디지털 비디오 영상을 효과적으로 색인하고 검색하기 위해서 비디오의 내용을 함축적으로 표현하고 있는 비디오 자막을 추출하여 인식하는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 압축되지 않은 비디오 영화 영상에 인위적으로 삽입한 한글 및 영어 자막을 대상으로 자막 영역을 추출하고, 추출된 자막 이미지를 향상시키는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 특징은 동일한 내용의 자막을 갖는 프레임들의 위치를 자동으로 찾아서 동일 자막 프레임들을 다중 결합하여 배경에 포함되어 있는 잡영의 일부 또는 전부를 우선 제거한다. 또한, 이 결과 이미지에 해상도 중대, 히스토그램 평활화, 획 기반 이진화, 스무딩의 이미지 향상 방법을 단계적으로 적용하여 인식 가능한 수준의 이미지로 향상시킨다. 제안한 방법을 비디오 영상에 적용하여 동일한 내용의 자막 그룹 단위로 자막 이미지를 추출하는 것이 가능해졌으며, 잡영이 제거되고 복잡한 자소의 획이 보존된 자막 이미지를 추출할 수 있었다. 동일한 내용의 자막 프레임의 시작 및 글위치를 파악하는 것은 비디오 영상의 색인과 검색에 유용하게 활용될 수 있다. 한글 및 영어 비디오 영화 자막에 제안한 방법을 적용하여 향상된 문자 인식 결과를 얻었다.
전광판을 통해 이미지를 표시할 때 이미지를 구성하는 각 화소에 대응하는 도트들 별로, 모두 일정한 밝기로 색상을 출력하기 때문에 이미지 내에 다양한 색상이 포함되어 있는 경우, 상대적으로 밝은 색상이 어두운 색상보다 더 밝게 보이는 문제를 가지고 있다. 또한 기존의 전광판들은 전광판을 통해 글자를 표시할 때 글자의 크기에 관계없이 모두 일정한 밝기로 글자를 표시하기 때문에 상대적으로 작은 글자가 큰 글자에 비해 잘 보이지 않는 문제가 있다. 우리는 전광판을 통해 이미지를 표시할 때, 해당 이미지 내의 다양한 색상들에 따라 부분적으로 전광판의 각 도트들의 휘도를 서로 다르게 출력하고, 전광판을 통해 글자를 표시할 때, 글자의 크기 별로 휘도를 서로 다르게 출력함으로써, 전광판을 통해 표시되는 정보에 대한 가독성을 향상시킬 수 있는 RICS 시스템을 설계한다.
본 논문에서는 웹 환경에서 WebCL을 이용한 초고해상도 이미지 처리 기법의 성능을 분석하고자 한다. WebCL로 인한 성능의 변화를 측정하고 평가하기 위해 자바스크립트로 작성된 대표적인 이미지 처리 라이브러리인 Pixastic 라이브러리를 WebCL 기반의 코드로 수정하였다. WebCL 기반 라이브러리는 8K Ultra HD의 이미지에서 기존 라이브러리 대비 최대 4.2배의 성능 향상을 얻을 수 있었으며 평균적으로 2.8배의 성능 향상을 얻을 수 있었다.
초고전압 투과전자현미경으로부터 생산된 2D 이미지들에는 고전압(1250 kV)의 사용으로 인한 다양한 노이즈가 발생한다. 따라서 2D 이미지로부터 3D tomogram으로 재구성시 선명도 향상을 위하여 2D 이미지의 노이즈 제거 과정은 필수적이다. 본 연구에서는 band-pass filtering 기법을 활용하여 노이즈를 상당 부분 제거하였고, 필터링된 이미지로부터 3D tomogram으로 재구성한 경우 band-pass filtering의 효과가 2D 이미지에서 뿐만아니라 3D tomogram으로 재구성 했을 경우에 어떤 대역의 filter radius를 적용해야 더욱 효과가 크다는 사실을 확인하였다.
본 논문은 황반변성 진단 모델 개발을 위해 안저 사진을 이용한 MobileNet2 전이학습 모델 개발과 안정적인 모델 성능을 위한 이미지 증강 방법 및 모델 성능 향상을 위한 파라미터 조정 방법을 제안한다. 보유하고 있는 이미지의 수가 매우 적다고 하더라도 적절한 전이학습 모델을 사용하고 이미지 증강 시 증강 방법과 증강한 이미지와 정상 이미지와의 비율을 적절히 고려할 경우 충분히 안정적인 결과를 얻어낼 수 있다. 또한 파라미터 조정을 통해서 성능 향상을 도모할 수 있다
본 논문에서는 컬러 이미지에 적합한 화질 향상 알고리듬을 제안 하였다. 제안된 알고리듬은 입력 이미지의 명도 향상을 위한 MIE기법과 채도 향상을 위한 MSE기법으로 구분된다. MIE기법은 휘도 신호 처리 시 발생하는 색 재현 문제 및 과도한 밝기 변화를 제어하기 위한 알고리듬이고, MSE기법은 색차 신호 처리 시 발생하는 De-Saturation 혹은 Over-Saturation의 발생을 제어하기 위한 알고리듬이다. 제안된 알고리듬은 인간의 시각선호색을 중심으로 연산하며, 전체 이미지에 균등하게 적용하는 것 보다 고품질의 이미지를 얻을 수 있다. 제안한 알고리듬은 고화질을 위한 모니터나 TV등의 디스플레이 장치에 적용 가능하다.
최근 클라우드, 모바일 등 ICT 기술의 발전으로 소셜 네트워크를 통한 이미지 활용이 급증하고 있다. 이러한 이미지는 개인정보가 포함되어 있어, 개인정보 유출 사고가 발생될 수 있다. 이에 이미지에서 개인정보를 인식하고 마스킹하는 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존 이미지에서 개인정보를 인식 하는 방법인 광학 문자 인식은 이미지의 밝기, 명암, 왜곡에 따라 인식률의 변화가 심하여 한글 인식이 미흡한 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 광학 문자 인식 방법을 기반으로 CNN 알고리즘에 딥러닝을 적용하여 이미지 인식 기반 향상된 개인정보 식별 및 마스킹 시스템을 설계 및 구현하였다. 또한 구현된 제안 시스템을 동일한 이미지를 가지고 광학 문자 인식과 개인정보 인식률을 비교평가를 진행하고, 제안 시스템의 얼굴 인식률을 측정하였다. 테스트 결과 제안 시스템의 개인정보 인식률은 광학 문자인식에 비해 32.7% 향상되었으며 얼굴 인식률은 86.6%로 확인되었다.
오랜 동안 우리는 한국의 이미지를 연상할 때'고요한 아침의나라'라는 정적인 이미지에 익숙해 왔다. 하지만 88서울올림픽과 2002 한 일 월드컵의 성공적인 개최로 국제사회에 비추어진 우리의 모습은 매우 역동적이었으며 우리나라를 새롭게 인식시키는 계기가 되었다. 그리고 이로 인해 한국을 찾는 외국인들로부터 한국에 대한 관심과 기대가 향상되고 있다. 또 최근 아시아 지역에 한류열풍이 불어 닥치면서 우리나라 문화산업의 중요성과 새로운 문화 개발에 대한 인식이 변화하고 있다. 따라서 본 연구는 시대 변화에 따른 한국의 정체성을 제고하고, 역동적인 코리아 이미지의 상징성을 환경시설물 디자인에 적용함으로서, 한국의 상징성을 표현하고 특성 있는 거리로 새롭게 인식될 수 있는 가로를 조성하여 이용자들로 하여금 국가의 상징성을 인식시키고자한다. 그리고 한국의 조형요소를 바탕으로 실제적인 디자인 사례를 제시함으로서 코리아 이미지를 이용한 환경시설물 디자인이 단지 환경시설물로서의 쓰임새가 아닌, 한국 정체성의 의미언어로서 새로운 역할을 하고, 특성화된 국가문화와 국가이미지 향상을 도모하는데 그 목적이 있다. 코리아 이미지를 이용한 환경시설물 디자인 개발 연구의 방법으로는 한국의 국가이미지 변화에 관한 선행 연구 자료를 바탕으로 한국의 대외적 국가이미지 특성을 분석한다. 그리고 한국의 변화된 국가이미지의 상징성을 파악하고 디자인 요소를 추출한다. 추출된 한국의 국가이미지와 한국의 전통적 조형요소를 접목한 환경시설물의 형태, 재질, 색채 이미지를 유추한다. 유추된 이미지를 바탕으로 디자인 개발 프로세스에 따라 환경시설물에 적용하여 국가이미지의 상징적 이미지를 형상화한다. 코리아 이미지를 이용한 형상화 연구는 한국의 정체성을 명확하게 하며, 도시환경을 구성하는 물리적인 요소에 의한 사용자의 행태적인 변화뿐만 아니라 한국의 문화적 가치향상에도 많은 영향을 주리라 본다.
다양한 이미지 샘플의 Eye test를 바탕으로 기술적인 화질 지표 조절을 통하여 감성 화질을 최적화 시키는 방법이 소개된다. 여러 가지 이미지 콘텐츠의 다양한 이미지에 대하여, 콘트라스트, 명도, 채도 화질 지표 톤 커브를 사용하여 평가가 수행 되었다. 이미지 화질 향상에 기여하는 우선순위는 명암, 채도 및 밝기 순으로 분석 되었다. 이미지 감성 화질 측정치의 기술적인 화질 지표 변화에 따른 기울기의 공통점을 살펴본 결과, 거의 0, 중간 그리고 최대 기울기의 영역으로 구성된 함수 형태로 모델링을 할 경우, 기존의 역 U 형태의 성질 뿐 아니라 log 또는 포화 형태의 감성 화질 변화까지 분석 가능함을 알 수 있었다. 단일 및 복수의 화질 지표의 경우에 대하여도 화질 개선 방안이 모색되었으며, 기존 및 본 논문에서 분석된 결과를 위한 새로운 함수가 소개 되었다. 복수의 통합적 이미지 화질 지표를 통하여 향상 시킬 경우 오직 몇몇 한정된 지표 제어의 경우에만 실현 가능하다는 것을 알 수 있었다. 또한, 화질 향상 방법은 영상 콘텐츠에 따라 크게 차이가 없음을 알 수 있었다.
이 연구는 가상환경에서 점포이미지에 영향을 주는 선행요인을 모색하고, 그러한 요인들의 결합이 사이버 소비자의 이미지추론에 어떠한 영향을 미치는지를 살펴 보았다. 또한, 가상점포이미지에 의한 사이버 소비자의 추론은 고객만족도와 가상 점포충성도에 어떠한 영향을 미치는지를 규명했다. 연구결과는 다음과 같이 요약된다. 첫째, 가상점포의 제품구색, 촉진, 인터페이스 등과 같은 요인들이 점포이 미지형성에 기여하며, 이들 요인들은 가상점포이미지 구성요인이라기보다는 점포 이미지의 선행요인임이 입증되었다. 둘째, 가상점포이미지가 호의적일수록 고객 만족도는 높아진다. 셋째, 가상점포이미지가 호의적일수록 가상점포충성도는 향상된다. 넷째, 고객만족도가 높을수록 가상점포충성도는 향상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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