본 논문은 일상적인 대화로부터 감성을 추출하고 분석함으로써 상황에 맞는 대화의 내용과 분위기를 이미지의 색상으로 표현할 수 있는 이미지 색상 변환 프레임워크를 소개한다. 본 연구는 라즈베리 파이와 마이크 센서를 기반으로 사용자로부터 목소리를 입력받을 수 있는 모듈을 제작하고, 그 목소리로부터 감성을 분석한다. 분석된 감성을 이용하여 이미지의 색상을 자동으로 변환하는 기술과 통합함으로써 청각장애인 및 미취학 아동들이 화자의 대화를 이미지를 통해 쉽게 인지하여 의사소통 및 감성 전달 환경을 개선하고자 한다.
본 논문에서는 다양한 색채 기호와 인간의 성격에 대해 알아보고자 한다. 인간은 무의식적으로 색상에 반응하고 색상의 영향을 받는다. 이러한 색상이 우리에게 주는 효과나 파장은 매우 크다. 색상을 보면 기분이 좋아지거나 가라앉고, 또한 밝아지거나 좋아진다. 즉, 인간은 빛의 색 전달을 이해한다.
컴퓨터와 인터넷의 발달로 과거에는 서적이나 신문과 같은 종이를 통하여 공급되던 정보들이 전자문서로 바뀌고 있고, 전자문서에서는 색상 정보를 동반한 그래픽과 영상 정보의 비중이 크게 높아지고 있다. 그러나 색상 인식 기능이 없거나 손상된 색각 장애자의 경우 전자 문서에서 색상으로 전달하는 중요한 정보를 인지하지 못하여 정보 취득의 평등권이 침해당하고 있다. 본 연구에서는 윈도우즈를 운영체계로 하는 컴퓨터에서 적록 색맹 및 색약을 가진 색각 장애자를 위하여 전자 문서상에서 제공되는 색상을 변환하여 보정하는 색각 보정 시스템을 설계하고 구현하여 그 타당성을 입증하였다. 개발된 시스템은 여러 문서를 동시에 사용할 때에도 적용된 보정 색상이 유지된다.
인간과 컴퓨터 사이의 상호자웅(Human-Computer Interaction)에 있어 핵심적인 인터페이스 역할을 하고 있는 디스플레이는 미디어의 발전과 함께 보다 선명하고 생생한 화질을 전달하기 위해 계속해서 발전해 왔으며, 최근에는 중형크기 이상의 디스플레이로 LCD(Liquid Crystal Display)와 PDP(Plasma Display Panel)가 가장 보편적으로 사용되고 있다. 기술의 발달로 인해 디스플레이는 점차 대형화 슬림화 되어 마트, 역, 영화관 등과 같이 유동인구가 많은 공간에 설치되어 인쇄매체나 전광판보다 다양한 정보를 전달하고 있는데 디지털 디스플레이는 주로 멀티미디어 컨텐츠를 전달하며 문자정보는 대부분 제한된 공간에서 동적으로 제공되고 있다. Leading은 멀티미디어 컨텐츠를 배경으로 동적 문자정보를 전달하기 위해 가장 많이 사용되는 방법이며 실시간 정보를 나타내기 위해 주로 사용되고 있다. 본 연구에서는 최적의 trading 방법을 알아보기 저해 디스플레이 종류, 화면 관찰 상황, 문자색과 배경색, 문자 제시 속도의 변화에 따라 사용자가 평가하는 읽힘성, 이해도, 만족도를 살펴보았다. 디스플레이 종류에 있어서 모든 평가항목에서 LCD가 PDP 보다 효율적인 것으로 나타났으면 색상에 있어서는 횐색-검정색의 색상 조합이 다른 색상 조합보다 우수하게 평가되었다. 문자 제시 속도에 있어서는 문자정보만을 제공했을 때는 보통속도와 비교적 빠른 속도에서 좋은 결과를 보였으나 동영상과 문자가 동시에 제시되었을 때는 느린 속도가 효과적인 것으로 나타났다.
안개 영상은 색상 정보와 경계선 정보가 줄어들기 때문에 사물의 식별에 어려움이 발생한다. 안개 제거를 위한 대표적인 알고리즘은 Dark Channel Prior(DCP)를 이용한 방식으로 안개 영상의 색상 정보를 이용하여 안개의 전달량을 추정 한 후 안개를 제거한다. 그러나 색상 정보를 바탕의 안개량 추정을 할 경우, 영상 내에 흰색 사물이나 광원과 같이 높은 밝기의 사물이 있는 영역에 대해 안개량 및 전달량을 오추정하는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 안개 영상의 백색 영역을 중심으로 색 정규화를 적용 한 후, 안개량 오추정 영역을 주변 안개값으로 보정하여 안개값 오추정 문제를 개선하였다. 또한 개선된 안개량 추정 결과를 바탕으로 전달량 계산 후 전달량 정련을 통해 안개 영상의 화질을 개선하였다.
플래쉬 영상은 비-플래쉬 영상에 비해 잡음이 적고 디테일을 잘 표현하지만, 강한 플래쉬 빛으로 인하여, 종종 부자연스럽게 회백색으로 포화되고 전면 물체 주위에는 비정상적으로 강한 그림자가 나타나는 등의 색상 열화를 겪는다. 본 논문에서는 동일 장면을 찍은 비-플래쉬 영상의 색상 정보를 전달함으로써 플래쉬 영상의 색상 화질을 개선하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 플래쉬 영상의 선명한 에지와 섬세한 디테일을 더욱 잘 보존하면서도 자연스러운 색상의 영상을 구성함으로써 우수한 주관적 화질을 보여준다. 잡음 특성이 다른 두 가지 영상에 대한 실험을 통하여 성능을 검증하였다.
외부 환경에 안개가 존재하는 경우, 영상처리의 다양한 알고리즘을 사용하기 어렵다. 이때 안개가 짙은 정도인 전달량을 이용하여 안개를 제거한다. 안개 제거를 위한 대표적인 방법 중 하나인 Dark Channel Prior 알고리즘은 영상의 색 정보를 이용하여 안개의 전달량을 예상한다. 하지만 RGB 전 채널 모두 높은 값을 갖고 있는 영역이, 전달량을 찾는 마스크보다 클 때 전달량을 잘못 예상하게 된다. 본 논문에서는 영상의 edge 정보를 이용하여 영상의 안개가 짙은 정도에 따라 영역을 분할 후 잘못 예상된 전달량을 보정하는 방법을 제안한다. 잘못된 전달량 예상을 통해 색이 왜곡되는 부분을 제거함으로서 기존의 알고리즘과 비교하여 영상 내의 색상이 자연스럽게 안개가 제거된 결과를 얻었다.
모든 공산품에서 색은 사용자의 감성적 인터페이스에 매우 중요한 요소로 고려되고 있다 특히 컴퓨터 모니터와 같은 컬러 디스플레이의 경우 색상의 표현특성이 사용자의 감성적 만족도에 영향을 주는 중요한 요인이라고 할 수 있다. 최근에는 멀티미디어의 대중화로 대부분의 사람들이 컬러 디스플레이를 사용하여 광범위한 영역의 영상정보를 주고받게 되므로 정확한 색의 재현은 정보의 전달에 중요한 요인이 되고 있다. (중략)
언어를 통한 의사 전달 능력이 없거나 뒤지는 소아들은 통상 울음으로서 자신의 상태를 나타낸다. 이 중 중요한 것이 바로 건강 상태를 나타내는 것인데 언어 전달 능력이 없는 소아들의 질병은 진단 시기를 놓치거나 정확한 진단 결과를 내리기 어려운 문제가 존재한다. 이를 위해 본 연구에서는 소아의 얼굴 색상 및 울음소리를 분석하여 질환 유무를 판단해 내는 시스템을 개발하고자 한다. 특히 본 논문에서는 얼굴 영역에 대한 추출 및 색상 분석과 울음소리의 특징 추출을 통해 소아의 심장 관련 질환에 대한 진단을 행하고자 한다. 각각의 생체 신호학적 분석 요소를 통해 정상적인 소아와 다른 부위의 질환을 앓고 있는 소아, 그리고 심장 질환을 앓고 있는 소아에 대한 집단별 비교, 분석을 행하고 이를 바탕으로 심장 질환 진단 방법을 제안하고자 한다. 또한 실험을 통해 소아 심장 질환에 대한 유의성을 추출하고 이를 기반으로 진단의 정확성 및 객관적 지표를 마련하고자 한다.
스마트기기와 같은 카메라를 내장한 멀티미디어 기기의 발달과 함께 그 기기로부터 얻어지는 영상관련 멀티미디어 데이터(이미지, 동영상)를 활용한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 이러한 연구들은 이미지 데이터를 다루고 있으며 이미지들은 화소라고 하는 디지털 센서로부터 얻어지는 색상정보들의 집합으로 정의될 수 있다. 이미지에는 색, 조명, 객체 등 다양한 인지 정보가 들어있으며 이러한 정보들을 추출하거나 가공하기위해서는 색의 구성을 명확히 이해할 필요가 있다. 본 논문에서는 영상의 정보와 함께 영상처리 연구들의 결과물을 효과적으로 표현할 수 있는 3차원 정보시각화 방법을 소개한다. 본 연구는 영상관련 멀티미디어 데이터의 특징은 물론 그로부터 나오는 다양한 분석 데이터들의 특징정보를 직관적으로 이해할 수 있도록 시각화하여 연구자들에게 영상 정보를 보다 명확하고 효과적으로 전달할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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