본 논문은 비구조화된 이미지 저장소로부터 효과적인 이미지검색을 위한 객체 지향 검색 체계를 제시한다. 본 검색 체계에서는 이미지의 내용을 정량적 특성을 갖는 시각 정보, 비정량적 특성을 나타내는 의미 정보, 그리고 가장 추상적인 정보를 포함하는 키워드의 세 종류로 규정한다. 시각 정보와 키워드는 특별한 구조없이 집합의 형태로 저장하고, 의미 정보는 상속과 군집 관계를 갖는 계층구조로 저장하는 것이 자연스럽다. 본 논문에서는 객체지향 모델을 사용하여 비구조화된 이미지 저장소를 위한 통일된 검색 체게를 제시한다. 제안된 검색 체계의 효과를 검증하기 위해 많은 이미지 집합에 대한 실험을 수행하였다.
최근 방위 산업에서는 전시상황에서 병사의 전투력 및 생존성 증대를 위하여 지하 공간, 좁은 통로등에서 적에게 노출되지 않으며 정찰임무를 수행할 수 있는 소형 생체 모방 로봇의 수요가 늘어나고 있다. 특히 소형생체 모방 로봇에 사용 가능한 생체모방 영상 센서에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 그중 복안영상센서는 작은 크기, 적은 수차, 넓은 화각 등의 장점을 갖으며, 복안영상센서를 통해 출력된 복안 영상을 이용해 깊이 추정, HDR 등을 구현 하여 다양한 임무에서 활용 가능하다. 다만 복안영상은 작은 렌즈 크기와 렌즈의 구조로 인하여 영상의 품질이 저하되는 현상이 발생한다. 특히 복안영상으로 출력된 각 Sub-Aperture 이미지를 융합 시 이미지 품질이 많이 저하된다. 본 논문은 이미지 융합 시 이미지의 품질이 저하되는 문제를 극복하기 위하여 여러 이미지 개선 기능과 생성 신경망의 한 종류인 ESRGAN를 사용하여 복안영상 품질 향상 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 이미지 전처리부, 이미지 융합부, 이미지 개선 부로 구성된다. 제안한 알고리즘을 복안 영상에 적용하면 영상 품질을 높힐 수 있어, 복안 영상을 이용한 다양한 연구에 활용될 수 있다.
현재까지 인간 시각 체계를 정확하게 반영하기 위한 이미지 평가 기법에 대한 연구가 많이 이루어져 오고 있다. SSIM은 인간의 시각 체계가 이미지의 구조적 정보에 예민하다는 점을 이용하여 구조적 정보를 이용하여 이미지를 평가하는 대표적인 인간 시각 체계를 만족시키는 평가 기법이다. 하지만 SSIM은 이미지의 색 차이를 반영하지 못하는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, HSI 색 공간을 활용한 SHSIM 기법이 제안되었으나 두 컬러 이미지 간 인지적 색 차이를 충분히 반영하지는 못하고 있다. 본 논문에서는 CIE Lab 색 공간을 도입하여 대응 되는 픽셀들의 인지적 색 차이를 계산하여 이미지 평가에 활용하는 방법을 제안한다. 그리고 연구를 더 확장하여, SVM 분류기를 활용하여 왜곡 종류에 따라 최적의 평가 수식을 적용하는 최적화 시스템을 제안한다. 제안하는 기법을 평가하기 위해, 이미지 평가분야에서 가장 많이 알려진 LIVE 데이터베이스를 사용하였으며 네 종류의 평가 기준들을 이용하였다. 실험 결과에서는 제안하는 기법이 다른 기법들보다 인간 시각 체계와 더 상관성이 높다는 것을 보여준다.
SSIM은 인간의 시각 체계가 이미지의 구조적 정보에 예민하다는 점을 이용하여 여러 가지 구조적 정보들의 유사성을 계산함으로써 이미지를 평가하는 대표적인 이미지 평가 기법이다. 하지만 SSIM은 컬러 이미지들에 대해 색 차이를 고려하지 못하는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, HSI 색 공간을 활용한 SHSIM 기법이 제안되었으나 이 기법 또한 두 컬러 이미지 간 인지적인 색 차이를 충분히 반영하지는 못하고 있다. 본 논문에서는 CIE Lab 색 공간을 도입하여 대응 되는 픽셀들의 인지적 색 차이를 계산하여 이미지 평가에 활용하는 방법을 제안한다. 제안하는 기법의 성능을 평가하기 위해, 이미지 평가 분야에서 가장 많이 알려진 네 가지의 데이터베이스와 네 종류의 평가 기준들을 이용하였다. 실험 결과에서는 제안하는 기법이 다른 기법들보다 인간 시각 체계와 더 상관성이 높다는 것을 보여줌으로써 성능을 증명하였다.
전자기록물은 그 특성상 휘발성과 불안정성이 높으며, 이를 장기간 이용할 수 있도록 유지하는 것은 중요하다. 국가기록원은 이를 위해 전자기록물 보존포맷 선정체계를 수립하였으나, 현재 보존포맷 선정체계는 문서 유형의 전자기록물만을 그 범위로 하고 있어 시청각기록물 등 다른 유형의 기록물에 적용하기에 적합하지 않다. 본 논문은 이미지 유형 전자기록물을 중심으로 기존 체계의 적용 범위 확장과 이미지 유형 전자기록물의 보존에 대한 기초적인 가이드라인 구축을 목적으로 한다. 국내에서 이미지 유형 전자기록물은 문서 유형 전자기록물 다음으로 가장 많은 수량을 가진 유형이다. 이미지 유형은 시청각기록물의 가장 기본적인 형태로, 이에 대한 연구는 향후 다른 시청각기록물에 관한 논의의 기반을 마련한다. 이에 본 연구는 이미지 유형 전자기록물에 대한 보존포맷 선정체계를 구축하였다. 이를 통해 향후 새로운 이미지 포맷의 등장에도 해당 체계를 활용하여 보존포맷의 적합성을 신속하고 효율적으로 평가할 수 있다. 이를 검증하기 위해 연구에서 제안된 보존포맷 선정체계를 실제 이미지 포맷에 적용하여 평가를 진행하였으며, 그 결과로 TIFF, JFIF, PNG 포맷이 보존포맷으로 선정되었다. 이러한 결과는 향후 포맷 평가의 실질적인 참고 자료로써 활용될 수 있다.
본 논문에서는 효율적인 사물 이미지 분류를 위한 계층적 이미지 분류 체계 방안에 대해 제안한다. 기존의 전체 이미지를 한 번에 분류하는 무 계층 이미지 분류에서는 상대적으로 유사한 모양을 가진 사물은 효율적으로 인식하지 못하는 모습을 보여줬다. 따라서 본 논문에서는 사물 이미지에 대해 계층적으로 분류를 시도하는 단계적 계층 구조에서의 이미지 분류 기법을 소개한다. 또한, 실제 시스템에 딥 러닝 이미지 분류가 적용되었을 때 발생할 수 있는 확장성에 대해서 고려하기 위해 확장성이 고려된 효율적인 클래스 구성 방식과 알고리즘도 소개한다. 이와 같은 방식은 상대적으로 유사한 형태를 보인 사물 이미지에 대해 더 높은 신뢰도로 이미지를 분류하는 것을 가능하게 한다.
디지털 기술과 인터넷의 발달로 인해 이미지 생산, 유통, 이용이 활발하게 이루어지고 있으며, 이미지 검색에 관한 연구도 증가하는 추세이다. 이미지검색 분야는 내용기반과 의미기반으로 나뉘어 연구가 수행되어왔으며, 문헌정보학 관점에서는 특히 의미기반의 색인과 검색에 주목해왔다. 본 연구는 체계적인 분석기법을 이용하여 의미기반 이미지검색 분야 연구 집적의 분석결과를 제시하고자 한다. 이를 위하여 데이터는 Web of Science 수록된 문헌정보학(Information Science/Library Science)분야의 이미지검색 논문 및 학술회의 논문 총 282건을 대상으로 하였으며, 국내 연구와 비교를 위해서는 DBpia에 수록된 문헌정보학 분야의 이미지검색 논문 35건을 수집하였다. 데이터 분석 과정은 우선 개괄적인 현황을 파악하기 위해서 서지사항을 분석하였고, 이와 함께 내용분석을 통한 체계적 분석 고찰을 수행하였다. 연구 결과 이미지 검색은 기존 연구에서 밝힌 바와 같이 의미기반 이미지 검색이 주된 흐름이며, 그 중에서도 이미지 색인과 기술 분야, 이미지 요구와 검색행태 분야의 연구가 주를 이루는 것으로 나타났다. 최근 연구 경향으로 주목할 만한 분야는 집합적 색인, 다언어/다문화 환경에서의 색인과 이미지 요구, 감정색인과 접근 등이다. 이용자 중심의 이미지 검색 연구 측면에서는 특정 이용자 그룹 중에서 대학생이나 대학원생이 주된 연구 대상 이용자 그룹이며 이 외에도 이미지를 업무에 사용하는 이용자 그룹에 대한 연구가 주된 경향이다. 최근에는 일반 이용자를 대상으로 일상생활 환경에서 이미지검색에 관한 연구가 등장하기 시작했다. 국내 연구와 비교하면, 논문의 수적인 차이를 제외하면 세부 연구 주제에 있어서 상당히 유사한 분포를 보이는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 지금까지의 이미지 검색 분야의 연구 집적을 조명하며, 향후 발전적 방향을 제시하는데 있어서 도움이 될 것으로 기대한다.
이미지 데이터베이스를 구성하여 사용자가 원하는 정보를 추출하는 의미 기반 검색을 지원하기 위해서는 이미지 내용에 관한 의미 정보들이 데이터 모델로 구조화되어야 한다. 본 논문에서는 다양한 정적 이미지 내용 정보들을 분류하고 그를 체계적으로 표현하기 위한 이미지 데이터 모델을 소개한다. 특히 본 이미지 데이터 모델은 그래프 이론을 이용하여 이미지내에 포함된 시각 객체들의 내용 정보를 표현하고 객체들간의 의미 관계를 정의한다. 이는 이미지 내용에 대한 정확한 정보 표현과 질의에 대한 이미지 검색 효율을 향상시킬 수 있으며 객체들간의 의미 관계를 이용한 질의와 검색을 가능하게 한다.
본 연구는 성공적인 기업 브랜드 이미지의 구축을 위한 전략으로서 브랜드 인지도에 의한 제품가치의 향상의 필요성을 확인하고 그 실행 방법으로서 크게 브랜드 이미지 분석과 이를 바탕으로 하는 제품 이미지 프로그래밍, 그리고 제품 이미지의 정합성 평가와 관리의 세 단계로 구성되는 제품 이미지 집중 체계 (PICS : Product Image Concentration System)를 제안하여 기업의 경쟁력 강화와 브랜드 관리를 위한 지침으로 활용하도록 하는 데 그 목적이 있다. 먼저 브랜드 이미지 분석은 이미지 연상기법을 통하여 브랜드 이미지의 성향을 파악하는 방법으로서, 제시된 시각적 자료와의 관여방식을 분석하여 기업이미지와 브랜드 이미지의 인지 방향을 측정하고 분석한다. 다음으로 제품 이미지 프로그래밍은 이와 같은 브랜드 이미지에 대한 분석을 바탕으로 디자인철학(Design Philosophy)과 디자인 원칙(Design Principles)을 정립하고, 비쥬얼 포지션 프로그래밍(Visual Position Programming)을 통하여 제품이미지의 지향방향을 가시화 하는 과정이다. 마지막으로 제품이미지 정합성 평가는 디자인 철학과 디자인 원칙의 적용 여부 등을 평가하여 브랜드에 정합한 디자인을 개발할 수 있도록 평가의 기준점을 제시하기 위한 것이다. 이와 같은 제품 이미지 집중 체계 (PICS : Product Image Concentration System)는 기업의 경쟁력 강화와 브랜드 관리를 위한 실제적인 방법으로서 디자인 작업에 있어서 이미지의 주관성으로 인한 계획과 적용 그리고 관리의 문제를 보다 객관적으로 해결하는 지침으로 활용될 수 있을 것으로 기대되며, 향후 표현중심어에 따른 이미지 스펙트럼의 세분화와 이미지의 비교 분석, 또 여기에 나타난 시각적 질서를 규명하는 제품 이미지 해석 프로그램에 대한 연구가 지속되어야 할 것이다.
빗물 및 폐수가 흘러가는 하수관은 자연 유하식으로 하수가 흘러갈 수 있도록 설계되어있는 관의 특성상 침전물이 많이 발생하며, 집중호우로 발생하는 다량의 빗물이 빠른 유속으로 관을 흐르기 때문에 관내부를 손상시키는 요인으로 작용하고 있다. 이에 본 연구에서는 관 내부를 촬영할 수 있는 궤도차량을 통해 동영상 자료를 획득하고 영상의 이미지 보정 단계를 거쳐 그래픽 파일로 변환한후 관련 정보를 입력, 저장하는 시스템 개발을 본 연구의 주요 범위로 한다. 이미지보정은 동영상을 거리의 함수를 가지는 이미지 파일로 변환하고 각각의 획득된 이미지를 영상정합기법을 사용하여 하나의 연속된 이미지 형태로 저장하여 영상 해석을 통해 균열, 침전등의 사항을 도출하여 도출된 사항은 지리정보 체계와 연동할 수 있는 파일 체계를 갖추도록 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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