본 연구는 예술심리치료 및 심상유도의 접근을 통해 영상치료로서의 시각적, 청각적 표현 범위와 치료요소를 찾는데 목적을 두고 있다. 현재 인간의 사회 활동 중에 생기는 정신적 육체적 스트레스를 예방 및 해소하기 위해 이루어지는 치료 활동 중 영상을 이용한 심리치료의 노력이 다방면으로 행해지고 있다. 치료의 형태는 주로 예술심리치료에 속하는 이미지와 기능음악, 클래식 등을 결합한 영상과 음향의 복합적 활용 방식이 주를 이루고 있다. 그러나 이는 치료적 요소에 초점을 두고 체계적인 제작이 되지 앉아 심리치료의 한계를 드러내고 있다. 따라서 본 연구에서는 먼저 기존의 병원, 테라피 공간 및 공공장소에서 일반인을 대상으로 행해지고 있는 영상심리치료의 현황을 파악하고, 행해지는 치료 형태 분류를 통해 색채.미술심리치료에서 사용되어지는 이미지 활용과 음악치료 기법 중 GIM(Guided Imagery and music: 음악과 심상유도) 활용을 중심으로 일반인을 대상으로 하여 실험연구를 진행하였다. 실험 대상물은 영상이미지와 음향의 두 가지 자극이 복합되어 혹은 단일의 자극으로 주어지는 경우를 구분하여 정서적 반응을 조사하고, 전반적인 치료영상에 대한 선호도 조사를 통해 긍정적 정서를 불러일으키는 이미지 및 음향 요소를 도출한다. 이는 향후 영상심리치료의 체계적인 가이드라인 제작과 평가 척도 개발을 위한 기초 자료로 활용할 수 있다.
기존의 텍스트만 제공하던 학습방법에서 발전해 텍스트, 이미지, 사운드 동영상 자료를 제공함으로써 시각적 청각적인 학습효과를 증가시킬 수 있었다. 하지만 많은 경우 2차원 화면상에 문자나 사진 정보만을 제공함으로써 일상적이고 수동적인 학습에 지나지 않았다. 최근에 들어서는 이러한 문제를 극복하려는 한가지 방법으로서 가상현실을 이용한 체험학습을 통하여 보다 능동적이고 효과적인 교육을 시도하려는 연구가 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 PC상에서 몰입감을 느낄 수 있는 HMD(Head Mounted Display)와 3차원 마우스를 사용하여 가상현실의 태양계를 탐험하고 이를 바탕으로 학습활동을 함으로써 학습 효과를 높일 수 있는 가상천체 학습 시스템을 구현하였다.
브랜딩의 목적은 브랜드 아이덴티티 구축의 개념에서 브랜드체험의 전달로 변화하며 오감과 감성의 활용에 주목하는 사회 환경에서 디자인도 감각디자인, 경험디자인 등으로 개념화되고 있다. 따라서 공감각적 표현의 전략적인 활용이 브랜드인지를 촉진한다는 가정을 하였다. 국내외 브랜드의 디자인에 나타나는 공감각적 표현을 분석해본 결과 시각과 청각, 촉각, 후각을 이용한 공감각적 표현이 가장 많이 나타났다.
본 논문은 심리음향모델과 주파수변환을 이용하여 MP3 와 AAC 의 압축에서 강인하게 살아남을 수 있는 디지털 오디오 워터마킹 알고리즘에 관한 것이다. 워터마크를 의사난수열이나 이미지 등 외부 정보를 이용하지 않고 원본음악으로부터 생성시킨다는 것이 본 논문의 가장 큰 특징으로 원본 오디오로부터 생성된 워터마크는 음악과 융합되어 워터마크의 삽입여부를 일반인의 청각으로는 인식할 수 없다.
스마트 기기 사용자가 급증하면서 애플리케이션의 수도 급격히 많아지고 있다. 다양한 종류의 교육용 애플리케이션이 많이 개발되어 졌지만 외국인을 위한 한국어 교육 애플리케이션의 수는 매우 적다. 이에 본 논문은 외국인 사용자가 한국어를 학습할 수 있는 애플리케이션을 설계 구현하였다. 한국어 어휘능력이 부족한 외국인을 주 대상으로 단어와 예문 및 시각적인 요소인 이미지와 청각적인 요소인 듣기를 결합하여 학습 효과를 극대화시킴으로써 효과적인 어휘능력의 향상을 목표로 구현하였다.
감성 지능형 컴퓨팅은 컴퓨터가 학습과 적응을 통하여 인간의 감성을 처리할 수 있는 감성인지 능력을 갖는 것으로 보다 효율적인 인간과 컴퓨터의 상호 작용을 가능하게 한다. 감성 정보들 중 시각과 청각 정보인 음악 이미지는 짧은 시간에 형성되고 기억에 오랫동안 지속되기 때문에 성공적인 마케팅에 있어서 중요한 요인으로 꼽히고 있으며, 인간의 정서를 이해하고 해석하는데 있어서 매우 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 사용자의 감성키워드(짜증, 우울, 차분, 기쁨)를 고려하여 매칭된 음악과 이미지를 검색하는 시스템을 구축하였다. 제안된 시스템은 인간의 감성을 4단계 경우로 상황을 정의하며, 정규화 된 음악과 이미지를 검색하기 위해 음악 이미지 온톨로지와 감성 온톨로지를 사용하였으며, 이미지의 특징정보를 추출, 유사성을 측정하여 원하는 결과를 얻게 하도록 하였다. 또한, 이미지 감성인식정보를 분류하기위해 대응일치분석과 요인분석을 통한 성컬러와 감성어휘를 하나의 공간에 매칭하였다. 실험결과 제안된 시스템은 4가지 감성상태에 대해 82.4%의 매칭율를 가져올 수 있었다.
본 연구에서는 게임 배경과 게임 캐릭터의 효과에 대해서 나타낸다. 먼저 3개의 캐릭터 이미지를 주 캐릭터 로 만들 이미지에 합성기법을 적용하여 캐릭터들을 합성한다. 합성하여 만든 캐릭터와 다른 캐릭터의 모양과 형태에 맞게 알맞은 배경 색상으로 만들고, 각 캐릭터의 크기, 원근, 모양, 색상에 따라 효과를 적용한다. 따라서 게임 콘텐츠를 제작하는데 정지 영상으로 표현하여 캐릭터 애니메이션과 장면에 맞는 사운드를 삽입하여 게임 콘텐츠로서 시각과 청각과 움직임이 있는 게임 캐릭터를 제작한다. 특히 배경색, 캐릭터의 번개 및 라이팅 효과색상 같은 것에 관심을 갖고 제작하여 앞으로 게임 콘텐츠의 배경과 캐릭터 효과를 제작하는데 모션그래픽을 이용하여 간단하게 제작 할 수 있음을 나타내었다.
인간은 오감 (시각, 청각, 후각, 촉각, 미각) 중 시각 및 청각 정보를 위주로 사용하여 주변 물체를 인식한다. 최신의 객체 인식과 관련한 주요 연구에서는 주로 이미지센서 정보를 이용한 분석에 초점이 맞추어져 있다. 본 논문에서는 다양한 chirp 오디오 신호를 관측공간에 방출하고 2채널 수신센서를 통해 echo를 수집하여 스펙트럼 이미지로 변화시킨 후 딥러닝을 기반으로 이미지 학습 알고리즘을 이용하여 3D 공간상의 객체 인식 실험을 진행하였다. 본 실험은 무향실의 이상적 조건이 아닌 일반적인 실내 환경에서 발생하는 잡음 및 echo가 있는 환경에서 실험을 진행하였고 echo를 통해 객체 인식률을 83% 정확도로 물체의 위치 추정할 수 있었다. 또 한 추론 결과를 관측공간과 3D Sound 공간 신호로 mapping 하여 소리로 출력하여 3D 사운드의 학습을 통해 소리를 통한 시각 정보를 얻을 수 있었다. 이는 객체 인식 연구를 위해서 이미지 정보와 함께 다양한 echo 정보의 활용이 요구된다는 의미이며 이런 기술을 3D 사운드를 통한 증강현실 등에 활용 가능할 것이다.
본 논문에서는 청각장애인에게 자막방송을 제공하기 위하여 오디오 콘텐츠에 등장하는 음향 사건을 분류하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 복수의 잔차 신경망(ResNet)을 연결하는 연쇄잔차(concatenated residual) 신경망 구조를 갖는다. 신경망의 입력 특징을 위해 음성의 멜-주파수 켑스트럼 벡터를 다수의 프레임으로 결합하여 형성한 2 차원 이미지와 전체 프레임에 대한 멜-주파수 켑스트럼 벡터들로부터 얻은 1 차원의 통계 특징벡터를 얻는다. 각각의 입력은 2 차원 잔차 신경망과 1 차원 잔차 신경망으로 모델링되고, 두 개의 잔차 신경망을 연쇄연결(concatenation)하는 구조를 가진 연쇄잔차 신경망으로 구성된다. 성능평가를 위해 수집된 데이터셋으로부터 6-fold 교차검증을 통해 평가한 결과, 85.48%의 분류 정확도를 얻을 수 있었다.
영상은 동적인 시각 이미지와 청각의 결합에 의해 감성적인 반응을 유도한다. 다양한 영상 기법을 통하여 감성적 반응의 극대화를 추구하는 영화는 영상의 시청각적 요소들을 감성의 관점에서 효과적으로 설계하는데 본보기가 된다. 그러나, 제품의 설계속성들에 대한 감성적 평가결과를 모형화하는 감성공학적 관점에서 볼 때 영화는 시청각적 자극의 수준이 극히 다양하고 동적인 경험재로 모형화의 어려움이 있다. 본 연구에서는 영화의 감성 모형을 구축하기 위한 사전연구의 단계로 영화에서의 시청각적 요인들을 문헌조사를 통해 수집, 정리, 선별하고 이러한 시청각적 요인들 중에 영화를 관람하는 관객의 감성적, 인지적 반응에 영향을 주는 유효한 요인들을 객관적이고 체계적으로 탐색하고자 하였다. 이를 위해, 감성 및 인지적 반응의 변화를 생체신호를 통해 측정하는 한편, 생체신호의 측정 시 사용된 영화의 시청각적 자극요인을 Video/Audio Processing방법에 의해 연속적인 수치로 정량화하였다. 생체신호와 정량화된 시청각적 자극요인을 동기화하고 통계적으로 분석함으로써, 생체신호의 반응과 시청각적 자극요인과의 인과관계를 통계적으로 신뢰성있는 수준에서 검증하고자 하였다. 생체신호를 종속변수로, 시청각적 자극요인을 독립변수로 하는 896개의 부분선형회귀모형(Partial Linear Regression Model)들 중 통계적으로 유의한 선형관계에 있는 경우의 빈도분석에 의하면, 시각적 요인들 중에는 밝기(Brightness), 대비(Contrast), 색상(Color), 움직임(Motion), 장면전환속도(Shot change Rate), 주요대상의 상대적 크기가, 청각적 요인들 중에는 Peak주파수, Peak주파수의 음량, 평균음량, 소음비(Sound-to-Noise Ratio)가 생체신호의 변화에 통계적으로 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 이는, 위의 시청각적 자극 요인들은 특히 관객의 감성 및 인지적인 반응에 유의한 영향을 주는 요소로 작용할 수 있음을 시사하고 있다. 이를 토대로, 위의 시청각적 자극 요인들이 가지는 다양한 조합들을 설명변수로 하는 통계적인 영화의 감성 모형을 구축할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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