본 논문에서는 인공신경망 기반의 슈퍼 해상도(Super-resolution, SR) 기법을 이용하여 저해상도(Low-resolution, LR) 헤어 시뮬레이션을 고해상도(High-resolution, HR)로 노이즈 없이 표현할 수 있는 기법을 제안한다. LR과 HR 머리카락 간의 쌍은 헤어 시뮬레이션을 통해 얻을 수 있으며, 이렇게 얻어진 데이터를 이용하여 HR-LR 데이터 쌍을 설정한다. 학습할 때 사용되는 데이터는 머리카락의 위치를 지오메트리 이미지로 변환하여 사용한다. 우리가 제안하는 헤어 네트워크는 LR 이미지를 HR 이미지로 업스케일링 시키는 이미지 합성기를 위해 사용된다. 테스트 결과로 얻어진 HR 이미지가 HR 머리카락으로 다시 변환되면, 하나의 매핑 함수로 표현하기 어려운 머리카락의 찰랑거리는(Elastic) 움직임을 잘 표현할 수 있다. 합성 결과에 대한 성능으로는 전통적인 물리 기반 시뮬레이션보다 빠른 성능을 보였으며, 복잡한 수치해석을 몰라도 쉽게 실행이 가능하다.
본 논문에서는 입력 대상 이미지를 만화와 같은 영상으로 만드는 방법으로 참조 이미지를 사용하는 방법을 제안한다. 본 논문은 미리 정의된 참조 이미지를 사용하여 대상을 변형한다. 이를 위하여 통적 외형 모델(AAM)을 사용하여 대상 이미지로부터 특징점을 추출하고, 추출된 특징점과 선택된 참조 이미지의 특징점을 기준으로 대상 이미지를 와핑(warping)한다. 변형된 대상 이미지를 추상화(abstraction)한 뒤, 에지를 추출하고 명도 영역을 양자화(quantization)하는 것으로 만화와 같은 단순화된 결과 이미지를 생성한다. 과장되어 표현된 만화 스타일 이미지를 참조 이미지로 사용하는 것으로 만화의 두 주요한 특징인 과장된 표현과 단순화가 같이 적용된 결과 이미지틀 생성할 수 있다. 본 논문의 방법은 대상 이미지의 변형 정도를 조절하거나 변형에 사용할 참조 이미지를 바꾸는 것으로 다양하게 표현된 결과를 생성하는 것이 가능하다.
본 연구는 동영상 학습에서 텍스트와 이미지 제시방식이 학습자의 학습몰입, 학습만족, 학업성취에 미치는 차이를 분석하였다. 이때 텍스트 제시방식은 2~3단어로 구성된 짧은 문장형태와 키워드형태로 구분하였고, 이미지 제시방식은 상세정보와 관계정보를 모두 표현하는 이미지와 관계정보만을 표현하는 이미지로 구분하였다. 실험연구를 위해 중국 형태대학교 1학년 167명을 텍스트와 이미지 제시방식에 따른 4가지 유형의 동영상 집단에 무선배정한 후 학습하게 하였다. 분석하기 위해 SPSS 25.0을 사용하여 다변량분산분석(MANOVA)을 실시하였다. 연구결과, 짧은 문장형태로 텍스트가 제시된 동영상을 학습한 집단이 키워드 형태의 텍스트가 제시된 동영상을 학습한 집단보다 학습몰입, 학습만족, 학업성취가 통계적으로 유의하게 높았다. 둘째, 상세정보와 관계정보를 모두 표현하는 이미지가 제시된 동영상을 학습한 집단이 관계정보만 표현하는 이미지가 제시된 동영상을 학습한 집단보다 학습몰입, 학습만족, 학업성취가 통계적으로 유의하게 높았다. 짧은 문장형태의 텍스트와 관계정보만 표현한 이미지가 제시된 동영상을 학습한 집단의 종속변인 평균이 가장 높았다. 반면에, 키워드 형태의 텍스트와 관계정보만 표현한 이미지가 제시된 동영상을 학습한 집단의 종속변인 평균이 가장 낮았다. 이러한 결과는 교수자 내레이션이 포함된 동영상을 설계할 때 이미지와 텍스트의 제시할 때 시사점을 준다.
본 논문에서는 기존 Bag-of-Visual words (BoW) 접근법에서 반영하지 못한 이미지의 공간 정보를 활용하기 위해서 Spatial Pyramid Matching (SPM) 기법을 Latent Dirichlet Allocation (LDA) 모델에 결합하여 이미지를 분류하는 모델을 제안한다. BoW 접근법은 이미지 패치를 시각적 단어로 변환하여 시각적 단어의 분포로 이미지를 표현하는 기법이며, 기존의 방식이 이미지 패치의 위치정보를 활용하지 못하는 점을 극복하기 위하여 SPM 기법을 도입하는 연구가 진행되어 왔다. 또한 이미지 패치를 정확하게 표현하기 위해서 벡터 양자화 대신 희소 부호화 기법을 이용하여 이미지 패치를 시각적 단어로 변환하였다. 제안하는 모델은 BoW 접근법을 기반으로 위치정보를 활용하는 SPM 을 LDA 모델에 적용하여 시각적 단어의 토픽을 추론함과 동시에 multi-class SVM 분류기를 이용하여 이미지를 분류한다. UIUC 스포츠 데이터를 이용하여 제안하는 모델의 분류 성능을 검증하였다.
동안 이미지를 위한 메이크업 기법으로서 일반적인 사항에 따라 동안 메이크업의 표현 기법에 대한 인식의 차이가 있을 것이다.' '전체적인 특성에 따라 동안 메이크업 표현 기법에 대한 인식의 차이가 있을 것'이라는 두 가지 가설이 뒷받침되었으며, 동안 이미지를 연출하기 위한 메이크업 기법은 남녀 모두에게 중요한 기능임은 물론, 외모로. 사회활동을 위한 '신체적 자원'으로 일상생활에서 심신의 능률향상과 정신능력의 현저한 향상이 있음을 확인하였다. 동안 이미지 메이크업 표현'에 대한 연구 결과를 통해 동안 이미지에 대한 인식과 관심은 높지만 동안 이미지 제작에 대한 연구가 필요하다. 동안 메이크업을 위한 표정 요소의 필요성은 동안 이미지 개발을 위한 기초자료로 활용될 것으로 예상되며, 본 연구는 동안 이미지 및 동안 메이크업을 위한 외적 얼굴 관리에 중점을 두었다.
헌재 웹에서는 이미지, 3차원 그래픽 등과 같은 다양한 멀티미디어 자료들이 사용되고 있으며, 이러한 이미지 혹은 3차원 그래픽 안에 존재하는 시각 객체 사이의 공간관계에 대해서 내용기반 검색을 수행하기 위해서는 공간관계를 효율적으로 표현할 수 있는 기법과 이를 위한 검색 기법이 필요하다. 본 논문에서는 시각 객체 사이에 존재하는 공간관계를 효율적으로 표현할 수 있는 기법으로 객체를 MBR로 표현해서 2차원 평면에 투영해서 얻어진 관계기반 구조를 이용해서 공간관계 스트링을 추출할 수 있는 기법을 세안하고 이를 이용한 공간관계 검색에 대해서 설명하였다.
이 논문은 2D애니메이션의 표현적 색채를 집중적으로 고찰해봄으로써, 3차원적 공간을 탈피한 애니메이션의 색채가 실사 영화와의 근원적 차이를 보여 주고 있음을 밝히고자 하였다. 재현의 대상이 분명한 매체인 실사 영화와는 달리 2D애니메이션의 이미지는 기계적 재현의 과정을 거치지 않은 인간에 의한 창작물이며, 그것이 드러나는 첨예한 현상이 애니메이션의 표현적 색채라 할 수 있다. 따라서 2D애니메이션에서 표현적 색채는 애니메이션 이미지의 자율적인 의미가 드러나는 중요한 지점이 된다.
CGI(Computer-generated Image) 기술은 이미지 생성을 자동화한다는 측면에서 디자이너에게 도움을 줄 수 있다. CGI를 활용하는 과정에서 두 가지 중요한 활동은 이미지의 제작과 관리이다. 다양성을 추구하는 디자이너에게 추상이미지의 자동 생성과 같은 기법은 자유로운 형태의 이미지 획득에 많은 도움을 줄 수 있다. 이와 더불어 중요한 이슈는 방대한 분량의 이미지를 적절한 메커니즘을 통해 관리하는 것이다. 추상이미지는 특성상 이미지에 대응하는 검색어 설정이 어려우며, 분류 역시 까다로운 문제로 남아있다. 본 논문은 디자이너에게 친숙한 조형 요소와 감성 요소를 분류와 표현의 정보로 이용함으로써 자동 생산된 추상 이미지를 효과적으로 분류하고 표현하는 방법을 제안한다. 추상이미지에 대한 적절한 분류와 표현은 이미지 데이타베이스 구축 및 검색에 있어 간결하고 효과적인 기술로 활용할 수 있으며 대규모 컨텐츠 관리에 도움을 줄 수 있다.
미국대학생이 인지하는 한국전통문양의 감성이미지와 그 구조를 살펴보았으며, 그 결과를 종합하면 다음과 같다. 첫째, 한국전통문양의 종류, 표현유형, 구성형식, 적용대상에 따른 감성이미지는 고급성, 단순성, 쾌할성, 현대성의 네 가지 차원으로 구성되어 있으며, 고급성과 단순성 차원이 주요 차원인 것으로 나타났다. 둘째, 한국전통문양에 대한 감성이미지는 독립변인인 문양의 종류, 표현유형, 구성형식, 적용대상에 따라 유의한 차이가 있었으며, 고급성 차원의 이미지에는 문양의 표현유형이, 쾌활성 차원의 이미지에는 문양의 구성형식이, 현대성 차원의 이미지에는 문양의 적용대상이 중요한 영향을 미쳤다.
본 연구에서는 청색을 대상으로 하여, 청색이 전달하는 이미지의 색채표현 특성을 파악한 후, 색채관련 문헌자료의 고찰을 통하여 상징적 측면에서 청색이미지를 분류하였다. 또한, 20세기 이후의 복식 룩(look)을 중심으로 하여 복식에 나타난 청색이미지를 고찰하였고 국내 의류제품에 사용된 청색의 색채경향을 파악하여 복식에 주로 사용된 청색과 그 이미지를 분류하였다. 연구결과, 청색은 한색, 후퇴 색, 진정 색이라는 청색의 색채표현 특성에 의하여 긍정적인 이미지로서는 신성함, 고귀함, 무한함, 정신, 낭만, 깨끗함, 차가움의 이미지를 전달하였고 부정적인 이미지로 우울함, 반항, 악마 등의 이미지를 전달하였다. 현대 서구 여성복식에서는 회색 띤 색조를 제외한 다양한 청색 조가 사용된 것으로 나타났으며, 특히 복식에서는 클래식 룩과, 워크웨어 룩, 밀리터리 룩, 마린 룩 등에서 어두운 청색이 주요한 이미지 요소로 작용하여 전통적인, 보수적인, 남성적인, 딱딱한, 절제된 이미지를 나타내거나 흰색과 배색되어 산뜻한 이미지를 나타내었다. 최근 국내 의류제품에 사용된 청색의 색채경향 분석결과에서는 보라 띤 청색의 주로 연하거나 어두운 색조가 많이 사용되는 것으로 파악되었다. '97/'98 F/W까지의 유행 예측 색으로서의 청색에서는 녹색 띤 청색과 보라 띤 청색의 연하고 밝고, 탁한 색조가 제시된 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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