정원의 재식설계(planting design)는 환경과 식물의 생리적인 특징을 파악하고, 그 식물이 가지고 있는 색채, 질감, 형태의 심미적인 호기심에서부터 출발하여 다른 식물들과의 관계를 어떻게 해야 하는지 결정해야 한다. 많은 디자이너들은 전통적으로 색상요소를 중점적으로 구상하는 경향이 있다. 본 연구는 제킬(Gertrude Jekyll)의 먼스태드 우드(Munstead Wood), 비타(Vita Sackvill-West)의 시싱허스트(Sissinghurst), 로이드(Christopher Lloyd)의 그레이트 딕스터(Great Dixter), 존스턴(Lawrence Johnston)의 히드콧 매너(Hidcote Manner)의 4개의 정원을 사례로 한다. 먼스태드 우드의 플라워 보더(flower border)는 끝에 연한 회색과 파란색을 식재하고, 중심으로 갈수록 화려한 빨간색과 오렌지색의 강한 클라이맥스를 만들고 있다. 기존에 등한시했던 흰색과 파란색을 사용하였다. 시싱허스트는 그 이전까지 거의 사용되지 않던 퍼플색(purple color)을 사용하였으며, 딕스터에서는 원래 놓여있던 마젠타색과 동시에 뚜렷한 오렌지색의 혼합으로 기존에 형성되어 있는 색에 대해서 충격을 느끼게 하고, 병치를 통해 원하는 효과를 이룰 수 있게 하였다. 히드콧 매너는 강력한 레드 보더(Red border)를 탄생시켰다. 4명의 작가들은 관찰자의 진행방향에 따라 섞이는 색의 배열, 색의 조절을 통해 정원이 실제보다 크거나 작게 느껴질 수 있는 공간체험을 위해서 색을 사용하였다. 인식 공간에서 주색상과 부차적 색상을 혼합하여 배열할 때, 감상자로 하여금 머릿속에 총체적으로 인식하는 기법을 사용하였다. 재식설계에서 시간은 계절을 유지하여 연출하자는 것으로 주제 색상을 전개할 때, 색상 그라데이션을 사용하거나 색상대비 효과를 유도한다. 또, 재식설계에서 공간은 색상의 구역을 정하는 방식으로 이루어졌다.
본 논문에서는 도로 주행에서 취득한 영상을 개선하는 방법을 제안한다. 일반적인 도로주행 영상은 다양한 조명 환경과 날씨 상태로 인하여 선명하지 못한 영상이 취득되기도 한다. 특히 역광이나 야간에는 품질이 좋은 선명한 영상을 얻기가 더욱 어려우며, 이는 비전기반 지능형 자동차 기술의 응용에 많은 어려움을 준다. 인간의 시각 인지방법은 여러 가지조명 조건을 고려하여 색을 지각한다. 하지만 기존의 영상 개선 방법들은 광원의 위치와 광도, 기하학적 관계를 고려하지 않기 때문에 완벽한 결과를 얻기가 어려우며, 오히려 영상의 질이 떨어지는 경우도 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 1) 주어진 입력 영상의 전처리 과정을 수행한 후, 2) 선명도를 추정하여 색채의 대비를 평가하고, 3) 과대 및 과소평가 결과를 전처리된 영상과 혼합하여 사람이 지각하는 색상과 같이 개선된 영상을 얻는 효과적인 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 시각적으로 개선된 결과를 보여줄 뿐만 아니라 비전기반 지능형 자동차 기술의 한 응용분야인 교통표지판 검출의 전처리 과정으로 적용되어 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.
교통사고의 주된 원인은 자동차 주행 중 운전자의 시각적 주의 분산이다. 본 연구에서는 운전자의 시선을 도로에서 벗어나지 않게 하면서 주행정보를 제공하는 HUD(Head Up Display)시스템을 이용해서 자동차 앞 유리(windshield)에 투영된 주행정보의 색채감성을 평가하였다. 주행정보는 전방시선 $0^{\circ}$에서 약 하방 $9^{\circ}$에 위치하도록 설치하였고, 실험실의 형광등, 5개의 LED 조명등과 TV출력 영상을 통해 25[lux]의 야간 운전 시 조도 환경, 100,000[lux]의 주간 운전 시 조도 환경을 재현하였다. 먼셀 표색계의 기본 5색(R, Y, G, B, P)과 신호등의 색 YR, W 총 7색의 단일 색과 W를 제외한 6개 글자에 각각 흰색 글자 외곽선, 회색 글자 외곽선을 주어 외곽선 있는 글자 12개를 만들었다. 총 19개의 실험 자극물을 주간과 야간 환경에서 각각 주행정보의 컬러 시인성, 피로도, 선호도, 방해 정도를 평가하였다. 실험결과는 시인성이 유의미하게 나왔는데, 첫째, 주간에서는 Y와 G 색상같이 색상 자체의 휘도가 높은 경우 시인성이 높았다. 둘째, 텍스트의 외곽선이 있는 경우, 외곽선이 배경색으로 작용하여 색상과의 휘도대비를 일으켜 시인성에 영향을 준다. 셋째, 외곽선이 없는 경우에는 차량 전면 유리의 휘도가 배경색 휘도로 작용하여 글자의 휘도와 큰 대비를 이룰 때 시인성이 높은 것으로 나타났다. 이처럼 운전자의 주시야를 고려해 전방에 제공되는 가상의 영상, HUD의 상용화를 위해서는 주행정보의 색채시인성이 중요한데 이를 높이기 위한 방안으로 배경과 글자의 휘도대비를 고려해볼 수 있다.
근래에 고령운전자의 증가와 다양한 차량용 멀티미디어 기기의 등장으로 운전 중 운전자의 시각적 주의 결핍 및 분산되어 교통신호등 오인식으로 인해 교통사고가 증가하고 있는 상황이다. 이를 보완하기 위해 일반적인 교통신호등 검출연구들은 색상 임계치, 템플릿 매칭, 학습기 기반 등의 방안이 제시 되었으나 색상 임계치의 경우 시내 도로와 같이 복잡한 배경과 주위 환경변화에 강인하지 못하고, 야간 시간대의 경우 템플릿 및 학습기 기반의 검출방안의 경우 그 인식도가 떨어지는 문제점이 존재한다. 따라서 제안한 방안에서는 교통신호등의 구조적인 형태 정보(모양, 밝기, 대비, 색상 등)을 기반 한 시각적 주의 영역과 spot-lights 영역 검출을 통해 복잡한 시내 도로 환경에서 교통신호등을 검출하는 방안을 제안한다. 교통신호등은 운전자의 시인성을 높일 수 있는 위치에 설치되고 또한 구조적인 고유한 형태와 색상을 지니고 있는 특징들을 이용하여 교통신호등을 검출한다. 제안한 방안에서는 입력된 칼라영상에서 특징정보들 간의 다차원 가우시안 파라미드 영상들을 생성하고 각 영상들 간의 대비차이 계산하여 현저하게 두드러진 영역들을 검출하고, 밝기 영상에서 주위 영역과 현저하게 밝은 spot-lights 영역들을 검출한다. 그리고 검출된 두 영역들의 모양과 색상 분석을 통해 교통신호등을 검출한다. 제안한 방법을 다양한 시간대와 시내 도로에서 실험한 결과, 교통신호등 검출률은 83.2%이고 프레임 당 처리 시간은 0.68초이다. 이것을 통해 사후판독 기능이 차량 영상기록장치에 결합한 안전운전 지원시스템으로 제안한 방안이 유용하게 적용될 수 있음을 알 수 있다.
본 연구는 모바일 앱 배색을 위한 색채 추천 시스템의 활용을 위한 연구이다. 이를 위해 선택 색상에 조화되는 색채를 자동으로 추천해주는 머티리얼 시스템과 모바일 웹 앱의 3 배색을 모바일 앱 디자인에 적용하여 배색 실험을 하였다. 그리고 두 가지 방법의 실험에 대한 설문으로 색상 구성과 선택 색상, 결과물의 만족도에 관한 정도를 리커트 7점 척도로 알아보았고, 결과물에 따른 배색 특징을 비교하여 분석하였다. 머티리얼 컬러 팔레트는 정해진 색상의 규칙적인 색조 단계를 자동으로 시스템화하여 색상 선택을 쉽게 하였지만, 모바일 웹 앱 3 배색인 주조색, 보조색, 강조색에 대한 색상 구성과 색상 범위가 다르며, 프라이머리 컬러와 세컨더리 컬러만 선택 가능하여 디자인에 따라 강조색의 선택 기능이 필요했다. 또한 머티리얼 시스템은 색상 범위와 배색 범위가 정해져 있기 때문에 유채색의 사용이 많았고, 대비가 큰 색조나 보색을 선택해도 배색 범위에 따라 배색 결과물의 이미지가 달라져서 배색 범위에 따른 색상 구성의 역할이 중요했다.
면섬유는 강우량, 일조량, 온습도, 영양분 등의 성장환경조건과 유전인자 및 추수방법에 따라서 섬유길이, 단면구조, 꼬임, 성숙도 등이 다양하게 변화한다. 면섬유에는 pectin, cotton wax, 지방질, 단백질계 물질, 자연색소 및 무기질 등의 불순물을 약 5% 함유하고 있다. 이러한 물순물을 제거하여 처리액의 침투성 향상을 돕고, 백도를 증진시키기 위해 전처리를 한다. 본 연구에서는 산지별로 생산되는 원면의 특성을 알아보기 위해 중국, 인도, 인도네시아, 파키스탄에서 원면을 각각 수입한 후 동일한 조건으로 편직하였다. 4개국 원면의 꼬임과 단면형태를 관찰하고, 불순물의 함량을 알아보았으며, 정련과 표백처리를 농도별로 진행하여 전처리조건이 염색성에 미치는 영향을 알아보았다. 정련 및 표백조건을 20% 씩 증가시켜가며 전처리를 하였고 농도별로 전처리된 시료를 Yellow 색상의 반응성 염료 0.005% (owf)로 염색한 후 자동컬러측색장치(CCM)를 사용하여 색차, Yellow Index(Y.I.), White Index(W.I.)를 비교분석하였다. 결과를 보면 인도산 원면이 다른 원면에 비해 Y.I.와 W.I.에서 다소 차이를 보였고, 염색현장과 조제업체에서 제시한 표준 전처리조건을 참고로 하였을 때, 표준 전처리조건 대비 0 ~ 40% 농도까지는 색상차이가 크게 나타나지만 60% 농도 이상에서는 색상차이가 크지 않았다. 이 결과로부터 산지별 원면의 전처리시 최소한의 조제투입량으로 최적의 전처리효과를 볼 수 있는 전처리공정조건을 설정할 수 있었고, 이로써 원가절감 및 오폐수감소 등의 효과를 기대할 수 있다.
햅틱 장치는 기존 장치대비 보다 편리하고 정확하며 직관적 조작이 가능한 인간-기계 교류 장치이다. 이 연구의 목적은 햅틱 장치의 색상을 독립적인 설계 변수로 고려한 설계 인자의 운전자 반응을 정의하는 것이다. 본 논문에서는 기존의 촉각 피드백을 이용한 햅틱 장치의 인지능력을 증가시키는 방법에 대하여 연구하였다. 기존의 차량용햅틱 장치에 색상 피드백을 더한 루미노 햅틱 디바이스를 이용하여 사용성 평가를 실시하였다. 감성 분석을 통하여 운전자가 갖는 햅틱 디바이스에 대한 감성분석을 도출하였다. 결과적으로 운전자를 만족시키는 설계 방향의 제안이 가능하였다.
본 논문에서는 시공간 정보를 이용하여 동영상에서 움직이는 객체를 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 다른 영역과 구별되는 현저한 장소에 무의식적으로 집중되는 시각주의 특성을 컴퓨터 시스템에 도입한 대비 지도(contrast map)와 중요 특징점(salient point)을 적용한 것이 큰 특징이라고 할 수 있다. 대비 지도는 밝기(luminance), 색상(color) 그리고 방향성(direction) 3가지의 특징 정보 중 자기와 방향성의 특징을 나타내는 자기 지도(luminance map)와 방향성 지도(directional map)를 결합하여 대비 지도를 생성한다. 또한, 사람이 시각적으로 볼 때 의미 있다고 생각하는 중요 특징점을 웨이블릿 변환을 이용하여 찾아낸다. 이렇게 생성된 대비 지도와 중요 특징점을 이용하여 대략적인 집중윈도우(AW:Attention Window)의 위치와 크기를 결정한다. 다음으로, 동영상의 가장 큰 특징인 움직임 정보를 추정하여 집중윈도우를 객체에 가장 근사하게 축소시키고, 윤곽선 정보를 이용하여 객체를 추출한다. 윤곽선을 추출하기 위해 캐니에지(canny edge)를 사용하였으며, 배경의 윤곽선 제거를 위하여 윤곽선의 차이(DE:Difference of Edge)를 이용하여 가로 후보영역과 세로 후보영역을 추출한다. 추출된 2개의 후보영역을 AND연산과 모폴로지 연산을 이용하여 객체를 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 실험은 카메라가 고정된 상태에서 촬영한 동영상에 대해 이루어 졌으며, 객체와 배경이 효과적으로 분리되는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 점묘화 표현을 위한 기법을 제한한다. 신인상파(Neo-Impressionist) 화가 쇠라는 캔버스위의 독립 색채들은 망막위에서 재조직된다는 이론을 바탕으로 점묘화를 제안한다. 이는 색의 병치혼합과 보색대비를 이용해 빛의 가산혼합이 회화작품에 적용될 수 있도록 하기위해 브러시 스트로크로 작은 점을 이용한다. 이러한 점묘화를 표현하기위해서 쇠라의 작품과 동시대의 색이론 분석을 통해 색의 분할과 병치혼합의 이론적 배경을 알아보고 이를 통해 점묘 스트로크의 색상, 모양, 방향등을 결정할 수 있는 알고리즘을 소개한다. 먼저 신인상파의 팔레트 분석을 통해 칼라모델을 설계한다. 또한 점의 효율적인 분포를 위해 재귀적인 Wang Tile을 이용한다. 점묘의 색상구성은 명암의 단계별로 처리된다. 이렇게 함으로써 명암표현을 위한 보색의 배치를 적절히 표현할 수 있다. 이때 점묘 스트로크의 방향은 입력영상의 에지방향을 따르도록 보간법을 이용해 계산한다.
본 논문에서는 준 지도 학습에 기반한 중요 객체 검출 방법을 제안한다. 첫째, 색상과 공간 정보를 활용하여 이미지를 분할한 후, 분할된 영역을 색상의 유사도로 연결하여 그래프를 만든다. 둘째, 색 대비 및 가장자리 사전 지식을 활용하여 중요 객체에 해당하는 씨앗 노드와 배경에 해당하는 씨앗 노드를 추출한다. 끝으로, 중요 객체 및 배경 씨앗 노드를 이용하여 준 지도학습 기법에 적용함으로써 이미지 전체 노드의 중요도를 계산한다. 실험 결과, 제안한 알고리즘이 최신의 다른 알고리즘보다 높은 재현율 구간에서 높은 정밀도를 보임을 확인할 수 있고, 시각적으로도 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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