행동 이미지와 감화 이미지 사이에 충동 이미지가 있다. 행동 이미지의 미학이 리얼리즘이라면 감화 이미지는 관념주의이고, 충동 이미지는 자연주의이다. 감화 이미지는 무규정 공간 속 인간들의 정서들 쌍에서 발생하고, 행동 이미지는 밀리우에서의 인간들의 행동 양식들 쌍에서 발전된다면, 충동 이미지는 원초적 세계 인간들의 기초적인 충동들에서 나온다. 충동 이미지가 행동 이미지와 감화 이미지의 속성을 모두 지녀서, 자연주의는 원초적 세계/ 파생된 밀리우, 충동/ 행동양식의 4개의 좌표에 걸쳐져 있다. 들뢰즈는 영화에서 자연주의 감독으로 에리히 본 슈트로하임, 루이스 브뉴엘, 조셉 로지를 들고 있다. 브뉴엘 영화는 초현실주의, 에로티시즘, 관음증, 페티쉬, 곤충과 동물 이미지 사용, 카톨릭에 대한 무신론적 태도, 이미지의 반복과 반복적 내러티브, 비선형 내러티브의 구축을 특징으로 하고 있다.
자연이미지에 포함된 안내 표시판은 많은 유용한 정보를 포함하고 있으므로 이를 효과적으로 검출하여 문자인식시스템과 연동될 수 있다면 다양한 응용분야에서 활용될 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 문자 및 문자열의 에지 특징을 이용하여 표시판이미지로부터 문자영역을 검출하는 방법을 제안한다. 캐니-에지 검출기로 에지를 검출하여 에지 이미지를 생성한다. 에지 이미지를 레이블링을 하여 연결요소 성분을 추출한다. 레이블 영역에서 문자와 문자열 에지 특징을 분석하여 후보 문자영역으로 추출한다. 후보 문자영역에 대한 검증을 수행함으로서 최종적인 문자영역을 검출한다. 제안한 방법은 다양한 종류의 자연이미지를 대상으로 실험하였고, 자연이미지에서 기울어진 문자영역과 다양한 크기의 문자를 갖는 문자영역을 효과적으로 검출하였다.
이미지의 특정 객체를 제거할 때, 주변 환경을 고려하면서 제거하기에 어려움이 있다. 본 연구는 특정 객체가 제거되면서 생기는 빈자리를 자연스럽게 보완하기 위해서 이미지 내용을 기반으로 이미지를 변경하는 Seam Carving 알고리즘을 이용하여 보다 자연스러운 결과 이미지를 생성하는 프로그램을 구현했다.
사진에는 의도하지 않은 노이즈나 찍는 과정 중에 발생한 실수나 문제로 원치 않게 가려진 부분이 있을 수 있는데, 이미지 완성 어플리케이션은 사용자가 전문적인 프로그램이나 전문가의 도움 없이 노이즈나 가려진 부분을 제거할 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 GAN(Generative Adversial Network) 모델에 노이즈가 있는 사진을 입력으로 넣어 노이즈가 제거 된 사진을 생성하도록 하였고, 생성 된 사진과 기존 이미지가 자연스럽게 합성 될 수 있도록 보정을 하여 완성 된 이미지를 출력하는 어플리케이션을 제안한다. GAN 분류 모델의 시그모이드 교차-엔트로피와 생성이미지와 원본이미지간의 평균 제곱 오차를 함께 최소화 하도록 생성 모델을 학습시켰고, 낮은 평균 제곱 오차를 가지는 완성 이미지를 생성 할 수 있었다. 이미지 보정을 통해 생성 된 이미지와 입력 이미지와의 밝기 차이를 해소시켜 좀 더 자연스러운 완성 이미지 결과를 얻을 수 있었다.
생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks, GAN)은 내부의 두 신경망(생성망, 판별망)이 상호 경쟁하면서 학습하는 네트워크이다. 생성자는 현실과 가까운 이미지를 만들고, 구분자는 생성자의 이미지를 더 잘 감별하도록 프로그래밍 되어있다. 이 기술은 전체 이미지 X를 다른 이미지 Y로 생성, 변환 및 복원하기 위해 다양하게 활용되고 있다. 본 논문에서는 원본 이미지에서 부분 이미지만 추출한 후, 이를 자연스럽게 다른 객체로 위변조할 수 있는 방법에 관해 기술한다. 먼저 원본 이미지에서 부분 이미지만 추출한 후, 기존에 학습시켜놓은 DCGAN 모델을 통해 새로운 이미지를 생성하고, 이를 전체적 스타일 전이(overall style transfer) 기술을 사용하여 원본 이미지의 질감과 크기에 어울리도록 리스타일링(re-styling) 한 후, 원본 이미지에 자연스럽게 결합하는 과정을 거친다. 본 연구를 통해 원본 이미지의 특정 부분에 사용자가 원하는 객체 이미지를 자연스럽게 추가/변형할 수 있음으로써 가짜 이미지 생성의 또 다른 활용 분야로 사용될 수 있을 것이다.
자연이미지에 내포된 텍스트는 많은 정보를 제공함으로 이를 효과적으로 검출하여 다양한 응용분야에 활용될 수 있다. 본 논문에서는 텍스트 영역의 에지 특징과 국부 최소/최대 변환을 이용하여 자연이미지로부터 텍스트 영역 검출 방법을 제안한다. 에지 검출은 캐니-에지 검출기로 추출하고, 국부 최소/최대 변환을 이용하여 텍스트 영역의 연결성분을 추출한다. 각각 추출된 에지 및 연결성분으로부터 텍스트 영역 후보를 검출하고, 각각의 결과를 결합하여 최종적인 텍스트 후보 영역을 검출하고, 후보 텍스트 영역에 대한 검증을 수행함으로서 최종적인 텍스트 영역을 검출한다. 제안한 방법은 다양한 종류의 자연이미지를 대상으로 실험한 결과, 에지 및 연결성분의 두 가지 특징을 결합함으로서 자연이미지에 존재하는 다양한 형태의 텍스트 영역을 효과적으로 검출하였다.
영상기술을 이용하여 자연현상을 표현하는 방법에는 컴퓨터를 이용한 자연현상 시뮬레이션과 스크립트 기반으로 원하는 영상을 출력하는 방법이 있다. 대다수의 전문가들은 많은 데이터와 고도의 수식 등을 가지고 출력을 영상으로 획득한다. 이런 방법을 이용하여 출력영상을 취득하면 시간과 비용이 많이 소요된다는 문제점이 있다. 그래서 본 논문에서는 자연현상을 3차원 공간상에 구현함에 있어서 복잡한 수식이나 프로그래밍, 촬영 등을 배제하고 단지 2차원 이미지를 이용하여 유체의 자연현상 중 안개를 쉽게 표현함으로써 3차원 공간상에서 동양화 제작 시 배경처리를 효율적으로 표현할 수 있는 자연현상 라이브러리를 구축한다.
한국감성과학회 2000년도 춘계 학술대회 및 국제 감성공학 심포지움 논문집 Proceeding of the 2000 Spring Conference of KOSES and International Sensibility Ergonomics Symposium
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pp.417-425
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2000
시각적 의미의 개발에 바탕을 둔 색채 디자인 연구는 인간의 감성을 중시하는 새로운 패러다임을 맞이하여, 보다 확장적이고 다양한 연구로 발전되고 있다. 특히 화장품 브랜드의 개발과정에서 색채연구의 기능과 역할은 보다 새로운 차원으로 확대, 발전될 수 있는 가능성이 많다. 본 연구의 목적은 허브 식물이 가진 치료 효과와 심신을 편안하게 해주는 감성적 요인을 이용하여, 다차원적 감성을 활용한 색채 연구 방법론을 개발하고 이를 통한 자연성 화장품 브랜드의 이미지 전략을 수립하는데 있다. 허브 식물과 사용자 간의 감성적 교류에 대한 다차원적 특성은 '프리메라'라는 자연성 화장품 브랜드를 위한 감성적 이미지 개발 전략의 사례연구를 통하여 연구되었다. 본 사례 연구에서는 여성의 피부 특성에 따른 세 종류의 시각적/촉각적 색채 이미지 접근 방법을 분석하고, 이를 통한 활용 색체 팔레트를 개발함으로써 프리메라가 갖고 있는 브랜드의 이미지를 확고히 전달할 수 있는 감성 언어 체계를 개발하였다.
본 연구는 환경디자인을 통한 대학 캠퍼스의 정체성과 이미지 확립에 바람직한 도움이 되고자 캠퍼스 내의 건축물을 대상으로 하는 색채 사용 기준을 제시하였다. 특히 오랜 역사와 고유의 학풍을 지닌 Y-대학교 S-캠퍼스를 대상으로 향후 건축물조성에 사용할 수 있는 색채 팔레트를 제시함으로써, 전통과 현대의 조화를 통해 다가올 미래의 변화를 수용할 수 있으며, 대학의 특성화 및 차별화 된 환경 디자인의 한 기준을 마련할 수 있을 것으로 기대한다. 연구의 진행은 기초조사, 본 조사, 분석 및 색채 팔레트 제안으로 이루어지는데, 기초조사 단계에서는 문헌을 통해 대학교의 역사와 교육 이념 등의 대학교 이미지를 형용사어를 중심으로 조사하였다. 본 조사에서는 다양한 건축 외장재를 수집하여 측색하고, 현재 캠퍼스 내의 건축물 색채 및 사계절에 해당하는 자연 색채를 계절별로 실측 조사하였다. 이 때에는 측색기와 NCS 표준 색채, 디지털 카메라 등이 보조 수단으로 사용되었다. 분석 단계에서는 위에서 수집된 자료들을 바탕으로 Y 캠퍼스의 지향 이미지 색채를 설정하고, 현재 건축물 색채와 자연 색채와의 조화를 고려한 배색 팔레트를 최종 제시하였다. 이를 바탕으로 설정한 최종 대표 색으로 주조 색은 중 명도/중 채도의 화강암을 주재료로 하는 YR 계열 및 무채색에 해당하는 색을 선정하였고, 보조 색은 고 채도와 어둡고 무거운 색을 제외한 P, Lgr, Dl, Dp에 해당하는 주조 색과 비슷하거나 약간 어두운 중 명도, 중 채도에 해당하는 색들을 지정하였다. 마지막으로 강조 색은 한국인 단색감성척도를 사용하여 추출한 Y 대학교가 지향하는 이미지 색채와 캠퍼스의 자연 색을 함께 사용하기로 하였다. 본 연구를 통해 얻을 수 있는 결과물은 자연 색 체계(NCS System)에 기초하고 색채 조화 원리에 의거한 Y 캠퍼스의 지향 이미지 색채를 설정하고, 현재 건축물 색채 및 자연 색채와의 조화를 고려한 배색 팔레트이다. 또한 건축물, 자연 색, Y대학교 지향 이미지를 바탕으로 향후 종합적인 색채 계획에 필요한 색채 팔레트 메뉴얼 제안이 이루어 질 수 있고, 최종적으로 Y 대학교 캠퍼스 이미지 통합을 위한 연구의 보조적 자료로서의 색채 팔레트 제안이 이루어 질 수 있을 것이다.
자연이미지에 포함된 텍스트는 많은 중요한 정보를 포함하고 있다. 그러므로 자연이미지에서 텍스트를 추출할 수 있다면 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 본 논문에서는 문자-에지 맵 패턴 히스토그램 분석함으로서 텍스트 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 캐니-에지 검출기로 에지를 추출하여 16가지 에지 맵을 생성하고, 에지 맵을 조합하여 문자 특징을 갖는 8가지 문자-에지 맵을 생성한다. 8가지 문자-에지 맵과 16가지 에지 맵을 이용하여 텍스트 후보 영역을 추출하고, 문자-에지 맵의 패턴 히스토그램 및 텍스트 영역의 구조적 특징을 이용하여 텍스트 후보 영역에 대한 검증을 수행하였다. 제안한 방법은 다양한 종류의 자연이미지를 대상으로 실험하였고, 복잡한 배경, 다양한 글꼴, 다양한 텍스트 컬러로 구성된 자연이미지에서 텍스트 영역을 효과적으로 추출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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