본 논문에서는 인물, 배, 풍경 등으로 구성되는 한국 고전화의 3D 입체 Tour-Into-Picture를 제안한다. 기존의 TIP 기법은 2D 영상 또는 동영상을 제공하는 것과는 달리, 제안하는 TIP는 3차원 입체 콘텐츠를 제공한다. 따라서 한 장의 영상 내부를 항해하면서 입체로 시청할 수 있는 특징이 있다. 제안 방법은 첫째 전경 마스크, 배경영상, 및 깊이맵을 생성한다. 다음에는 영상 내부를 항해하면서 투영 영상들을 획득한다. 마지막으로 전경객체에서 발생하는 카드보드효과를 감소시키기 위하여 템플릿 및 로스 텍스처 필터 기반 깊이맵 생성을 새로이 제안한다. 제안 방법을 조선시대의 작품인 신윤복의 '단오풍정'과 김홍도의 '무이귀도'에 적용하였고, 입체 애니메이션으로 제작되어 보다 실감 있는 콘텐츠를 제공한다.
본 논문은 TV 화이트 스페이스(TV white space) 대역에서 1차 우선 사용자인 DVB-T2(Digital Video Broadcasting - Second Generation Terrestrial) 차세대 유럽형 방송 서비스와 스펙트럼 인지 기능이 탑재된 IMT-Advanced LTE 기반 개인/휴대용 TVBD(TV Band Device) 무선기기와의 공존 가능성 파악을 위해 간섭분석을 수행하였다. 이를 위해 실제 유럽에서 적용되는 DVB-T2와 TVBD 각각에 대해 방사 및 블로킹 마스크, 안테나 높이 및 이득, 전송전력 및 대역폭, 송수신 링크에 대한 채널모델을 적용하였다. 이를 기반으로 DVB-T2의 인접채널에서 동작 가능한 TVBD 사용자의 허용가능 전송전력과 개수, 간섭환률 변화량에 대한 분석을 수행하였다. 또한 스펙트럼 인지 성능에 따른 허용가능 TVBD 총 개수의 변화량에 대해서도 분석을 수행하였다.
본 논문에서는 입력 데이터 특성을 반영하여 전력 효율이 좋은 2차원 DCT/IDCT 구조를 제안한다. 일반적으로 비디오와 영상 데이터 압축에 있어서 제로 또는 작은 값들이 입력 데이터의 많은 부분을 차지하므로 제안 방식에서는 이러한 특성을 이용하여 소모 전력을 줄인다. 특히, 간단한 AND와 비트-슬라이스 매스크(MASK)를 사용하여 곱셈기와 누산기 (accumulator) 내에서 제로를 곱하는 것을 생략하고 요구되는 세분화된 가산기들의 비트-슬라이스를 동적으로 활성화 또는 비 활성화한다. 제안 방식을 1-D DCT/IDCT에 적용하여 얻은 결과에서는 매트릭스 전치에서 전력 절감을 위해 이용되는 불필요한 부호확장비트(SEBs)를 갖고 있지 않음을 보여주고 있다. 비트 레벨 트랜지션 빈도 시뮬레이션(bit-level transition activity simulations)을 통해 기존의 설계에 비해 뚜렷한 전력 절감 효과를 확인하였다.
최근 CCTV의 영상정보 공개시 타인의 영상에 대해서는 모자이크 처리하여 식별이 불가능하도록 하는 개인정보 보호법이 발표되었다. 반면에 CCTV를 통하여 획득된 영상 데이터를 활용한 범죄 수사는 점차 더 많이 활용되고 있는 추세이다. 이렇게 상반된 2가지의 요구사항에 의해 촬영된 CCTV 동영상을 수사기관 등의 기관에서 요청할 경우 개인정보(개인 얼굴 이미지 등)을 마스킹(Masking)해 배포함으로써 개인정보 유출을 차단하는 마스킹/ 언마스킹 솔루션에 대한 시장의 요구가 크게 성장할 것으로 예측된다. 정보주체가 정보열람 의뢰기관에 정보를 요구하기 전에 객체에 대한 선별 마스킹을 하기 위한 정보보호 솔루션에 있어서 가장 핵심되는 기술은 객체에 대한 추적기술이다. 본 논문에서는 CCTV영상에 대한 후처리로써의 정보보호 솔루션에 적합한 객체추적 알고리즘을 제안한다. 안정적인 추적이 가능하도록 하기 위해 움직임정보와 색상정보를 함께 사용하였다. 그러면서도 시간이 많이 걸리지 않는 컬러 중심점 이동(Color Centroid Shifting) 기반의 방법을 사용하여 추적의 속도 성능을 높였다.
4차 산업혁명의 발전에 따라 통신 및 데이터 처리의 중요성이 높아지고 있으며, 이에 따라 장비의 정확성과 신뢰성에 직접적인 영향을 미치는 영상 및 데이터 처리의 중요성 또한 증가하고 있다. 본 논문에서는 영상의 주파수 성분의 변화에 적응하며 AWGN을 제거하기 위해 표준편차와 추정치의 유추를 통해 최종 출력을 산출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 마스크 성분의 표준편차를 통해 유효 화소 범위를 설정하여 추정치를 구하며, 가중치를 적용한 후 필터의 출력에 가감하여 최종 출력을 계산한다. 그리고 제안하는 알고리즘의 성능 평가를 위해 시뮬레이션을 통해 기존 방법과 비교 분석하였으며, 시뮬레이션 결과 영상의 중요 특성을 보존하며 효율적인 잡음 제거 성능을 보였다.
K-pop stars are an important influence in the era of digital culture based on emotions. The purpose of this study is to visually express the identity and worldview of their music in the virtual and real world, and to promote Korea's current and past culture. The study also intends to appeal to the emotions of the global fans by designing original textile in their music video 'IDOL' on Tiny TAN - a symbol of world pop star BTS. For design development, traditional Korean images shown in the 'IDOL' video were collected, patterns for each member were selected, and a motif was designed on Adobe Illustrator. We selected the dragon as the motif for V, cloud for Suga, chrysanthemums for Jin, mask for Jung Kook, hanok pavilion for RM, fan for Jimin, and Sam Taegeuk for J-Hope. The selected motifs were designed as per the four textile design arrangement methods: square pattern, 1/2 half drop pattern, turn-around pattern, and panel pattern. The design was presented by mapping Kwaeja to Tiny TAN character. The developed textile design can be used not only for character costumes in virtual space, but also for various products such as clothes, accessories, bedding, cosmetics, stationery, and food. By using it to produce goods inspired by K-pop stars, it can be used as basic data for the development of high value-added competitive products in the global market and create synergy effects of K-Design, which would lead a new trend in the design world.
디지털 영상 매체 및 지능형 시스템에 대한 관심이 급격히 증가함에 따라 보안, 인공지능 등 다양한 분야에서 영상 정보를 이용한 기술들을 접목해 사용하고 있다. 디지털 영상 처리 중 발생하는 임펄스 잡음은 영상의 화질을 저하시켜 정보의 신뢰성을 떨어뜨리기 때문에 필터를 통한 제거가 필요하다. 이미 잘 알려진 선행된 방식으로 SMF, AWMF, MDBUTMF가 있지만 이들 모두 알고리즘 자체의 문제로 유효한 화소의 정보의 손실이 크고 오염도가 큰 환경에서 원활하지 못한 필터링을 이루는 한계를 가진다. 따라서 본 논문은 마스크 내에 존재하는 가장 근접한 유효 화소를 탐색함으로써 정보의 신뢰도를 반영한 가중치를 적용하는 메디안 필터 알고리즘을 설계한다. 성능 평가를 위해 PSNR과 확대영상을 사용하여 본 알고리즘과 선행된 알고리즘을 비교, 분석하였다.
고성오광대 제1과장 문둥북춤은 양반의 자손으로서 조상들의 죄업으로 문둥병에 걸려 고통으로 괴로워하다 신명을 통해 극복한다는 내용을 대사 없이 춤으로만 표현한다. 고성오광대 문둥북춤의 문화재 지정 이후 현재까지 변화양상을 살펴본 결과 시간이 지남에 따라 문둥북춤의 춤사위가 더 많아지고 동작이 구체화된 것을 확인할 수 있었다. 1965년 문둥북춤 춤사위부터 2000년 문둥북춤까지 춤사위가 5개에서 20개로 확장되고 이전보다 구체화된 것을 확인할 수 있었다. 또한 문둥북춤에서 사용하는 소도구 북의 표현하는 방식이 65년의 경우 북을 치고 어르는 춤사위만 있었다면, 1988년의 경우 현재와 같이 북과 북채를 무대에 두고 등장하고 춤사위도 14개로 늘어난 것을 확인할 수 있었다. 2000년 문둥북춤의 경우 문둥이가 북을 잡고 난 이후부터 신명나게 춤을 추며 자진모리장단으로 발전되는 형태는 이전보다 춤사위가 더 다양해지고 이야기 구조를 좀 더 명확하게 표현하는데 사용된 것을 알 수 있었다. 마지막으로 고성오광대의 대표적인 춤사위 배김새가 1965년엔 보이지 않고 1969년엔 한 방향으로만 배김사위를 하는데 1988년과 2000년 문둥북춤에서 보여지는 배김사위는 좌우로 대칭하여 한 번씩 연행해 현재의 배김사위와 같은 것을 알 수 있었다.
In this paper, performance improved hole-filling algorithm which includes the boundary noise removing pre-process that can be used for an arbitrary virtual view synthesis has been proposed. Boundary noise occurs due to the boundary mismatch between depth and texture images during the 3D warping process and it usually causes unusual defects in a generated virtual view. Common-hole is impossible to recover by using only a given original view as a reference and most of the conventional algorithms generate unnatural views that include constrained parts of the texture. To remove the boundary noise, we first find occlusion regions and expand these regions to the common-hole region in the synthesized view. Then, we fill the common-hole using the spiral weighted average algorithm and the gradient searching algorithm. The spiral weighted average algorithm keeps the boundary of each object well by using depth information and the gradient searching algorithm preserves the details. We tried to combine strong points of both the spiral weighted average algorithm and the gradient searching algorithm. We also tried to reduce the flickering defect that exists around the filled common-hole region by using a probability mask. The experimental results show that the proposed algorithm performs much better than the conventional algorithms.
코로나 19 위기 상황에서 정부의 대책이 소셜미디어를 통해 어떻게 확산했는지 알아보기 위해 이 연구는 유튜브에서 코로나 19 방역과 백신 접종 관련 이슈의 확산 과정을 네트워크 분석했다. 마스크 대란, 확진자 급증, 백신 수급 문제에 대한 네트워크 분석결과 코로나 19 상황을 전달하는 언론사 채널의 영향력이 컸고, 조회 수도 높게 나타났다. 다만 보수 성향의 채널에서 감정적 헤드라인이 더 많았고, 보수 성향의 개인 채널이 정부에 대한 부정적 메시지를 확산했고 동영상 조회 수도 높게 나타났다. 정부는 소셜미디어에서 확산되는 부정적인 메시지와 허위정보에 대응하기 위해 정확한 정보를 적극적으로 알리고, 언론은 부정확한 정보, 허위정보에 대한 팩트체크를 해야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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