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.
다양한 미디어에서 인물과 색채는 가장 중심적인 요소로서 활용되므로 인물의 표정에서 느껴지는 감성과 색채 자극에 대한 감성적 반응에 연구는 심리학 분야에서 각각 심도 있게 연구되어왔다. 본 연구에서는 감성 자극물로서의 얼굴 표정과 색채가 상호 작용을 하였을 때 이에 대한 감성적 반응에 대하여 조사하는데 그 목적이 있다. 즉, 인물의 표정과 배경 색상을 배치하였을 때 인물의 표정에서 느껴지는 감성이 어떻게 변하는지에 관한 실험 연구를 진행하여 이를 미디어에서 활용할 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 60명의 피실험자들을 대상으로 진행한 실험연구에서는 Ekman의 7가지의 universal facial expression 중 증오(Contempt)의 표정을 제외한 분노(Anger), 공포(Fear), 역겨움(Disgusting), 기쁨(Happiness), 슬픔(Sadness), 놀람(Surprising) 등의 6가지의 표정의 이미지를 인물의 표정으로 활용하였다. 그리고, 배경 색채로서 빨강, 노랑, 파랑, 초록의 색상들을 기준으로 각각 밝은(light), 선명한(vivid), 둔탁한(dull), 그리고 어두운(dark) 등의 4 가지 톤(tone)의 영역에서 색채를 추출하였고, 추가로 무채색의 5 가지 색상이 적용되었다. 총 120 장(5 가지 얼굴표정 ${\times}$ 20 가지 색채)의 표정에서 나타나는 감성적 표현을 평가하도록 하였으며, 각각의 피실험자는 무작위 순위로 60개의 자극물을 평가하였다. 실험에서 측정된 데이터는 각 표정별로 분류되었으며 배경에 적용된 색채에 따라 얼굴 표현에서 나타나는 감성적 표현이 다름을 보여주었다. 특히 색채에 대한 감성적 반응에 대한 기존연구에서 제시하고 있는 자료를 토대로 색채와 얼굴표정의 감성이 상반되는 경우, 얼굴표정에서 나타나는 감성적 표현이 약하게 전달되었음을 알 수 있었으며, 이는 부정적인 얼굴표정일수록 더 두드러지는 것으로 나타났다. 이러한 현상은 색상과 톤의 경우 공통적으로 나타나는 현상으로서 광고 및 시각 디자인 분야의 실무에서 활용될 수 있다.
본 논문에서는 CODEC을 사용한 동영상의 손실 압축에 의해 발생하는 블러링 현상과 복원 과정 중 발생하는 링잉 노이즈를 감쇄하기 위한 개선된 선명도 향상 알고리즘을 제안하였다. 기존 알고리즘은 RGB 색 좌표계의 세 가지 칼라 값을 사용하는 연산으로 인해 많은 연산량을 요구한다. 이를 개선하기 위해 YCbCr 색 좌표계 중 휘도 값만을 사용하여 연산하였다. 시뮬레이션을 통해 RGB 칼라 값을 사용하는 기존 알고리즘과 휘도 성분인 Y 칼라 값만을 사용하는 개선된 알고리즘의 성능이 동등함을 확인하였다. 또한 Kodak 표준 이미지를 사용한 연산 처리 속도 측정을 통해서 개선된 알고리즘의 연산 처리 속도가 기존 알고리즘에 비해 약 24% 향상함을 확인하였다.
본 논문은 매핑 되지 않은 입력 음성과 목표음성 사이에 음성 변환하는 비 병렬 음성 변환 네트워크를 제안한다. 기존 음성 변환 연구에서는 변환 전후 스펙트로그램의 거리 오차를 최소화하는 방법을 주로 학습 한다. 이러한 방법은 MSE의 이미지를 평균 내는 특징으로 인하여 생성된 스펙트로그램의 해상도가 저하되는 문제점이 있었다. 또한, 병렬 데이터를 사용해 연구를 진행했기 때문에 데이터를 수집하는 것에도 어려움이 많았다. 본 논문에서는 입력 음성의 발음 PPGs를 사용하여 비 병렬 데이터 간 학습을 진행 하며, GAN 학습을 통해 더욱 선명한 음성을 생성하는 방법을 사용하였다. 제안한 방법의 유효성을 검증하기 위해서 기존 음성 변환 시스템에서 많이 사용하는 GMM 기반 모델과 MOS 테스트를 진행하였으며 기존 모델에 비하여 성능이 향상되는 결과를 얻었다.
초음파 의료 영상기기나 산업용 초음파 검사 시스템의 성능은 초음파 탐촉자의 성능에 의해 크게 좌우된다. 탐촉자의 성능 특성 정보는 보통 제작자가 제공하는 반사원의 초음파 R/F 신호와 주파수 특성에 의해 기술된다. 그러나 집속형 초음파 탐촉자의 경우, 두 자료로는 선명한 C-Scan 이미지를 얻을 수 있다는 것을 보증할 수는 없다. 그래서 집속형 초음파 탐촉자의 성능 평가를 위한 새로운 척도로 상대 초점크기 및 상대 유효초점영역의 모양을 제안한다. 상대 초점의 크기와 상대 유효초점영역의 모양은 쇠구슬로부터 획득된 초음파 R/F 신호를 가상 3차원 영상 복원 프로그램으로 처리하여 얻는다. 제시된 방법은 기존 자료로는 알 수 없었던 탐촉자 성능을 정확히 평가할 수 있었으며, 방법도 간단하여 실제 탐촉자 제작시 불/양품을 쉽게 가려 낼 수 있으며, 탐촉자 경년열화에 따른 성능 저하도 검출할 수 있는 장점을 갖는다. 결과적으로 초음파 영상기기나 산업용 초음파 검사 시스템의 성능을 담보할 수 있다.
본 연구에서는 이산 웨이브렛 도메인에서 기저계수와 웨이브렛 계수의 변환을 이용하여 X-ray 이미지의 대조도를 향상시키는 방법을 제안하였다. 기저 함수의 변환은 기존에 나와있는 contrast limited adaptive histogram equalization (CLAHE)와 multi-scale image contrast amplification (MUSICA)와 같은 보편적인 영상의 대조도 향상 기법을 적용하였으며 대조도가 향상된 저해상도 기저 계수의 역변환으로 인한 Blurring 현상을 방지하고 또한 이미지의 선명도를 향상시키기 위하여 웨이브렛 계수에 sigmoid function을 적용하였다. 본 알고리즘에 대한 성능 평가를 위하여 contrast detail mammography(CDMAM) 팬텀의 영상을 획득하여 기존에 사용한 대조도 향상 기법들과 contrast to noise ratio (CNR) 및 line profile에 대한 비교평가를 실시 하였고 그 결과 기존의 대조도 향상기법을 웨이브렛 도메인에서 적용하는 것이 뛰어나다는 것을 알 수 있었다. 본 영상 대조도 향상기법은 영상의 대조도를 증가시키는 동시에 잡음의 증폭을 효율적으로 억제할 수 있다. 따라서 본 연구는 의료 영상뿐 만이 아닌 대조도와 선명도가 중요시되는 여려 분야에 적용될 수 있으리라 기대된다.
근적외선 흡수 염료는 전통적으로 정보 기록 및 정보 표시 분야에 사용되었을 뿐만 아니라 최근 광학 필터, 바이오, 에너지 저장 및 변환, 코팅 첨가제 등 다양한 응용 분야에 적용되고 있다. 핸드폰이나 디지털 카메라에 사용되는 이미지 센서는 근적외선 영역에서도 감도를 나타내기 때문에 보다 선명한 이미지를 구현하기 위해 근적외선 광학필터가 필수적이다. 에너지 저장 및 변환이 중요해짐에 따라 투명 태양 전지 분야에서는 근적외선 영역까지 흡수 영역을 확장할 수 있도록 다양한 근적외선 흡수 소재가 개발되고 있으며, 이를 이용해 소자 효율을 향상시키는 연구가 진행되고 있다. 미래 모빌리티 기술로 많은 관심을 받고 있는 자기치유 코팅 시스템에 광-열 효과를 갖는 근적외선 흡수 염료가 도입되어 보다 효율적인 자기치유 성능을 구현하는 연구들도 보고되고 있다. 본 총설에서는 대표적인 근적외선 흡수 염료들의 화학 구조들을 소개하고, 근적외선 흡수 염료들을 기반으로 한 최신 응용 연구 동향에 대해 다뤄보고자 한다.
범죄수사에서 지문인식은 개인 식별을 위한 가장 중요한 기술 중 하나이다. 그러나 다양한 방법으로 각각 현출된 지문을 비교하는 객관적이고 공정한 평가 방법은 존재하지 않는다. 따라서 객관적이고 정량적인 방법의 개발을 위하여 농도계 이미지 분석(densitometric image analysis) 프로그램(CP Atlas 2.0)과 Automated Fingerprint Identification System (AFIS)을 이용하여 다공성 표면에서 현출된 지문을 비교, 평가하였다. 먼저 시료지문 채취 상 최적의 압력과 유류시간 조건을 찾기 위하여 두 가지 조건을 변화시켜 날인을 한 비교적 균일한 품질을 가진 잉크지문(Inked fingerprint)을 분석하였다. AFIS 분석을 통해 얻은 특징점(minutia)수와 이미지 분석을 통해 얻은 융선 peaks의 면적 결과를 계산하여 비교한 결과 1.0 kg.f 의 압력으로 5초(sec.) 동안 유류 한 잉크지문이 육안 상 가장 선명한 융선을 보였으며 가장 많은 수의 특징점 수, 가장 넓은 융선의 peaks 면적을 갖는 것을 확인 할 수 있었다. 또한, 잠재지문 현출에 응용하기 위하여 감열지에 날인 된 잠재재문을 iodine fuming법으로 현출시켜 분석한 결과 1.0 kg.f/5 sec의 조건에서 특징점 수가 가장 많고 융선의 peaks 면적도 가장 넓게 나오는 것을 확인하였다. 추가적으로 프린트 용지에 날인한 잠재지문을 0.5 %와 5 %의 ninhydrin용액으로 현출하여 비교한 결과 2.0 kg.f/5 sec의 조건으로 날인하여 5 %의 ninhydrin용액으로 현출하였을 때 가장 좋은 결과를 갖는 것을 확인하였다. 전반적으로 이미지분석을 통하여 얻은 peaks의 평균면적이 클수록 AFIS를 통해 확인되는 특징점수가 많아진다는 것이 확인되었으며 농도계 이미지 분석을 이용한 지문 평가의 추가적인 연구를 통해 본 방법은 지문 현출 평가에 대한 객관적이고 정량적인 새로운 시험방법이 될 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 손상된 흑백 얼굴 이미지를 컬러로 복원하는 방법을 제안한다. 기존 연구에서는 오래된 증명사진처럼 손상된 흑백 사진에 컬러화 작업을 하면 손상된 영역 주변이 잘못 색칠되는 경우가 있었다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 입력받은 사진의 손상된 영역을 먼저 복원한 후 그 결과를 바탕으로 컬러화를 수행하는 방법을 제안한다. 본 논문의 제안 방법은 BEGAN(Boundary Equivalent Generative Adversarial Networks) 모델 기반 복원과 CNN(Convolutional Neural Network) 기반 컬러화의 두 단계로 구성된다. 제안하는 방법은 이미지 복원을 위해 DCGAN(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks) 모델을 사용한 기존 방법들과 달리 좀 더 선명하고 고해상도의 이미지 복원이 가능한 BEGAN 모델을 사용하고, 그 복원된 흑백 이미지를 바탕으로 컬러화 작업을 수행한다. 최종적으로 다양한 유형의 얼굴 이미지와 마스크에 대한 실험 결과를 통해 기존 연구에 비해 많은 경우에 사실적인 컬러 복원 결과를 보여줄 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 종래 애니메이션 관련 라이선싱에서 주로 다루어왔던 1차적 라이선스 요소인 캐릭터가 아니라 애니메이션의 배경 등 2차 이미지를 활용, 브랜드의 시각적 확장을 달성한 사례를 중심으로 분석한다. 2차 이미지는 내러티브가 발생되는 환경적 요인을 제공하며, 시대적 지리적 속성이 캐릭터로 하여금 사건을 발생시킬 수 있는 중요한 단서를 제공하기도 한다. 본 연구는 애니메이션 원작에서 라이선싱 프로세스에 활용될 수 있는 요소를 1차 활용과 2차 활용으로 구분하여 그 범위를 규정하고, 라이선싱을 통한 실제 협업사례를 통해 구현된 2차 활용의 표현 요소와 실제 제품 간의 시각적 관계를 고찰한다. 구체적 사례로서 디즈니사의 '정글북'과 겐조, '이상한 나라의 엘리스'와 마크 바이 마크 제이콥스의 협업을 선정하여, 두 브랜드에서 드러난 2차 활용을 원작과 비교하여 분석하였다. 연구결과 두 사례에서 2차 이미지를 통한 시각정보를 확장시키면서 아이덴티티를 선명하게 드러냄을 알 수 있었다. 2차 이미지 활용 사례를 통해 향후 가능성을 확인 할 수 있었으며, 지속적으로 발생될 유사 사례와 라이선스의 범위가 확장되는 현 시점에서 새로운 라이선싱 프로세스가 요구됨을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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