본 연구는 중국 고대예술의 이미지 서사와 시각문화에 관한 연구로, 문학과 회화형식이 결합된 복합적인 텍스트와 시각성을 연구대상으로 하였다. 특히 고대예술의 시각적 사유방식과 이시동도(異時同圖)적 표현, 고대의 도상 서사방식과 만화예술의 칸의 상호 해석을 통한 매체적 합일성 그리고 도상서사의 만화적 연원과 현대적 수용방식이다. 중국 고대의 시각에 대한 인식은 전통적인 양식적 형상과 의미적 상징을 포괄한다. 예술의 서사적 이미지로서 도상의 형상적 사유와 시각적 표상은 예술 창작활동 가운데 중요한 의의를 가지며, 예술적 사유 또한 시각적 표상과 분리되어 질 수 없다. 시각적 이미지를 매개로 하는 도상적 서사방식은 일종의 이성적 사고를 지닌 창의적 언어표현이다. 고대예술의 이미지 사유방식과 이시동도적 시공간표현 특징은 일종의 예술적 공간의 시간화로 현대 만화예술의 사유공간으로서 또 다른 조형적 수용방식이다. 이러한 이미지의 서사방식은 새로운 조형미와 매체형식 그리고 문화가치가 결합된 현대인의 대중적 미적욕구와 소통을 필요로 한다.
손 포즈 모델링 및 추적은 컴퓨터 시각 분야에서 어려운 문제로 알려져 있다. 손 포즈 3차원 복원을 위한 방법에는 사용되는 카메라의 수에 따라 다중 카메라 또는 스테레오 카메라 기반 방식과 단일카메라 기반 방식이 있다. 다중 카메라의 경우 여러 대의 카메라를 설치하거나 동기화를 시키는 등에 대한 제약사항이 따른다. 본 논문에서는 확률 그래프 모델에서 신뢰 전파 (Belief Propagation) 알고리즘을 이용하여 단안 카메라에서 획득된 2차원 입력 영상으로부터 3차원 손 포즈를 추정하는 방법을 제안한다. 또한, 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)을 인식기로 하여 손가락 클릭 동작을 인식한다. 은닉 노드로 손가락의 관절 정보를 표현하고, 2차원 입력 영상에서 추출된 특징을 관측 노드로 표현한 확률 그래프 모델을 정의한다. 3차원 손 포즈 추적을 위해 그래프 모델에서의 신뢰 전파 알고리즘을 이용한다. 신뢰 전파 알고리즘을 통해 3차원 손 포즈를 추정 및 복원하고, 복원된 포즈로부터 손가락의 움직임에 대한 특징을 추출한다. 추출된 정보는 은닉 마르코프 모델의 입력값이 된다. 손가락의 자연스러운 동작을 위해 본 논문에서는 한 손가락의 클릭 동작 인식에 여러 손가락의 움직임을 함께 고려한다. 제안한 방법을 가상 키패드 시스템에 적응한 결과 300개의 동영상 테스트 데이타에 대해 94.66%의 높은 인식률을 보였다.
도시화에 따른 녹지의 감소로 서식처 피괴, 대기오염, 열섬효과 등 많은 환경문제들이 발생하고 있다. 최근에는 자연경관에 대한 관심이 높아지면서 겨울철에도 서식하는 상록수의 적정 관리가 중요하게 대두되고 있다. 본 연구에서는 UAV 기반 식생지수를 이용하여 상록수 분포면적을 분석하였다. 먼저 고정익 UAV에 RGB와 NIR+RG 카메라를 탑재하였으며 Pix4D SW 기반 GCP점을 활용하여 영상접합을 수행하였다. 그리고 취득한 정사영상으로부터 밴드계산 기능을 통해 NDVI와 SAVI 식생지수를 계산하였다. 식생지수 구간별 상록수 분포의 정확도를 평가하기 위해 검정점을 이용하였으며, 분석 결과 "NDVI > 0.5"와 "SAVI > 0.7" 구간에서 Kappa 계수가 각각 0.822와 0.816로 가장 높게 나타났다. GIS 공간분석을 통해 계산한 "NDVI > 0.5"와 "SAVI > 0.7" 구간에서의 상록수 분포면적은 각각 $11,824m^2$와 $15,648m^2$로 계산되었으며 이는 전체면적 대비 4.8%와 6.3%에 해당되는 비율이다. 이와 같이 도심지 환경, 대기오염, 기후변화, 열섬효과 등과 관련하여 식생을 분석하는 업무에서 UAV가 최신의 고해상도 정보를 제공해 줄 수 있으리라 판단된다.
임의의 물체 영상에서 정확한 윤곽선을 찾아내는 것은 영상 처리 관련 시스템을 구축하는데 있어 필수적인 요소이다. 특히, 자동화된 생산 공정에서 생산품의 검사를 위한 비전시스템을 구축하다면 직선, 원 등의 정형화된 모형에 대한 윤곽선의 검출이 매우 중요하다. 본 논문에서는 원형(prototype) 에너지를 추가하여 개선된 윤곽선 추출 알고리즘으로 원형적응 동적윤곽선 모델, p-Snake를 제안한다. 제안 방법은 원형분석을 위하여 물체 영상에 소벨 연산을 수행한 후, 기존 스네이크 알고리즘을 적용하여 초기 윤곽선을 찾는다. 이후 초기 윤곽선 정보에 근거하여 직선, 원 등의 원형(prototype)을 분석하고, 원형 에너지를 정의하여 기존의 스네이크 함수에 추가적인 에너지 항목으로 사용함으로써 물체의 최종 윤곽선을 검출하였다. 산업현장의 배경을 가정한 환경에서 취득된 340장의 영상에 대하여 실험한 결과, 잡음이나 조명 등의 이유로 물체와 배경의 구분이 선명하지 않거나 영상에서 에지가 충분히 존재하지 않는 경우에도 윤곽선을 추출할 수 있음을 확인할 수 있었다. 또한 원형(prototype)과 얼마나 일치하는 가를 나타내는 척도인 유사도의 경우, 제안한 p-ACM으로 추출한 윤곽선의 원형 유사도가 ACM의 처리 결과에 비해 9.85%가량 우수한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 도심 영상에 대해 맨하탄 좌표계를 추정하는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network) 기반의 시스템을 제안한다. 도심 영상에서 맨하탄 좌표계를 추정하는 것은 영상 조정, 3차원 장면 복원 등 컴퓨터 그래픽스 및 비전 문제 해결의 기본이 된다. 제안하는 합성곱 신경망은 GoogLeNet[1]을 기반으로 구성한다. 합성곱 신경망을 훈련하기 위해 구글 스트리트 뷰 API로 영상을 수집하고 기존 캘리브레이션 방법으로 맨하탄 좌표계를 계산하여 데이터셋을 생성한다. 장면마다 새롭게 합성곱 신경망을 학습해야하는 PoseNet[2]과 달리, 본 논문에서 제안하는 시스템은 장면의 구조를 학습하여 맨하탄 좌표계를 추정하기 때문에 학습되지 않은 새로운 장면에 대해서도 맨하탄 좌표계를 추정한다. 제안하는 방법은 학습에 참여하지 않은 구글 스트리트 뷰 영상을 검증 데이터로 테스트하였을 때 $3.157^{\circ}$의 중간 오차로 맨하탄 좌표계를 추정하였다. 또한, 동일 검증 데이터에 대해 제안하는 방법이 기존 맨하탄 좌표계 추정 알고리즘[3]보다 더 낮은 중간 오차를 보이는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 자율 이동로봇이 장애물을 회피하며 목표하는 지점까지의 경로를 구성하여 찾아가는 알고 리즘을 제안하고자 한다. 시스템의 구성은 로봇에 탑재된 CCD카메라로부터 획득한 영상신호를 RF 무선 모듈을 이용하여 PC로 보내고 PC에서 영상 처리 과정을 거친 후, 장애물로 인식되는 지역을 회피하도록 제어 신호를 이동로봇으로 전송하는 것이다. 이동로봇에 탑재된 CCD카메라에서 획득한 영상 정보는 매 샘플링 시간마다 캡쳐하여 PC로 전송하고 호스트는 화면에서 장애물의 유무를 판별한 후 좌 혹은 우로 회전하여 장애물을 피해 나가도록 하며 로봇이 이동한 거리를 PC로 전송하는 시스템을 구현하여 초기에 지정한 목표지점까지 로봇이 갈 수 있도록 간략한 경로를 계획하여 추적해 나가도록 한다. 먼저 로봇으로부터 전송되어진 영상은 호스트PC에서 다음과 같은 영상처리과정을 거치도록 한다. 먼저 Original영상을 입력받아서 3X3 mask Sobel 연산자를 사용한다. 그리하면 윤곽선이 추출된다. 여기서 추출된 윤곽정보는 처리가 용이하도록 NOR Converter를 거치도록 한다 마지막으로 이 영상의 경계값을 찾는다. 처음에 획득한 영상은 깨끗한 환경에서 얻어진 것이 아니라 주변에 여러 가지 기구나 명암대비가 뚜렷하지 못한 조건들로 되어 있다. 어떤 장애물이라도 가까이서 획득한 영상으로 보게 되면 색상이 단일한 색상으로 나타난다. 즉, 멀리 있는 영상정보나 장애물이 없는 영상 정보 쪽에 히스토그램이 넓게 분포되기 마련이다. 이런 이유로 마지막에 Convert를 처리한 영상의 경계치를 229로 둔다. 그러면 거의 흰색에 가까우면서도 약간의 그레이 레벨만 가진다 하더라도 흑백 대비를 뚜렷하게 만들어 준다. 즉, 불순 성분을 받아들이기 위하여 경계값을 높이는 것이다. 다음으로 처리된 영상의 좌표를 (0, 0)에서 (0, 197)까지의 히스토그램 분포를 스캔한다. 그러면 장애물이 있는 부분의 히스토그램의 분포는 거의 변동이 없이 나타난다. 이러한 특성을 이용하여 장애물이 있는 곳을 찾아내고 이것을 회피하기 위한 알고리즘을 세웠다
본 논문에서는 초음파 및 적외선 센서와 무선 카메라를 장착한 소형 이동 로봇의 물체 검출 방법을 제시한다. 전방 물체의 존재 여부를 판단하기 위해, 초음파 센서는 초음파 발생 신호의 귀환시간, 적외선 센서는 감지한 적외선 아날로그신호의 양, 카메라는 영상 데이터 중 물체의 특징 등을 추출하여 그 결과를 융합함으로써 물체의 유무 또는 이동 로봇과 물체와의 거리를 판단하여 로봇의 움직임을 제어하는데 사용한다. 초음파와 적외선 센서는 물체의 유무와 물체의 대략의 거리를 예측하는 1차 센서로 사용되며 거리 계산결과와 실제 거리 값과의 오차는 5%이내이다. 영상처리에 의해 2차의 섬세한 물체 검출 및 추적을 수행하여 최종적으로 센서 융합에 의한 물체 검출율을 개선하였다. 영상처리방법은 물체와 배경 및 유사잡음들과의 강인한 분리를 위하여 고유색상정보와 움직임 정보 등의 사전정보를 활용하였으며, 형태의 변화가 수반되는 경우에도 유연한 대처능력을 갖도록 하기 위해 시그니처를 이용한 영역분할 방법을 통해 모든 후보영역내의 물체의 존재를 확인하고 목표 물체영역만을 검출하였다. 세가지 센서에 의한 대상 물체 검출 결과의 합은 최종적인 검출을 결정하는데 확률적 근거로 활용되며 각 개별 센서를 사용한 경우보다 최소 7% 이상의 검출율이 개선되었다.
본 논문에서는 시각 조형적인 입장에서의 '칠성 화(七星畵)'를 대한(大韓)민족 고유의 시각전달체계의 한 심벌(symbol)로서 이해하였다. 또한 그것에 대한 그래픽분석을 통해 토속적인 민족의 정서를 단순하고 그래픽한 선과 색채로써 수학적인 그리드(grid)안에 규격있게 표현하였음을 분석하였다. 이에 칠성 화를 조상의 시각 조형물로서 커뮤니케이션 디자인의 한 분야로 정착시키는 데 기여하고자 함이 본 연구의 주된 목적이다. 이에 그래픽 측면 구조분석의 구체적 내용을 요약하면 1) 동양의 수학적 사고와 공간 구성은 기본적으로 동양의 공(空)과 허(虛)로 일컬어지는 0(zero)의 개념과 수학의 무한(無限)의 수(數)개념을 설명하였으며, 이것을 근거로 음양론(陰陽論)을 기초로 한 대칭 개념의 발전으로 대각선 전개 법을 유추하여 방위개념에 의거한 공간분할 방식을 설명하였다. 2) 비례분석에서는 황금 분할비 구형을 기준하여 현대적 레이아웃에 있어 시각중심 위치를 잡고 분석하였는데 이에 칠성화의 존상(尊像)의 미간중심을 그 비례 중심적으로 지정하였다. 3) 수학적 구조 분석은 균형있는 배열 및 그 형태법칙에 어떠한 통일된 원칙을 찾기 위한 방법으로 황금 분할 비에 의거하여 분할한 그리드를 적용시켜 그 위에 주(主)인물과 부(副)인물의 기본적인 움직임에 인체모듈(module)에 기준한 형태법칙을 유추 분석하였다. 이에 칠성화의 경우 만다라(曼茶羅) 도형의 기본 분할 방법과 그 맥을 같이 하여 두 가지 유형으로 분석하였다.
실시간 입력영상 분석에 의한 객체 추적은 사람의 시각이 요구되는 여러 응용분야에서 관심 있는 주제 중 하나이다. 객체를 추적하기 위해서는 객체 검지가 선행 된다. 실외 환경에서 안정적인 객체 검지 성능의 달성은 태양의 남중고도 변화에 따른 빛과 그림자의 변화, 자연현상 등의 다양한 환경변화를 수용하는 효과적인 적응적 배경영상 생성 방법이 필요하다. 본 논문에서는 불법 주정차 무인 자동 단속 응용에 효과적으로 활용 가능한 환경 변화에 강건한 적응적 배경영상 생성과 이동 객체의 정지 여부를 판단하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 적응적 배경영상 생성 방법은 먼저, 초기 배경영상을 생성 후, 생성된 초기 배경영상과 입력영상 프레임 간의 차연산 기법으로 객체를 검지하고, 객체 검지 결과로 이동객체를 추적한다. 또한 객체 검지의 결과로부터 얻어진 객체영역을 제외한 입력영상의 영역을 활용하여 배경영상을 갱신한다. 이후 갱신된 배경영상과 입력영상 간의 차연산 방법으로 객체 검지를 수행하고 이후, 추적, 객체영역을 제외한 영역으로 배경영상 갱신의 과정을 반복한다. 실험에서는 제안방법을 가변하는 실제 도로환경에 적용하여 효과적으로 객체 검지가 가능함과 서행하는 객체 또한 효과적으로 검지됨을 보이고 이동 객체의 정지 여부를 판단할 수 있음을 보인다.
본 논의의 출발점은 '자신을 본다'는 거울의 시선에 있다. 거울은 시각을 연장하고 자신이 가질 수 없는 상들을 제공하면서, 닮음, 재현, 반성, 실재 등에 대한 여러 의문을 제기하며 자의식을 강화하는 등 수세기 동안 그 의미는 재인식되어 왔다. 이처럼 거울을 본다는 것은 자기상의 또 다른 표면적 존재를 낳아, 거울 자체의 양면성이라는 실체와 허상 간의 모호한 간격으로 인해 지속적인 관심의 대상이다. 오늘날 거울의 반사상에 대한 과도한 열중은 더욱 심화되어 표출된다. 복잡한 이중적인 구조로 채워진 거울의 시선은 보는 자와 보이는 자의 관계로, 주체와 대상, 대상과 주체와의 불분명한 경계를 낳으며, 타인의 시선으로부터 존재하는 모든 국면들과 마주하며 교차적인 세계의 가능성을 열어준다. 더욱이 거울의 반사적 의미는 회화와 문학을 비롯한 여러 가지 미적 표현양식에 다양한 시선으로 떠오르는 모호한 수수께끼의 매체로서, 작가들에게 적지 않게 반영되며 창조적인 담론을 낳았다. 이에 본고에서는 거울의 시선이 세계의 상황 속에 서있는 이중의 영역에 반영된 불투명한 인간의 시선임을 제시하며, 보다 구체적인 접근을 위해 거울의 역사적 흐름을 전개하여 문학, 예술 작품에 투영된 일련의 사례들을 통해 닮음의 반사적 구조를 드러낼 것이다. 이 과정은 보는 자와 보이는 자의 관계, 즉 지각하는 주체와 거울에 반영된 타자의 시선임을 모색해봄으로써, 나와 세계가 상호 얽힘의 교차관계 속에서 자신의 삶이 존재하고 있음을 반추해보는 계기가 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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