• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 2007.02a
• /
• pp.44-49
• /
• 2007

반짝이는 특성의 물체에 대해 이미지를 기반으로 색을 추출하는 경우 반짝이는 특성을 포함하면서 내재되어 있는 색 특성을 표현하기 위해 색 곡선(color line)을 이용한다. 이 경우 추출하려는 색이 왜곡되지 않은 가장 적합한 이미지를 선정하는 방법이 필요하다. 이를 위해서 실감모델링을 위해 색 곡선을 기반으로 색을 추출하는 방법을 제시하고 제시된 방법을 위해 색을 추출하기 가장 적합한 이미지를 선정하는 기준을 색포화율(color saturation ratio)을 통해 제안한다. 색포화율이란 색을 구성하는 요소 중에서 최소한 하나 이상의 색이 포화된 픽셀들을 최대 색거리를 가진 픽셀들로 간주하여 계산된 색거리의 총합에 대해 최소한 하나 이상의 색이 포화된 픽셀들의 색거리 총합의 비율를 의미한다. 이상적으로 이 비율이 최소가 되면 하이라이트를 제외한 어떤 픽셀도 포화되지 않기 때문에 반짝이는 특성을 가진 물체의 색을 추출하기 위해 촬영된 이미지는 하이라이트를 제외한 모든 색이 왜곡되지 않은 가장 적합한 이미지가 생성된다. 또한, 이렇게 선정된 이미지에서 추출된 색의 효율성을 보이기 위해 색 공간과 이미지 상에서 다양한 형태의 응용 결과를 제시하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.12 no.6
• /
• pp.161-165
• /
• 2007

The process of selecting a small number of representative colors from an image of higher color resolution is called color image quantization. In a color quantization process, it is vet important to determine what colors should be preserve and the others not. In our study, by the idea of an image can be divided into interesting area and uninteresting area, we propose a color quantization method that preserves more colors in the interesting area of an image. We evaluated correctness of extracting interesting area and compared the quality of our method with the others.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2015.04a
• /
• pp.837-840
• /
• 2015

SSIM은 인간의 시각 체계가 이미지의 구조적 정보에 예민하다는 점을 이용하여 여러 가지 구조적 정보들의 유사성을 계산함으로써 이미지를 평가하는 대표적인 이미지 평가 기법이다. 하지만 SSIM은 컬러 이미지들에 대해 색 차이를 고려하지 못하는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, HSI 색 공간을 활용한 SHSIM 기법이 제안되었으나 이 기법 또한 두 컬러 이미지 간 인지적인 색 차이를 충분히 반영하지는 못하고 있다. 본 논문에서는 CIE Lab 색 공간을 도입하여 대응 되는 픽셀들의 인지적 색 차이를 계산하여 이미지 평가에 활용하는 방법을 제안한다. 제안하는 기법의 성능을 평가하기 위해, 이미지 평가 분야에서 가장 많이 알려진 네 가지의 데이터베이스와 네 종류의 평가 기준들을 이용하였다. 실험 결과에서는 제안하는 기법이 다른 기법들보다 인간 시각 체계와 더 상관성이 높다는 것을 보여줌으로써 성능을 증명하였다.

• Archives of design research
• /
• v.15 no.4
• /
• pp.327-336
• /
• 2002

This paper is intended to help cool-skin-colored people to choose suitable clothing colors confidently and look well-dressed and to make positive self-images. A pseudo-experimental method has made it possible to analyze the visual evaluations of clothing color images for cool-skin-colored people and obtain the following results. 1. Reddish colors of vivid tone for doffing give positive images and those of dull and dark tone, negative ones. 2. Yellowish colors of vivid and bright tone for doffing show positive images and those of dull and dark tone, negative ones. Cool yellow of light tone proves to contribute to a well-looking image. 3. Warm green of vivid and deep tone, and cool green of vivid tone for clothing present positive images. 4. Warm blue of vivid and deep tone, and cool blue of vivid and bright lone make positive images. Either blue with dull tone gives a negative image. 5. Purple colors whose tone is vivid, deep and light contribute to positive images, and those of dull tone, negative ones.

• Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
• /
• 2003.02a
• /
• pp.120-121
• /
• 2003

디지털 카메라로 촬영한 이미지를 모니터에 디스플레이 해보면 원래 이미지의 색과는 다르게 보인다. 그 이유는 촬영할 때 주변 광원의 영향이 이미지에 미치고 두 장치간의 색 특성이 다르기 때문이다. 두 장치간의 색 특성이 다른 이유 때문에 본 연구의 목표인 디지털 카메라의 색보정 이외에 모니터의 색보정도 고려되어야 한다. 디지털 카메라의 옵션 중에는 White Balance 기능이 있어서 자체적으로 주변 광원의 변화에 따른 색보정을 수행하지만 White Balance 기능만으로는 주변 광원의 영향을 제어하는데 한계가 있다. (중략)

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
• /
• 2012.05a
• /
• pp.307-308
• /
• 2012

인간은 음에서도 색을 느낄 수 있다. 그리고 청각을 통하여 음의 높고(고음), 낮음(저음), 장(길고), 단(짧음), 맑고, 탁함에 따라 색을 다르게 느낄 수 있다. 이러한 현상을 색청(色聽)이라고 한다. 소리와 색의 연관성에 대하여 선행 연구를 고찰한 결과 색의 3속성 색상, 채도, 명도는 음악의 음계, 옥타브, 음색과 연관성이 있었다. 그리고 음악의 리듬은 조형의 공간, 형태의 조화와 반복이 유사하다는 것을 알 수 있었다. 본 연구는 에드워드 마이언(Edward D. Maryon)의 마르코톤의 음과 색의 이론을 바탕으로 뉴턴의 색채와 음계로 경상도 민요 밀양아리랑의 색채를 분석하였다. 분석 결과 밀양아리랑 음의 빈도에 의한 색채는 Blue Violet, Green Blue, Red, Yellow, Orange의 순으로 색채를 추출할 수 있었다. 추출된 색에서 연상되는 형용사 이미지는 힘, 정열, 인내, 열정, 진취적인, 우호적, 야망, 불꽃 등으로 경상도 지역 이미지로 연관 시킬 수 있다. 본 연구는 경상도민요 밀양아리랑의 음을 분석하여 색의 연상이미지와 지역 색을 찾는데 그 의의를 두었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2000.10a
• /
• pp.127-129
• /
• 2000

일반적인 색 정보추출방법으로 색 히스토그램(Color Histogram)은 색의 분포나 응집성, 질감에 대한 구분능력이 없다는 단점을 가지고 있어 정환한 이미지 유사성 비교를 위해 추가적인 정보를 요구한다. Androutsos등은 Haar Wavelet 변환을 통해 이미지의 방향성 질감정보를 구하였다[1]. 하지만 이 방법은 Haar Wavelet 변환의 특성으로 인해 정확한 방향성 정보를 얻을 수 없었다. 본 논문에서는 인접 픽셀(pixel)값의 편차(deviaiton)를 이용하여 방향성 정보를 추출 성능을 향상시키는 방법을 제안하였고, Brodatz 112 질감 이미지와 실재 자연사진을 통해 방향성 질감의 성능을 평가하였다.

• Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
• /
• 2002.07a
• /
• pp.84-85
• /
• 2002

웹을 통해 보여지는 대부분의 이미지는 스캐너와 같은 입력 장치에 의해 이뤄진다. 그러나 모니터로 보여지는 이미지의 색과 실제 색의 차이로 인한 문제가 나타나면서 색보정에 대한 관심이 증대되고 있다. 디지털 환경에서의 색상 차이는 같은 이미지라도 디지털 장치에서 입력되고 출력되는 값이 비 선형적이기 때문에 나타난다. 이에 본 연구는 스캐너에서 출력되는 디지털 값으로부터 실제색의 삼자극치를 예측하여 이를sRGB 규격으로 캘리브레이션 된 모니터로 정확하게 재현시키는 기술을 연구하였다. (중략)

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2010.04a
• /
• pp.645-648
• /
• 2010

본 논문은 이미지를 검색하고자 할 때, 사용자에게 tag 정보와 이미지에서 추출된 색 정보를 이용하여 보다 정밀도를 검색 시스템을 제공하기 위하여 이미지를 업로드 할 때부터 tag 정보와 이미지에서 추출한 색 정보를 연결시켜 웹 데이터베이스에 업로드 하는 시스템을 제안한다. 현재 tag 정보에 대한 일관성 있고 표준화된 처리 방식에 대한 연구가 미비한 상황이다. 본 논문에서는 시스템을 통해 tag 정보의 재사용이 가능하게 한다. 이로써 본 논문에서 제시한 tag 정보와 추출한 색 정보를 이용한 이미지 업로드 시스템은 이미지 질의 처리를 통한 검색 시스템에서 tag 정보의 표준화에 대한 기초자료로써 활용 가능하며, 검색 효율 향상에 도움을 줄 것이다.

• Proceedings of the Korea Society of Costume Conference
• /
• 2003.05a
• /
• pp.40-40
• /
• 2003

본 연구의 목적은 재킷, 와이셔츠, 넥타이 색과 지각자의 성별에 따른 남성 정장착용자의 이미지 지각의 차이를 밝히고, 성별 및 연령에 따른 남성 의복의 색 선호도의 차이를 조사하는 데 있었다. 연구방법은 준실험방법이며, 피험자간(between-subjects) 실험설계를 사용하였다. 2$\times$2$\times$2$\times$2의 요인설계로서 지각자의 성별(2), 재킷 색(2), 와이셔츠 색(2), 넥타이 색(2)을 독립변인으로 사용하였다. 재킷 색은 진남색과 회색을 택하였고, 와이셔츠 색은 흰색과 파란색이었으며 넥타이 색은 빨강과 파랑이었다. 이미지 지각을 측정하는 문항은 6개 차원의 7점 양극 형용사 쌍으로 구성된 의미미분척도였으며, 그 차원은 능력, 품위, 활동성, 선호평가, 남성성, 현시성이었다. 피험자는 서울 시내에 거주하는 20, 30대 남녀 각각 132명씩 총 264명이었다. 자료분석은 SPSS 프로그램을 사용하였으며, 통계 분석방법은 Cronbach의 $\alpha$-신뢰도 계수 산출, t-검증, 사원변량분석, 이원변량분석, 일원변량분석과 Duncan의 다중범위검증을 실시하였다.