본 논문은 원 영상의 세부 묘사 유지를 위한 이미지 타일 모자이크 방법을 제안한다. 이 방법은 기존의 모자이크 방법들이 빈 공간 발생으로 인해 세부 묘사 표현의 어려움을 지니고 있는 점을 개선하였다. 이는 타일 내부의 세부 묘사를 위한 이미지 타일의 사용과 타일간의 빈 공간을 제거하기 위한 두 층의 타일 사용을 통해 구현된다. 본 논문에서 제시한 방법은 다음 세 단계로 구성된다. 첫째, 에지 회피 기법이 적용된 무게 중심 보로노이 다이어그램(CVD: Centroidal Voronoi Diagram)을 통해 위층 타일의 위치를 얻고, 딜로니 삼각형화(Delaunay Triangulation)를 이용해 아래층 타일의 위치를 계산한다. 둘째, 타일간의 관계와 에지를 고려해 타일의 크기와 방향 등의 속성을 설정한다. 셋째, 이미지 타일의 적용을 위해 포토 모자이크 기법을 사용한다. 이때, 다단계 인덱싱 기법을 통해 이미지 검객의 속도를 높인다. 위의 과정을 통해 기존의 방법들에 비해 타일 간의 빈공간이 최소화되고 타일 내부의 세부 묘사가 강화된 모자이크 영상을 얻는다.
최근 생활수준의 향상으로 의복의 기능성이 중시되면서, 건강, 감성, 쾌적 등에 대한 욕구를 충족시킬 수 있는 건강 소재 개발에 대한 연구와 니트에 관한 선호도 및 감성연구는 활발히 진행되고 있다. 그러나 현재까지 건강 니트 소재의 감각 및 감성이미지에 관한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 키토산 섬유와 서스 섬유의 니트 소재를 편성한 다음 최종 소비자의 감각과 감성이미지에 미치는 영향을 연구하여 실제 건강 니트 소재를 기획하는데 필요한 정보를 제시하고자 한다. 본 연구에서 키토산 섬유와 서스 섬유를 회색계열로 변화를 주어 10 게이지의 컴퓨터 자동 횡편기로 5 종의 평편 시료를 편성하였고 20 대 남녀 대학생 69 명을 대상으로 5 종의 시료($20\;cm{\times}15\;cm$)를 랜덤한 순서로 제시하여 눈으로 시료를 보고 직접 만지면서 평가하도록 하였으며, 감각 18 개와 감성 22 개, 선호도 3 개의 총 43 개 형용사로 이루어진 7 점 척도를 사용하였다. 건강 니트 소재의 감각 및 감성 이미지를 요인 분석한 결과, 감각요인은 '부피감', '요철감', '신축감', '현시감', 변형감'의 5 가지 요인, 감성요인은 '온유감', '안정감', '고급감', '활동감'의 4 가지 요인으로 분류되었다. 색 속성 중 명도 수준별 감각요인 및 감성요인 중 '요철감'과 '안정감'의 매우 유의한 차이가 나타났다. 고명도, 저명도 수준은 울퉁불퉁하고 오톨도톨하지만 안정적이고 깨끗한 이미지로 느끼는 것으로 나타났고 중간 명도수준은 '요철감'과 '안정감'이 감소되었다. 차콜색의 키토산 100%와 연회씩의 서스 100%의 경우 울퉁불퉁하고 오톨도톨하지만 안정적이고 깨끗한 이미지로 느끼는 것으로 나타났고, 차콜색 키토산섬유와 연회색 서스섬유를 혼방하여 편성한 경우 '요철감'과 '안정감'이 감소되었다.
컴퓨터 처리기술과 저장기술 그리고 인터넷 등의 영향으로 멀티미디어 데이터의 양은 급속하게 증가하지만 체계적인 멀티미디어 데이터간의 연관규칙을 마이닝하는 연구는 초기 단계이다. 본 논문은 이미지 프로세싱 분야 및 내용기반 이미지 검색에 대한 기존 연구를 바탕으로 대형 영상 데이터 저장소에 저장된 이미지 데이터에서 재생성되는 항목간의 연관규칙을 찾으며 공간적 관계로 내용기반의 연관규칙을 마이닝하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 연관규칙 탐색 알고리즘은 이미지의 색상, 질감, 모양 등 내용기반의 영상속성을 오브젝트 항목으로 하고 오브젝트가 이미지에서 재생성될 때를 이용하여 이미지간의 연관규칙을 찾고 오브젝트들이 이미지에서 차지하고 있는 공간적 위치관계를 통해 드러나지 않는 이미지간의 연관규칙을 마이닝한다. 본 논문의 재생성 항목을 고려한 연관규칙 알고리즘은 Apriori 알고리즘보다 빈번한 항목 집합을 찾아내는데 더 높은 성능을 갖는다는 것을 실험을 통하여 보여준다. 제안된 알고리즘은 동일한 정보원으로부터 받은 멀티미디어 데이터간의 연관성을 탐색하는데 특히 효과적이며 다양한 관련 응용분야에 적용할 수 있다.
그로테스크의 미학과 그 오락적 가치는 애니메이션이라는 표현매체가 갖는 특징과 그 속성에서 많은 공통점을 지니고 있으며 이러한 애니메이션에 나타난 그로테스크한 이미지 표현 방식은 현대 이미지 디지털화 기술이 발전하면서 그 표현 영역이 확대되었다. 실사와 애니메이션의 합성, 오브제 애니메이션으로 표현되던 그로테스크 이미지는 Full 3D 애니메이션의 기술, 그리고 모션캡쳐로 인한 가상캐릭터에 대한 현실감 있는 움직임 부여로 좀 더 사실감 있게 그 부조화성을 발전시키고 있다. 그 소재 또한 현대 과학문명의 발달과 더불어 다양해 졌다. 그 한 예가 사이보그 캐릭터의 등장이며 이러한 그로테스크한 이미지는 현대에 이르러 그 여러 특징 중에 인간소외를 다루는 애니메이션에서 주로 등장하기 시작한다. 그리고 이러한 그로테스크 이미지 표현방식의 변화는 향후 영상기술의 발달과 더불어 방법적 양식을 달리하여 VR 형태, 인터랙티브한 영상으로 그 표현매체를 옮기면서 그로테스크한 이미지와 성향은 비인간성을 강조하는 영상장르로 대변되어 갈 것으로 본다
2DE는 조직 내의 단백질을 규명하는 단백질 분리 기술이다. 그러나 2DE 이미지는 실험 조건, 스캐닝 상태와 같은 환경에 민감하게 영향을 받는다. 이러한 이미지간의 변화를 극복하기 위해서 사용자는 각각의 서로 다른 이미지에 수동으로 기준점을 입력해주어야 한다. 그러나 이 과정은 에러를 발생시키며 긴 시간을 요구하는 작업으로, 빠른 분석에 장애 요인이 된다. 따라서 본 논문에서는 기준점 프로파일에 기반 하여 기준점을 자동으로 추출하는 방법을 개발하였다. 기준점 프로파일은 이미 확인된 이미지들의 기준점들에 대한 클러스터링 방법을 통하여 생성하며, 각 클러스터의 다양한 속성을 정의한다. 새로운 이미지가 입력되면 기준점의 후보 스팟들을 대상으로 프로파일과 비교하석 기준점을 추출한다. 그리고 $A^*$알고리즘을 이용하여 기준점 선정 과정을 최적화한다. 본 논문에서는 실제 사람의 간 조직 이미지를 이용하여 기준점 추출 방법의 성능을 분석하였다
온라인 패션 시장의 빠른 성장과 이로 인한 온라인 선택의 확대로 인해 소비자들은 더욱 개인화된 추천 서비스에 대해 요구가 커지고 있음에도 불구하고 판매자는 수많은 소비자를 개별적으로 직접 대응할 수 없다는 문제점이 있다. 소비자의 이러한 개인화 니즈를 충족시키는 방안으로 이미지에 대한 태깅이 이루어지고 있으나 사람이 태깅하는 경우 사람마다 태깅이 매우 주관적으로 이뤄지고 있고 인공지능 태깅은 단어가 매우 제한적으로 사용자의 니즈를 충족시켜주지 못하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 인공지능으로 이미지에 포함된 제품의 형태, 속성, 감성 정보를 인식하고 이러한 정보를 코드화하고 코드의 조합으로 그 이미지가 가지고 있는 모든 정보를 나타낼 수 있는 알고리즘을 설계하였다. 이 알고리즘을 통해서 지금까지 획득이 불가능했던 패션 이미지의 감성, 패션 이미지가 표현하는 TPO 정보 등 이미지가 가지고 있는 다양한 정보를 실시간으로 획득하는 것이 가능하게 되었다. 이러한 정보를 기반으로 소비자의 취향을 분석하는 단계에서 넘어가 소비자의 취향에 당시의 유행, TPO 정보까지 결합하는 초개인화된 의류 추천이 가능해진다.
본 논문은 핀홀 카메라 모델에 의해 렌더링한 컬러와 깊이 이미지의 후처리에 의한 실시간 필드심도 렌더링 방법을 제안한다. 필드심도 렌더링은 최근의 향상에도, 큰 스케일의 블러링에 필요한 계산 때문에 실용적으로 사용되지 못해 왔다. 본 방법은 이방성 가우시안 필터로 생성된 밉맵 이미지들을 비선형으로 보간하여 필드심도 효과에 필요한 블러링을 수행한다. 모든 계산 과정은 GPU로 가속되어, 안정적이고 확장 가능한 실시간 수행 성능을 확보한다. 또한, 후처리 방식의 두 가지 결점인 강도 누출과 블러링 불연속성을 이방성 가우시안 필터와 블러링 정도를 부드럽게 하여 제거한다. 본 방법은 뛰어난 실시간 성능과 함께 고품질의 필드심도 효과를 생성한다.
본 연구에서는 캘리브레이션 박스와 같은 사전에 약속된 물체를 사용하지 않고 일반적인 환경(unstructured environment)의 컬러 스테레오 영상으로부터 특징점을 찾고, 특징점 사이의 대응관계를 사용자 개입 없이 파악하는 방법에 대해 소개한다. 또한 찾은 대응관계를 이용해 스테레오 카메라 사이의 에피폴라 기하학(epipolar geometry) 관계를 계산하여 셀프 캘리브레이션에 이용한다. 이와 유사한 연구는 많이 진행되어 왔으나 대부분의 연구가 흑백 영상에서 진행되어 왔다. 본 연구에서는 컬러 이미지의 속성을 이용해 흑백 영상을 이용할 때보다 외부 환경의 변화에 강인하며, 정밀한 대응 관계를 찾을 수 있음을 실험을 통해 보인다.
본 논문에서는 실세계의 비디오 영상을 기반으로 사용자에게 비디오내의 지리객체들의 정보를 제공해 줄 수 있는 시스템 구현 기법을 제시한다. 제안된 기법은 2차원 수치지도와 3차원 부가속성을 가진 3차원 데이터베이스를 이용하여 비디오와 지리정보를 연계할 수 있는 새로운 기법을 제시하고 미디어 GIS 시스템을 구현하였다. 또한, 2차원, 3차원, 미디어 데이터간의 상호연계 및 운용기능을 제공함으로써 기존의 지리정보시스템 분야의 새로운 패러다임을 제시한다. 3차원 그래픽 매핑기법은 기존의 비디오에서 얻어진 이미지에 대한 별도의 이미지 프로세싱 과정 없이 지리정보를 서비스 할 수 있다는 장점을 가진다. 제안된 방법을 이용하여 비디오 영상을 스트리밍하면서 클라이언트가 지리 정보서비스 받을 수 있는 GeoVideo 서버 및 웹을 통해 서비스를 제공하는 GeoVideo 클라이언트 시스템을 구현하였다.
기존의 의류 상품 검색은 텍스트 검색만으로 가능하여 사용자가 찾고자 하는 상품 검색이 제대로 이루어지지 않고, 원하는 상품 검색을 하기 위해 많은 시간이 걸렸다. 또한 소호몰 상품과 같이 브랜드 없는 상품 판매처를 알기 어려웠으며 패션 상품의 디테일한 속성을 검색하기도 어려웠다. 이를 해결하기 위해 학습된 이미지 검색을 통해 사용자가 원하는 정확한 정보를 검색할 수 있는 딥러닝 기법을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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