• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.584-591
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• 2014

이 연구는 영화편집론에서 감정과 커뮤니케이션에 관한 논의를 고찰하였다. 커뮤니케이션 형식으로서의 편집을 통해, 관객은 이야기의 새로운 사실이나 그 사실의 세부로서 새로운 쇼트에 반응하며, 새로운 쇼트는 관객의 귀납적 능력을 이용한다. 쿨레쇼프는 유명한 모주킨 실험을 통해 편집이 개별 쇼트의 내용을 넘어서는 감정과 연상을 이끈다는 것을 보여주고자 했다. 180도 법칙, 시선과 동작의 일치, 30도 법칙, 사운드의 지속성, 빛과 색의 연속성 등의 기술을 활용하는 연속편집은 감정을 강화시킨다. 영화의 감정 효과를 극대화하는 대표적인 장치가 시점편집이다. 영화 내레이션의 목적에 봉사하는 시점편집은 감정 커뮤니케이션을 실행하고 설득하는 강력한 수단이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.706-716
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• 2016

Each year, significant amounts of Stereoscopic 3D(S3D) contents have been introduced. However, viewers who enjoy the contents readily experience a sense of fatigue on account of various factors. Consequently, many improvement studies have been conducted with the domain of disparity by, for example, simply controlling the disparity or optimizing the reaction speed of viewers' eyes to vergence. However, such studies are limited to the disparity domain and therefore are restricted to a limited number of applications. In this study, we attempted to transcend this limitation and analyzed how a reconstruction in color and brightness, as well as disparity and other important features, affects eyes in terms of vergence adaptation. As a result, we found that, the higher the color similarity is, the better it positively affects vergence adaptation during viewing. Based on this analysis, we propose in this paper a similar color extraction method between takes that are applicable to real-life situations. In an evaluation, the algorithm was applied to publicly available S3D contents and produced a converted color optimized image. The vergence adaptation time of this applied contents was significantly decreased. Also it was minimized through color reconstruction, thereby, being resulted in enhancing viewer concentration.

• 방송공학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.519-526
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• 2022

동영상 콘텐츠 편집 시 등장인물을 구분하고 식별하는 작업은 많은 시간과 노력이 요구되는 작업이다. 노동 집약적 특성이 있는 미디어 편집 작업 시 인공지능 기술을 활용하면 미디어 제작 시간을 획기적으로 줄일 수 있어 창작과정의 효율성 향상에 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서는 동영상 편집을 위한 인물 식별 및 검색 작업을 자동화하기 위해 다수의 인공지능 기술을 혼합하여 활용하는 기법을 제안한다. 객체 검출, 얼굴 검출, 자세 예측 기법을 사용하여 인물 객체에 대한 특징 정보를 수집하고, 수집된 정보를 바탕으로 얼굴 인식, 색 공간 분석 기법 등을 활용하여 인물 객체 식별 정보를 생성한다. 인물 특징 및 식별 정보는 편집 대상 영상의 각 프레임에 대해서 수집되며 영상 편집을 위한 프레임 단위 검색을 위한 메타데이터로 사용된다.

• 전기의세계
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• 제39권7호
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• pp.52-59
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• 1990

이미 외국에서는 출력소(Sevice Bureau)가 잘 발달되어 있어 소규모의 투자로 인화지나 필름출력을 쉽게 얻을 수 있게 되어 있다. End User와 출력소간의 WAN이 활발히 운용되고 있으며 우리나라에서도 ELEX BBS가 개설됨으로서 Macintosh출력소와 End User간의 화일 전송이 가능하게 되어 또 한 걸음의의 진보를 보게 되었다. 마지막으로 한글화에 대한 문제를 언급하기 위해 DTP의 일반적 구성요소를 다음과 같이 놓고 보자. - Writing and editing - Text Scanning - Image Scanning - Image Processing - Painting and Drawing -Typography - Page Prepress -Color Prepress - Printing - Presentations - Workgroup Publishing 이중에서 System자체의 처리 능력으로 보면 Writing and Editing은 한글 문제가 거의 해결되었다고 볼 수 있고 Image 및 Color의 관계 처리는 실용화 단계에 있으며 Printing도 Postscript가 동양권을 위한 2byte postscript이 발표되어 이미 실용화 해서 쓰고 있다. 2byte용의 Postscript서체는 동양권에서도 우리나라에 가장 많이 서체가 개발되어 있다. 개발되어 있는 서체는 계속 다듬어지고 있으므로 곧 사용자는 질 좋고 다양한 서체를 사용할 수 있을 것이다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권5호
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• pp.1126-1134
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• 2017

A variety of medical service applications in the field of the Internet of Things (IoT) are being studied. Segmentation is important to identify meaningful regions in images and is also required in 3D images. Previous methods have been based on gray value and shape. The Visible Korean dataset consists of serially sectioned high-resolution color images. Unlike computed tomography or magnetic resonance images, automatic segmentation of color images is difficult because detecting an object's boundaries in colored images is very difficult compared to grayscale images. Therefore, skilled anatomists usually segment color images manually or semi-automatically. We present an out-of-core 3D segmentation method for large-scale image datasets. Our method can segment significant regions in the coronal and sagittal planes, as well as the axial plane, to produce a 3D image. Our system verifies the result interactively with a multi-planar reconstruction view and a 3D view. Our system can be used to train unskilled anatomists and medical students. It is also possible for a skilled anatomist to segment an image remotely since it is difficult to transfer such large amounts of data.

• 한국통신학회논문지
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• 제39A권8호
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• pp.453-458
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• 2014

본 논문에서는 포아송 영상 편집을 이용한 스테레오 3차원 영상 합성 방법을 제안한다. 3차원 영상을 만들 때 객체의 깊이 값을 고려하지 않고 색상 영상을 합성하면 매우 부자연스러운 결과를 얻는다. 본 논문에서는 그랩컷 방법을 사용하여 추출한 전경 객체를 새로운 배경 영상에 포함시켜 자연스러운 2차원 영상을 만든다. 제안된 방법에서는 기하학적인 위치뿐 아니라 색상 톤도 고려하여 자연스러운 영상을 합성한 후, 합성된 영상의 경계선 주변에 블러링을 수행하여 전경과 배경이 잘 어우러지게 만든다. 이와 더불어, 임의로 주어진 객체의 깊이 값을 이용하여 추출된 객체의 변위를 구하고, 오른쪽 색상 영상과 깊이 영상을 자동으로 합성한다. 실험을 통해, 제안하는 방법이 자연스러운 스테레오 3차원 영상을 생성할 수 있음을 확인했다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.1118-1121
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• 2010

With the advent of cell phone digital cameras, and sophisticated photo editing software, digital images can be easily manipulated and altered. Although good forgeries may leave no visual clues of having been tampered with, they may, nevertheless, alter the underlying statistics of an image. Most digital camera equipped in cell phones employ a single image sensor in conjunction with a color filter array (CFA), and then interpolates the missing color samples to obtain a three channel color image. This interpolation introduces specific correlations which are likely to be destroyed when tampering with an image. We quantify the specific correlations introduced by CFA interpolation, and describe how these correlations, or lack thereof, can be automatically detected in any portion of an image. We show the efficacy of this approach in revealing traces of digital tampering in lossless and lossy compressed color images interpolated with several different CFA algorithms in test cell phones.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.384-390
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• 2020

영화나 VR 콘텐츠 제작 시 음향에 잔향 효과를 주는 것은 현장감과 생동감을 느끼게 하는데 매우 중요한 요소이다. 공간에 따른 음향의 잔향 시간은 RT60(Reverberation Time 60dB)이라는 표준에서 권고된다. 본 논문에서는 음향 편집 시 자동 잔향 편집을 위한 장면 인식 기법을 제안한다. 이를 위해 컬러 이미지와 예측된 깊이 이미지를 동일한 모델에 독립적으로 학습하는 분류 모델을 설계하였다. 실내 장면 분류는 내부 구조가 유사한 클래스가 존재하여 컬러 정보 학습만으로는 인식률의 한계가 존재한다. 공간의 깊이 정보를 사용하기 위해 딥러닝 기반의 깊이 정보 추출 기술을 사용하였다. RT60을 기반으로 총 10개의 장면 클래스를 구성하고 모델 학습 및 평가를 진행하였다. 최종적으로 제안하는 SCR+DNet(Scene Classification for Reverb＋Depth Net) 분류기는 92.4%의 정확도로 기존의 CNN 분류기들보다 더 높은 성능을 달성하였다.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2000년도 하계학술대회 논문집
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• pp.294-298
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• 2000

As the LED or LCD technology has been developed, if we use LED or LCD pannel, more wide color range coluld be obtained as CRT monitor. Specially, full color LED display is developed by high brightness blue LED. It can be applicable to display pannel with a long-life, wide visible angle and high brightness. A display pannel shows the images of CRT monitor performed by the main computer. Graphic application in the main computer is therefore more important in the market. Conventional 3D STUDIO, one of graphic softwares, has difficulties in manipulating and understanding the specific terminology so that one may need more time to learn it. We, therefore, developed graphic application which can recycle the conventional 3D images by creating or editing the image easily.

• 한국측량학회지
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• 제39권6호
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• pp.363-369
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• 2021

정밀도로지도는 자율주행차의 기본 인프라로 활용되어 최신 도로정보가 신속하게 반영되어야 한다. 하지만 현재 정밀도로지도 공정 중 객체 도화 및 구조화 편집과정이 수작업으로 이루어지며 주요 구축 대상인 도로 노면선 표시의 레이어를 생성하는데 가장 오랜 시간이 소요된다. 이에 본 연구에서는 선행 연구에서 기학습된 포인트넷(PointNet) 모델을 통해 색상 유형(백색, 청색, 황색)이 예측된 도로 노면선 표시의 포인트 클라우드를 입력 데이터로 활용하였고, 이를 기반으로 본 연구에서는 도로 노면선 표시 레이어의 도화 및 구조화 편집을 자동화하는 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론을 통해 구축한 3차원 벡터 데이터의 활용성을 검증하기 위해 정밀도로지도 품질검사 기준에 따라 정확도를 분석하였다. 벡터 데이터의 위치정확도 검사에서 수평 오차와 수직 오차에 대한 평균제곱근오차(RMSE: Root Mean Square Error)는 0.1m 이내로 나타나 적합성을 검증하였으며, 구조화 편집 정확도 검사에서 선표시 유형과 선규제 유형의 구조화 정확도가 모두 88.235%로 나타나 활용성을 검증하였다. 따라서, 본 연구에서 제안한 방법론으로 정밀도로지도를 위한 도로 노면선 표시의 벡터 데이터를 효율적으로 구축할 수 있는 것을 알 수 있었다.