• 한국비블리아학회지
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• 제28권3호
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• pp.217-240
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• 2017

이 연구는 영상콘텐츠분야 연구의 의제설정 경향을 분석하여, 정권별 정책과 연결되는 의미화 과정을 제시했다. 이를 위해 문화산업의 도입시점인 <문민정부(1993년)>부터 <박근혜정부(2016년)>까지의 영상콘텐츠 석박사학위논문 총 2,624편의 초록에서 43,991개의 단어를 추출하고 의미연결망 분석을 실시하였다. 분석방법은 R프로그램의 다양한 패키지를 활용하였으며, 이를 통해, 텍스트 분석과 시각화를 도출하였다. 연구 결과는, 첫째, 영상콘텐츠분야 연구는 출현빈도별, 정권순서별로 '영상', '미디어', '콘텐츠'의 순위와 순서로 진화되었다. 둘째, 정권별로는 3단계 연구흐름을 볼 수 있다. <문민정부>는 '교육'과 '표현', <국민의정부>와 <참여정부>에서는 '미디어', <이명박정부>와 <박근혜정부>에서는 '콘텐츠'관련 연구들이 중심이 되었다. 셋째, 연구대상 기간 또는 정권별 기간 내내 지속적으로 꾸준하게 진행되는 연구주제는 '방송', '디지털', '기술', '제작' 등이며, 향후에도 계속 진행될 것으로 보인다. 마지막으로 각 정권마다 새롭게 등장한 연구대상이 있었다. <문민정부>는 '콤팩트디스크기억장치(CD-ROM)', <국민의정부>는 '워터마크', '고화질', '3D', '가상현실', <참여정부>는 '플랫폼', <이명박정부>는 '모바일', '애플리케이션', <박근혜정부>는 '스마트'이며, '콤팩트디스크기억장치'와 '워터마크' 등은 단기에 소멸되었다. 연구의 의제설정과 산업화 과정에서 트렌드와 미래예측이 필요하다고 보여 진다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.196-206
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• 2011

점점 증가되는 도시 속의 영상 프로젝션과 늘어나는 대형 스크린들은 도시의 미디어 환경을 재고하게 한다. 도시 속에서 미디어가 갖는 위상에 관한 물음에서 명확한 것은 미디어는 이제 추상적으로도 그 자체를 위해서도 존재하는 것이 아니며 가상 현실은 대도시의 일반적인 모습 속에서 존재하고 있다는 것이다. 대형화면으로 투사되는 비디오 이미지는 점점 관객들에게 접촉하는 듯한 느낌을 줌과 동시에 관람객들은 공간 속으로 몰입되는 느낌을 받게 된다. 본 논문은 도시 속의 비디오 아트 형태의 영상 프로젝션이 갖는 의미와 도시의 미디어 환경을 고찰해 봄으로써 대도시에서 비디오 아트 형태의 영상 프로젝션은 새로운 실재성, 가상과 현실, 몰입과 상호 작용성의 경험을 제공하며 도시의 미디어 환경의 관점에서 본다면 대도시라는 거대 텍스트는 어떤 주도적인 하나의 담론이 존재하지 않고 텍스트의 서로 상이한 담론들이 동시에 병립되어 서로 영향을 미치며 상호 소통되고 있음을 밝혔다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권8호
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• pp.331-340
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• 2013

초현실주의 대표적인 작가 르네마그리트가 주장한 데페이즈망 기법은 여러매체에 활용되어지고 응용되어 왔다. TV, CF, 광고등 다양한 매체를 통하여 데페이즈망의 기법들을 적용한 흔히 사용되어지는 소재들을 새로운 낯선 환경에 재배치되었을때 고정관념의 탈피와 시각적 충격을 통해 흥미를 부여하고자 하였다. 서로 다른 용도의 투명스크린과 오브제를 활용하여 프로젝션 맵핑의 매체에 접목하여 작품 '환영'에 데페이즈망 기법을 적용하여 낯선 환경을 통해 시각적 즐거움과, 새로운 미디어로써의 가능성과 투명스크린과 오브제를 활용한 프로젝션 맵핑의 기법을 제시하였다. 데페이즈망의 기법에서 대표적인 공간의 변조, 모순된 이미지의 결합, 물체의 변형과 변화 3가지 분류에 의해 표현방법과 효과를 적용하여 작품사례를 제시하였고, 레이아웃, 타이포그래피, 이미지, 컬러, 시간으로 분류하여 유형별 분석하였다. 작품 '환영'을 통해 프로젝션 맵핑과 데페이즈망 기법을 활용한 새로운 오브제와 매체의 특성을 적용하여 확장하였다.

• 패션비즈니스
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• 제22권4호
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• pp.20-29
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• 2018

Today, visitors of art galleries like to share their life in their communities than interacting with artwork. Meantime, image sharing of an exhibition on social media has become more important than actual watching of the artwork. Accordingly, most of the galleries have started paying more attention in organizing an exhibition environment for proof-shots to attract more visitors. We initially conducted research about the internet environment from the late 1990s to the recent years and analyzed the changing watching patterns of the exhibition since the advent of social media. Secondly, for empirical case analysis, we selected 'Plastic Fantastic' held in D-Museum as the target of analysis. The analysis targeted 500 recent postings that were discovered on Instagram on March 4, 2018, as 'Plastic-Fantastic'(in Korean). The methods of analysis included classification types of image, hashtag, and text on Instagram and were arranged in an order of relation to the exhibits. Based on the image analysis, 44.2% of the images involved exhibition displays; the others included a person or other goods. Based on the results of the text and hashtag analysis, only 3.6% of posting included information about the exhibition and 56.4% had non-related inflow hashtags only with image. The behavior of these shares is likely to gradually lose the inherent meaning of the exhibition and to the value rather than imparting the artistic thrill that viewers derive from art. Exhibition should try to seek deep interaction between the display, audience, and social media users, rather than encouraging the visitors to take proof-shots.

• 한국기록관리학회지
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• 제5권1호
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• pp.47-64
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• 2005

대중 매체의 보도는 보도 대상에 대한 사회의 인식을 반영하는 동시에, 그 보도 대상에 대한 공공의 이미지에 영향을 끼친다. 이는 아카이브 관련 직업군, 기관, 장서에 대해서도 적용된다. 이 연구에서는 아카이브에 대한 공공의 이미지를 파악하기 위하여 2003-2004년간의 국내 주요 일간 신문 보도 내용을 수집하여 그 결과를 기록관리 문화, 기록물의 가치, 기업 및 병원기록관리, 정부기록관리, 아키비스트 직종의 다섯 범주로 나누어 각 범주에 해당하는 기사 내용을 분석하고, 총체적인 보도 유형과 동향을 파악하였다. 그 결과 우리나라에서는 아카이브에 대한 공공 이미지가 아직 충분히 형성되지 않은 상태이며, 단편적인 관심의 대상으로 다루어지고 있음을 알 수 있었다. 아키비스트의 사기 진작과 기록관리 정착을 위하여 기록관리에 대한 공공의 이미지를 증진하여야 하며, 이를 위해 아카이브와 아키비스트의 홍보 활동이 더욱 적극적으로 이루어져야 할 것이다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권3호
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• pp.289-301
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• 2023

Due to the development and dissemination of modern technology, anyone can easily communicate using services such as social network service (SNS) through a personal computer (PC) or smartphone. The development of these technologies has caused many beneficial effects. At the same time, bad effects also occurred, one of which was the spam problem. Spam refers to unwanted or rejected information received by unspecified users. The continuous exposure of such information to service users creates inconvenience in the user's use of the service, and if filtering is not performed correctly, the quality of service deteriorates. Recently, spammers are creating more malicious spam by distorting the image of spam text so that optical character recognition (OCR)-based spam filters cannot easily detect it. Fortunately, the level of transformation of image spam circulated on social media is not serious yet. However, in the mail system, spammers (the person who sends spam) showed various modifications to the spam image for neutralizing OCR, and therefore, the same situation can happen with spam images on social media. Spammers have been shown to interfere with OCR reading through geometric transformations such as image distortion, noise addition, and blurring. Various techniques have been studied to filter image spam, but at the same time, methods of interfering with image spam identification using obfuscated images are also continuously developing. In this paper, we propose a deep learning-based spam image detection model to improve the existing OCR-based spam image detection performance and compensate for vulnerabilities. The proposed model extracts text features and image features from the image using four sub-models. First, the OCR-based text model extracts the text-related features, whether the image contains spam words, and the word embedding vector from the input image. Then, the convolution neural network-based image model extracts image obfuscation and image feature vectors from the input image. The extracted feature is determined whether it is a spam image by the final spam image classifier. As a result of evaluating the F1-score of the proposed model, the performance was about 14 points higher than the OCR-based spam image detection performance.

• 한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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• 한국정보디스플레이학회 2005년도 International Meeting on Information Displayvol.II
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• pp.1615-1618
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• 2005

In this paper, implementation of object-based multiview 3D display using object segmentation and adaptive disparity estimation is proposed and its performance is analyzed by comparison to that of the conventional disparity estimation algorithms. In the proposed algorithm, firstly we can get segmented objects by region growing from input stereoscopic image pair and then, in order to effectively synthesize the intermediate view the matching window size is selected according to the extracted feature value of the input stereo image pair. Also, the matching window size for the intermediate view reconstruction (IVR) is adaptively selected in accordance with the magnitude of the extracted feature value from the input stereo image pair. In addition, some experimental results on the IVR using the proposed algorithm is also discussed and compared with that of the conventional algorithms.

• 방송공학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.427-438
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• 2011

논문에서는 디스플레이 촬영 영상을 기반으로 하는 콘텐츠 검색 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 조명 등의 촬영 조건 변화에 영향을 최소화하기 위해 인접 블록 간 휘도의 증감 방향을 표현하는 이진 맵을 이용한다. 또한 본 논문에서 구현한 콘텐츠 검색 시스템은 제안 알고리즘의 효율성을 높이기 위해 스칼라 값을 이용한 인덱스 기반의 2단계 검색을 수행한다. 알고리즘 비교 실험을 통해 제안 알고리즘에 대한 검증을 수행하고 제안 알고리즘을 이용하여 구현한 콘텐츠 검색 시스템을 기술한다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제29권5호
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• pp.1-12
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• 2015

In this study, we derive an evaluation structure and 18 Valuation vocabulary for the media facade lighting conditions. In addition, this study deduced the applicable elements that could be applied in time of building nightscape lighting design using media facade by conducting affective evaluation. The research results are as follows: It was found that the image axis of "Dynamic, Colorful" showed the lighting change speed was fast with diverse application of lighting color, and its evaluation object applied by general emphasis, vertical emphasis, partial emphasis lighting method was highly assessed. In addition, it was found that "Luxurious, Unusual" axis showed lighting change speed was slow with the application of lighting color in warm hue series, and its evaluation object applied by line lighting, dot lighting, general emphasis lighting methods was highly assessed. Lastly, it was found that "Soft, Secure" image axis showed the lighting change speed was slow with the application of pastel tone lighting color, and the evaluation object applied by general emphasis lighting method was highly assessed.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권7호
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• pp.2938-2956
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• 2020

Objective image quality assessment (IQA) models have been developed by effective features to imitate the characteristics of human visual system (HVS). Actually, HVS is extremely sensitive to color degradation and complex texture changes. In this paper, we firstly reveal that many existing full reference image quality assessment (FR-IQA) methods can hardly measure the image quality with contrast and masking texture changes. To solve this problem, considering texture masking effect, we proposed a novel FR-IQA method, called Texture and Color Quality Index (TCQI). The proposed method considers both in the masking effect texture and color visual perceptual threshold, which adopts three kinds of features to reflect masking texture, color difference and structural information. Furthermore, random forest (RF) is used to address the drawbacks of existing pooling technologies. Compared with other traditional learning-based tools (support vector regression and neural network), RF can achieve the better prediction performance. Experiments conducted on five large-scale databases demonstrate that our approach is highly consistent with subjective perception, outperforms twelve the state-of-the-art IQA models in terms of prediction accuracy and keeps a moderate computational complexity. The cross database validation also validates our approach achieves the ability to maintain high robustness.