최근 LED 광원에 의한 컬러조명 연출사례는 급속하게 증가하고 있으나, LED에 의한 광색 선택과 관련된 연구는 거의 없는 실정이다. 본 연구는 3원색 LED를 사용한 광색 생성기를 제작하여 복수의 응답자로 하여금 스스로 조각하여 선호하는 컬러를 만들게 하고 이를 디지털 색채색차계로 측정하여 CIE1964색도도표에 기록하였다. 연구결과 일정한 광색 선호도 그룹이 형성되었으며, 이는 향후 LED를 사용하는 조명설계 뿐 만 아니라 디지털로 제어되는 컬러 조명연출 설계시 적용되어 활발하게 응용될 것으로 기대한다.
본 연구에서는 펨토 기지국 (Access Point: AP) 밀도가 높은 Orthogonal Frequency Division Multiple Access (OFDMA) 기반 펨토셀 네트워크 환경에서 하향링크 시스템 성능 향상을 위한 그래프 컬러링 기반 동적채널할당 (Graph Coloring based Dynamic Channel Assignment: GC-DCA) 방법을 연구한다. 제안하는 GC-DCA는 그래프 컬러링을 이용한 펨토 AP 그룹화 단계와 펨토 사용자 단말 (User Equipment: UE)의 신호 대 잡음비 (Signal to Interference plus Noise Ratio: SINR)을 고려한 동적채널할당 단계로 구성된다. 시뮬레이션을 통해 평균 펨토 UE 전송률과 펨토 UE 가 요구하는 전송률을 만족하지 못하는 펨토 UE 확률을 분석한 후, 제안하는 GC-DCA 가 다른 채널할당 방법들 보다 우수함을 보인다.
자칫 지루하게 느껴질 수 있는 책꽂이를 사용자의 행위에 의해 색상을 변화 시키며 즐길 수 있는 조명의 기능을 포함한 새로운 개념의 책꽂이로 디자인 하였다. 책꽂이의 조명을 탈착 가능하도록 디자인 하여 조명만을 따로 사용할 수도 있고, 조명 책꽂이는 모듈화 되어 있으며 메인 조명 책꽂이는 MCU(Micro Controller Unit), RGB LED와 컬러센서를 포함하고 있어 조명 책꽂이를 중심으로 아홉 개까지 네 방향으로 확장이 가능하다. 확장 가능한 다수의 조명 책꽂이는 MCU와 컬러센서를 내장하고 있지 않으며 단지 RGB LED만이 설치되어 있고 전원은 메인조명 책꽂이에서 공급 받을 수 있는 배선장치만을 가지고 있다. 메인 조명 책꽂이를 통해 전원과 색상 신호만을 전달 받아 서브 조명 책꽂이들은 조명의 색상을 변화 시킬 수 있다. 또한 사물인터넷의 기능을 포함한다. 본 연구는 이러한 센서를 이용해 책꽂이의 조명을 조절할 수 있는 모듈화된 디자인 제품의 제안이다.
본 논문에서는 카메라가 가지는 대표적인 기능중의 하나인 자동 화이트 밸런스에 대한 알고리즘을 제안한다. 화이트 밸런스는 흰색의 물체나 물건 고유의 색이 아닌 부분들을 제거하는 과정이다. 화이트 밸런스를 수행하기 위해 사람의 눈에 의해 느끼는 시각차와 색차의 표현이 동일한 $CIEL^*a^*b^*$ 색 공간에서 영상의 분포를 분석하여 흰색 물체의 색 변화 정도를 추정한다. 이를 기준 백색 추정이라 한다. 정확한 추정을 위하여 환경에 의해 변화되었다고 추정되는 부분에 대해 그룹화 한다. 그룹화 된 영상 정보를 통해 영상의 특성을 파악하여 기준 그룹을 정하여 기준 그룹까지의 누적 픽셀들을 선택하는 컬러 샘플링하여 기준 백색을 추정한다. 또한 영상 보정을 위한 컬러 이득은 영상의 포화(Saturation)를 고려하여 얻어진다. 이를 통한 제안된 자동 화이트 밸런스 알고리즘은 뛰어난 영상 보정 기능을 가진다.
발명가에서 발명가를 키우는 사람으로$\cdots$ - 제2회 100대 우수 특허제품 대상, 상반기 50선 선정 - 우수특허기술 사업화 지원하기 위해 100억원 출자한 특허투자조합탄생 - 공무원 발명특허 소유권은? - 컬러링 특허분쟁 장기화 될 전망 - 특허청 일본과 특허심사 협력체제 기반 마련
본 논문에서는 LBP와 HSV 컬러 히스토그램을 이용한 내용 기반 영상 검색 방법을 제안한다. 영상 검색 시스템에서는 텍스트가 아닌 사용자가 원하는 특정한 객체를 포함하는 영상을 질의로 입력하여 원하는 영상을 검색한다. 대부분의 연구에서는 색상, 질감, 모양 등과 같은 전역 특징 값을 이용하여 영상을 검색한다. 이러한 전역 특징 값들은 하늘이나 바닥과 같은 배경이 큰 부분을 차지하는 영상에서는 특징 값의 대부분이 배경에서 추출되어 영상 검색의 성능 저하를 초래한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 컬러를 이용하여 영상의 배경을 고속으로 검출하고 배경의 영향을 줄여 관심 객체의 특징을 강조한다. 제안된 방법에서는 특징 값으로 HSV 컬러 히스토그램과 Local Binary Patterns을 사용한다. 또한, 색의 경계 부분의 패턴을 추출하기 위해 양자화 된 Hue 채널에서 Local Binary Patterns을 추출한다. 제안된 알고리즘의 성능 검증하기 위해, Corel 1000 database를 이용하여 실험한 결과 82% 이상의 높은 검색 정확도를 나타내었다.
본 논문에서는 컬러 정보와 퍼지 c-means 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식 방법을 제안하고 차량 번호판 인식을 이용한 주차관리시스템 개발에 대해서 기술한다 컬러 정보와 퍼지 c-means알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식 기술은 차량의 영상에서 번호판을 추출하는 부분과 추출한 번호판 영역에서 문자를 인식하는 부분으로 구성된다 본 논문에서는 최빈수 평활화를 이용하여 차량 영상에서 녹색 잡음을 제거하고 RGB컬러에서 녹색 정보와 횐색 정보를 이용하여 번호판 영역을 추출하였다. 추출된 번호판 영역의 코드들은 히스토그램 방법을 이용하여 추출하였고 FCM(Fuzzy c-means) 알고리즘을 이용하여 차량 번호판을 인식하였다. 80개의 실제 차량 영상을 대상으로 실험한 결과는 제안된 번호판 영역 추출 방법이 기존의 RGB정보를 이용한 방법과 HSI를 이용한 방법보다 추출율이 개선되었다 그리고 FCM 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식이 효율적인 것을 확인하였다. 실험을 통하여 성능 향상을 보인 제안된 차량 번호판 방법을 이용하여 주차관리시스템을 개발하였다.
본 논문에서는 약병의 크기와 색상정보 특징을 추출하여 약병영상 분류 기법을 제안한다. 약병영상 분류에 있어 유사한 크기와 모양을 지닌 약병이 다양하게 존재하므로, 약병의 한 가지 특징만으로는 약병을 분류하기가 어렵다. 이러한 약병의 분류 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 약병의 크기와 색상정보의 특징을 추출하여 약병을 분류하였다. 제안된 알고리즘의 첫 번째 단계에서는 약병영상에서 Red, Green, Blue의 이진화 문턱치(Binary threshold)를 이용하여 약병 영역의 MBR(Minimum Boundary Rectangle)을 추출하여 크기로 분류하였고, 두 번째 단계에서는 크기로 분류된 약병영상 가운데 조명의 조도 변화에 강인한 색상(Hue)정보와 RGB 각각의 채널에 대한 컬러 평균 비율 정보를 이용하여 약병을 분류하였으며, 마지막 단계에서는 SURF(Speeded Up Robust Features)알고리즘을 사용하여 데이터베이스에서 특징점을 추출한 후보군 약병영상과 입력 약병영상의 유사도가 가장 높은 약병영상을 검색하여 약병을 분류하였다. 실험을 통해 이러한 방법이 보다 효율적이고 신뢰성 있음을 입증하였다.
본 논문은 최근 수요와 관심이 급증하고 있는 초고선명 4K-UHD 영상의 방송TV 서비스 도입시에 영상의 시청환경 및 신호규격 선정의 가이드라인을 제공하는 것을 목표로 HEVC 코덱(HM5.0 참조 소프트웨어)으로 부/복호화 한 4K-UHD 영상에 대한 주관적 화질평가를 결과를 제시한다. ITU-R BT.500의 권고에 따라 DSIS 방법으로 실험 하였으며, 원본 영상 대비 목표 비트율(18, 23, 36 Mbps), 컬러 포맷(YUV444, YUV420), 시청거리(0.75H, 1.5H) 변화에 따른 주관적 화질 평기를 수행하였다. 실험결과 시청거리가 가깝고 비트율이 18Mbps로 낮게 책정한 조건에서도 평균 의사 점수(MOS)는 4.65로서 피 실험자들은 화질 차이를 거의 느끼지 못하는 것으로 나다났다. 또한 동일한 비트율 조건에서 컬러 포맷을 YUV444와 YUV420에 대한 비교 실험에서 각각 MOS 값은 4.71과 4.81로 측정 되었으며, 평가자들은 채도(Chrominance)의 해상도 보다 전체적인 PSNR이 높을수록 높은 MOS 값을 주었다. 이는 동일 비트율 대비 YUV444보다 YUV420의 컬러 포맷이 더 높은 주관적 화질을 가짐을 의미한다. 본 실험을 통해 HEVC 코덱을 사용하여 현재의 방송 대역폭 조건에 UHD 영상도 충분히 고품질로 전송 가능하며, 영상의 컬러 포맷은 YUV420가 YUV444 방식보다 동일 비트율 대비 더 높은 화질을 가질 것이라고 예상 할 수 있다.
본 논문에서는 3D 콘텐츠 생성 시 필요한 깊이 영상의 화질 개선을 위하여 잡음 제거 기법과 홀 채움 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 컬러 영상과 깊이 영상을 모두 이용하게 된다. 먼저 입력된 컬러 영상을 RGB 색상계에서 HSI 색상계로 변환하여 밝기 영상을 생성한다. 그리고 깊이 영상에서 기준 화소와 주변 화소간의 거리 값, 깊이 값의 차이를 구하고 컬러 영상의 밝기 값 차이를 계산하여 제안하는 잡음 제거 기법에 이용한다. 이후 홀을 탐색하여 홀과 주변 화소간의 거리, 컬러 영상의 밝기 값 차이를 제안하는 홀 채움 기법을 적용하여 깊이 영상 내에 존재하는 홀을 채우게 된다. 마지막으로 실시간 환경에 적용하기 위하여 제안하는 기법을 GPU로 병렬화하여 속도 향상을 하고자 하였다. 실험을 통하여 제안한 기법이 기존 기법에서 발생하는 경계 부분의 흐려짐 현상을 줄이면서 홀을 채우는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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