• 감성과학
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• 제7권1호
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• pp.41-49
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• 2004

본 연구에서는 사진 이미지에 대해 어떠한 감성들이 나타날 수 있는지를 확인하여 이를 구조화할 수 있는 기본 감성 모형을 개발하였다. 그런 다음, 이 모형을 바탕으로 주요한 시각 속성 중 하나인 색의 유무가 감성에 어떠한 영향을 줄 수 있는지에 대해 알아보았다. 연구 1에서는 다양한 기법과 소재가 반영된 사진가들의 사진을 제시하고 각 사진에 대해 감성 반응을 받은 다음 이를 분석하였다. 얻어진 자료를 주축 기법을 이용하여 요인분석한 결과 감성 어휘 변량 중 약 42%를 세 요인만으로 설명할 수 있었다. 세 요인은 각각 긍정적-부정적 인상, 동적-정적 인상, 가벼운-무거운 인상으로 명명되었다. 연구 2에서는 세 요인을 감성 공간의 기본 차원 축으로 삼아 색의 유무가 사진 감성에 미치는 영향을 살펴보았다. 대표적인 컬러 사진 90장을 흑백으로 전환하여 컬러와 흑백 각각 90장의 사진 이미지를 자극으로 사용하였으며, 각각의 사진 이미지들이 세 감성 차원들에 대해 평정되었다. 감성 차원별로 색의 유무에 대해 t검증을 실시한 결과, 모든 감성 차원에서 색의 유무에 따라 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 흑백으로 전환된 이미지가 더 부정적이고 정적이며 무거운 이미지로 느껴지는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 사진 이미지에서 동일한 소재와 동일한 구도라 할지라도 기본적인 시지각 속성의 변화만으로 감성반응에 중요한 차이를 유발할 수 있음을 시사한다.

• 인지과학
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• 제15권4호
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• pp.21-30
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• 2004

등광도인 두 색으로 이루어진 배경(적색/녹색, 청색/녹색, 혹은 청색/황색 배경) 위의 중앙에 회색 원이 놓일 때 이 회색 원에 대한 잔상은 본래의 두 배경 색에 대한 가산 혼합 색인 것으로 나타났다. 잔상에 나타난 이러한 흔한 색은 두 배경 색의 광도가 다를 때에도 나타났고, 회색 인의 크기가 증가하였을 때에도 나타났다. 나타난 잔상의 채도는 순응 배경 자극의 평균 광도 값이 증가할수록, 그리고 회색 원의 크기가 감소할수록 증가하는 것으로 나타났다. 하지만 검사 자극의 중앙에 유채색 혹은 무채색의 경계선이 놓일 때 순응 자극의 두 배경 색에 대한 가산 혼합 색은 더 이상 나타나지 않았다. 검사자극에 놓인 경계선은 검사 영역의 양 쪽에서 유도된 객들이 반대편의 영역으로 퍼져나가는 것을 방해하고, 결과적으로 유도된 색이 두 색으로 분리된 상태로 유지하도록 하여 서로가 혼합되지 않도록 돕는 작용을 하는 것으로 추정된다. 검사 자극에 경계선이 놓이지 않는 경우, 잔상에서 유도된 색은 유도된 두 색 사이에 주관적 경계선을 형성하기에는 너무 약한 색 정보를 가지기 때문에 결과적으로 두 색이 반대편의 영역으로 퍼져 색채 혼합이 일어나는 것으로 추정된다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.1-7
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• 2000

본 연구에서는 230명의 대학생올 대상으로 색채의 이미지에 대한 조사를 실시하여 색채 자체가 가지고 있는 이미지를 분명히 하고자 한다. 연구결과, 대학생의 색선호는 파랑, 흰색에 대한 선호정도가 높으며, 혐오색에 있어서는 개인차가 크다는 것을 알았다. 그리고 봄은 노랑, 여름은 파랑, 겨울은 흰색올 계절색으로 생각하고 있으나, 가을의 이미지색은 선택익 폭이 넓었다. 흰색-회색一검정의 무채색은 각각 고유의 이미지를 가지고 있으며, 검정은 공정적 이미지가 나타났다. 그리고 유채색의 경우에는 12개의 색상 중 빨강, 노량, 파랑, 연두만이 고유의 이미지를 가지고 있는 것으로 나타냈다. 특히, 빨강은 기존연구와 같은 이미지들 가지고 있으며, 노링은 일부 유사한 경향을 나타내었으나, 파랑온 기존의 연구결과와 상반된 이미지를 가지고 있는 것으로 나타났다. 한편, 광원색의 1차색(빨강, 녹색, 파랑) 에 포함되는 녹색은 고유의 이미지를 나타내지 않았다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.102-110
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• 2019

시각과 관련된 감성 연구 중에서 색에 대한 연구나 움직임에 대한 연구는 많이 이루어져 왔으나 정적인 형태 자체에서 감성을 불러일으킬 수 있는가에 대한 연구는 많이 이루어지지 않았다. 따라서 본 연구에서는 기본적인 3가지 형태를 중심으로 색상과 결합하여 영역 설정(AOI)에 의한 시각적 주의를 아이트래킹을 활용하여 분석하고 그 결과를 Heat Map과 Gaze Plot을 통해 시각적으로 표현하였다. 또한, 두 집단과 평균 차이에 대한 통계적 유의성을 검증하기 위해 대응표본 t검정을 실시하였다. 실험결과, 유채색의 형태가 무채색의 형태보다 시각적 주의가 크며, 난색의 형태가 한색의 형태보다 더 높은 평균을 보여 시각적 주의가 크다는 것을 알 수 있었다. 본 연구는 주관적으로 해석되기 쉬운 디자인적 요소를 객관적인 해석이 용이한 정량적 방법을 제시하는데 의의가 있다. 향후 본 연구결과를 토대로 더 많은 추가 연구가 수행되어 다양한 색상과 형태로부터 시각적 주의의 차이를 확인할 수 있는 정량적 해석 방법이 제시된다면 기초 디자인에 대한 가이드라인을 제공하는데 활용될 수 있을 것이다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권6호
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• pp.1418-1432
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• 1997

일반적인 내용기반 화상 검색 기법은 검색 인덱스로서 칼라와 텍스쳐를 사용하며, 칼라기법인 칼라히스토그램과 칼라쌍 검색 기법은 공간정보와 텍스트가 부족하다. 따라서 본 논문은 칼라공간과 키워드를 결합한 내용 기반 화상 검색시스템을 설계하고 구현하였다. 화상검색을 위한 전처리기에서는 기존의 HSI(Hue, Saturation, Intensity) 좌표계를 사용하였고, 화상으로부터 색채 영역과 비색채영역을 검출해 내었다. 화상의 크시는 200*N 또는 N*200으로 정규화하고 256칼라로 변환시킨다. 칼라 공간으로 칼라 선택을 결정하기 위해서는 배경과 색채를 위한 2개의 칼라히스토그램을 사용한다. 공간정보는 최대 엔트로피 이산화를 사용함으로써 얻어진다. 키워드는 화상의 종류, 칼라, 모양, 위치, 크기를 선택 가능하도록 했으며, 입력되는 색채에 대해서는 한국 공업 규격의 유채색과 무채색 15가지 색으로 제한하였다. 화상검색 방법은 유사도 검색의 특징 키로 사용하였고, 화상 검색시 특정 성분의 가중치에 따른 검색을 위해 사용자는 질의어 입력시 칼라공간 ${\alpha}(%),\;키워드\;{\beta}(%)$등의 가중치를 화상 내용 특징에 따라 그 값을 조절하여 부여할 수 있는 방안을 개발하였다. 질의 화상에 대한 칼라공간, 키워드와 같은 추출된 특징중 하나의 특징으로 검색 실험한 결과는 가중치를 부여하여 실험한 결과보다 검색 효율이 낮았으며 가중치를 부여한 경우 측정된 파라메타의 평균치는 Precision(0.858), Recall(0.936), RT(1), MT(0)를 보임으로써 칼라공간, 키워드 내용기반 화상 검색 시스템들 보다 높은 검색 효율을 입증해 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.182-190
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• 2012

현대인의 생활은 굽이 높은 슬리퍼, 샌들, 하이 힐 등의 과다 사용에 따른 수축된 아킬레스건이 보행 또는 운동 중에 파열되는 사고로부터 예방의 필요성이 증가하고 있다. 또한 국민생활이 윤택해짐에 따라서 운동부족과 과잉섭취에 의한 국민비만은 심각한 상황이다. 본 연구는 아킬레스건의 신장과 이완된 종아리 근육을 풀어주거나 키워주는 역할의 기능성 샌들에 대한 외형 디자인에 대하여 현재 시제품에 대한 분류와 문제점들을 알아보고 어떠한 디자인 개발이 필요한 지 알아보는 데에 본 연구의 목적이다. 본 연구조사를 통하여 동일 제품군을 대상으로 현재 기능성 샌들 디자인 문제점과 경향으로 향후 개발되어질 기능성 샌들에 대하여 다음과 같은 결론을 얻을 수 있다. 첫째, 앞굽이 높고 바닥이 넓으며 지면과 맞닿는 부분이 많아야 한다. 둘째, 무채색 계열보다는 유채색 계열에 대하여 선호도가 높다. 셋째, 굽의 높이와 형태를 곡선 적으로 제작하고 신발의 균형에 대하여 디자인 고려해야 한다. 넷째, 기능성 샌달로써 형태가 너무 커 투박하거나 운동에 불편을 주지 않는 가운데 될수록 크게 보여 안정감을 주도록 한다. 다섯째, 형태를 디자인하는데 너무 복잡하게 디자인하지 않도록 한다. 연구는 기능성 샌들의 외형 디자인에 대해서 조사 분석한 것으로 실제 샌들의 사용 평가 등에 대해서 이루어지지 않았다. 향후 보다 구체적인 연구를 통해 건강을 위한 기능성 샌들 디자인의 다양화를 모색하고 우리나라의 산업과 디자인 경쟁력의 우위를 확보해 나아가야 할 것이다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권1호
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• pp.1-12
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• 2008

본 논문에서는 야외 및 실내에서 촬영된 차량 영상에 대해 실시간으로 차량 색상을 인식할 수 있는 GPU(Graphics Processing Unit) 기반의 알고리즘을 제시한다. 전처리 과정에서는 차량 색상의 표본 영상들로부터 특징벡터를 계산한 뒤, 이들을 색상 별로 조합하여 GPU에서 사용할 참조 텍스쳐(Reference texture)로 저장한다. 차량 영상이 입력되면, 특징벡터를 계산한 뒤 GPU로 전송하고, GPU에서는 참조 텍스쳐 내의 표본 특징리터들과 비교하여 색상 별 유사도를 측정한 뒤 CPU로 전송하여 해당 색상명을 인식한다. 분류의 대상이 되는 색상은 가장 흔히 발견되는 차량 색상들 중에서 선택한 7가지 색상이며, 검정색, 은색, 흰색과 같은 3가지의 무채색과 빨강색, 노랑색, 파랑색, 녹색과 같은 4가지의 유채색으로 구성된다. 차량 영상에 대한 특징벡터는 차량 영상에 대해 HSI(Hue-Saturation-Intensity) 색상모델을 적용하여 색조-채도 조합과 색조-명도 조합으로 색상 히스토램을 구성하고, 이 중의 채도 값에 가중치를 부여함으로써 구성한다. 본 논문에서 제시하는 알고리즘은 다양한 환경에서 촬영된 많은 수의 표본 특징벡터를 사용하고, 색상 별 특성을 뚜렷이 반영하는 특징벡터를 구성하였으며, 적합한 유사도 측정함수(likelihood function)를 적용함으로써, 94.67%에 이르는 색상 인식 성공률을 보였다. 또한, GPU를 이용함으로써 대량의 표본 특징벡터의 집합과 입력 영상에 대한 특징벡터 간의 유사도 측정 및 색상 인식과정을 병렬로 처리하였다. 실험에서는, 색상 별로 1,024장씩, 총 7,168장의 차량 표본 영상을 이용하여 GPU에서 사용하는 참조 텍스쳐를 구성하였다. 특징벡터의 구성에 소요되는 시간은 입력 영상의 크기에 따라 다르지만, 해상도 $150{\times}113$의 입력 영상에 대해 측정한 결과 평균 0.509ms가 소요된다. 계산된 특징벡터를 이용하여 색상 인식의 수행시간을 계산한 결과 평균 2.316ms의 시간이 소요되었고, 이는 같은 알고리즘을 CPU 상에서 수행한 결과에 비해 5.47배 빠른 속도이다. 본 연구에서는 차량만을 대상으로 하여 색상 인식을 실험하였으나, 일반적인 피사체의 색상 인식에 대해서도 제시된 알고리즘을 확장하여 적용할 수 있다.