• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.377-380
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• 2001

본 논문에서는 실내에서 액티브 카메라를 사용하여 다중 인물의 얼굴의 위치를 검출하고. 추적할 수 있으며 조명과 배경 등의 영향에 강인한 추적 알고리즘을 제시하고자 한다. 알고리즘은 얼굴영역 검출, 추적의 2단계로 구성되며, 빠르고 효율적인 얼굴영역 검출은 추적 알고리즘의 성능향상으로 이어지므로, 이를 위해 독특한 색상영역 분포를 갖는 피부 색상 특징을 이용하였다. 표본영상에서 추출된 피부색상 픽셀들을 바탕으로 YCbCr 색상계를 사용하여 얼굴 색상모델을 구축한 후, Gaussian 함수를 사용하여 입력 영상의 픽셀과 얼굴색상모델과의 유사도를 결정하였다. 최종 얼굴 영역은 추출된 영역에 대한 얼굴의 타원특징, 해부학적 특징을 이용하여 결정된다. 추적은 추출된 얼굴영역과 temporal Gaussian 필터를 적용한 움직임 추정을 통한 움직임 검출의 조합으로 이루어진다. 또한, 예측버퍼의 사용으로 탐색영역의 축소로 인한 계산량 감소와 처리 속도의 증가시켰으며, pan/tilt가 가능한 카메라를 사용하여 상호 피드백이 가능하도록 하였다. 제시된 알고리즘은 PC 상에서 시뮬레이션되었으며, 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.428-431
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• 2010

본 논문에서는 분별력 있는 색상 채널 선택을 통한 두드러진 영역 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 우선 분별력 있는 색상 채널의 선택을 위해 입력영상을 10개의 색상 채널로 변경하고, 각 채널을 NxN 블록으로 나눈다. 그리고 각 채널에서 나누어진 N 블록을 외각 블록, 중앙 블록으로 선정하고 중앙-외각 블록간의 대비와 외각 블록의 표준편차 정보를 이용하여 색상 채널 경쟁을 한다. 색상 채널 경쟁을 통해 선별된 K개의 색상 채널을 이용하여 특징맵을 만들고 이를 조합하여 두드러진 맵을 얻는다. 실험에서는 제안된 방법을 총 1000장의 자연 영상에 적용하여 성능을 평가하였으며, 83%의 평균 정확도를 보임으로써 기존 방법들보다 성능이 뛰어남을 확인하였다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.135-138
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• 2009

포토닉 의류는 의류에 다양한 광원과 광전달 소재를 적용하여 빛을 발현하는 디지털 기술을 적용하여 의류의 색채를 제어함으로써 착용자의 감성을 시각화할 수 있도록 하는 스마트 의류의 일종이다. 앞서 개발한 포토닉 의류의 중 LED램프와 광섬유의 조합으로 색광을 발현하는 기능은 특별히 RGB 색조합을 통해 의도하는 색채를 다양하게 구현할 수 있다는 특징이 있다. 현재 색채 발현 방법은 Red, Green, Blue의 3가지 색상의 LED의 적절한 조합을 통하여 색채를 발현하는 방식을 가지고 있으나 색체계 상의 기준 색상과 실제 발현되어 육안으로 확인되는 색채의 차이가 있어 의도와는 다른 색채가 나타나 디자이너의 색채 기획의도를 포토닉 의류에 적용하기 힘들며, 기존의 색체계에 의해 생산된 다른 텍스타일 색채와의 컬러 조합에 있어서 필요한 정확한 데이터를 얻기 어렵다. 따라서, 포토닉 의류에 의도하는 색채를 발현하기 위해서는 기존 색상과의 차이점 보정과 효과적인 데이터 베이스 구축이 필요하다. 본 연구에서는 포토닉 의류의 색채에 관한 보다 체계적인 연구를 통해 웹 컬러와 광섬유를 이용한 포토닉 컬러에서의 색채 이미지를 비교, 분석하고 RGB값과 색차값을 통한 차이점 보정을 참고하여 광섬유를 사용하여 제작되는 스마트 포토닉 의류의 제작 시 색채선정 기획에 있어서 기초적인 자료로 활용될 수 있도록 제시하고자 한다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권2호
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• pp.343-348
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• 2024

오늘날 AI 이미지 생성 프로그램은 패션 상품 광고, 맞춤형 패션 스타일 제안, 디자인 개발 등 패션 산업 분야의 세분화된 목적에 알맞게 개발되고 있다. 한편 색상은 강력한 조형 요소로서 상품이나 패션 스타일 제안을 위한 이미지 표현에 중요한 역할을 한다. 본 연구는 AI 이미지 생성 도구 중에서 미드저니를 사용하여 생성한 의상 이미지에 나타나는 색상과 배색 관계에 중점을 두어 그 특징을 파악함으로써 미드저니의 활용에 대한 이해를 넓히고자 한다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 미드저니에서 생성한 초기의 이미지는 명령어에 지시한 색상보다 이미지 생성을 위하여 사용한 기존의 이미지 색상에 더 의존적으로 반영되어 나타난다. 둘째, 미드저니에서 생성된 이미지의 의상에 나타난 배색의 특징은 의상의 구조에 따라 구분되는 부위별로 다른 색상이 표현된 분리배색과 의상의 한 부위에 다른 색상들이 무늬 형태로 표현된 혼합배색이 생성된다. 분리배색에 표현된 색상들의 비율은 명령어에 지시한 색상 순서의 영향을 받는다. 혼합배색에 조합되어 나타난 색상 수는 미드저니에서 이미지 생성을 위하여 사용한 기존의 이미지 속 의상의 색상 수와 명령어에 지시한 색상 수의 총합보다 적은 수의 색상으로 조합되어 나타난다. 셋째, 미드저니는 생성하는 이미지의 배경도 색상 표현을 위한 대상으로 인식하며 이에 따른 배경색의 변화는 이미지 속의 의상에 대한 사용자의 색지각과 의상 이미지 형성에 영향을 미칠 수 있으므로 주의가 필요하다. 본 연구 결과가 패션디자인 교육과 실무에 있어 미드저니에서 생성되는 이미지의 색상 배색에 대한 이해를 넓히고 이를 통하여 미드저니의 활용에 도움이 되기를 기대한다.

• 광학세계
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• 통권130호
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• pp.68-71
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• 2010

눈에 띄는 인상적인 사진을 만들기 위해서는 명도와 색상 대비를 통해 주제를 강조하는 방법, 타이밍, 보조피사체 등을 이용한 다양한 방법들이 있다. 그 중 색상 대비란 조합된 색에 의해 주제가 시각적으로 두드러지게 나타나는 것을 말하면 명도 대비는 주변의 발기와 주제의 밝기가 대비를 이뤄 주제가 배경으로부터 돋보이도록 만드는 기법을 말한다. 특히 하나의 움직임 속에서 서로가 균형을 이루고 있는 단 하나의 순간을 찾아내는 타이밍 또한 인상적인 사진을 만드는 요건이다.

• 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.

• 대한치과재료학회지
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• 제45권4호
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• pp.233-242
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• 2018

본 연구의 목적은 레진시멘트 색상이 상용 지르코니아 크라운의 색상에 미치는 영향을 평가하는 것이다. 연구에는 $NuSmile^{(R)}$ ZR Zirconia LT Shade (LT) 지르코니아와 $RelyX^{TM}$ U200 TR, A2, A3O (TR, A2, A3O) 레진시멘트를 사용했다. 이 때 지르코니아와 레진시멘트 시편은 직경 5 mm, 두께 1 mm의 디스크 형으로 각 조건 당 다섯 개씩 제작했다. CIE $L^*a^*b^*$값은 검은색과 흰색 배경에서 분광 광도계를 사용해 지르코니아와 레진시멘트 단독 조건과 겹친 조건에서 각각 측정했다. 레진시멘트 색상이 상용 지르코니아 크라운의 색상에 미치는 영향은 측정된 값을 이용해, 반투명도(TP, translucency parameter), 대조비(CR, contrast ratio), 색차(${\Delta}E{^*}_{ab}$)의 계산을 통해 평가했다. 각 변수에 대한 평균값과 표준편차는 동일한 실험군에서 CIE $L^*a^*^b^*$ 값을 3회씩 측정하여 구했다. 실험군의 통계적 유의성은 일원배치 분산분석(one-way ANOVA)과 Tukey-multiple comparisons test로 검증했다. 그 결과, 지르코니아 하방에 레진시멘트를 겹친 조건일 때는 지르코니아 단독 조건일 때에 비해 반투명도는 감소했고(p<0.05) 대조비는 증가했다. 검은색 배경에서 지르코니아와 지르코니아 하방에 레진시멘트를 겹쳤을 때의 색차는 모든 실험군에서 색의 변화를 인지할 수 없었고 LT/A3O 조합에서 최소값을 보였다. 한편, 흰색 배경에서 지르코니아와 지르코니아 하방에 레진시멘트를 겹쳤을 때의 색차는 LT/TR 조합에서 색변화를 임상적으로 허용할 수 있는 경계값을 보였다. LT/A2 조합에서는 색변화를 임상적으로 허용할 수 없었고, LT/A3O 조합에서는 색변화를 인지할 수 있었으나 임상적으로 허용할 수 있는 수준이었다. 이상의 결과와 같이 본 연구의 한계 내에서는, 흰색 배경의 LT/A2 조합 외에는 지르코니아 색상에 임상적으로 허용할 수 없는 색변화를 주는 레진시멘트는 없었다. 그 중 지르코니아 색상에 최소한의 영향을 미치는 레진시멘트 색상은 A3O였다. 따라서, 본 연구와 동일한 상용 지르코니아 크라운을 치아에 접착할 때 색변화를 최소화하기 위해서는 A3O 색상의 레진시멘트 사용이 추천된다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2013년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.287-288
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• 2013

현재 많은 사람들이 감성 인식에 대한 관심을 보이고 있다. 감성은 사람마다 다를 수 있어 모두를 만족시키기는 어렵기 때문에 다수의 사람들에게 공감을 얻는 것이 감성 인식의 목표이다. 영상에서의 감성 인식 방법은 영상의 여러 가지 특징을 이용하여 감성과 매칭하여 구현된다. 본 논문에서는 고바야시의 Image Scale을 참고하여 의류 영상에서 색상 특징을 이용한 감성 인식 시스템을 제안한다. 제안 방법은 고바야시의 Image Scale을 참고하여 색상 정보를 데이터화하고, 의류 영상에서 추출한 색상과 비교하여 감성 인식하는 것이다. 이를 통하여 의류 영상에서의 감성을 인식할 수 있으며, 시스템의 다양한 응용이 가능하다.

• 한국조경학회지
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• 제13권1호
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• pp.95-107
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• 1985

우리나라에서 Green Foundation의 취약시기인 3~4월 주요화목 진달래와 개나리를 재료로 하여 초종과 생태가 다른 8개 장소의 잔디밭에서 6가지 식재조합의 총 48매 슬라이드 평가 방법으로 선호점수를 구하고 조합비교 방법을 이용하여 슬라이드 평가 방법의 신뢰성을 검정하였다. 잔디상태가 다른 장소별로 선호되는 정도에 차이가 나타났으며 슬라이드 상에서 10개의 공간점유변수 및 색채변수를 선정하여 선호식와의 단계를 구해 본 결과 4개의 주요변수 $\ulcorner$잔디밭의 색상$\lrcorner$, $\ulcorner$잔디밭의 채도$\lrcorner$, $\ulcorner$화목의 경계선길이$\lrcorner$, $\ulcorner$잔디밭의 명도$\lrcorner$가 발견되었다. 잔디밭이 녹색의 색상을 띌 때, 잔디밭이 단일의 순수한 색상일 때, 화목의 경계선 길이가 길수록, 잔디 밝기는 어두운 편이며 보다 높은 선호정도를 보였고 가장 기여도가 큰 변수는 $\ulcorner$잔디밭의 색상$\lrcorner$으로서 Green Foundation은 단일색상의 녹색을 띄는 배경일 보다 효과적이며 화목의 배치나 구성 및 일조조건에 따라 그 효과가 변함을 알 수 있었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.1113-1119
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• 2006

본 논문에서는 광고나 포스터제작에 사용될 수 있는 이미지 모자이크 기법을 소개한다. 모자이크는 임의의 개수의 셀로 하나의 전체 이미지를 표현하는 기법이다. 이중 포토 모자이크는 사진의 조합으로 새로운 사진을 생성한다. 이는 만들고자 하는 영상을 격자를 이용해 나누고 해당 격자에 최적의 이미지를 영상 DB 로부터 찾아 격자를 채움으로써 하나의 이미지 모자이크를 생성한다. 본 논문에서는 하나의 단위 이미지(색이 할당되지 않고 형태만 갖는 영상)를 사용하여 경계로 구분된 특정 영역을 채워나감으로써 하나의 추상화된 예술적 모자이크 영상을 생성하는 알고리즘을 소개한다. 하나의 단위 이미지는 회전, 이동을 통해 다양하게 변할 수 있으며 입력영상의 그래디언트의 방향과 에지정보를 이용해 해당영역을 채우게 된다. 이를 위해서 에지를 넘어서지 않도록 단위 이미지를 변환시키며 최적의 위치를 찾게된다. 또한 입력영상의 색상이나 임의의 색상이나 특정 색상테이블을 이용해 단위 이미지에 색상을 할당함으로써 만들고자 하는 입력영상과 비슷한 모양을 갖거나 형태만을 유지한 추상화된 모자이크 영상 생성이 가능하다.