Cityschumers experience the urban with the visual perception while walking an average speed of 4km per hour. At this time, recognition of the color field accounts for more than 70%. Therefore, in this paper the environmental color of urban street is examined by dividing the pedestrian visual field area. In the urban street, the area of the visual field area of the pedestrian is divided into Ground Plane, Roadside, Canopy and Building Wall. In addition, we observe and color survey the environmental color of Exhibition Road, which is the northern side space of South Kensington in London, which adopted the world's first shared space. The color of the visual filed area was dominated as YR, GY, Y, PB. The Ground Pland was dominated by the YR. The reason for this is that the color of the floor has changed due to the shadows of surrounding architecture and facilities. Roadside was dominated in various ways such as GY, BG, PB, B and P. Canopy was mainly composed of PB, GY, etc. It was found that the material color of the lower part of the architecture was reflected. The architecture wall was affected by the reflectance and absorption rate of the transparent material. The first image that comes to mind when thinking about the urban is the street where pedestrians walk, feel and enjoy themselves. Therefore, it is suggested that various policy frameworks for managing and managing urban planning professionals may be different from the perceptions of pedestrians active in mega cities.
The purpose of this research was to compare the harmony of tone on tone coloration according to transformation of color area-ratio in shirt and necktie. The respondents were asked to evaluate 48 stimuli of the shirt and necktie with the coloration of the shirt/necktie, the necktie/shirt was separately compounded to be 4 tones such as vivid, light, dull, dark. The subjects were 288 female undergraduate students. The data was analyzed by using SPSS program. Analysis methods were ANOVA, LSD test and t-test. The results of each can be summerized as follows. As to the red, combination of v-lt made a difference in the harmony of coloration according to the transformation of color area-ratio. As to the blue, combination of v-lt, v-dk, lt-d made a difference in the harmony of coloration according to the transformation of color area-ratio. As to the purple, v-lt, v-d was evaluated as harmonized coloration regardless of area-ratio by both male and female students. As to the green, v-lt, lt-d was evaluated as harmonized coloration regardless of area-ratio by both male and female students.
색 양자화는 많은 수의 색으로 표현된 이미지를 최대한 유사하게 표현 할 수 있는 더 적은 수의 대표색을 찾는 문제이다. 색 양자화를 할 때, 원본 이미지의 어느 색을 보존시킬지를 결정하는 것은 결과 이미지의 품질과 직결된 중요한 문제이다. 본 연구에서는 일반적으로 이미지는 관심 영역과 비 관심영역으로 구분된다는 점에 착안하여 이미지에서 관심 영역의 색을 더 많이 보존시키는 양자화 방법을 제안한다. 본 연구에서는 이미지의 관심 영역에 대한 정보를 특정 주파수 대역의 범위로 입력받아 해당주파수 대역에 포함되는 부분을 이미지 공간에서 찾는 과정과 찾아낸 영역의 색을 더 많이 보존시켜 대표색을 구하는 과정으로 구성되는 색 양자화 방법을 제시한다. 관심 영역을 찾는 방법의 정확도를 실험을 통해 평가하였으며 본 논문이 제시하는 컬러 양자화 기법의 품질을 다른 방법의 품질과 비교하여 평가하였다.
The purpose of the research is to estimate the amount of a color image reaction variation by changing areas in order to design the method to reduce an error about the color sample when it is applied in the real situation. The summary of the results acquired in this research is as followed. (1) With fixed observing distance of 1m, we observed that the value and chroma of each color object became higher as sight angle was increased as $2^{\circ},\;10^{\circ},\;and\;30^{\circ}$, even though the variation ratio was different. (2) With fixed sight angle of 10, we observed that the value and chroma of each color object becane higher as observing distance was changed from 1m to 3.3m, even though the variation ratio was different. (3) With same area, we observed that the values and chromas of each color object in the conditions of $1m-30^{\circ}\;and\;3.3m-10^{\circ}$ were almost same. (4) When the area became larger, the subjects tended to feel that colors were bright and clear with the increase of tone. In all the colors, the variation of a color reaction in chroma is higher than those in value. In future, we can observe the limit in applying to colors in the architecture by identifying the tendency of the color change according to the area change qualitatively.
본 논문은 피부색 요소의 유클리디안거리를 계산 얼굴영역을 추출하고 얼굴의 특징요소를 추출하는 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 조명보정과 얼굴 검출 과정으로구성되었다. 조명보정 과정에서는 조명변화에 대한 보정기능을 수행한다. 얼굴 검출 과정은 20개의 피부색 표본영상에서 색상과 채도를 특징벡터로 사용, 입력영상과의 유클리디안 거리를 구하여 피부색 영역을 추출하였다. 추출된 얼굴 후보영역에서 CMY칼라 모델 C공간에서 눈을 검출 하였고, YIQ 칼라 모델 Q공간에서 입을 검출하였다. 추출된 얼굴 후보영역에서 일반적인 얼굴에 대한 지식을 기반으로 얼굴 영역을 검출하였다. 입력받은 40개의 정면 칼라 영상으로 실험한 결과 100%의 얼굴 검출율을 보였다.
본 논문은 지역적으로 초점이 맞는 정도를 고려하여 칼라 양자화 하는 방법을 제안한다. 일반적으로 사진을 촬영할 때, 촬영자는 촬영대상중 부각시키고자 하는 물체에 초점 맞추어 촬영한다. 따라서 대부분의 사진의 경우 사진의 초점이 맞추어진 영역은 사진의 중요한 정보를 담고 있다. 사진을 칼라 양자화 할 때 초점이 맞추어진 영역을 초점이 맞추어지지 않은 영역보다 더 많은 수의 색으로 표현하면 중요한 정보를 자세히 표현 할 수 있다. 본 논문은 사진의 초점이 맞추어진 영역을 찾아내고 이 영역을 더 많은 수의 색으로 표현하는 칼라 양자화 방법을 제안한다.
The purpose of this study was to examine a unique characteristic of the colors of the costumes in Korean basic culture in the aim of seeking Five-elements color found in Korean civilian's costume culture. The scope of Korean basic culture was 32 items specified as an import intangible cultural asset in the side of religion and art for the majority of the Korean people. Within these limits, the colors of the dress, accessories, instruments were extracted by comparing with the naked eye in NCS Color System. The result of this investigation was that Red was yellowish red and high chromatic and deep tone within 4area. Blue was purplish blue and high chromatic and deep tone within 4area, similarly Red. Yellow was pure yellow and high chromatic and bright tone within 3area. Red and Blue in Korean basic culture were more primary color and more high brightness than Korean traditional colors. Religion and art fer Korean civilian revealing the Korean basic culture reflected impending real-life of Korean civilian who intend to overcome their desperate reality at using Five-elements color in their costume.
본 연구는 우리나라 사람들이 일상생활에서 사용하는 기본 색이름이 몇가지이며 그 색이름에 대응하는 색상이 무엇인지를 알아보기 위해서 수행되었다. 먼저, 우리말 색이름에 관한 전국규모의 표본조사를 실시하였다. 그 결과 한국인 기본색이름목록과 Berlin과 Kay(1969)이론에 근거하여 기본색이름의 보편성을 살펴보았다. 또한 기본색이름에 대응하는 색상연구를 통하여 기본 색이름영역과 그 중심색상을 결정하여 2차원 색채공간상에 나타내었다. 이 연구는 우리나라 사람들의 색채개념의 심리학적 및 언어학적 기초자료를 제공하는 것 뿐 아니라 우리말 색이름의 내적구조를 밝혀주는 연구로서의 의의를 갖는다.
This study is a basic research to suggest user-centered healthcare environmental color, which aims to analyze tendency of color consciousness and preference depending on the user characteristics (generation, gender, residential area, and environment). For this purpose, this study constructed an analysis tool through the literature review with regard to environmental color of healthcare facility and influential factors of color preference. Besides, an online survey regarding general usage and satisfaction, health related color consciousness, and color preference tendency of healthcare facility was conducted targeting from 20s to 60s, total 1,500 persons. The results of this study are as follows: (1) The usage and satisfaction of healthcare facilities were higher for older generation and accessible urban area. (2) The respondents were aware that color and health are related, recognizing 'green' as healthy and stress relieving color. Besides, 'natural' and 'clear' was the highest in health related color image. 'Light' which relates to vitality was high as well for older generation. (3) In the color preference tendency survey, hue PB was generally the most highly preferred, in details, younger generation preferred B and R while older generation preferred G. The survey also showed high value and chroma were preferred, while female and younger generation preferred high value of 9.0 and low chroma close to achromatic color, which presented older generation preferred vivid color.
색채는 빛을 통해 인간이 시각적으로 느끼는 감각으로, 사람이 인지할 수 있는 색채인 유채색(chromatic color area)과 무채색(achromatic color area)으로 구분할 수 있다. 유채색은 색상, 명도, 채도의 속성이 존재하지만 무채색은 유채색의 속성 중 명도는 있지만 색상과 채도의 성격을 갖지 않는다. 따라서 인간의 시각에 기초하여 인간이 색채를 인지할 수 있는 영역과 인지하지 못하는 영역을 분리하는 것은 중요하다. 본 논문에서는 영상의 유채영역인 색상영역과 무채영역인 비색상영역을 분리하는 함수를 도출한다. 먼저 입력된 RGB 컬러공간의 입력영상을 인간의 시각을 고려한 HSI 컬러공간으로 변환하여 이진영상을 구한 후 색상 영역(ROC: Region of chromatic)과 비색상 영역(ROA:Region of achromatic)으로 분류하기 위한 함수를 도출한다. 일반영상에서 ROC와 ROA의 영역을 분리하기는 어려우므로 색상영역과 비색상영역을 도출하기 위해 색상값의 변화가 크지 않고 명암과 채도가 변화하는 그레디언트 영상을 생성하여 함수를 도출한다. 성능평가는 실험영상과 일반영상의 결과영상을 비숙련가 50인에게 주관적 화질평가를 실시하였으며 제안방법은 기존의 방법에 비해 27.5~32.96%가 개선되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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