현재 웹상의 이미지 갤러리에는 이미지와 함께 제목이나 설명이 포함되는 경우가 많다. 본 논문에서는 갤러리의 검색, 정렬 등의 기능을 강화하고 이미지와 정보의 통합을 위해서 JPEG 이미지의 헤더를 확장하여 이미지의 저작자, 만든 날짜, 설명, 파일크기 등의 텍스트 정보를 내장한 Text Embedded JPEG를 고안하였다. 이 Text Embedded JPEG를 이용한 웹 갤러리에서 이용자는 이미지에 대한 보다 자세한 정보를 볼 수 있고 이 각각의 정보들에 따라 정렬할 수도 있고 이미지 정보를 변경할 수도 있도록 설계하였다.
본 연구는 역사도시 보존과 관련하여 유산의 통합적 보존이 실제로 도시경제에 어떠한 영향을 미쳤는지 분석하는 것을 연구목적으로 한다. 이를 위해 그동안의 통합적 보존 논의 흐름과 의미를 고찰한 후, 지속가능한 도시 발전과 통합적 보존의 관계에 대한 고찰을 통해 특별히 도시의 경제와 통합적 보존의 연결성을 탐구하고자 한다. 이후 국내의 통합적 보존이라 할 수 있는 고도보존육성제도를 개괄적으로 살펴본 후 고도보존육성정책의 일환으로 시행되고 있는 고도이미지찾기 사업이 실제로 도시의 성장에 어떠한 영향을 미쳤는지를 경제적 측면에서 확인해보고자 하였으며 이를 지역의 지가 분석을 통해 실증적으로 밝혀냈다. 본 연구는 연구대상 지역으로 고도 부여의 고도이미지찾기 사업의 현황을 분석하고 이중차분법을 이용하여 사업 수행이 주변 필지의 지가 변화에 미치는 영향을 분석하였다. 특히 고도이미지찾기 사업이 진행되는 보존육성지구 중에서도 취락지구에 한정하여 사업효과를 분석하였으며 그 결과 고도이미지찾기 사업이 일정한 공간 내에 집중적으로 진행되었을 때 사업 수혜를 받은 필지를 제외한 주변 필지들의 평균가격이 유사한 조건을 가졌지만 사업이 집중적으로 투입되지 않은 지역에 비해 동일한 기간 더 많이 상승한 것을 확인 할 수 있었다.
Medical imaging device에서 이미지 정보의 교환은 PACS의 성공을 결정짓는 중요한 요소이다. 즉 이미지 정보를 획득한다는 것은 네트워크상에서 정보를 신속 정확히 얻을 수 있다는 장점을 말한다. 더욱 중요한 것은 이미지파일의 호환성이다. 의료영상저장전달시스템 즉 PACS는 병원의 모든 정보와 서로 연동될 수 있어야 한다. 데이타 통합과 시스템의 안정성은 PACS에 있어서 가장 중요한 필수요건이다. 위에 언급한 요구조건들을 모두 만족시키기 위해서는 시스템 상호간을 네트워크할 수 있는 공통의 통합 프로토콜이 필요하다. 이와같은 문제를 해결하기 위해서 The American College of Radiology(ACR)과 National Electrical Manufacturers Association(NEMA)는 1983년초에 업체간의 장비공유와 방사선 실무자들의 통합되는 프로토클을 제정하기 위해 위원회를 설립하였다. 여기서 제정된 프로토콜을 DICOM이라 정하였다. DICOM의 역사적 배경, 의미, 필요성과 시스템상에서 어떻게 역활해왔는가와 DICOM을 통한 PACS시스템의 실제 활용예에 대하여 알아보겠다.
본 논문은 개념 계층과 마이닝 기법을 적용하여 이미지 데이터베이스에서 이미지 데이터에 대한 검색 기법을 지능화하고, 시스템을 효율적으로 관리하는데 있다. 개념 계층을 이용하여 이미지 정보를 지능적인 형태로 저장, 검색하고, 효율적인 웹서비스를 하기 위해 사용자의 정보와 사용자가 이용한 질의 정보 그리고 이미지 정보를 통합하여 사용자에게 좀 더 많은 부가 정보를 제공한다. 또한, 사용자의 의도를 추측하여 사용자의 의도를 반영한 지적인 이미지 시스템을 개발하기 위한 방법을 제시한다.
대부분의 내용기반 이미지 검색 시스템은 이미지의 특징 벡터인 색상, 모양, 그리고 질감에 의해서 유사한 이미지를 검색하는 기법을 제공하고 있다. 최근 이러한 내용기반 이미지 검색 기술은 의료 영상 이미지와 같은 다양한 분야에 적용되고 있으며, 이에 따라서 의료 이미지를 분석하여 저장, 검색하기 위한 데이터베이스 시스템이 증가하고 있다. 그러나, 대량의 이미지로부터 원하는 이미지를 검색하기 위해서는 이미지의 메타데이타를 효율적으로 표현해야 하며, 의미성과 이미지의 특징 데이터를 통합적으로 저장 관리 할 수 있는 이미지 데이터베이스를 설계하고 구축해야만 한다. 본 논문에서는 기존의 내용기반 이미지 검색 기법을 살펴보고. 이미지를 내용기반으로 분류하고 저장할 수 있는 데이터베이스 시스템을 설계하여 효율적인 의미기반 검색을 지원말 수 있는 모델을 제시한다. 다계층 메타데이타 레이어 구조로 이미지에 대한 개념 지식 모델을 표현하고, 이미지내의 객체를 메타데이타로 표현하여 분류할 수 있는 모델을 제안한다. 또한, 이미지 내용검색을 지원하기 위한 시스템 구조를 설계하고, 메타데이타가 저장되기 위한 관계형 모델을 스타 스키마의 형태로 제시한다. 제안된 방법은 의미적인 이미지 내용 검색 방법의 지원에 활용될 수 있다.
주변 세포의 구조적, 생화학적 지지체를 제공하는 세포 외 기질은 세포의 분열과 분화 등을 좌우하는 세포생리 조절인자이다. 바이오 분야에서는 3차원 조직공학 지지체인 스캐폴드를 제작하고, 제작한 스캐폴드에 줄기세포를 배양해 동물에 이식해 조직 재생력을 평가한다. 이는 조직 내 콜라겐과 같은 구성성분에 좌우된다. 따라서 조직 내 구성성분의 포함율 및 분포를 파악하는 것이 매우 중요한데, 이에 관한 데이터를 염색된 조직 이미지의 색상을 분석함으로써 얻어낸다. 이때 이미지 수집부터 분석까지의 과정이 적지 않은 비용이 소모되고 있고, 수집되고 분석된 데이터를 연구 기관마다 상이한 포맷으로 관리하고 있다. 따라서 데이터 통합관리 및 분석결과 검색 등이 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 관련 빅데이터를 통합적으로 관리할 수 있는 데이터베이스를 구축하고, 이 연구 분야에서 중요한 분석 척도인 색상을 기준으로 검색할 수 있는 바이오 이미지 통합 관리 및 검색 시스템을 제안한다.
좋은 기업의 이미지만이 날로 심각해지고 있는 생존 경쟁에서 살아남을 수 있다는 인식이 날로 커지므로 기업이미지 관리의 중요성은 끊임없이 강조되고 있다. 이러한 CI의 중요성은 20C 초반 산업사회의 시작과 더불어 시작되어 현대 사회가 점차 첨단화, 다양화, 세분화되면서 CI의 홍수 시대를 맞이하였다. 이러한 현 시점에서 CI가 그 기업의 이미지를 표현해 주고 그 기업을 대내외적으로 알리는 것만이 CI의 궁극적인 목표라고 할 수는 없다. 이제는 기업의 이미지가 다른 기업들간의 차별화가 얼마나 이루어지는가 하는 것이 오늘날과 같은 CI의 홍수 속에서 살아남을 수 있는 길이 아닌가 한다. 이러한 현 시점과 다가오는 새 천년을 고려한 영국의 국제적인 항공사 British Airways는 새로운 시장환경에 대응하기 위하여 과거의 기업 이미지에서 과감히 탈피하고, 새롭고 혁신적인 아이디어로 기업이미지 재통합 계획을 구축하였다. 그들은 단지 한 가지 획일화된 시각적 요소로 기업의 이미지를 통합하는 기존의 통상적인 CI접근 방식에서 과감히 탈피하고, 각기 비행하는 나라의 가장 독창적이고 상징적인 이미지를 제작하여 비행기의 꼬리 부분에 적용시키는 혁신적인 아이디어로 새 이미지 통합을 구축하였다. 이러한 독창적인 아이디어로 새 기업 이미지를 구축한 British Airways는 다른 항공사의 이미지와 기업의 이미지를 차별화 하는데 큰 성과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 사용자의 정면, 측면 영상을 이용하여 3차원 얼굴 모델에 적합한 텍스쳐 맵을 생성, 이를 이용하여 3차원 얼굴 모델을 생성하는 방법을 제안한다. 기존 3차원 얼굴 모델은 매핑 할 텍스쳐 영상들을 하나로 통합하여 이를 원통형 좌표계를 통해 텍스쳐링 하는 방법이 이용되고 있다. 이때 정면과 측면의 영상을 3차원 얼굴 모델의 중심축을 기준으로 계산하여 좌표에 맞게 투영시키고 통합 및 보간하여 텍스쳐링 하게 된다. 사용자는 이를 위하여 정면과 측면 영상을 원통형 좌표에 맞게 통합시키는 작업이 필요하다. 본 논문은 사용자에게 수반되는 이러한 작업을 줄이고 발생될 수 있는 텍스쳐의 왜곡을 최소화하기 위한 방법을 제시한다. 2차원 정면 측면 이미지를 3차원 얼굴모델에 투영시키고 정면과 측면을 구분하여 각 텍스쳐 간 경계 부분을 자연스럽게 처리하기 위해 파노라마 이미지 스티칭 기술을 이용하여 텍스쳐링 한 뒤 얼굴 모델을 생성하는 방법에 대해서 기술한다.
자연에 존재하는 연속량의 데이터는 디지털화 될 때 숫자로 변환된다. 이때 부딪치는 일반적인 문제는 완전히 통합되지 않았거나 잘못 통합된 표본 추출의 결과로 정보를 잃어버리는 앨리어싱(Aliasing) 현상이 일어나게 된다. 현재 일반 사용자가 사용하는 PC기반의 모니터 해상도는 96PPI(Pixel ZPer Inch)밖에 제공하지 못한다. 이러한 저해상도에서 컴퓨터 그래픽 이미지 객체를 디스플레이 할 때 앨리어싱 현상이 자주 발생한다. 현재 PC 기반의 그래픽 하드웨어 구조의 변형없이 저해상도 모니터상에서 앨리어싱 현상이 발생하는 이미지를 기존의 계산 방법을 감소시키면서 앨리어싱 현상을 제거하는 기법이 필요하다. 본 연구에서는 이와 같이 앨리어싱 현상을 감소시켜 이미지 데이터의 품질을 향상시킬 수 있는 개선된 Anti-Aliasing 알고리즘을 제안한다.
시각적 질의응답(Visual Question Answering, VQA)은 주어진 이미지에 연관된 다양한 질문에 대한 올바른 답변을 예측하는 기술이다. 해당 기술은 컴퓨터 비전-자연어 처리 연구분야에서 활발히 연구가 진행되고 있으며, 질문의 의도를 정확히 파악하고, 주어진 이미지에서 관련 단서 정보를 찾는 것이 중요하다. 또한, 서로 이질적인 특성을 지닌 정보(이미지 객체, 객체 위치, 질문)를 통합하는 과정도 중요하다. 본 논문은 질문의 의도에 알맞은 정보를 효율적으로 사용하기 위해 멀티 모달 입력 이미지 객체, 객체 위치, 질문)에 대한 Multi-modal Message Aggregation (MMA) 제안하며 이를 통해 한국어 시각적 질의응답 KVQA에서 다른 모델보다 더 좋은 성능을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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