3D 애니메이션 작업의 결과물을 출력하는데 있어서 동영상 파일로의 렌더링이 가능하지만 대부분의 프로덕션에서는 Image Sequence 렌더링 방식을 택하고 있다. 이러한 Image Sequence 렌더링 방식은 최종 영상물 제작을 위한 합성에 있어서 중요한 과정이다. 이러한 Image Sequence 렌더링 방식에는 다양한 Format의 이미지 형태들이 사용되는데 그 대표적인 것으로서 TGA format을 들 수가 있다. 하지만 TGA format 방식의 이미지가 이러한 과정에서 최적인가에 대한 의문점이 제기되어지고, 3D 프로그램마다 고유의 이미지 format을 가지고 있다는 점에서 이에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 Alias 사의 Maya를 중심으로 이러한 Image Sequence format에 대한 압축률, 선명도, 합성 시 필요한 Alpha Channel의 보존성, Z-Depth에 관한 Information에 관하여 연구하고자 한다. 이 연구의 결과는 3D 애니메이션을 Pipeline에 Image Sequence format에 대한 가이드 라인을 제공해주는데 목적이 있다.
이미지 인식 분야에 있어서 전자 결재시 도장의 진위 문제와 은행업무 또는 중요서류에 있어서의 도장 진위 문제는 점점 더 중요하게 부각되고 있는데 반해 기존의 도장 이미지 처리 과정은 물체의 테두리 부분과 같이 명암도가 날카롭게 변하는 부분의 선명도를 흐리게 하는 단점이 있으며 윤곽선을 추출하는데 어려움이 많다. 본 논문에서는 개선한 평활화 방법을 이용하여 특정한 범위내의 픽셀을 조사하여 가장 빈번히 나타나는 값을 찾고,그 값을 해당 픽셀의 값으로 대체시켜 윤곽선을 검출한 다음, ART1 학습 알고리즘에서 경계값을 퍼지 연산자중 Yager의 일반화된 교연산자를 적용하여 경계변수값을 동적으로 변화시켜 올바른 분류가 될 수 있도록 한다. 본 논문에서 제안한 ART1학습 알고리즘에 적용하여 실험한 결과 기존의 ART1 알고리즘을 이용한 경우보다 향상된 이미지 인식율을 보였다.
도자 산업에서는 사진이나 명화와 같은 복잡한 이미지들은 일반 오프셋인쇄 과정에다 잉크 대신 4칼라용 도자 안료들을 개발하여 전사지 위에 재현하는 방법들을 사용하여 왔다. 오프셋인쇄는 대량생산체제에 적합한 생산방식이므로 과거의 산업체에서는 과거의 생산라인도 감수할 수 있는 장점을 가지고 있었다. 그러나 현대에 이르러 소비자의 다양한 취향과 디자인을 만족시켜야 하는 소량다품종의 제작방식에는 적합하지 않은 실정이다. 이에 본인은 4칼라 인쇄기법을 도자 분야의 소량 다품종의 생산방식에 적합한 실크스크린에 도입하여, 복잡한 색상의 재생, 뛰어난 선명성, 중첩된 색상의 이미지들을 더욱 효과적으로 조정 할 수 있는 기법들을 연구하고자 한다. 이 연구가 산업체에서 뿐만 아니라 다양한 도자 작업을 하는 도예가 들에게도 부가가치를 높이고 또한 다양하게 활용될 수 있기를 마란다.
The purpose of this study is to investigate purple image and formative properties in contemporary fashion. For the study of formative properties 152 kinds of costume samples from photographs in fashion magazines. For the study of image 40 kinds of costume samples is used and divided into tones : pale(Vp, Lgr, L), bright(P, B), vivid(S, V, Dp), dark(Gr, Dl, Dgr, Dk). A total 24 pairs of abjective words were used to measure the semantic differential scale in this study. The data were analyzed by factor analysis, ANOVA, MDS and regression analysis. The results are as follows; 1. Factor analysis has extracted 5 factors which consist of purple image in contemporary fashion. The factors are high quality, hardness and softness, simplicity, temperature, maturity. 2. There were significant differences in visual evaluation of purple tones. 3. The discrimination among. 4 purple tones was related to weight of purple 4. The evaluative dimensions of purple image in modern fashion were identified by Light - Heavy and Pale - Strong. 5. The image effect on Preference, Buying needs, Pleasant and Riches was consist of complicated sensibility.
VR 이미지는 상상력을 불러일으켜 소비자의 태도와 행동에 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 현실 기반의 닫힌 루프 3D 영상 (이하 Virtualgraph)을 소개한다. 그리고 이러한 이미지가 모바일 커머스 환경에서 소비자의 연상을 증가시킬 수 있는지, 제품의 시각적 이미지의 높은 원격 현전성이 해당 제품의 구매 의도를 높일 수 있는지를 살펴본다. 이를 위해서 우리는 원격 현전성, 지각된 가치 가격, 지각된 음식의 질, 시각적 이미지의 생생함에 대한 질문지(VVIQ)로 구성된 모델을 개발하였다. 우리는 Virtualgraph 응용 프로그램을 사용하여 실험을 수행한 후 인터뷰와 설문 조사를 수행하였다. 실험, 설문 조사, 인터뷰 결과 우리는 다음과 같은 사항들을 알 수 있었다. 첫째, 사용자는 정지 이미지보다 Virtualgraph로 연상을 더 잘한다. 둘째, 신선 식품의 지각된 품질이 만족스럽다면 증가된 연상은 구매 의도에 영향을 미친다. 셋째, 증가된 연상은 상품을 높게 평가하게 하며, 신선 식품의 지각된 품질이 좋다면 그 평가는 더 높아진다. 인터뷰에서 우리는 Virtualgraph를 사용한 실험 그룹이 구매 의도가 더 높고 제품을 더 비싼 것으로 인식했음을 알 수 있었다. 또한 실험 그룹이 제품 이미지를 더 선명하고 생생하게 인식하였다. 마지막으로 우리는 모바일 쇼핑몰에서 Virtualgraph를 사용할 때의 전략적 시사점에 대해서 논의한다.
공간, 시간적 환경정보를 함께 저장하는 일화기억(episodic memory)은 알츠하이머병에 의해 손상될 뿐만 아니라 일반 노화과정에서도 손상될 수 있다. 본 연구의 목적은 인지기능인 일화기억을 내적회상 기법을 사용하여 평가함으로써 초기 알츠하이머성 치매 환자의 일화기억을 분석하고 평가하는 것이다. 따라서 본 연구에서는 사진이나 동영상처럼 뇌에 투사되는 피시험자 자신의 과거를 직접 회상한 이미지(the mental image)를 분석하는 새로운 방법을 사용하였다. 초기 알츠하이머성 치매환자3명, 경도 우울증 환자 1명, 대조를 위한 건강한 노인 2명에게 검사 당일로부터 하루, 일주일, 한달 전 그리고 원과거(remote)에 있었던 일을 회상하게 하였다. 회상된 이미지 안에서의 감정상태, 이미지의 색, 사건 발생 순서 등의 중점을 두고 피시험자의 응답을 분석하였다. 순행성기억(anterograde memory) 손상을 관찰하고자 피시험자에 그들이 검사 당시 재현한 모든 이미지를 검사 다음날 다시 상기하도록 요구하였다. 3명의 환자군 모두 회상한 이미지들 사건 발생순서에 맞게 정리하는데 실패하였다. 이들은 대조군과 같은 수의 이미지를 회상해 내었지만, 색이 선명하지 않고 사진과 같은 정적인 이미지를 회상하였다. 이러한 결과는 초기 치매환자가 최근기억(recent memory)을 화상 하는데 일차적으로 손상이 있을 시사하며, 또한 의미기억의 양적인 손상보다 질적 손상이 먼저 발생함을 보여주었다.
시대가 발전함에 따라 기술도 발달하지만 시민의식이 따라가지 못하기 때문에 그 만큼 범죄도 늘어나고 있다. 그럼에 따라 범죄를 예방하기 위해 방범용 CCTV를 늘리고 있는 추세이다. 그러나 방범용 CCTV를 늘리기 위해서는 많은 시간과 예산이 필요하다. 그래서 사용자들은 불법 주정차 시스템에 방범 기능을 요구하고 있는 추세이다. 그러나 기존의 CCTV는 화소가 낮아 이미지가 선명하지 않기 때문에 방범 기능에 적용하기에는 미흡한 점이 많았다. 그래서 본 논문에는 기존의 시스템을 보완하기 위한 방안으로 메가 픽셀을 적용하여 불법 주정차 시스템의 방범 기능을 향상 시킬 수 있는 방안을 제안하였다. 결과적으로 저화질 CCTV를 사용 할 때보다 불법 주정차 단속뿐만 이라 방범 시스템으로도 더 나은 효과를 보일 것으로 예상한다.
3D 애니메이션 작업의 결과물을 출력하는데 있어서 동영상 파일로의 렌더링이 가능하지만 대부분의 프로덕션에서는 Image Sequence 렌더링 방식을 택하고 있다. 이러한 Image Sequence 렌더링 방식은 최종 영상물 제작을 위한 합성에 있어서 중요한 과정이다. 이러한 Image Sequence 렌더링 방식에는 다양한 Format의 이미지 형태들이 사용되는데 그 대표적인 것으로서 TGA format을 들 수가 있다. 하지만 TGA format 방식의 이미지가 이러한 과정에서 최적인가에 대한 의문점이 제기되어지고, 3D 프로그램마다 고유의 이미지 format을 가지고 있다는 점에서 이에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 Alias 사의 Maya를 중심으로 이러한 Image Sequence format에 대한 압축률, 선명도, 합성시 필요한 Alpha Channel 의 보존성, Z-Depth에 관한 Information에 관하여 연구하고자 한다. 이 연구의 결과는 3D 애니메이션을 Pipeline에 Image Sequence forma떼 대한 가이드라인을 제공해주는데 목적이 있다.
OGI(Optical Gas Image) 기술에서 주요 가스의 이미지 특성연구는 누출가스의 종류 파악 및 배출량 추정의 기초자료가 될 수 있다. 본 연구의 목적은 산업에서 중요한 methane과 propane 두 탄화수소의 분출가스 이미지의 차이를 관찰하기 위함이다. 적외선을 투과하는 성질을 지닌 석영을 끼운 바람차단막을 제작하여 methane과 propane을 동시에 누출하게 하여 적외선 OGI 카메라로 촬영하고, 그 영상을 분석하였다. 석영차단막이를 활용하여 바람의 영향을 최소화하여 안정된 영상을 확보하였다. 누출 기준값을 1 L/min로 하여 두 탄화수소의 영상을 분석한 결과 OGI 카메라로 쉽게 식별 가능한 거리가 methane의 경우 6 m, propane의 경우 9 m로 나타났다. 적외선 카메라와 누출지점의 거리 1~10 m까지에서 propane의 경우가 methane의 경우 보다 gas plume의 크기가 컸으며 선명하였다. 영상 이미지의 점의 수로 비교하면 propane이 methane보다 평균 3.8배 많았다.
본 논문에서는 시간-주파수 변환에 요동보상을 적용한 UWB 레이다 Bistatic ISAR (Bistatic Inverse Synthetic Aperture Radar: B-ISAR) 이미징에 적용하여 레이다 이미징의 선명도와 품질을 개선하였다. UWB 레이다를 사용하여 제안하는 시간-주파수 알고리즘을 검증하였으며, 이를 위하여 B-ISAR 알고리즘 절차, 시간-주파수 변환과 요동보상 개선 등 필요한 이론적 근거를 제시하였다. B-ISAR 이미징 알고리즘으로 이미지를 생성하였으며, UWB 바이스테틱 ISAR 이미징 생성시 요동보상을 적용한 시간-주파수 변환 기법인 STFT(Short-Time Fourier Transform), GWT(Gabor Wavelet Transform), WVD(Wigner-Ville distribution) 방식을 차례대로 구현하였다. 그리고 STFT, GWT와 WVD 알고리즘을 이용하여 B-ISAR 이미징 알고리즘의 성능을 비교하였으며, 그 결과 WVD가 다른 방식들에 비하여 영상이 선명하고, 퍼짐 현상이 줄어듦을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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