색은 중요한 시각적 자극 요인으로서 향 연상과 식별에 있어 교차-양상적 영향을 미친다. 이에 본 연구는 향의 연상이 색상과 톤에 의해 체계적으로 변화하는지를 살펴봄으로써 색과 향의 교차-양상 연상 측면을 좀더 심층적으로 조사하고자 한다. 67명의 피실험자들은 33가지의 색채 자극(10가지 색상, 3가지 톤, 3가지 무채색)에 대한 4가지 전형적인 향수 유형(프레쉬, 플로럴, 오리엔탈, 우디)의 연상 정도를 각각 7점 척도로 평가 하였다. 통계 분석을 통해 4가지 향수의 연상 정도가 색채 자극의 10가지 색상에 따라 차별화된 패턴을 보이는 것을 알 수 있었다. 오리엔탈 유형을 제외한 나머지 세 가지 향에 있어서, 톤(특히, 밝기)과 향간의 교차-양상 연상관계가 체계적으로 변화하는 양상을 보였다(예를 들어, 플러럴 향과 색의 밝기는 양의 상관관계를 보임). 밝은 난색일수록 강한 플러럴향이 연상되는 반면, 우디향의 연상 정도는 낮게 나타났다. 선명하거나 밝은 한색일수록 프레쉬향이 강하게 연상되었다. 이러한 연구 결과를 통해 향수제품에 있어 시각과 후각간의 체계적인 공감각적 상호작용이 이루어짐을 확인할 수 있었다.
범죄 현장에서 혈액을 찾아 식별하는 것은 신원 확인 및 사건 재구성을 하기 위해 중요한 과정이다. 하지만, 혈액은 어둡거나 다양한 색상의 표면에서 육안으로 관찰하기 어려울 수 있다. Acidic hydrogen peroxide (AHP)는 최근에 발표된 혈액 증강 시약으로, 카메라의 장노출 기능을 사용하면 혈액을 높은 감도로 관찰할 수 있다. 그러나 어둡거나 다양한 색상의 표면에서 기존에 알려진 기법과 비교된 바는 없다. 이를 위해, 어둡거나 다양한 색상의 표면 8 종류에 혈흔족적을 남기고 UV나 IR을 비추면서 관찰/촬영하는 방법, alginate 전사법, leuco rhodamine 6G (LR6G), AHP를 적용하여 비교하였다. 그 결과, AHP는 UV 및 IR 촬영법보다 증강한 혈액과 표면의 contrast가 높았고, alginate 전사법과 달리 모든 표면에서 적용이 가능했다. 또한 LR6G와 마찬가지로 AHP 역시 어둡거나 다양한 색상의 표면에 부착된 혈액을 성공적으로 증강하였다.
정보통신 기술의 급격한 발전으로 인해 인터넷이 대중화됨에 따라 인터넷을 이용한 사이버 공간상에 정보의 상호교환, 전자 상거래, 인터넷뱅킹 등의 사회 활동이 활발해지고 있다. 하지만, 인터넷 사용의 편리함을 추구하는 경향에 의해 개인식별용 증명서(주민등록증, 운전면허증, 여권, 학생증 등)들이 전자적인 매체로 표현되어 인터넷상에서 노출되는 경우가 빈번하게 발생하고 있다. 따라서 본 연구에서는 인터넷상에 노출된 개인정보가 포함된 이미지들을 효율적으로 검색하기 위한 방안을 제안한다. 제안한 방안은 이미지의 색상과 질감, 그리고 모양 특징정보들 중에서 개인식별정보가 포함된 이미지들에서 고유한 특징정보들을 분석하여 추출한 후 이를 이용하여 개인식별정보가 포함된 이미지들을 검색한다. 제안한 방안을 실험한 결과, 전체 개인 식별정보가 포함된 이미지들 중에서 약 89%이상의 검색 성공률과 이미지 파일 당 수행시간은 약 0.17초가 소모되었다. 이러한 결과를 바탕으로 실제 인터넷상에서 개인식별정보가 포함된 이미지 파일들의 검색과 노출 여부 판단을 위한 시스템에 효과적으로 적용할 수 있다.
특징점들 사이의 간격과 크기의 비례식으로 자동차의 차종을 식별하는 방법을 제시한다. 자동차 영상은 기본 RGB모델에서 Gray색상 모델로 변환시켜 사용한다. Canny Edge Direction을 통하여 자동차의 배경 제거를 수행한다. 윤곽선 검출을 통하여 원하는 특징 점을 얻는다.
차량의 특징점들 사이의 간격과 그 크기의 비례율의 식으로 자동차의 차종을 식별하는 방법을 제안한다. 자동차 영상은 기본 RGB모델에서 Gray색상 모델로 변환시켜 사용한다. Canny Edge Direction을 수행하여 자동차의 배경이 되는 영상을 제거한다. 윤곽선 추출을 통하여 원하는 특징 점을 얻는다.
영상 내 동전들의 금액 합계를 계산하는 새로운 동전 계산 시스템이 제안되었다. 제안된 시스템은 USB 카메라를 이용하여 획득한 영상에서 실시간으로 동전을 종류별로 식별하고, 분류한다. 기존의 동전 계산 시스템들은 대부분 크기 정보만을 이용하며, 객체의 크기 인식이 잘못되면 오분류가 발생한다. 특히, 구 10원은 50원이나 100원 동전과 크기가 비슷해서 오류가 날 확률이 높다. 따라서 제안한 기법은 크기 정보와 더불어 색상 히스토그램을 활용하여 동전 분류 과정에서 오류를 감소할 수 있다. 전체 2,290개의 동전 객체를 분류한 실험 결과에서, 크기 정보만을 이용하였을 때는, 평균 약 88.2%의 인식률을 보였다. 반면, 크기 정보와 색상 히스토그램을 이용하였을 때에는 인식률이 평균 약 99.3%를 나타내었다.
In this paper, we present a collaborative method for material delivery using a distributed vehicle agents system. Generally used AGV(Autonomous Guided Vehicle) systems in FA require extraordinary facilities like guidepaths and landmarks and have numerous limitations for application in different environments. Moreover in the case of controlling multi vehicles, the necessity for developing corporation abilities like loading and unloading materials between vehicles including different types is increasing nowadays for automation of material flow. Thus to compensate and improve the functions of AGV, it is important to endow vehicles with the intelligence to recognize environments and goods and to determine the goal point to approach. In this study we propose an interaction method between hetero-type vehicles and adaptive fuzzy logic controllers for sensor-based path planning methods and material identifying methods which recognizes color. For the purpose of carrying materials to the goal, simple color sensor is used instead vision system to search for material and recognize its color in order to determine the goal point to transfer it to. The proposed method reaveals a great deal of improvement on its performance.
자동차의 번호판을 인식하는 것은 차량을 식별하는데 있어서 매우 중요하다. 어두운 조명에서나 날씨가 나쁠 경우 차량의 형상이 왜곡 될 수 있고, 번호판을 식별하는데 어려움이 있다. 본 논문은 차량의 규격을 이용하여 효율적으로 번호판을 추출하는 방법을 제안한다. 이 방법에서 색상이나 형태처럼 차량의 규격을 따르는 자동차 번호판의 특징들은 번호판의 후보영역으로 결정되고, 신경망에 의해 숫자나 문자의 패턴 갖는 영역이 번호판 영역으로 인식된다. 또한 특징패턴인식의 결과로서 번호판을 확정하였다. 70개 차량영상을 실험해 본 결과 번호판 추출률에서는 84.29 %, 인식률에서는 80.81 %의 결과를 나타내었다.
컴퓨팅 기술의 발전에 따라 선박의 안전항해를 지원하기 위해 Radar, GPS 등 다양한 장비들이 계량, 개발되고 있으며 그들은 선박 항해에 필요한 많은 정보를 제공하고 있다. 하지만 여전히 선박 충돌사고는 끊이지 않고 있으며, 선박 대형화에 힘입어 그 피해도 커지고 있는 실정이다. 이러한 선박 충돌사고는 앞에서 언급한 선박 항해 안전 장비의 성능제약을 받는 야간이나, 해상 환경 악화 시 두드러지게 발생하고 있으며, 특히 제한적인 상황에서 인간의 눈에만 의지해서 항해를 하고 있기 때문이기도 하다. 그래서 이러한 상황에서 Vision기술을 사용하여 카메라를 활용 상대선박을 자동으로 식별하는 시스템을 제안하고자 한다. 이는 선박들이 법적으로 야간이나 각종 장비들이 제한을 받는 상황에서 근처의 다른 선박에게 상황을 전달하기 위해서 등화(불빛)와 형상물을 사용해야한다는 점에서 착안하였다. 제안 시스템을 실제 해상 환경에서 실험하기에 제한점이 많아 프로토타입을 구현하여 실험실 환경에서 실험하고 사용자 평가를 실시하였다. 즉, LED를 가상 등화로 하여 선박에 설치된 것과 동일한 색상과 동일한 위치에 배치하고 이를 카메라를 활용하여 인식 실험을 하였으며 약 90%의 인식률을 보였다. 그리고 이러한 실험화면을 활용하여 항해업무 종사자 15명을 대상으로 사용자 평가를 실시하였으며 대부분의 사람들이 제안된 체계가 해상에서 유용하다고 답변하였다.
자동차의 번호판을 인식하는 것은 차량을 식별하는데 있어서 매우 중요하다. 어두운 조명에서나 날씨가 나쁠 경우 차량의 형상이 왜곡 될 수 있고, 번호판을 식별하는데 어려움이 있다. 본 논문은 차량의 규격을 이용하여 효율적으로 번호판을 추출하는 방법을 제안한다. 이 방법에서 색상이나 형태처럼 차량의 규격을 따르는 자동차 번호판의 특징들은 번호판의 후보영역으로 결정되고, 신경망에 의해 숫자나 문자의 패턴 갖는 영역이 번호판 영역으로 인식된다. 또한 특징패턴인식의 결과로서 번호판을 확정하였다. 70개 차량영상을 실험해 본 결과 번호판 추출률에서는 84.29 %, 인식률에서는 80.81 %의 결과를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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