최근 SNS, 블로그 등 사용자 참여형 인터넷 매체가 늘어나면서, 방송 콘텐츠에 대한 사용자의 재생산이 활발히 일어나고 있다. 특히, 드라마와 같은 장르에서는 배우가 착용한 옷, 시계 등에서부터, 자동차, 촬영 장소 등 다양한 종류의 정보들이 블로그를 통해 다른 사용자에게 전달되고 있다. 이러한 정보들은 방송 콘텐츠에 대한 직접적인 부가 정보가 되기 때문에, 이를 활용할 경우 양질의 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 이를 위해, 블로그 포스팅을 이용하여 방송 콘텐츠의 특정 타임라인에 태그 클라우드를 생성하는 기술을 제안한다. 제안한 방법에서는 방송 콘텐츠에 대한 블로그 포스팅을 수집하고, 수집된 포스팅으로부터 이미지 주변 단어를 활용하여 태그 셋을 구축한다. 구축된 태그 클라우드는 방송 콘텐츠 프레임과의 이미지 매칭을 통해 특정 타임라인에 태깅된다. 실험에서는 이미지 매칭의 성능과 생성된 태깅된 태그 클라우드를 보임으로써 제안한 방법의 성능을 입증한다.
DMM은 방사광가속기의 백색광으로부터 단색광을 추출하기 위해 두 개의 다층 박막 (multilayer) 거울을 사용하는데, 첫 번째 거울은 Bragg 반사를 통해 분광을 하여 단색광을 생산하는 용도이고, 두 번째 거울은 이 단색광을 반사시켜 지면과 평행하게 출사되게 하기 위함이다. 일반적으로 사용되는 DCM (Double Crystal Monochromator)과의 차이점은, Bragg 반사를 위해 DCM에서는 결정을 사용하는 반면 DMM은 밀도차이가 많이나는 두 종류의 물질을 교대로 쌓아 올린 다층 박막을 사용한다는 것이다. 다층 박막의 주기가 곧 Bragg 반사에서의 d-spacing이 되며, X-선 분광의 목적으로 사용되는 d-spacing은 10-50 $\AA$ 사이이다. DCM이 0.01% 대의 우수한 에너지 분해능을 보이는데 비해, DMM은 1% 정도이다. 이 때문에 출사광의 밝기가 DCM에 비해 100배 밝은 특징이 있어서 에너지 분해능보다 광량이 더 중요한 응용에서 DMM이 사용된다. X-선 영상이나 방사선치료가 바로 이러한 응용에 해당한다. DMM은 포항가속기연구소와 (주) 벡트론에서 공동 설계하였으며, (주)벡트론에서 제작하였다. 그림 1에 DMM의 외형과 내부 구조를 나타내었다. Bragg 각의 조절 범위는 0.24-0.9도 이다. 입사광과 출사광의 수직 방향 offset을 10 mm로 유지하기 위해 두 번째 다층 박막이 수평방향으로 1,000 mm 가량 이동할 수 있어야 한다. 이를 위해 두 대의 고니오미터 stage를 사용하여 각각 첫 번째 및 두 번째 다층 박막의 위치와 방향을 제어한다. 첫 번째 다층 박막을 제어하는 고니오미터 stage는 하부가 전체 프레임에 고정되어 있고, 이 고니오미터의 회전축에서 Bragg 각을 조절한다. 두 번째 다층 박막을 제어하는 고니오미터 stage는 높이방향과 수평방향으로 이동이 가능하다. 다층 박막의 pitch는 고니오미터의 회전축에서 조절한다. 그리고 tilt stage를 사용하여 다층 박막의 roll을 조절한다.
본 논문에서는 비데오스트로보키모그래피(Videostrobokymography) 시스템에서 영상중의 관심 영역을 추출하는 효율적인 방법을 소개하고자 한다. 비데오스트로보키모그래피는 성대 운동의 불규칙적인 움직임을 판단하여 자동으로 진단 파라미터를 구하는 의료 영상 시스템이다. 본 논문에서는 세 가지의 단계를 거쳐서 관심 영역을 추출하고 있다. 첫 번째로 최소 에너지를 이용하여 관심 영역의 중심이 되는 부분을 찾는다. 관심 영역 내에 있는 특징 점을 추출한 후 두 번째 단계로 한 라인(line) 영역에 대해 가로축을 따라서 평균값에 의한 에지를 선택한다. 최종 단계에서는 이 특징 값을 합병 알고리즘(merge algorithm)의 임계값으로 사용하여 관심 영역을 추출한다. 제안하는 알고리즘을 19명의 성대 영상에 적용하여 분석한 결과 성대를 촬영한 95%의 영상에서 관심 영역을 추출할 수 있었다. 본 연구에서 제안하는 관심 영역 추출 방법은 계산 량이 적어 200${\times}$280 크기의 영상을 초당 약 40프레임이상 처리하여 관심 영역을 추출할 수 있어 매우 효율적이다.
이 논문에서 필자는 가장 오래된 남성폭력의 기술화 버전이라 할 수 있는 디지털 성폭력에 대한 철학적 담론을 개진해보고자 한다. 첫 번째로 불법 도촬 카메라의 전방위적 공간성의 작동방식과 디지털 데이터 베이스로 전환된 새로운 시간성의 구조를 분석할 것이다. 나아가 디지털 성폭력과 사이버 성폭력 개념이 혼용되어 사용되고 있는 현재 담론지형에 개입해 들어가 볼 것이다. 두 번째로 정보통신기술의 발달과 사물 인터넷에 기반한 초연결성을 통해, 불법 도촬 카메라의 설치와 촬영이라는 물리적 공간에서의 활동이 사이버 공간이라는 디지털 매트릭스로 즉각 편입이 가능해짐으로써 여성신체이미지가 디지털 재화로 기능하는 측면을 분석할 것이다. 세 번째로 필자는 디지털 성폭력이라는 피해경험을 재언어화하기 위해, 새로운 감정구조를 고안해보고자 한다. 즉 성적 수치심이 아닌, 성적 불쾌감, 사회적 분노감이라는 다층화된 감정구조로의 이행을 통해, 피해자다움이라는 프레임에 갇힌 약자의 전형화에서 벗어나도록 한다. 새로운 감정 양식은 저항적, 도전적 신체 감응 양식의 창출을 도모함으로써 더 이상 사라져야할 자는 피해자가 아닌, 가해자들임을, 수치의 몫은 피해자가 아닌 가해자에게 부과해야하는 것임을 낱낱이 드러낼 것이다. 나아가 디지털 성폭력에 대한 대항실천은 한 개인의 문제가 아닌 공공성의 문제이자 정치적 시민권의 실행에 관한 문제로서 접근되어야한다.
단일 노출 영상, 또는 다중 노출 영상을 사용하여 저조도 영상의 화질 개선 알고리즘이 수많이 연구되고 있다. 저조도 영상은 명암이 낮고, 잡음이 많아 피사체의 정보를 식별하기에 한계가 있다. 본 논문에서는 듀얼카메라로 촬영한 다중 노출 영상 2개를 이용하여 저조도 영상의 화질 개선하는 알고리즘의 하드웨어 설계를 제안한다. 제안하는 하드웨어 구조는 전달함수를 사용하여 프레임 메모리와 라인 메모리를 쓰지 않는 방식으로 실시간 처리로 설계되었다. 그리고 제안하는 하드웨어 설계는 Verilog로 설계했고, Modelsim을 사용하여 검증했다. 마지막으로 Xilinx사의 xc7z045-2ffg900을 목표 보드로 이용하여 FPGA를 구현했을 때 최대 동작 주파수 167.617MHz로 확인하였고, 영상 크기가 $1920{\times}1080$ 일 때, 소요된 총 클럭 사이클은 2,076,601이며 80.7fps로 실시간 처리가 가능하다.
한국건설기술연구원(Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology, KICT)의 안동하천연구센터(Andong River Experiment Center, REC)는 다양한 하천 관련 실규모 실험을 수행하기 위해 3개의 수로를 보유하고 있다. 본 연구의 주목적인 실증 실험 계측 결과를 기반으로 3D 게임엔진을 이용하여 물 흐름을 재현하기 위해 A1 수로를 대상구간으로 설정하였다. 실증 실험의 경우 2개의 수문 개도율 조건에서 ADV와 ADCP를 활용하여 계측된 유량 및 유속 결과들을 비교하였으며, 추가적으로 영상 데이터로 부터 표면유속(LS-PIV)을 산정하였다. 3D 게임 엔진은 렌더링 엔진, 물리 엔진, 오디오 엔진, UI 시스템, 게임플레이 프레임워크 등이 잘 융합된 소스코드들과 개발자들이 이용하기 쉬운 방식으로 변환된 툴(tool)로 제공하여 현실 세계를 가상 세계에 시각화하여 구현하는데 큰 장점을 가지고 있다. 또한 기존의 흐름 재현이 가능한 수리/수문 모델링의 경우 특정한 목적으로만 이용가능하고 연산에 소용되는 시간 때문에 실시간 흐름재현이 어렵지만, 3D 게임엔진을 이용하는 경우 다양한 목적과 여러 분야와의 고려가 동시에 가능하며 연산의 단순화를 통해 실시간 흐름 재현이 가능하다는 장점이 있다. 본 연구에서는 언리얼 엔진의 Niagara Fluids와 Fluid flux 툴들을 활용하여 하천실증실험 시설 일부 구간에 대해 물 흐름을 재현하였다. 먼저 하천실험실증시설을 드론과 RTK-GPS를 이용하여 촬영된 결과를 정합하여 3D 게임엔진 기반 흐름 재현을 위한 지형 기초 자료를 구축하였다. 지형 계측 결과를 기반으로 A1 수로 전체 구간을 대상구간으로 설정한 이후 수문 조절을 통해 흐름 조건을 제어할 수 있도록 제작하였으며, 실제 흐름에 대한 계측 결과를 기반으로 재현된 흐름을 대상으로 material 값의 조정(방향 X, Y값을 RGB값으로 변환한 뒤 벡터 길이 값으로 환산)을 통해 0~100 사이 값을 이용하여 유속을 표현하였다. 최근 가상공간 (i.e. 디지털트윈) 관련 시장 성장이 매우 빠르고 다양한 사업에서 해당 기술의 수요가 증가하고 있으며, 본 연구를 통해 물 흐름의 디지털 트윈화를 위한 수단으로서 3D 게임 엔진의 활용 가능성을 확인하였다. 다만 실제 하천의 적용과 하천관리를 위한 실용화를 위해서는 추가적인 연구와 분석이 이루어져야 할 것이다.
자동차 사고는 차량 간의 충돌로 인해 발생되며, 이로 인해 차량의 손상과 함께 인적, 물적 피해가 유발된다. 본 연구는 CCTV에 의해 촬영되어 YouTube에 업로드된 차량사고 동영상으로 부터 추출된 2,550개의 이미지 프레임을 기반으로 차량사고 탐지모델을 개발하였다. 전처리를 위해 roboflow.com을 사용하여 바운딩 박스를 표시하고 이미지를 다양한 각도로 뒤집어 데이터 세트를 증강하였다. 훈련에서는 You Only Look Once 버전 8 (YOLOv8) 모델을 사용하였고, 사고 탐지에 있어서 평균 0.954의 정확도를 달성하였다. 제안된 모델은 비상시에 경보 전송을 용이하게 하는 실용적 의의를 가지고 있다. 또한, 효과적이고 효율적인 차량사고 탐지 메커니즘 개발에 대한 연구에 기여하고 스마트폰과 같은 기기에서 활용될 수 있다. 향후의 연구에서는 소리와 같은 추가 데이터의 통합을 포함하여 탐지기능을 정교화하고자 한다.
본 논문에서는 다수의 카메라들을 이용하여 3차원 공간상에 있는 물체에 대한 다중 시점 영상들을 획득하고, 그 영상들로부터 해당 3차원 물체에 대한 기하학적인 형상 및 질감 정보를 추정하여, 그 물체에 대한 고해상도 3차원 콘텐츠를 효율적으로 제작하는 새로운 시스템을 제안한다. 지금까지 다양한 다중 시점 영상 기반 3차원 객체 복원 시스템들이 제안되었지만 다중 시점 기반 3차원 객체 복원이 많은 메모리와 계산량을 필요로 하기 때문에 고해상도의 3차원 콘텐츠를 얻는 데에는 어려움이 있었다. 3차원 복원에 필요한 계산량 및 메모리량을 줄이기 위해 제안 시스템은 객체의 다중 시점을 촬영한 영상 내에서 객체가 존재할 수 있는 영역을 사전에 설정하여 객체 윤곽선 추출 과정을 빠르게 수행한다. 그리고 체인코드를 활용하여 실루엣 영상을 표현하고 3차원-2차원 투영 및 역투영 관계를 1차원 호모그래피를 통해 표현하여 객체의 비주얼 헐을 빠르게 계산한다. 복원된 3차원 객체의 기하정보는 3차원 선분 기반의 표현 기법인 DoCube를 활용하여 적은 데이터양으로 표현하였으며, 3차원 메시 생성 및 텍스쳐 맵핑을 수행하여 최종적인 3차원 객체를 생성한다. 실험 결과 제안 시스템이 $800{\times}800{\times}800$ 해상도의 3차원 객체 복원을 프레임 당 2.2초에 수행하는 것을 확인하였다.
본 연구는 경관의 색채를 시간의 개념을 포함하는 연속적 지각의 시퀀스로 보고, 그 흐름과 데이터를 정량적으로 분석하는 기법과 그것을 활용하여 개방성에 따른 도시색채 변화경향을 연구한 것이다. 이는 매우 경험자의 체험에 근접한 리듬으로 대구시 도시철도 3호선인 모노레일 속에서 바라다보는 도시의 색채 시퀀스를 좌우 양쪽에서 동영상을 촬영하여 2초 간격의 프레임에서 대표색 데이터와 시각량을 산출하여 색상, 명도, 채도, 고채도 분포로 시퀀스 데이터를 분석하는 기법들을 도출하였다. 공간의 개방성, 밝기 정도, 선명도 정도, 고채도 분포와 코드, 시각량의 우위, 지배적 노출인자, 한난색의 이미지, 각 세분별 시퀀스 리듬의 다이나믹 정도를 비교 분석할 수 있는 기법을 도출하였으며, 도출된 시퀀스 데이터 중 하늘의 시각량으로 공간 개방도를 결정하고, 개방도에 따른 도시 색채의 경향을 회귀분석하였다. 도시색채는 개방도가 높아질수록 명도는 낮아지고, 채도는 미세하게 증가하였으며, 한색계열이 현저하게 증가하였다. 이는 또한 린치의 공간 위요비례와도 매우 관계가 깊었으며, 도시 색채변화경향을 실제 경관을 통해 더 구체적으로 파악할 수 있었다.
본 논문에서는 디지털화된 형태로 취득 및 저장된 홀로그램 신호를 부호화하는 새로운 기술을 제안한다. 디지털 홀로그램의 독특한 특성을 파악하여 적절한 형태의 데이터로 변환한 후에 현재 널리 사용되고 있는 표준 압축 기술들에 적용하고자 한다. 전처리과정 이후에 부호화를 위해 추출된 홀로그램은 위치적인 다시점 특성을 이용하여 분할된다. 분할된 홀로그램은 2차원의 여러 시점에서 객체를 촬영한 것과 유사한 특성을 보인다. 시각적으로 잡음과 유사한 형태로 관찰되는 홀로그램의 회절 패턴은 그 자체로써 압축에 이용하기 어렵다. 따라서 홀로그램 생성 원리와 유사하면서 고속 변환이 가능한 2차원 DCT (Discrete Cosine Transform)를 이용하여 분할된 홀로그램을 주파수 변환한다. 주파수 변환된 분할 영역들은 시간적 및 공간적 상관도에 따라서 3차원 스캔 과정을 거치면서 하나의 비디오 스트림으로 구성된다. 비디오 스트림의 한 프레임에 해당하는 분할된 영역들은 다양한 범위를 가지는 계수들로 구성되는데 이를 재구성한 후에 부호화 알고리즘을 이용하여 압축한다. 실험 결과를 살펴보면 제안한 알고리즘은 기존의 기술에 비해서 16배 이상의 높은 압축율에서 더 좋은 복원 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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