정보의 주요 전달체로서 디지털 이미지는 점점 더 중요해지고 있다. 그러나 이미지 획득 장비의 대중화와 이미지 편집 소프트웨어의 급속한 발전으로 인해, 최근 몇 년간 디지털 이미지 위조 사건이 잇따라 발생해 이미지의 신뢰도를 떨어뜨릴 뿐만 아니라 사회와 개인에게도 큰 악영향을 미치고 있다. 이미지 복사-붙여넣기 변조(image copy-paste tampering)는 가장 일반적인 유형의 이미지 변조 중 하나이며, 조작이 쉽고 효과적이기 때문에 디지털 이미지 의미 정보 변경에 자주 사용된다. 본 논문에서는 이미지 복사 및 붙여넣기의 변조 탐지 방법을 연구하여 이미지 콘텐츠의 진정성과 무결성을 보호하는 방법이 제안되었다. 딥러닝의 우수한 학습과 분석능력을 감안해 영상처리작업이 남긴 흔적을 활용해 영상 속 원본 영역과 변조된 영역을 구분하는 딥러닝 기반 변조 검출법 2가지가 제안되었다. 또한 실험을 통해 이론적 근거의 합리성, 변조 탐지, 위치 및 분류의 정확성을 검증하였다.
조경공사 중 설계변경을 통하여 이루어지는 기술적 검토사안들을 토대로 설계변경의 유형분류체계를 제시하고 유형별 발생빈도와 규모, 유형간 상관성, 현장별 차이분석을 통하여 아파트단지 조경공사 설계변경의 특성을 밝히고자 하였다. 대한주택공사 충청권지역에서 2004년부터 2006년 상반기까지의 설계변경 건을 대상으로 설계변경 시 목적 및 사유로서 언급한 사안을 중심으로 유형을 구분한 결과, 단지이미지, 경관요소, 이용자 고려, 하자방지, 시공성, 현장여건, 공종간 불일치, 상위기준, 민원방지, 설계내역, 기타의 11개 유형과 47개 세부요인으로 구분하였다. 설계변경심사승인 횟수와 시기, 유형별 발생빈도와 변경규모 증감액, 상관관계를 조사 분석한 결과, 첫째, 단지이미지형 설계변경이 발생빈도 22%, 증감액 54.9%를 차지하는 주된 설계변경이었고, 둘째, 유형간 상관성 분석에서 단지이미지형 설계변경의 증가액이 커질수록 사유가 불명확한 기타 설계변경의 감소액이 커지는 반비례관계가 성립되는 등 공사비 증가를 상쇄하는 절감노력이 이루어지고 있었으며, 셋째, 설계변경심사승인 건수와 최초심사승인일은 각각 2건 이내와 준공 전 90일 이내가 $52{\sim}53%$를 차지하여 설계변경 절차가 적기에 이루어지도록 하기 위한 제도인 설계변경심사승인 자체가 사후 일괄적으로 처리되고 있었는데, 이는 공사비가 감소한 유형수와 비교결과 공사비 절감노력 즉, 예산문제에서 기인하고 있었다.
코로나19가 장기화하면서 비대면 모바일 커머스 시장은 더욱더 치열한 경쟁 속에 있으며 기업들은 소비자에게 더 나은 쇼핑 경험을 제공하기 위하여 다각도의 노력을 하고 있다. 하지만 구매 결정에 중요한 역할을 하는 상세페이지는 대부분 비슷한 형태와 구성으로 소비자에게 제공되고 있다. 따라서 본 연구는 모바일 상세페이지의 상품 설명 영역의 정보 구성방식 (이미지 중심 vs 텍스트 중심)과 제품 유형 (탐색재 vs 경험재)에 따라 소비자들의 정보 인식이 달라져 제품 태도에 영향을 주는 것을 확인하였다. 즉 정보 탐색이 쉽고 품질 예측이 가능한 탐색재(Search Goods)의 경우는 이미지(Image) 중심 정보 구성 방식에서, 직접 경험하지 않으면 상품의 품질을 예측 불가능한 경험재(Experience Goods)의 경우에는 텍스트(Text) 중심의 정보 구성 방식에서 제품 태도에 더 긍정적인 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다. 또한 Higgins의 자기조절초점(Self-Regulatory Focus) 이론을 적용하여 소비자의 조절초점 성향에 따라 제품 유형과 정보 구성 방식 간의 일치 효과는 다르게 나타난다는 결과를 확인하였다. 향상초점(Promotion Focus) 성향의 소비자는 제품 유형과 정보 구성 방식 간의 일치 효과가 나타났으며, 예방초점(Prevention Focus) 성향의 소비자는 제품 유형과 정보 구성 방식 간의 일치 효과가 나타나지 않았다. 구체적으로 향상초점 성향의 소비자는 경험재에 대하여 이미지 중심의 정보 구성 방식에서, 탐색재에 대해서는 텍스트 중심의 정보 구성 방식에서 더 긍정적인 제품 태도를 가진다는 결과를 확인하였고, 예방초점 성향의 소비자는 탐색재 및 경험재에 대하여 이미지 중심 또는 텍스트 중심의 정보 구성 방식을 제시하더라도 제품 태도에 영향을 미치지 못하는 것을 확인하였다. 본 연구는 모바일 쇼핑몰 상세페이지 상품 상세 영역에서 정보 구성 방식을 제품 유형과 소비자 성향을 고려하여 소비자에게 제공되어야 할 것이라는 시사점을 갖는다.
설계가는 차원 높은 설계철학과 언어를 구사하기 위해 지식 축척과 통찰력 배양을 통해 사고의 폭과 깊이를 추구한다. 본 연구는 조경설계에서 설계가의 '기억'을 기반으로 한 개념 형상화 유형 특성을 구명하고자 하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 설계 아이디어는 설계가의 언어와 이미지 기억을 바탕으로 발상을 시작하여 대표적 의사소통 수단인 언어적 관점과 시각적 관점으로 형상 유형이 구성된다. 둘째, 조경설계의 언어적 개념 형상화는 2가지로 구성된다. '설계주제로서 제목의 상징적 언어'는 하나의 '구(句)'일 수 있으며, 위계를 두어 주(主)와 부(副)의 균형을 갖추어야 한다. '개념적 시나리오의 서술적 형상'은 서술적으로 개념을 표현하여 독자가 설계된 경관을 가상으로 경험하는 글이다. 셋째, 조경설계의 시각적 개념 형상화는 3가지로 구성된다. '다이어그램의 시각적 단순 형상'은 단순한 그래픽으로 상징물, 주석과 이미지, 키워드를 사용하여 쉽게 형상화된다. '개념스케치와 핵심 아이디어의 형상'은 초기 개념단계에서 물리적 요소와 공간에 대한 형태 속성 및 공간관계와 같은 아이디어의 핵심을 파악하는데 유용하다. '이미지 조합으로 새로운 형상을 창조하는 콜라주와 몽타주'는 새로운 시각을 제공하는 재료와 이미지의 모음으로 경관 현상을 기록하여 아이디어를 압축적으로 묘사하는 도구이다.
이 논문에서는 시각적으로 명암이 인간의 정서에 영향을 미친다는 그레이브스의 명암이론을 적용하여 "라이온 킹" 에서 사용된 명암의 유형을 분석하고 작품 내에서 시각적으로 표현된 명암이 내러티브에서 전개되는 정서의 흐름과 어떠한 관계를 맺고 있는지에 대한 유형을 분석하였다. 이를 통하여 명암이 시각이미지에 끼치는 영향과 더불어 정서적인 분위기 표현에 중요한 요소로 작용한다는 점을 규명하고자 하였다. 애니메이션에서는 실사 영화와는 달리 내러티브상에서 전개되는 캐릭터들의 정서적 변화에 따른 이미지 연출이 더욱 강조 된다. 이는 관객들의 감정이입을 강화시키는 중요한 수단이 된다.
This study classified and analyzed the types of images posted on official accounts operated by domestic and foreign SPA brands on Instagram and Pinterest, which are image-based fashion curations, and performed a survey on preferred image types in the fashion curations of SPA brands. It aims to induce active apparel purchasing behavior of consumers through the suggestion of image types about fashion curations for effective communication between fashion brands and consumers. The survey to targets the 20s and 30s was carried out from October 23, 2015 until November 22 and conducted factor analysis, paired t-test. The above images were classified into four types based on previous studies: product images, brand images, lifestyle images, multiple images. The results of the survey were also divided into four factors in line with the classification of image types. Generally, foreign SPA brands(H&M, Uniqlo, Zara) used image-based fashion curation services more frequently than domestic SPA brands(8Seconds, Mixxo, Spao, Tngt). The analysis of image types in the fashion curations of SPA brands showed that product images accounted for the highest proportion of images used in the official accounts of SPA brands. However, the comparison of averages on the preferred image types of survey respondents showed that the users who had once visited the official accounts of SPA brands on Instagram and Pinterest preferred in the order of lifestyle information > product information > brand information > multiple information provided by SPA brands, which was statistically significant.
본 연구는 소매업체 이미지와 유통업자 상표 태도에 대하여 두 가지 대안적 모형의 적합성을 실증적으로 분석하는 것을 목적으로 하고 있다. 하나는 후광 효과 모형으로 소매업체 이미지가 유통업자 상표 태도에 후광 효과를 가진다는 모형이며, 또 다른 하나는 함의 개념 모형으로 유통업자 상표 속성에 대한 평가가 소매업체 이미지에 함축되어 유통업 상표 태도에 영향을 준다는 모형이다. 실증결과는, 두 가지 모형 중 적합한 모형의 결정에는 유통업자 상표에 대한 친숙성과 상품 유형의 조절효과가 있다는 것을 보여주었다. 즉, 친숙성이 높은 경우에는 함의 개념 모형, 친숙성이 낮은 경우에는 후광 효과 모형의 설명력이 높았으며, 유통업자 상표 식품의 경우 함의 개념 모형, 유통업자 의류의 경우 후광 효과 모형의 설명력이 높은 것으로 확인되었다.
본 연구에서는 스테레오비전 센서의 거리 정보와 컬러이미지를 합성하여 일정 거리 안에 있는 장애물을 탐색하는 방법을 제시하였다. 스테레오 비전 센서로 부터 취득한 깊이이미지(depth image)를 이용하여 거리 정보를 구하고 컬러 이미지와의 합성을 통해 모바일로봇 이동에 방해되는 장애물을 검출하였다. 검출된 장애물 정보는 모바일 로봇에 송신되어 무인이동장치로써 지역을 탐색하게 하여 깊이이미지 응용에 적용가능성을 평가하였다. 스테레오 비전 센서를 이용하는 무인이동장치의 성능을 평가하기 위해 장애물간의 거리에 대한 성능 평가를 하고 컬러이미지, 깊이이미지 그리고 합성이미지 유형에 따른 성능과 취득된 이미지 프레임의 수에 따른 성능도 살펴보았다. 처리 결과 깊이이미지에 비해 합성된 이미지가 개선된 성능을 보였다.
적외선 거리 센서를 사용하여 취득한 깊이이미지(depth image)에 대하여 잘 알려진 얼굴인식 알고리즘을 수행하여 깊이이미지 응용에 적용가능성을 평가한다. 아울러, 기존의 얼굴인식이 정확도 측면에서만 강조를 해온 측면이 있는데 이렇게 하면 실제 환경에서 적용할 때 문제점을 제대로 평가하기 어렵다. 본 연구에서는 RGB 이미지와 깊이 이미지들에 대해 잘 알려진 얼굴 인식 알고리즘 (PCA, LDA, ICA, SVM)을 적용하여 얼굴인식 정확도뿐만 아니라 처리 속도, 사용 메모리 그리고 저장 공간에 대한 정보를 구해 이미지 유형과 각 알고리즘에 따른 전반적인 성능을 구하였다. 처리 결과 깊이이미지와 컬러 색인된 깊이이미지는 컬러이미지에 비해 각각 30% ~ 40% 정도 파일 크기가 작음에도 전반적인 성능에서 컬러이미지와 마찬가지로 우수한 결과를 보였으며, LDA는 SVM 다음으로 정확도도 우수하고 훈련시간과 훈련 소요메모리도 양호하고 테스트시간과 테스트 소요 메모리도 낮아 우수한 성능을 보였다.
최근 도로균열 탐지에 대한 많은 연구에서 딥러닝 기반의 접근법을 활용하면서 과거 알고리즘 기반의 접근법을 활용한 연구들보다 높은 성능과 성과를 보이고 있다. 그러나 딥러닝 기반의 많은 연구가 여전히 균열의 유형을 분류하는 것에 집중되어 있다. 균열 유형의 분류는 현재 수작업에 의존하고 있는 균열탐지 프로세스를 획기적으로 개선해 줄 수 있다는 점에서 상당한 기대를 받고 있다. 그러나 실제 도로의 유지보수 작업에 있어서는 균열의 유형뿐만 아니라 균열의 심각도에 관한 판단이 필수적이지만, 아직까지 도로균열 탐지와 관련된 연구들이 균열의 심각도에 대한 자동화된 산출까지 진전되지 못하고 있다. 균열의 심각도를 산출하기 위해서는 균열의 유형과 이미지 속 균열의 부위가 함께 파악되어야 한다. 본 연구에서는 균열 유형과 균열 부위의 동시적 탐지를 효과적으로 자동화하기 위해 딥러닝 기반의 객체탐지 모델인 Mobilenet-SSD를 활용하는 방법을 다루고 있다. 균열탐지의 정확도를 개선하기 위해 U-Net을 활용해 입력 이미지를 자동 분할하고, 이를 객체탐지 기법과 결합하기 위한 여러 실험을 진행하여 그 결과를 정리하였다. 결과적으로 U-Net을 활용한 이미지 의 자동 마스킹을 통해 객체탐지의 성능을 mAP 값이 0.9315가 되도록 향상시킬 수 있었다. 본 연구의 결과를 참고하여 도로포장 관리시스템의 구현에 균열탐지 기능의 자동화가 더욱 진전될 수 있다고 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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