최근 멀티미디어 데이터의 급속한 증가는 그를 대상으로 하는 다양한 컴퓨팅 기술의 발전을 가져왔다. 이러한 기술이 인간과의 상호 작용에서 그 양적 범위와 질적 깊이를 더해감에 따라, 멀티미디어 데이터 특히 그 중 가장 대표적이라 할 수 있는 이미지 데이터를 의미적으로 이해할 수 있는 방법의 필요성이 대두되고 있다. 이미지의 의미를 이해하기 위해 저수준(low level)의 시각 정보만을 이용하는 경우 인간과의 상호 작용에서 의미 격차(conceptual gap) 문제가 발생할 수 있다. 이미지 객체의 시각 정보들을 가공해서 온톨로지(ontology)와 같은 형태의 지식 베이스(knowledge base)와 연동하여 보다 고수준의 의미를 부여하는 경우에는 해당 도메인을 벗어난 새로운 환경에 대해 적응력과 강인함이 떨어진다. 이러한 문제를 근본적으로 해결하기 위해서는 지식 베이스가 없는 상태에서 이미지 데이터의 형태로 주어진 대상 객체로부터 의미를 부여할 수 있는 정보들을 추출해, 구조적으로 지식 베이스를 형성해 나가고 이를 토대로 대상 이미지 객체의 의미를 이해할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 발달 심리학 이론들을 바탕으로 시각과 관련된 인간의 생득적 능력을 찾고, 이를 기반으로 우선 주어진 이미지 객체로부터 의미 정보를 효과적으로 추출할 수 있는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 유형문화재인 오대진언집에 기술된 천수관음 42수에 대한 의미 분석과 그에 따른 응용으로 시각화 콘텐츠를 구현한다. 천수관음은 각 손에 다양한 지물을 가지면서 내포하는 상징적 의미가 차이가 있으므로 그 의미를 이해하기 위해서는 의미 분석이 중요하다. 그러므로 본 논문에서는 천수관음의 수인을 밀교의 기본적인 불보살 분류법인 5부에 따라 각 수인을 분석하고, 시각 콘텐츠로서 42수 의미에 따른 관음상을 나타내는 디지털 콘텐츠를 구현한다. 이러한 콘텐츠의 저작은 천수관음 수인에 대하여 일반인들의 접근성을 용이하게 할 수 있으며, 이러한 수인의 응용으로는 게임 콘텐츠 및 전통문화 콘텐츠 개발 등이 있다.
3차원 포인트 클라우드의 의미적 분할은 환경을 구성하는 물체 단위로 포인트 클라우드를 분할하는 작업으로서, 환경의 3차원적 구성을 이해하고 환경과 상호작용에 필수적인 시각 지능을 요구한다. 본 논문에서는 포인트 클라우드에서 추출하는 3차원 기하학적 특징과 함께 멀티-뷰 영상에서 추출하는 2차원 시각적 특징들도 활용하는 새로운 3차원 포인트 클라우드 의미적 분할 모델 MFNet을 제안한다. 제안 모델은 서로 이질적인 2차원 시각적 특징과 3차원 기하학적 특징의 효과적인 융합을 위해, 새로운 중기 융합 전략과 멀티-모달 교차 주의집중을 이용한다. 본 논문에서는 ScanNetV2 벤치마크 데이터 집합을 이용한 다양한 실험들을 통해, 제안 모델 MFNet의 우수성을 입증한다.
디지털미디어 환경에서 메시지는 언어적 표현이외에도 다양한 영상으로 의미를 표현하고 인터페이스에서 이와 같은 메시지의 표현이 나타난다. 인터페이스에서 이러한 메시지 구성의 변화는 인간에게 메시지의 수용을 수동적 수용에서 능동적 수용으로 변화시키고 있다. 최근 개발된 인터페이스는 사용자로 하여금 다양한 시각적 효과를 경험하게 하고 있다. 인터페이스에서 전해지는 의미의 전달은 모호하지만 사용자는 감각적으로는 강한 인상을 받는다. 이와 같은 다양한 비언어적인 메시지 영상 표현을 인터페이스를 통해 경험하고 있다. 비언어적 메시지 영상들은 사용자에게 어떤 메시지를 전하고 있지만 사용자마다 받아들이는 해석은 다르다. 그 이유는 비언어적 메시지 영상은 의사소통에 있어서 개념화되지 않아 사람마다 의미의 차이를 보이고, 사용자에게 인터페이스의 사용 경험에 있어서 즉흥적인 시각 경험을 주기 때문이다. 의미는 모호하지만 감각을 지극히는 즉흥적이고 화려한 영상 효과는 디지털 미디어 환경에서 흔히 나타나는 현상이 되었고 일상화되며 즐기고 있다. 비언어적 메시지 영상 표현은 아직 개념화되지 않은 커뮤니케이션의 시각적 표현의 확장이고, 나아가 사용자들에게 제공되는 또 하나의 메시지가 될 수 있다. 따라서 다양한 시각표현을 제공하는 인터페이스(GUI)에서는 시각적 감각만을 통해 수용하기 보다는 다감각적인 분산적 지각으로 수용한다.
최근 인터넷의 급속한 성장은 이미지와 같은 멀티미디어 정보의 급격한 증가를 가져왔다. 따라서 사용자로 하여금 원하는 이미지를 검색하는데 있어서 좀 더 효율적이고 정확한 검색 방법의 필요성이 대두되어 왔다. 일반적으로 이미지 검색 방법에는 키워드 기반 방식과 내용 기반 방식이 존재한다. 그러나 위 두 방법은 지금의 대용량 이미지 데이터베이스 검색에 있어서 여러 문제점들을 가지고 있다. 특히, 키워드 기반 방식을 보완하기 위해서 제안되어진 내용 기반 방식의 경우, 사람이 인식할 수 있는 의미 정보가 아닌 시각 정보만을 이용하기 때문에 시맨틱 갭(semantic gap) 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 이미지 객체의 시각 정보들에 대한 중간 의미값으로 구성된 시각 정보 온톨로지와 동물에 대한 분류 정보를 표현하고 있는 동물 온톨로지를 구축하고, 이를 이용하여 이미지로부터 .고수준의 의미 정보를 완전 자동으로 추출하는 효율적인 방법을 제안한다.
현대는 점점 더 기호의 복잡성으로 다양한 의미를 생산해내는 문화가 지배적으로 되어가고 있다. 정보의 매개체로서 중요한 캐릭터란 시각을 통해서 경험하는 대상물의 본질적인 특성이다. 캐릭터는 형태에 의해서 상징적인 의미를 가지며 기호화된다. 애니메이션에 있어 캐릭터는 단순히 이미지의 표현이 아닌, 하나의 기호에 또 다른 기호를 중첩시켜 의미 작용을 확장시켜 가는 시각커뮤니케이션이다. 이러한 시각커뮤니케이션 수단으로서의 캐릭터에 표출된 시각적, 문화적 요소의 분석은 애니메이션에 나타난 캐릭터가 단순히 미학적 매커니즘이 아닌 새로운 스타일을 이끌어가는 문화코드로서의 역할을 수행할 수 있다는 가능성을 제시하고자 하는 것이다. 이를 위해 퍼스의 기호 유형 범주인 도상, 지표, 상징이라는 개념을 들어 영화 ‘슈렉’에 나타난 캐릭터의 외모와 성격적 특성에 대해 체계적인 분석을 시도하면서 애니메이션이 나타내고 있는 기호현상들을 연구하였다.
다양한 미디어를 통한 문화콘텐츠가 국가의 주요 성장동력산업이 되는 현대에 시각문화콘텐츠의 효과적인 생산을 위한 논리적이고 실용적인 분석 및 생산방법론을 모색하는 것은 의미가 있다. 이에 시각문화를 배경으로 문화콘텐츠 개념을 정리하고, 시각문화콘텐츠의 창작 모티브로서의 재미의 요소를 분석하였다. 그리하여 향후 경제적 가치를 창출하고 재미를 제공할 수 있는 시각문화콘텐츠 생산을 가능하게 하는 분석방법론을 고찰하여 제시하였다. 이것은 주로 기호학적 접근방법을 통한 분석방법론인데. 찰스 모리스 기호학 이론에 근거한 분석 매트릭스, 롤랑 바르트의 의미작용 이론 그리고 로만 야콥슨의 커뮤니케이션 기능 이론에 근거한 분석 매트릭스이다. 이러한 분석 매트릭스는 '재미'의 매커니즘을 다양한 층위로 연구하는데 참고자료가 되며, 시각문화콘텐츠에 재미의 요소를 논리적으로 활용할 수 있게 하는 근거가 될 수 있다.
기존 시각언어 컴파일러 자동화 도구는 시각 구문의 그래픽 정의부분을 명세하고 확장 및 수정하는 방법의 한계로 인해 어휘분석단계를 처리하는데 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 객체지향 시각언어 문법을 기반으로 한 새로운 방식의 문법 기반 자동 생성 시스템인 시각언어 컴파일러 자동 생성 환경(CGE-VL)을 구축한다. 이 시스템은 객체지향 패러다임을 기초로 한 시각언어 컴파일러 구축을 위한 실질적인 도구로 기존의 시각언어 컴파일러 자동화 도구와는 구별되는 객체지향 시각언어의 효과적인 명세 방법 제공, 어휘분석기를 이용한 파싱 시간의 단축, 객체지향 파서를 자동 생성하는 등의 새로운 특성을 제공한다. 이러한 특성은 특히 동일한 의미를 가지는 언어 구성요소가 그 쓰임에 따라 서로 다른 구체화된 의미 및 행동을 가지는 객체지향 시각언어에서는 언어 명세에서 최종 산물인 컴파일러에 이르는 전 단계에 동일한 객체 지향 패러다임을 사용함으로써 일관된 개발방법을 제공하여 그 효과가 두드러진다.
기존의 내용기반 이미지 검색 시스템은 색상, 질감, 모양등과 같은 특징 벡터를 추출하여 검색하는 방법이 많이 연구되어 왔다. 특히 색상 정보는 이미지를 검색하기 위하여 중요한 정보로 사용되고 있다. 따라서 색상 이미지를 검색하기 위해서 평균 RGB, HSI값을 이용하거나 히스토그램을 이용하는 방식이 많이 사용 되어왔다. 본 논문에서는 사람이 시각적으로 보고 느끼는 색상(H), 채도(S), 명도(I) 방식을 이용한 HSI값을 사용하여 색상 의미를 이용한 지능적 이미지 검색 기법을 제안하고 알고리즘을 설명한다. 색상 의미(Color Semantics)란 사람의 시각적인 특징을 기반으로 칼라 이미지에 적용하여 감성 형용사 기반으로 검색할 수 있는 방법이다. 색상 의미를 이용한 지능적 이미지 검색은 색상-기반 질의(color-based retrieval)를 제공할 뿐만 아니라 인간의 감성이나 느낌에 의한 의미-기반 질의(semantic-based retrieval)방식을 가능하게 한다. 즉, "시원한 이미지" 혹은 "부드러운 이미지"를 검색하는 방식이다. 따라서 사용자의 검색 의도를 보다 정확하게 표현할 수 있으며, 검색의 결과에 대한 만족도를 향상 시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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