본 논문에서는 특정한 객체의 색 분포 모델링으로부터 얻어지는 가중 색 히스토그램과 지배적인 색의 영상공간 분포특성을 이용한 내용기반 영상 검색 방법을 제안한다. 특정한 객체의 예로 사람 얼굴을 선택했고, 그것의 색 분포를 u*-v* 색도 공간에서 모델링 했으며, 모델의 정규화된 부피를 균등 양자화된 색도 공간의 각 빈(bin)의 히스토그램 값에 대한 가중치로 결정하고, 결정된 가중치를 히스토그램 정합 과정에 적용하였다. 또한 색 히스토그램 값이 큰 특정한 수의 빈으로 정의되는 지배적인 색의 영상 공간 분포를 가중 색 히스토그램과 함께 유사성의 측정기준으로 사용하였다. 제안한 검색 방법을 500여개의 영상에 대해 실험한 결과 제안한 방법이 얼굴을 포함하는 영상을 질의로 주었을 때 얼굴을 포함하는 영상을 우선적으로 찾는데 효과적임을 확인하였다.
본 연구의 목적은 수집한 200 자원의 강낭콩 유전자원의 종피 색깔을 분석하여 HTML색 도표에 위치시켜 강낭콩 종피색의 특징을 세분화하고, 종피 내 성분을 예측하는 한편, 종피색의 분류에 따른 응용 방법을 모색하는 것이다. 다양한 종피색을 나타내는 것으로 알려진 강낭콩 이미지 데이터를 HTML 색도표를 이용해 객관화시켰다. 이를 통해 강낭콩 유전자원의 종피색은 크게 연두색, 노란색, 갈색, 빨간색, 흰색, 회색, 그리고 남색 총 7개 색상에 분포한다는 것을 확인했다. 또한 종피색이 각 색상별 농도에 따른 분포를 보인다는 것도 확인할 수 있었다. 강낭콩 종피는 붉은색에서 농도별 분포가 가장 많았고, 회색과 연두색은 농도별로 분포를 보이지 않고 한가지 색에만 분포했다. 이와 같이 색깔별로 분포하는 것을 기준으로 하여 우점하고 있는 색소를 예측하자면, 연두색 강낭콩은 클로로필, 노란색 강낭콩은 카로티노이드, 갈색, 빨간색, 흰색, 회색 그리고 남색은 안토시아닌 색소가 종피 색깔에 영향을 많이 주고 있는 색소임을 예측할 수 있었다. 이렇게 색상을 객관적으로 나타내면, 종피색에 따른 체계적인 유전자원의 관리와 육종, 재배에 응용이 가능하며, 정밀한 색 분별을 통한 기호 분석을 통해 마케팅에 응용하거나 원하는 색의 제품 생산에 이용할 수 있다. 이러한 방법은 팥과 같은 다양한 종피색을 가진 타 작물에서도 적용될 수 있다.
많은 칼라 장치에서 동일한 영상을 출력했을때, 재현된 색들은 장치 사이의 색역 차로 인해 많은 차이를 나타내므로 이를 개선하기 위한 많은 색역 사상 방법들이 제안되었다. 본 논문에서는 기존의 장치 의존적 색역 사상의 단점인 압축 사상에서의 불필요한 왜곡을 줄이고 절단 사상에 의한 색 분별력 저하를 최소화시키기 위해 색 분포 재배열을 이용한 색 분별력 향상 색역 사상 방법을 제안한다. 제안한 방법은 입력 영상의 색을 색 분포라는 3차원 배열로 구성한다. 색 분포의 최대치가 출력 장치 색역의 경계치보다 작다면 같은 색으로 사상을 한다. 반대로 크다면 색역 내부에 색역 외부의 색을 재배열하여 사상을 한다. 결과적으로 모니터에 나타난 영상을 색과 비슷하고 채도가 높은 색이 선형적으로 변하는 영역에서 색의 분별력이 높은 영상을 프린터로 재현할 수 있었다.
본 논문에서는 균일한 색 분포를 위한 밝기 사상과 최대 색도 재현을 위한 색역 사상 방법을 제안한다. 기존의 밝기 사상시 발생하는 두 색역에서의 평균 밝기의 차이의 증가 및 어두운 영역과 밝은 영역에서의 색 변화의 차이가 증가하는 문제를 해결하기 위하여 각 색상의 정점에서의 밝기 차이를 최소화하고 밝은 영역과 어두운 영역에서의 균일한 색 분포를 가지는 밝기 사상 방법을 제안하였다. 또한, 최대 채도 유지 및 균일 색 분포를 위한 가변 닻점과 고정 닻점을 혼합으로 사용하는 색역 사상 방법을 제안하였다. 따라서 저가의 칼라 출력장치에서 고화질의 칼라를 재현할 수 있게 한다.
장치간 색변환을 위한 색역사상은 영상의 현색을 향상시키거나 보존하기 위하여 장치사이에 색을 변환하기 위한 방법이다. 색 역사상은 본질적으로 색변환 오차를 발생시키며, 이때 색변환 오차는 색역사상 방법, 원시 및 목적 장치 , 그리고 색역 모델링을 위한 표본점에 의존한다. 모니터와 프린터사이의 색 변환의 경우 각 장치에 대한 모델링을 위해 표본의 측정값에 기초한 경험적인 표기법을 많이 사용한다. 색표본은 CMY 혹은 RGB와 같은 장치 색 공간에서 균일하게 분포된 색표본을 측정해서 사용한다. 그러나, 프린터 표본의 경우 이러한 표본들은 프린터 색역 내부에 균일하게 분포되지 않으므로 색변환 오차가 증가한다. 따라서 본 연구에서는 장치 독립적인 색공간인 CIELAB공간에서 균등하게 분포하는 색표본 생성법을 제안하고 3차원 보간법을 이용한 색변환 실험을 통해 제안된 색표본 생성 방법의 성능을 평가하였다.
본 논문에서는 스마트폰 케이스에 제품디자인에 있어서 패턴 디자인 활용사례를 알아보고 주조색 분석을 통해 패턴디자인 트렌드를 살펴보는데 그 목적이 있다. 주조색 추출에 사용된 스마트폰 케이스는 +D프로젝트에 출시된 자료를 활용해 9명 디자이너 별 대표제품 2개를 분석했으며, 분석은 한국 표준색 색채분석, KSCA (Korea Standard Color Analysis) 프로그램을사용하여 각각의 이미지에서 5%이상 쓰인 주조색을 추출 하였고, Hue&Tone 분포를 통해 스마트폰케이스 패턴디자인에 사용된 색채 트렌드를 알아보고자 한다. 스마트폰케이스에 사용된 전체 주조색들을 살펴보면 색상에 있어서는 붉은색(R) 과 보라색-파랑색(PB) 의 분포가 상대적으로 높게 나타났고, 색조에 있어서는 밝은(B), 옅은(P) 톤이 가장 많이 사용 된 것을 알 수 있다. 향후 연구에서는 색채를 통한 감성분석을 연구해 스마트폰 케이스 제품디자인에 있어서 색채와 감성 간의 상관관계를 알아보고자 한다.
목적: 본 연구는 서울시민 594명을 대상으로 중의체질표 설문지로 검사하여 체질유형 분포를 탐색하고, 체질별로 오색(빨강색, 파랑색, 노랑색, 흰색 그리고 검정색)의 선호도를 조사하여 서울 시민들에게 적합한 검사인지 그리고 체질에 따른 오색의 선호도가 타당성이 있는지를 조사하는 것이 목적이었다. 방법: 연구방법은 중의체질 설문지를 이용하였고 일반오색을 이용하여 조사하였다. 결과: 체질유형 분포에서는 양허체질(31.4%), 음허체질(23.8%), 담습열(11.8%), 화평(10.4%), 기허체질(9.8%), 기울체질(7.4%), 특이체질(6.2%), 어혈체질(3.2%) 순으로 나타났다. 통계적 유의성은 없었다. 이는 중의체질 검사가 서울 시민에 적합하지 않다는 결과이기도 하다. 오색선호도 순서는 파랑색이 184명(31%), 노랑색이 150명(25.3%), 흰색이 107명(18%), 빨강색이 105명(17.7%), 그리고 검정색이 48명(8%)의 순이었다. 파랑색을 제일 선호하였고, 검정색을 제일 낮게 선호하였다. 오색의 분포는 차이는 있었으나, 통계적으로 유의하지는 안했다. 이는 체질별 오색선호 사이에는 유연성이 적다는 결과이다. 양허체질 대상자의 오장질환 중에 위장 질환자의 분포(50.3%)가 반수 이상을 차지하였다. 선호색은 전체적으로는 파랑색(30.9%)이 가장 높은 것으로 나타났다. 이러한 차이는 통계적으로 유의성이 있었다(p<.01). 오장질환 별로 오색의 선호도에 영향을 준다는 결과라 평가한다. 결론: 중의체질 분포조사표로 조사한 서울 시민의 체질을 분포는 9개로 분류되었으며, 양허체질 대상자가 수가 가장 높았고, 습열체질이 낮았다. 또한 체질별로 오색의 선호도에 차이가 있었다. 그러나 통계적으로 유의성은 없었다. 이는 중의체질표가 서울시민에게는 적합하지 않다는 결과이기도 하다. 그러나 체질별 결과는 이 분야의 연구에 중요한 기초자료가 된다고 판단한다.
본 논문에서는 균일한 색 분포를 위한 밝기 사상과 최대 색도 재현을 위한 색역 사상 방법을 제안한다. 기존의 밝기 사상시 발생하는 두 색역에서의 평균 밝기의 차이의 증가 및 어두운 영역과 밝은 영역에서의 색 변화의 차이가 증가하는 문제를 해결하기 위하여 각 색상의 정점에서의 밝기 차이를 최소화하고 밝은 영역과 어두운 영역에서의 균일한 색 분포를 가지는 밝기 사상 방법을 제안하였다. 또한, 최대 채도 유지 및 균일 색 분포를 위한 가변 닻점과 고정 닻점을 혼합으로 사용하는 색역 사상 방법을 제안하였다. 따라서 저가의 칼라 출력장치에서 고화질의 칼라를 재현할 수 있게 한다.
잠재 의미를 색인하는 것은 문서 색인에 있어서 그 색인 품질에 주요한 요인을 차지한다. 본 논문에서 살펴보는 의미 확산 방법은 문서 집합에 나타나는 단어들의 의미적 연관성을 바탕으로 활성화 작용 모델(spreading activation model)을 구축하고 색인 대상 문서의 단어 분포를 출발점으로 삼아, 그 모델 안에서 의미적으로 수렴할 수 있도록 랜덤 워크 방법(random walk method)1)을 수정한 변형 방법을 이용해 확률을 확산시킨다. 이 방법은 단어 사이의 연관성을 따라 탐색하며 동의어와 다의어 등 단순 단어 일치로는 알 수 없는 의미적 유사 단어들이 의미 있는 확률 분포를 갖게 한다. 이는 단어들의 의미 분포를 가중치 그래프를 통해 보다 합리적으로 다루게 된다. 실험에서는 문서 분류를 시행하여 평균 정확도 및 정확도-재현율 곡선을 산출하였고, 비교 실험을 통해서 전반적인 우수성을 관찰할 수 있었다.
색이란 빛의 스펙트럼 분포에 의하여 눈이 느끼는 지각이고, 삼자극치에 의하여 수치화된 색자극의 표시이다. 이때 삼자극치란 사람의 눈의 중심와 부분에 분포하는 3가지 추상체에 의하여 뇌로 전달되는 색의 정보를 수치화한 것이다. 삼자극치를 이용하면 색을 수치로 나타낼 수 있고, 색을 객관적으로 측정할 수 있다. 본 논문에서는 LED의 광량 제어에 디지털 방식을 이용한 full color LED 램프의 이론적인 색채연구를 위하여 분광분포를 이용한 삼자극치를 구하는 과정에 대하여 논하였다. 또한 구해진 삼자극치로부터 색도좌표를 구하는 과정을 모델링하였고, 실제로 측정된 색도좌표와의 오차를 계산하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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