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.
현재 공학분야에서 감성을 소재로 진행되는 연구가 급격히 증가되고 있다. 그 중 상품 디자인과 이미지 검색 그리고 HCI(Human Computer Interaction) 분야에서 감성은 더욱 중요한 토픽이 되고 있다. 본 논문은 감성기반의 지능형 이미지 검색을 위한 감성처리 방법을 제안한다. 기존 연구에서는 단일 시각정보만을 고려하였고 이는 감성에 적합한 검색을 위해서 너무 단편적인 결과를 갖는다. 인간의 감성에 보다 적합한 검색을 위하여 우리는 컬러와 형태가 복합된 이미지에 대한 감성을 처리한다. 이를 위해 첫째, 컬러와 형태의 속성을 공통으로 갖는 대표감성을 정의하고 각 속성에 감성 가중치를 부여한다. 둘째, 사용자의 감성의 적합한 이미지 검색을 위하여 각 이미지의 감성정보량을 측정한다. 이를 이미지 검색에 적용하고, 본 저자의 이전 연구 중 단일 정보만을 고려한 감성기반 검색시스템과 사용자 만족도를 이용하여 비교 평가한다. 제안된 방법은 기존의 단일시각정보만을 고려했던 감성기반 이미지 검색보다 향상된 결과를 얻을 수 있었다. 그리고 복합시각정보에 대한 감성을 동시에 처리할 수 있는 연구로써의 의의를 갖는다.
본 논문에서는 영상 입력 장치 또는 카메라 이미지 센서로부터 얻은 이미지 데이터에 대하여 Bayer입력 포맷을 우리가 디스플레이 장치로 보는 영상으로 출력하기 위해 전처리 작업을 수행한 후 이미지 이펙트를 수행한다. 본 논문에서는 연산량과 레지스터의 수를 줄이고 칩의 성능을 향상시키기 위해 이미지 이펙트를 RGB에 적용하지 하지 않고 YCbCr을 이용하여 이미지 이펙트를 수행한다. 이를 구현하기위해 원본 이미지 사이즈를 640${\times}$480으로 입력 데이터를 사용하고, 소프트웨어로 전처리하여 이미지 결과를 확인한 후, 최적화된 알고리즘를 적용하여 VHDL설계언어를 이용한 하드웨어 설계 후, ModelSim 6.0a를 이용하여 데이터를 검증한다.
최근 이미지들이 의료, 군사, 산업등 많은 분야에서 사용되고, 다양한 정보를 담고 있다. 하지만 유출시 많은 문제를 야기 시킬 수가 있으며, 컴퓨팅의 발전으로 이미지의 해상도는 점점 향상되고 있어서 예전보다 정확하고 많은 정보가 노출될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 이미지 암호화에 관한 다양한 기법들이 소개 되었다. 하지만 이러한 기법들은 작은 크기나 적은 색 정보에서 가능한 기법들이 대부분이었다. 그리고 현재 많이 사용되는 다중코어나 클라우드 컴퓨팅 환경에서 효과적으로 사용할 수 있는 기법들에 대한 연구가 활발히 이루지지 않았다. 본 논문에서는 다중코어나 클라우드 컴퓨팅 환경에서 효과적으로 사용될 수 있는 병렬 이미지 암호화 기법을 제안한다. 병렬 연산을 위해 이미지를 작은 이미지 단위로 나눌 때 발생할 수 있는 Jigsaw puzzle 공격에 취약점을 노출하지 않도록 일정한 크기로 나누어서 처리하는 기법대신에 다양한 크기로 나눠서 처리하는 기법을 제안하고 구현 및 검증하고자 한다.
이미지 인식과 내용분석은 이미지 검색과 멀티미디어 데이터 활용 분야에서 핵심기술이라 할 수 있다. 특히 최근 스마트폰, 디지털 카메라, 블랙박스 등에서 수집되는 영상 데이터 양이 급격히 증가하고 있다. 이에 따라 이미지를 인식하고 내용을 분석하여 활용할 수 있는 기술에 대한 요구가 점차 증대되고 있다. 본 논문에서는 이미지 내용정보를 이용하여 자몽으로 이미지로부터 태그정보를 추출하는 방법을 제안한다. 이 방법은 기계학습 기법인 CNN(Convolutional Neural Network)에 ImageNet의 이미지 데이터와 라벨을 학습시킨 후, 새로운 이미지로부터 라벨정보를 추출하는 것이다. 추출된 라벨을 태그로 간주하고 검색에 활용한다면 기존 검색시스템의 정확도를 향상시킬 수 있다는 것을 실험을 통하여 확인하였다.
이미지의 시각단어를 이용한 이미지의 자동분류 및 태깅에 관련된 연구가 다양하게 진행되고 있지만, 기존의 연구는 특징점 추출과 이미지 비교를 위하여 비슷한 구도의 객체에만 적용하거나 배경을 제거한 객체를 대상으로 하는 등 선별된 이미지를 주로 사용하고 있다. 본 논문에서는 사용자가 특징점의 비교를 의도하지 않고 배경을 포함하여 촬영한 이미지를 대상으로 하여 이미지 시각단어를 이용한 자동 분류 및 태깅의 정확도를 향상시키는 방법을 소개하고자 한다.
컴퓨터 비전 문제 중 이미지 분류는 핵심적인 주제 중 하나이다. 딥러닝의 발전으로 이미지 분류 문제에서 높은 정확도와 성능을 보여준다. 하지만 대부분 이미지 분류 연구에서 시각정보인 이미지 내의 특징에만 의존하고 있다. 그렇기에 이미지의 본질적인 맥략과 함께 있는 텍스트 정보를 활용하지 못하는 경우도 있다. 이에 본 논문은 텍스트 정보를 활용하여 이미지 분류 성능을 개선하는 방식을 제안한다.
본 연구는 한국 대학생들을 대상으로 중국산 의류제품에 대한 중국 국가이미, 제품이미지 및 구매의도의 관계를 고찰하는데 주된 목적을 두었다. 분석 결과 중국 국가이미지 중 경제적 이미지, 문화적 이미지가 제품이미지에 긍정적인 영향을 미치고, 제품이미지는 구매의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 연구 결과에 따르면 국가이미지를 중심으로 제품의 이미지에 초점을 맞추어 촉진활동을 하면 소비자의 구매행동유도에 효과적인 결과를 얻을 수 있을 것이다. 따라서 중국산 의류제품의 발전을 도모하기 위해서는 먼저 중국 국가차원의 국가이미지를 제고해야 하며, 그 결과로 제품이미지 및 구매의도를 향상시킬 수 있음을 시사하고 있다.
본 논문에서는 실시간 포토 모자이크 생성을 위한 이미지 집합 최적화 기법을 소개한다. 포토 모자이크 기법은 작은 포토 이미지를 사용하여 한 장의 큰 사진을 완성하는 기법으로 이미지를 일정한 영역의 셀로 분할한 후 각 셀 영역을 색상, 모양, 무늬 등에서 적합한 이미지로 대체한다. 큰 사진을 구성하는 이미지에 필요한 다양한 패턴을 얻기 위해서는 많은 양의 포토 타일 이미지가 필요하게 된다. 많은 양의 포토 이미지는 이미지 패턴 검색 시간을 오래 걸리게 하고, 이미지 저장을 위해 많은 리소스를 필요로 한다. 이러한 제약은 실시간 처리나 리소스의 제한이 있는 휴대용 기기에서의 포토 모자이크의 적용을 힘들게 한다. 본 논문에서는 패턴 검색 시간 향상과 메모리 요구 최소화를 위해 유전 알고리즘 활용하여 전체 이미지 데이터베이스에서 가장 특징이 있는 이미지를 선별하여 작은 이미지 집합을 구축한다.
최근 들어 무선 멀티미디어 서비스를 위한 Wireless Sensor Network 에 관한 연구가 활발히 진행됨에 따라 그 응용의 한 부분으로써 이미지 센서를 이용하여 이미지 데이터를 전송하는 WISN(Wireless Image Sensor Networks) 에 관한 연구가 시작되었다. WISN은 센서노드의 제한된 자원(배터리, 대역폭, 처리속도, 메모리 크기)으로 인해 많은 어려움을 갖는다. 특히 그 중에서 제한된 배터리로 인해 이미지 센서노드는 효율적인 에너지 관리가 필요하다. 이미지 센서노드의 에너지 소모는 이미지 캡쳐 과정, 이미지 데이터의 처리 및 가공(compression)과정, 이미지 데이터의 전송 과정에서 발생한다. 또한 수 Kbyte 이미지 데이터는 기존의 무선센서 네트워크의 데이터보다 훨씬 크기 때문에 빈번한 이미지 데이터의 전송은 노드의 수명을 단축시켜 전체 네트워크의 분단을 초래한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 JPEG 이미지 크기의 변화량을 고려하여 전송 횟 수를 최소화하는 기법을 제안한다. 종단 센서노드는 자신이 이전 JPEG이미지와 현재 JPEG이미지의 크기를 비교하여 특정 임계값 이하이면 전송하지 않고, 임계값 이상일 때에는 변화된 특정 부분의 이미지만을 보냄으로써 데이터량을 줄이게 된다. 결과적으로 효율적 에너지 관리를 통해 센서 노드의 라이프타임을 향상 시키는 결과를 가진다. 제안된 기법을 검증하기 위하여 테스트 보드를 만들어 제안된 기법과 일반적인 방법에서의 데이터의 전송 횟수 및 에너지 소모량과 노드의 라이프타임을 비교하여 제안된 기법의 성능의 우수함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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