고 있다. 펀드간의 상대적 성과평가는 펀드의 실질적인 효율성을 측정할 수 있다는 측면에서 펀드평가의 유용한 수단이 될 수 있다. 본 연구에서는 샤프의 스타일 분석을 이용하여 펀드의 유형을 분류하고, DEA를 이용하여 펀드간의 상대적인 성과를 측정한다. 분석자료는 2000년 1월부터 2005년 12월 31일까지의 주식형 펀드의 월간수익률, 수익률 표준편차, 펀드비용, 펀드규모, 운용기간, 샤프지수 등을 이용한다.
언샤프 마스킹 기법은 회색조 영상의 화질 향상을 위해 널리 사용되는 영상 강화기법 중 하나이다. 하지만 언샤프마스킹 알고리즘은 노이즈에 민감하며 오버/언더슛이 발생하여 영상을 열화시키는 문제가 있다. 또한 칼라 영상성분에 기존 알고리즘을 그대로 적용하게 되면 영상에서 색차의 왜곡현상이 발생한다. 이러한 여러 가지 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 고급 언샤프 마스킹 알고리즘을 사용하여 색차왜곡 없이 영상의 경계를 강조하고 노이즈와 오버/언더슛 문제를 해결한다. 제안하는 알고리즘은 오버/언더슛과 노이즈 문제를 해결하기 위하여 인간의 시각적 특성과 영상의 지역적 색차 대비 특성을 이용하여 영상 강화의 단계를 조절하고, RGB영상과 HSI영상의 관계를 바탕으로 RGB의 벡터적 특성에 기반한 투사 방법을 이용하여 색차왜곡을 방지한다. 실험 결과는 제안하는 알고리즘이 성공적으로 경계 영상을 강조하는 동시에 타 알고리즘을 적용했을 때 발생하는 색차왜곡과 노이즈 및 오버/언더슛 현상 없이 영상이 강조된다는 것을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 기존의 그랩컷 알고리즘을 이용한 객체 검출의 정확도를 향상시키기 위하여 샤프닝 필터를 이용한 영상의 화질을 개선하는 방법을 제안한다. 그랩컷 알고리즘은 사각 윈도우 범위 내에서 객체 추출에 뛰어난 성능을 보이지만, 객체와 배경의 구분이 뚜렷하지 않은 영상에서는 성능이 떨어지는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 히스토그램 평활화를 통해 밝기 및 선명도를 보강하고, 샤프닝 필터를 이용하여 객체의 경계를 강화하여 기존의 그랩컷 알고리즘보다 객체와 배경의 색상이 비슷한 영상에서 향상된 객체 추출 결과를 보인다. 개선된 그랩컷 알고리즘을 토대로 문자인식, 실시간 객체추적 등 영상처리 융합 기술에서 향상된 결과를 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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